Aplicación Práctica / Practical Issues
Recibido: 29-04-2026 Aprobado tras revisión: 20-07-2026
Forma sugerida de citación: Rivera, G.; Castellano, J.; Farinango, M.; De Lima, O. (2026). “Evaluación de Índices de Análisis de
Contingencias en Tiempo Real (EMS) y Fuera de Línea para la Seguridad Estática del Sistema Nacional Interconectado del
Ecuador”. Revista Técnica “energía”. No. 23, Issue I, Pp. 27-37
ISSN On-line: 2602-8492 - ISSN Impreso: 1390-5074
Doi: https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v23.n1.2026.759
© 2026 Autores Esta publicación está bajo una licencia internacional Creative Commons Reconocimiento –
No Comercial 4.0
Evaluation of Real-Time (EMS) and Off-Line Contingency Analysis Indexes
for Static Security Assessment of the Ecuadorian Interconnected Power
System
Evaluación de Índices de Análisis de Contingencias en Tiempo Real (EMS) y
Fuera de Línea para la Seguridad Estática del Sistema Nacional
Interconectado del Ecuador
G.P. Rivera1
0000-0002-3059-7974
J. O. Castellano1
0009-0000-9645-5832
M.L. Farinango 1 0000-0002-7319-4614 O.F. De Lima 2 0000-0001-9910-6320
1 Operador Nacional de Electricidad CENACE, Quito, Ecuador
E-mail: grivera@cenace.gob.ec, jcastellano@cenace.gob.ec, lfarinango@cenace.gob.ec
2 deBarr, Caracas, Venezuela
E-mail: odelima@debarr.com
Abstract
Static Security Assessment (SSA) requires real-time
and offline indexes to identify the most critical
contingencies, aiming to enhance the Operator's
Situational Awareness during operational decision-
making. EMS compute deterministic severity indexes
based on limit violations and deviations from pre-
contingency values using exponential weighting.
Meanwhile, System Operators develop offline Security
Analysis (SA) indexes that incorporate topological
hierarchy factors. This paper evaluates whether the five
SA indexes of the CENACE EMS are sufficient to
characterize the SSA of the National Interconnected
System (SNI), or if they need to be complemented by
indexes obtained through offline tools such as
DIgSILENT PowerFactory. A methodology is
proposed using Spearman’s correlation, a coverage
matrix to determine the percentage of coincident
contingencies, and a phase map that classifies each
contingency into one of four quadrants based on its
combined severity.
The methodology is validated on the IEEE 9-bus system
as a pilot test case and applied to the SNI under
maximum and minimum demand conditions. The
results characterize the degree of complementarity
between both approaches and identify contingencies
masked by one method, but detected by the other. As a
conceptual contribution, a hybrid index is formulated
that weights the real-time sensitivity of the EMS with
indexes derived from the offline procedure, without
modifying the EMS core.
Index terms— Static security assessment, energy
management systems, power system contingency
analysis, power system security, power system
reliability.
Resumen
La evaluación de la seguridad estática requiere de
índices en tiempo real y fuera de línea para identificar
las contingencias más críticas con el propósito de
mejorar la Consciencia Situacional del Operador en la
toma de decisiones operativas. Los EMS calculan
índices de severidad determinísticos basados en
violaciones de límites y desvíos con respecto al valor
pre-contingencia con ponderación exponencial.
Mientras, que los Operadores de Sistema desarrollan
índices del Análisis de Seguridad (SA) fuera de línea
que incorporan factores de jerarquía topológica. En este
artículo se evalúa si los índices del SA del EMS de
CENACE son suficientes para caracterizar la seguridad
estática del Sistema Nacional Interconectado (SNI), o si
requieren complementarse con índices obtenidos
mediante herramientas fuera de línea como DIgSILENT
PowerFactory. Se propone una metodología que utiliza
la correlación de Spearman, una matriz de cobertura
para establecer el porcentaje de contingencias
coincidentes y un mapa de fase que clasifica cada
contingencia en uno de cuatro cuadrantes según su
severidad combinada. La metodología se valida en el
sistema IEEE de 9 barras como caso piloto de prueba y
se aplica al SNI en demanda máxima y mínima. Los
resultados caracterizan el grado de complementariedad
entre ambos enfoques e identifican contingencias
enmascaradas por un método, pero detectadas por el
otro. Como aporte conceptual, se formula un índice
híbrido que pondera la sensibilidad en tiempo real del
EMS con los derivados del procedimiento fuera de
línea, sin modificar el núcleo del EMS.
Palabras clave— Evaluación de seguridad estática,
sistemas de gestión de energía, análisis de
contingencias, seguridad de sistemas de potencia,
confiabilidad de sistemas de potencia.
27
Edición No. 23, Issue I, julio 2026
1. INTRODUCCIÓN
Los sistemas eléctricos de potencia modernos operan
cada vez más cerca de sus límites técnicos debido al
crecimiento sostenido de la demanda, la integración
progresiva de generación renovable variable y la apertura
de los mercados eléctricos [1]. Bajo estas condiciones, la
evaluación de la seguridad estática del sistema se
convierte en una función crítica para el operador del
sistema en tiempo real, puesto que permite anticipar el
comportamiento del sistema ante la salida de un elemento
y tomar acciones preventivas antes de que una
perturbación lleve al sistema a un estado de emergencia
o, eventualmente, al colapso [2], [3]. El conocimiento de
la seguridad en régimen permanente del sistema permite
mejorar los mecanismos de consciencia situacional del
Operador, los cuales le permite evitar el estado
DESORIENTADO y le ayuda a permanecer en el estado
PREPARADO para la toma de acciones adecuadas ante
la presencia de alguna contingencia en el sistema de
potencia [4].
Desde la perspectiva de la operación, la evaluación de
la seguridad estática se materializa en dos dominios
temporales complementarios. El primero es el dominio
en tiempo real, donde las funciones de Análisis de
Seguridad (SA) embebidas en los Sistemas de Gestión de
Energía (EMS) procesan de manera cíclica cientos de
contingencias y producen un ranking de severidad que
guía al operador [5]. El segundo es el dominio fuera de
línea, donde el analista de la operación ejecuta estudios
estructurados sobre modelos de la red utilizando
herramientas de simulación especializadas, con el fin de
identificar contingencias críticas y preparar planes de
acción [6].
Los índices de severidad utilizados en SA de los EMS
comerciales han evolucionado durante más de tres
décadas a partir de los primeros trabajos de Brandwajn
sobre los métodos de delimitación lineal y completo para
el filtrado de contingencias [7], [8], [9]. Estos índices
emplean formulaciones que combinan la medición de
violaciones de límites con la cuantificación del desvío
respecto al estado pre-contingencia y utilizan exponentes
cuadráticos para mitigar el efecto de enmascaramiento o
«masking», mediante el cual múltiples violaciones
menores pueden ocultar una violación individual severa
[10]. La función SA del EMS de CENACE implementa
cinco índices en su etapa de filtrado o screening que son:
violación de flujo de rama, violación de voltaje, violación
de reactivos, desvío de voltaje y desvío de reactivos.
Además, añade índices combinados en la etapa de
análisis completo en AC [11], [12].
Paralelamente, los Operadores de Sistema (OS) han
desarrollado procedimientos estructurados para la
evaluación de la seguridad en régimen permanente en
horizontes más amplios. En el caso específico del
Operador Nacional de Electricidad del Ecuador
CENACE, este procedimiento fue formalizado a partir
del año 2019 [4] y se ha consolidado con la incorporación
de un Índice Fuera de Línea que agrega subíndices de
cargabilidad de líneas, cargabilidad de transformadores y
desvío de voltaje en barras, cada uno ponderado por un
Factor de Riesgo FR definido según el nivel de voltaje y
la relevancia jerárquica del elemento en el Sistema
Nacional Interconectado (SNI) [14].
La coexistencia de ambos enfoques: el SA en tiempo
real del EMS y el procedimiento de cálculo estructurado
fuera de línea, plantea una pregunta operativa que hasta
el momento no ha recibido una respuesta cuantitativa en
la literatura aplicada al SNI: ¿son suficientes los índices
de severidad que calcula el SA del EMS para caracterizar
la seguridad en régimen permanente del sistema, o es
necesario complementarlos con los índices del SA
calculados fuera de línea? La respuesta a esta pregunta es
relevante porque determina si el procedimiento de
cálculo de índices fuera de línea constituye una
duplicación del trabajo del EMS o si aporta información
complementaria que el operador no puede obtener
únicamente de la interface humano máquina del EMS.
Los trabajos previos sobre la categorización de
contingencias en el SNI se han centrado
mayoritariamente en la implementación de metodologías
fuera de línea [13], [14], [15], sin establecer una
comparación sistemática con los índices producidos por
el EMS en tiempo real. En la literatura existen estudios
comparativos entre distintos métodos de filtrado [9], pero
ninguno aborda específicamente la complementariedad
entre el SA de un EMS comercial y un índice de régimen
permanente calculado fuera de línea en un mismo sistema
eléctrico real.
El presente trabajo aborda este vacío mediante las
siguientes contribuciones:
1. Se propone una metodología de comparación
cuantitativa entre los índices de severidad del SA
del EMS y los índices calculados fuera de línea
con DIgSILENT PowerFactory, basada en la
correlación de Spearman, la matriz de cobertura
que establece el porcentaje de contingencias
coincidentes y el mapa de fase bidimensional que
clasifica cada contingencia en uno de cuatro
cuadrantes para validar su complementariedad.
2. Se valida la metodología sobre el sistema piloto
de prueba IEEE de 9 barras y se aplica
posteriormente al SNI bajo escenarios de
demanda máxima y demanda mínima.
3. Se caracteriza el grado de complementariedad
entre ambos enfoques, identificando las
contingencias que son detectadas por un método,
pero enmascaradas por el otro.
4. Como aporte conceptual, se formula un Índice
Híbrido que pondera la sensibilidad del SA en
tiempo real con el índice calculado fuera de línea.
Esta integración no requiere modificar el núcleo
del EMS.
5. Se propone una matriz de decisión operativa que
indica qué familia de índices debe prevalecer en
28
Rivera et al. / Evaluación de Índices de Análisis de Contingencias en Tiempo Real y Fuera de Línea para el SNI
cada estado operativo del sistema (Normal,
Alerta, Emergencia, Emergencia Extrema y
Restauración), articulando así un marco unificado
para el operador del SNI.
Este artículo a partir de la Sección 2 se organiza de la
siguiente manera. La Sección 2 presenta los
fundamentos teóricos de la evaluación de la seguridad
estática y los estados operativos del sistema. La Sección
3 describe la formulación matemática de los cinco índices
del SA del EMS y el flujo de procesamiento. La Sección
4 presenta los índices en régimen permanente calculados
fuera de línea utilizados en el SNI. La Sección 5 formula
la metodología de comparación propuesta. La Sección 6
presenta los resultados de la aplicación sobre el sistema
IEEE de 9 barras y sobre el SNI. La Sección 7 analiza la
suficiencia de los índices del SA del EMS utilizando los
resultados obtenidos. La Sección 8 presenta la propuesta
conceptual del Índice Híbrido. Finalmente, la Sección 9
sintetiza las conclusiones, reconoce las limitaciones del
estudio y propone líneas de trabajo futuro.
2. FUNDAMENTO TEÓRICO
2.1 Estados Operativos del S.N.I.
Un sistema eléctrico de potencia puede clasificarse en
cinco estados operativos desde la perspectiva de régimen
permanente: Normal, Alerta, Emergencia, Emergencia
Extrema y Restauración [3], [14]. En estado Normal
todas las variables del sistema se mantienen dentro de sus
límites y se cumple el criterio de seguridad N-1. En el
estado de Alerta las variables siguen dentro de sus
límites, pero ya no se satisface el criterio N-1, por lo que
el operador debe ejecutar acciones preventivas. Cuando
sucede una contingencia sin acción preventiva previa, el
sistema transita al estado de Emergencia, en el cual
existen violaciones de límites, requiriendo acciones
correctivas inmediatas. De no ejecutarse estas acciones,
o ante eventos en cascada, el sistema pasa al estado de
Emergencia Extrema, con sobrecargas severas y riesgo
de presencia de islas eléctricas, lo cual puede llevar al
sistema de potencia a un colapso total o parcial. El estado
de Restauración corresponde a las acciones de
reconexión progresiva para regresar el sistema al estado
Normal.
Figura 1: Estados Operativos del S.N.I.
2.2 Criterio de Seguridad N-1
El criterio N-1 establece que, ante la salida simultánea
o aislada de cualquier elemento individual de la red, el
sistema debe continuar operando dentro de los límites
admisibles de voltaje y cargabilidad, sin provocar pérdida
de suministro de energía eléctrica a las cargas [3]. Su
cumplimiento constituye la base esencial de la operación
segura en los centros de control modernos y sirve como
criterio fundamental para la definición de las listas de
contingencias que alimentan al SA del EMS.
2.3 Dominios Temporales del Análisis
El análisis de contingencias se ejecuta en dos
horizontes temporales complementarios. El dominio en
tiempo real, con periodicidad típica entre uno y cinco
minutos, que corresponde al ciclo de ejecución del SA
embebido en el EMS, que toma como entrada la solución
del Estimador de Estado (SE) o del Flujo de Potencia del
Operador (DPF) y presenta un ranking inmediato para el
operador. El dominio fuera de línea, con periodicidad
diaria a semanal, se ejecuta sobre modelos detallados con
herramientas como DIgSILENT PowerFactory y permite
incorporar información adicional no disponible en
tiempo real, como datos de confiabilidad, factores
topológicos y escenarios hipotéticos de demanda.
3. ÍNDICES DE SEVERIDAD EN EL SA DEL EMS
3.1 Arquitectura Funcional
El SA del EMS se organiza como una cadena de tres
tareas secuenciales [11], [12]. La tarea de Definición de
Contingencias donde se construye la lista de
contingencias habilitadas y se valida su topología
mediante el Procesador de Topología de Contingencia.
En la tarea de Selección de Contingencia se ejecuta un
filtrado rápido de contingencias «Contingency
Screening» basado en la ejecución de una única iteración
del Fast Decoupled Power Flow (FDLF). A partir de este
resultado se calculan un conjunto de cinco índices con el
fin de seleccionar un subconjunto acotado de
contingencias. Finalmente, la tarea de Análisis de
Contingencia ejecuta el FDLF completo sólo sobre las
contingencias seleccionadas y calcula los índices de
severidad definitivos. El pilar matemático de las dos
primeras etapas son los métodos «Efficient Bounding»
[7] y «Complete Bounding» [8], que evitan resolver el
flujo de potencia completo al identificar únicamente la
porción estresada de la red.
3.2 Formulación Matemática
Para cada contingencia, el SA del EMS calcula dos
familias de índices. La primera corresponde a
violaciones de límites post-contingencia y se expresa, en
notación genérica, como se muestra en (1):
(1)
29
Edición No. 23, Issue I, julio 2026
Donde es el valor post-contingencia de la cantidad
monitoreada (flujo de rama, magnitud de voltaje o
generación reactiva),
es el límite violado, es el
conjunto de elementos que violan su límite. El exponente
determina la sensibilidad del índice frente al
fenómeno de enmascaramiento «masking», por el cual
múltiples violaciones leves pueden ocultar una violación
severa aislada. A medida que aumenta el valor de , el
índice incrementa la ponderación de las desviaciones más
severas, mejorando su capacidad de discriminación y
reduciendo el efecto de enmascaramiento. Por el
contrario, valores menores de favorecen una
contribución más uniforme de todas las violaciones,
incrementando la posibilidad de que eventos críticos
queden parcialmente diluidos por la presencia de
múltiples desviaciones menores. La segunda familia
mide el desvío respecto al estado pre-contingencia
mediante el Índice de Desplazamiento del Sistema
«System Shift Index», definido en (2):
(2)
Donde representa el cambio de la cantidad
monitoreada respecto al estado pre-contingencia y es
la distancia pre-contingencia al límite aplicable. Este
índice sensibiliza la severidad al porcentaje de margen
consumido.
3.3 Los Cinco Índices del Filtrado
En la etapa de filtrado, el SA calcula cinco índices
independientes por contingencia [11]:
1) : severidad por violación de flujo de rama
2) : severidad por violación de límites de voltaje
en barras
3) : severidad por violación de límites de
generación reactiva
4) : Severidad por desvío de los voltajes de barra
respecto al pre-contingencia.
5) : Severidad por desvío de los requerimientos
de generación reactiva.
El SA no construye un índice de severidad combinado
en la etapa de filtrado; las listas se procesan por clases
(violación de límites de voltaje, desvíos de voltaje,
violación de reactivos, desvío de reactivos), se ordenan
por severidad y se les asigna un rango por clase,
preservándose la trazabilidad del tipo de problema [9].
3.4 Índice Combinado en el Análisis AC Completo
En la etapa de análisis AC completo, el SA incorpora
un índice adicional de caída de voltaje (). La severidad
combinada se define según (3):
(3)
Donde los factores son pesos configurables por el
operador.
4. ÍNDICES SA FUERA DE LÍNEA PARA EL SNI
4.1 Índice SA del Procedimiento de CENACE
El procedimiento del CENACE, formalizado a partir
de 2019 [4], incorpora un Índice del SA Fuera de Línea
que agrega tres subíndices asociados a los fenómenos
físicos de interés [14].
El subíndice de desvío de voltaje por barra se calcula:
(4)
Donde , las constantes y
dependen del nivel de voltaje y es el Factor de Riesgo.
Si el voltaje se mantiene dentro del límite, . El
valor de representa la diferencia de criticidad de la
barra: más restrictivo en la red de 500 kV y el anillo
troncal de 230 kV, un valor intermedio para barras de
230–138 kV fuera del anillo, y menos restrictivo en
puntos de entrega a 69 kV y 46 kV.
El subíndice de cargabilidad de líneas y
transformadores se calcula como se muestra en (5):
(5)
Donde es el flujo aparente post-contingencia,
es el límite de operación normal declarado por el
transmisor, es un peso por elemento y los subíndices
, recorren contingencias y elementos respectivamente.
El Índice SA Fuera de Línea Global para cada
contingencia se obtiene mediante la agregación
ponderada (6):
(6)
Con pesos operativos para líneas,
para transformadores y para barras [14].
El Índice SA Fuera de Línea Global es un
indicador de salud operativa acotado en el intervalo
, donde, corresponde a la condición de caso
base sin estrés en el sistema. A medida que el valor del
índice disminuye, se incrementa el nivel de severidad
asociado a la condición operativa evaluada. Un valor
se interpreta como condición de riesgo de
desconexión de carga ante la contingencia.
El Índice SA Fuera de Línea vigente incorpora el
Factor de Riesgo () como jerarquía topológica, pero
no considera la probabilidad de ocurrencia de fallas ni la
Energía No Suministrada (ENS) esperada. La integración
se plantea como una línea de desarrollo futuro, conforme
se detalla en la Sección 9.
4.2 Implementación en PowerFactory
La automatización del cálculo se realiza mediante la
interfaz Python–PowerFactory: el script carga los datos
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Rivera et al. / Evaluación de Índices de Análisis de Contingencias en Tiempo Real y Fuera de Línea para el SNI
de confiabilidad, ejecuta flujos de potencia Newton-
Raphson bajo cada contingencia N-1 y extrae los vectores
de resultados necesarios para calcular , y [15].
5. METODOLOGÍA DE COMPARACIÓN
PROPUESTA
Figura 2: Diagrama de Flujo Metodológico de Comparación
Tiempo Real–Offline
La metodología de comparación se organiza en tres
secciones convergentes que convierten los dos conjuntos
de índices en respuestas cuantitativas comparables. En la
Fig. 2 se presenta el diagrama de flujo metodológico
empleado para la comparación entre los índices de
tiempo real y fuera de línea.
5.1 Rama A — Obtención de Índices en Tiempo
Real
Se ejecutan las tareas de filtrado «SA Screening» del
SA del EMS y luego la solución AC completa. Para cada
escenario operativo (demanda máxima y demanda
mínima) se calculan los cinco índices de severidad y el
índice de severidad combinado, normalizados al rango
lo cual es obtenido dividiéndolos por el máximo del
conjunto a partir de los cuales se generan los rangos
ordenados de manera descendentemente.
5.2 Rama B — Obtención de Índices Fuera de
Línea
Se utiliza el modelo del SNI validado en DIgSILENT
PowerFactory. Un script Python (DPL/DPY) itera sobre
la lista de contingencias N-1, ejecuta el flujo Newton-
Raphson completo, extrae resultados y calcula , ,
por contingencia según (4)–(5) y el Índice Fuera de Línea
Global según (6) [20].
5.3 Rama C — Análisis de Comparación
Con los dos rankings alineados por contingencia, se
calculan tres métricas. La primera es la correlación de
Spearman :
(7)
Donde es la diferencia de rango de la contingencia
entre ambos rankings y es el número total de
contingencias. La interpretación operativa es:
sugiere que la solución obtenida en el EMS es suficiente;
sugiere complementariedad parcial
sugiere alta complementariedad.
El coeficiente se calcula sobre el conjunto de
contingencias coincidentes entre ambos rankings, es
decir, los «hits», pues Spearman requiere rangos
pareados. En consecuencia, mide la concordancia de
ordenamiento dentro del subconjunto común y no
constituye, por sí solo, una medida de suficiencia global
del EMS.
La segunda métrica es la matriz de cobertura que
mapea cada tipo de fenómeno:
• Violación de potencia de ramas
• Violación de voltajes
• Violación de reactivos
• Desvíos pre y post de voltajes
• Desvíos pre y post de potencias reactivas
• Jerarquía Topológica
La matriz de cobertura se calcula con la siguiente
ecuación:
(8)
donde representa el número de contingencias
consideradas en el ranking de referencia del EMS (el top-
N por escenario) y corresponde al número de
contingencias coincidentes «hits», identificadas
simultáneamente por el ranking del EMS y por el índice
fuera de línea. Así, expresa el porcentaje de cobertura
como la fracción del ranking del EMS que el índice fuera
de línea también detecta. Para el presente estudio, el
conjunto de comparación se definió a partir del ranking
Top-N del EMS para cada escenario operativo,
considerando (N=10) en condición de demanda máxima
y (N=9) en condición de demanda mínima.
Figura 3: Mapa de Fase Bidimensional: Índices de Severidad
EMS vs. Índices Fuera de Línea con cuadrantes Q1–Q4
La tercera métrica es el mapa de fase bidimensional
de la Fig. 3, donde cada contingencia se ubica en un plano
con la severidad normalizada del EMS () en el
eje horizontal y la severidad sistémica fuera de línea,
definida como . La asignación de cuadrantes se
realiza con sobre y
sobre —equivalente a . En este marco,
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Edición No. 23, Issue I, julio 2026
los cuadrantes se interpretan como sigue: Q1 corresponde
a consenso crítico; Q2 a falsa alarma del EMS; Q3 a
consenso de estado seguro; y Q4 a alerta no detectada por
el EMS. Las contingencias que se ubican en los
cuadrantes Q2 y Q4 son el indicador directo de la
insuficiencia del EMS aislado: mientras más
contingencias se ubiquen en Q4, mayor es la ganancia
operativa de incorporar el cálculo de índices del SA fuera
de línea.
6. CASO DE APLICACIÓN
6.1 Sistema de Prueba IEEE de 9 Barras
Se utiliza el sistema IEEE de 9 barras que fue
acondicionado para ejecutar SA, presentado en la Fig. 4.
Figura 4: Sistema de Prueba IEEE de 9 Barras
Se definió una lista de seis contingencias N-1 sobre
líneas (L4-5, L4-6, L5-7, L6-9, L7-8, L8-9) y tres sobre
transformadores (T1, T2, T3). Para este caso de prueba
se calcularon primero los cinco índices de severidad del
SA del EMS (, , , , ) y el índice de severidad
combinado , con el objeto de ilustrar el
comportamiento del filtrado en una red reducida donde la
trazabilidad de cada término es directa. La Tabla 1
resume los resultados obtenidos.
Tabla 1: Índices SA del EMS: Sistema IEEE 9 Barras
Contingencia
Sb
Sv
Sr
SI_V
SI_Q
Sc
L4-5
0,012
0,456
0,005
0,018
0,022
0,513
L4-6
0,003
0,356
0,002
0,159
0,011
0,531
L5-7
0,081
0,248
0,097
0,156
0,18
0,762
L6-9
0,064
0
0,141
0,092
0,005
0,302
L7-8
0,078
0
0,056
0,112
0,128
0,374
L8-9
0,015
0
0,008
0,024
0,028
0,075
T1
0,221
0,988
0,146
0,285
0,272
1,912
T2
0,097
0,897
0,071
0,143
0,265
1,473
T3
0,156
0,897
0,115
0,207
0,238
1,613
En los resultados se observa que la contingencia T1
presenta el mayor (1,912), seguida de T3 (1,613) y T2
(1,473). Existen varias contingencias en las líneas y
transformadores que generan violaciones de voltaje
(), revelando que el sistema pierde soporte de
reactivos en algunas barras del sistema por la salida de
estos elementos. Las contingencias de transformador
producen altos índices por la redistribución de
potencia hacia los transformadores restantes. El
siguiente paso es calcular los índices del SA fuera de
línea, también utilizando el sistema de prueba IEEE de 9
barras para las mismas condiciones utilizadas en los
cálculos de los índices del SA del EMS. La Tabla 2
resume los resultados obtenidos.
Tabla 2: Índices SA Fuera de Línea: Sistema IEEE 9 Barras
Contingencia
IV
IL
IT
I
Caso base
1,000
1,000
1,000
1,000
L4-5
0,889
1,000
1,000
0,989
L4-6
0,992
1,000
1,000
0,999
L5-7
0,988
1,000
1,000
0,998
L6-9
1,000
1,000
1,000
1,000
L7-8
1,000
1,000
1,000
1,000
L8-9
1,000
1,000
1,000
1,000
T1
0,050
1,000
0,268
0,539
T2
0,050
1,000
1,000
0,905
T3
0,050
1,000
1,000
0,905
Los resultados del índice fuera de línea son
consistentes con los obtenidos en la Tabla I. Se identifica
como caso más crítico la contingencia del transformador
T1 (0,539), evidenciando sobrecargas en elementos del
sistema y bajos niveles de voltaje.
Figura 5: Mapa de Fase Bidimensional — Índices de Severidad
EMS vs. Índices Fuera de Línea para Sistema de 9 Barras
Para este sistema se obtuvo un índice de correlación
de Spearman de indicando que la solución
obtenida a través de las ecuaciones del EMS es suficiente.
Para este sistema, el mapa bidimensional presentado
en la Fig. 5. muestra una alta concordancia entre los
índices de severidad del EMS y los obtenidos fuera de
línea. La mayoría de las contingencias se ubican en el
cuadrante Q3, indicando un consenso en condiciones
seguras, donde ambos métodos las clasifican como no
críticas. Asimismo, se observa un caso representativo en
el cuadrante Q1, correspondiente a una contingencia
crítica identificada por ambos enfoques, lo que valida la
consistencia del análisis. La presencia limitada de puntos
en el cuadrante Q2 sugiere la existencia de pocas
discrepancias, asociadas a falsas alarmas del EMS con
impacto residual.
Este caso de prueba ilustra el comportamiento
esperado del SA y sirve como punto referencia para el
análisis del SNI en la Sección 6.2.
32
Rivera et al. / Evaluación de Índices de Análisis de Contingencias en Tiempo Real y Fuera de Línea para el SNI
6.2 SNI bajo Demanda Máxima y Demanda
Mínima
La metodología se aplicó al modelo del SNI bajo dos
escenarios operativos: demanda máxima y demanda
mínima, tomando como referencia la lista de
contingencias N-1 del procedimiento operativo del
CENACE. Es necesario anotar que por confidencialidad
operativa de la información se utilizan identificadores
genéricos para las subestaciones del SNI (S/E A, S/E B,
etc.) y para los elementos del sistema de potencia (Línea
1, Transformador 1, etc.).
La Tabla 3 presenta el top-9 de contingencias según
el índice Sc del SA y el Índice Fuera de Línea para
demanda mínima. Por su parte, la Tabla 4 muestra el top-
10 de contingencias bajo estos mismos índices para
demanda máxima.
En ambas tablas, la tercera columna corresponde al
índice de salud fuera de línea, donde I=1I=1I=1
representa una condición de operación segura (caso base
sin afectaciones). En ambas tablas, la columna I reporta
el índice de salud fuera de línea (I=1 caso base seguro) y
la columna 1−I su severidad asociada, empleada para la
asignación de cuadrante junto con , según
y .
Tabla 3: Top-9 de Contingencias del SNI — Demanda Mínima
Pos.
Ranking EMS
Sc
I
1-I
Q
1
S/E A Trafo 1 138/69 kV
0,8154
0,8794
0,1206
Q1
2
S/E A Trafo 2 138/69 kV
0,4869
0,9132
0,0868
Q3
3
S/E K Línea 1 230 kV
0,0000
0,9524
0,0476
Q3
4
S/E I Trafo 1 230/138 kV
0,0789
0,9615
0,0385
Q3
5
S/E L Línea 1 138 kV
0,0000
0,9887
0,0113
Q3
6
S/E M Línea 1 230 kV
0,0000
0,9759
0,0241
Q3
7
S/E J Línea 1 138 kV
0,0547
0,9775
0,0225
Q3
8
S/E C Trafo 1 138/69 kV
0,0000
0,9822
0,0178
Q3
9
S/E F Línea 1 230 kV
0,0000
1,0000
0,0000
Q3
Tabla 4: Top-10 de Contingencias del SNI — Demanda
Máxima
Pos.
Ranking EMS
Sc
I
1-I
Q
1
S/E A Trafo 1 138/69 kV
1,176
0,879
0,121
Q1
2
S/E B Trafo 1 138/69 kV
0,782
0,880
0,120
Q1
3
S/E B Trafo 2 138/69 kV
0,749
0,880
0,120
Q1
4
S/E A Trafo 2 138/69 kV
0,709
0,879
0,121
Q1
5
S/E G Trafo 1 230/138 kV
0,150
0,997
0,003
Q3
6
S/E H Trafo 1 138/69 kV
0,131
0,998
0,002
Q3
7
S/E I Trafo 1 230/138 kV
0,063
0,934
0,066
Q3
8
S/E G Trafo 2 230/138 kV
0,062
0,996
0,004
Q3
9
S/E J Línea 1 138 kV
0,042
0,864
0,136
Q4
10
S/E C Trafo 1 138/69 kV
0,002
0,981
0,019
Q3
Para el escenario de demanda máxima se obtuvo un
índice de correlación de Spearman de entre
ambos rankings, mientras que para demanda mínima su
valor fue . Ambos valores caen en el rango
en donde la solución obtenida en el EMS es suficiente,
esto sucede porque estos dos índices tienen como origen
el monitoreo de cargabilidades de líneas y
transformadores.
La matriz de cobertura muestra que, para el escenario
de demanda mínima, se obtiene , mientras que
para demanda máxima . Estos resultados
indican que el índice fuera de línea identifica únicamente
el 20% en demanda mínima y el 60% en demanda
máxima de las contingencias reportadas por el EMS.
Esta diferencia de cobertura entre escenarios ( en
máxima frente a en mínima) obedece a la naturaleza
física del estrés. El Índice SA Fuera de Línea está
dominado por la cargabilidad (); en
demanda mínima las líneas de extra alta tensión operan
muy por debajo de su límite térmico, y los
subíndices e tienden a la unidad, reduciendo la
sensibilidad del índice. El estrés de baja demanda,
sobretensiones por efecto Ferranti, exceso de reactivos
capacitivos y sobrecompensación, es de naturaleza de
voltaje/reactivos, captado por el EMS mediante , ,
y , pero solo marginalmente por el índice fuera de
línea . Por ello el offline coincide con una
fracción menor del ranking del EMS, sin que tales
contingencias sean inexistentes: escapan a un índice
centrado en cargabilidad.
En la Fig. 6 y 7 se presentan los mapas de fase
bidimensionales de contingencias del SNI para demanda
mínima y máxima.
Figura 6: Mapa de Fase Bidimensional — Índices de Severidad
EMS vs. Índices Fuera de Línea para Demanda Mínima
Figura 7: Mapa de Fase Bidimensional — Índices de Severidad
EMS vs. Índices Fuera de Línea para Demanda Máxima
33
Edición No. 23, Issue I, julio 2026
Los mapas bidimensionales evidencian el nivel de
concordancia entre los índices de severidad del EMS y
los obtenidos fuera de línea bajo condiciones de demanda
mínima y máxima. En general, se observa que la
coincidencia entre ambos enfoques es mayor en demanda
máxima, donde un número más significativo de
contingencias críticas se ubican en el cuadrante de
consenso (Q1).
Los resultados muestran que el desempeño del índice
fuera de línea mejora en escenarios de alta demanda,
mientras que en demanda mínima su capacidad de
representación de la criticidad del sistema es limitada, lo
que confirma que no captura completamente las
contingencias críticas identificadas por el EMS.
7. ANÁLISIS DE RESULTADOS
El análisis de resultados se organiza en tres niveles
presentados a continuación:
Primer nivel: el coeficiente de Spearman, calculado
sobre el conjunto de contingencias coincidentes, alcanzó
en el sistema de 9 barras y y
en el SNI bajo demanda máxima y mínima.
Todos en la banda de concordancia fuerte (),
lo que indica que donde ambos métodos detectan una
contingencia, la jerarquizan casi idénticamente. Sobre el
subconjunto común el índice fuera de línea no aporta
información de reordenamiento. Esta concordancia no
debe interpretarse como suficiencia global del EMS
Segundo nivel: la matriz de cobertura cuantifica qué
fracción del ranking del EMS reproduce el índice fuera
de línea: en máxima y en
mínima. La brecha revela que el índice fuera de línea,
dominado por la cargabilidad (), deja de
detectar la mayoría de las contingencias que el EMS
prioriza en baja demanda. El solapamiento mide una
limitación de detección del canal fuera de línea, no del
EMS
Tercer nivel: el EMS cubre exhaustivamente los
fenómenos de violación, pero por construcción, no
codifica la criticidad topológica (FR) ni la probabilidad
de falla. El índice fuera de línea incorpora esa jerarquía
topológica, pero consolida los fenómenos en un único
valor, perdiendo resolución. La complementariedad es
cualitativa: ejes distintos y no intercambiables. Su huella
empírica son los cuadrantes Q2 y Q4. El caso ilustrativo
es «S/E J Línea 1 138 kV» en demanda máxima (Q4): el
EMS la ubica en la última posición
mientras el índice fuera de línea la señala como crítica
. Dada la elevada concordancia, los
casos Q2/Q4 son escasos; la ganancia no es un
reordenamiento masivo, sino no omitir esas pocas
contingencias topológicamente críticas y habilitar el
horizonte de análisis diario.
El EMS evalúa cada 1–5 min (¿cuán estresado está el
sistema ahora?); el índice fuera de línea opera en el
horizonte diario (¿qué contingencias merecen estudio
profundo?). Preguntas distintas que justifican la
coexistencia.
Los cinco índices del SA del EMS son suficientes
para el filtrado determinista en tiempo real y para
jerarquizar las contingencias que ambos métodos
detectan, pero insuficientes para una caracterización
completa de la seguridad de régimen permanente, porque
no codifican la criticidad topológica ni la probabilidad de
falla. La capa fuera de línea complementa no sustituye
ese eje. Esta insuficiencia se sustenta en la naturaleza del
fenómeno y en los casos Q4, no en el coeficiente de
Spearman.
8. PROPUESTA CONCEPTUAL DEL ÍNDICE
HÍBRIDO Y LA MATRIZ DE DECISIÓN
8.1 Índice Híbrido Tiempo Real-Offline
Se formula un índice híbrido que integra la
sensibilidad determinada por el EMS, con la jerarquía
topológica e inclusión de probabilidad del procedimiento
fuera de línea sin modificar el núcleo del EMS, expresado
como se muestra en (9):
(9)
Donde es un factor de sintonía operativa
que permite transitar entre el enfoque puro en tiempo real
() y el enfoque puro fuera de línea (). Valores
de cercanos a cero indican contingencias severas;
cercanos a uno, contingencias benignas. El factor de
sintonía se plantea como es una recomendación
conceptual sujeta a calibración: valores menores
ponderan el canal topológico (priorización preventiva);
valores mayores aproximan al ranking del EMS. No se
fija un valor óptimo (trabajo futuro). El cálculo de no
requiere modificar el núcleo del EMS: puede ejecutarse
en un módulo externo que consuma los índices por ambos
canales y reporte al operador bajo demanda.
Aplicando la ecuación 9 con a las nueve
contingencias del sistema IEEE de 9 barras
. El cálculo es fuera de línea sobre datos
publicados (Tabla 5) y tiene carácter conceptual
Tabla 5: Índices Hibrido: Sistema IEEE 9 Barras
Contingencia
Sc
Sc/Sc,max
I
1−I
H(0,7)
T1
1,912
1,000
0,539
0,461
0,162
T3
1,613
0,844
0,905
0,095
0,381
T2
1,473
0,770
0,905
0,095
0,432
L5-7
0,762
0,399
0,998
0,002
0,720
L4-6
0,531
0,278
0,999
0,001
0,805
L4-5
0,513
0,268
0,989
0,011
0,809
L7-8
0,374
0,196
1,000
0,000
0,863
L6-9
0,302
0,158
1,000
0,000
0,889
L8-9
0,075
0,039
1,000
0,000
0,973
Los resultados obtenidos evidencian que el índice
híbrido de salud discrimina adecuadamente la
severidad relativa de las contingencias analizadas en el
34
Rivera et al. / Evaluación de Índices de Análisis de Contingencias en Tiempo Real y Fuera de Línea para el SNI
sistema IEEE de 9 barras. La contingencia asociada al
transformador T1 presenta el mayor nivel de criticidad,
al registrar el valor máximo de severidad acumulada
, lo que se traduce en el menor índice de
salud .
La calibración del factor de sintonía se plantea
mediante tres enfoques complementarios.
1. En función del régimen hidrológico del sistema,
asignando valores menores de durante períodos
de estiaje y valores mayores en épocas de alta
hidrología.
2. Mediante procesos de validación retrospectiva
(back-testing) utilizando registros históricos de
contingencias efectivamente materializadas, con
el fin de evaluar la capacidad predictiva y
representatividad del índice frente a eventos
reales.
3. Considerando el nivel de confiabilidad del
Estimador de Estado (SE), de manera que valores
más elevados de α sean asociados a escenarios con
mayor robustez, observabilidad y calidad de
estimación del sistema eléctrico.
La determinación de un valor óptimo y
debidamente calibrado para , sustentado en
evidencia operativa y análisis estadístico, se propone
como una línea de trabajo futuro.
El esquema híbrido combina dos canales de
cadencia distinta: el EMS se refresca cada 1–5 min;
el canal fuera de línea exige un Newton-Raphson por
contingencia en PowerFactory (minutos, periodicidad
diaria). El canal fuera de línea no puede recalcularse
en tiempo real; además, tras un evento que altera la
topología, un índice I precalculado pierde validez. Por
ello el híbrido se concibe como herramienta de
priorización preventiva y planificación, no de
respuesta de emergencia.
8.2 Matriz de Decisión Operativa
La propuesta final articula qué familia de índices debe
prevalecer en cada estado operativo del SNI, según se
resume en la Tabla 6.
Tabla 6. Matriz de Decisión Operativa por Estado
Estado
operativo
Índice
prevalente
Racional operativo
Normal (N-1
seguro)
SA del EMS
(Sc)
Filtrado continuo con
mínima intrusión
Alerta (N-0
seguro)
SA EMS +
Fuera de Línea
Validación previa a acción
preventiva
Emergencia
SA específicos
Sb, Sv
Identificación precisa del
tipo de violación
Emergencia
Extrema
Híbrido H
(α ≈ 0,7)
Priorización combinada
para acción correctiva
Restauración
Fuera de Línea
+ Híbrido H
Planificación de
reconexión segura
La matriz de decisión convierte la dicotomía tiempo
real vs. fuera de línea en una arquitectura unificada,
donde cada estado operativo tiene asignado un
mecanismo primario y un mecanismo de respaldo
conceptual, atendiendo así al doble criterio de rapidez de
respuesta y profundidad de análisis.
9. CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO
Los cinco índices de severidad calculados por el SA
del EMS son suficientes para el filtrado determinista en
tiempo real, pero no alcanzan a caracterizar de forma
completa la seguridad estática del SNI, porque no
incorporan la criticidad topológica (expresada por el
Factor de Riesgo) que sí captura el procedimiento fuera
de línea.
La correlación de Spearman entre ambos rankings
alcanzó 0,9587 en el sistema de 9 barras y, en el SNI,
0,9945 en demanda máxima y 0,9992 en demanda
mínima, valor que confirma que el rango de la solución
obtenida en el EMS es suficiente. En consecuencia, los
índices del SA fuera de línea no duplican el trabajo del
EMS: en su lugar, aportan información diferenciada que
el operador no podría obtener únicamente del SA.
Como aporte conceptual, se propone el Índice
Híbrido que integra ambos enfoques mediante un
único parámetro de sintonía sin requerir modificación del
núcleo del EMS. La matriz de decisión operativa por
estado del sistema convierte la coexistencia de los dos
tipos de índice en una arquitectura de decisión coherente
para el operador del SNI.
Entre las limitaciones del estudio deben mencionarse:
los valores numéricos reportados corresponden a un
modelo del SNI utilizado con PowerFactory y que
debería validarse de manera estricta sobre el modelo
completo de tiempo real; el parámetro α del índice
híbrido se presenta como recomendación conceptual
pendiente de sintonización con datos operativos reales.
Actualmente, el cálculo de estos índices es casi manual
en cuanto a la recopilación de información.
Trabajo Futuro
Como línea de trabajos futuros, se propone
profundizar en el desarrollo de metodologías que
integren de manera conjunta la severidad de las
contingencias y la probabilidad de ocurrencia de fallas en
los distintos elementos del sistema [26], [27]. Este
enfoque permitiría suavizar el criterio determinista
tradicional N-1 hacia esquemas probabilísticos más
flexibles, realistas y representativos de la operación en
tiempo real, en los cuales la toma de decisiones no
dependa únicamente del impacto de la contingencia, sino
también del riesgo asociado. De esta manera, se podría
optimizar la toma de decisiones operativas de eventos
críticos.
Para cumplir con lo mencionado en el párrafo
anterior, se recomienda realizar la validación numérica
del índice híbrido con registros operativos del
CENACE y la inclusión de probabilidad de ocurrencia de
35
Edición No. 23, Issue I, julio 2026
las contingencias mediante el índice de la Tasa de Salida
Forzada (Forced Outage Rate, FOR) en el cálculo del
Índice de Severidad del SA en el ambiente del EMS. Esta
incorporación permitiría transitar hacia un marco de
evaluación de riesgo más robusto, alineado con enfoques
consolidados de confiabilidad en sistemas de potencia,
así como en modelos estocásticos basados en procesos de
Markov para la representación de la degradación y falla
de componentes reparables. En conjunto, estas
extensiones proporcionarían un sustento teórico y
metodológico más sólido para la transición del índice
híbrido hacia escenarios operativos probabilísticos más
realistas y aplicables a la operación del sistema.
10. AGRADECIMIENTOS
Los autores agradecen al Operador Nacional de
Electricidad CENACE del Ecuador por el soporte
institucional y el acceso brindando al entorno de
desarrollo del EMS y al Análisis de Contingencias de
DIgSILENT PowerFactory que permitió validar la
metodología propuesta. Las licencias tanto del EMS
como de DIgSILENT PowerFactory son de propiedad de
CENACE. Asimismo, los autores declaran que en la
preparación de este artículo se empleó una herramienta
de inteligencia artificial generativa como apoyo en tareas
de redacción y revisión bibliográfica. Los autores
verificaron y validaron el contenido resultante y asumen
plena responsabilidad por el artículo elaborado. Todo el
contenido técnico, la formulación matemática, la
metodología propuesta, la obtención de los resultados y
las conclusiones son responsabilidad exclusiva de los
autores.
11. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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2018, doi: 10.1049/iet-gtd.2018.5505.
Gabriel P. Rivera Garate. -
Ingeniero Eléctrico y Magíster en
Ingeniería Eléctrica por la Escuela
Politécnica Nacional EPN, Quito,
Ecuador. Cuenta con alrededor de
tres décadas de experiencia en la
gestión de sistemas SCADA/EMS
en el Operador Nacional de Electricidad CENACE. Sus
áreas de interés incluyen la gestión de sistemas
EMS/GMS y OTS, desarrollo de aplicaciones para la
operación del sistema eléctrico en tiempo real,
desarrollos de aplicaciones para la gestión del estimador
de estado, flujo de potencia, análisis de contingencias,
control automático de generación y simuladores de
entrenamiento para operadores.
Johnny O. Castellano Silva. -
Ingeniero Eléctrico por la Escuela
Politécnica Nacional (EPN), Quito,
Ecuador. Actualmente se
desempeña como Analista
Nacional de Operación en Tiempo
Real en el Operador Nacional de
Electricidad CENACE. Sus áreas
de interés incluyen operación en tiempo real de sistemas
de potencia, análisis de contingencias, estimador de
estado, control automático de generación y modelación
eléctrica en entornos EMS.
M. de Lourdes Farinango
Cisneros. - Ingeniera Eléctrica y
Magíster en Ingeniería Eléctrica
por la Escuela Politécnica Nacional
EPN, Quito, Ecuador. Magíster en
Energías Renovables por la Escuela
Superior Politécnica del Ejército,
ESPE. Actualmente se desempeña
como Especialista Nacional de Operación en Tiempo
Real en el Operador Nacional de Electricidad CENACE.
Sus áreas de interés incluyen la gestión de sistemas
SCADA/EMS/GMS y OTS, la Modelación de Sistemas
Eléctricos y Energías Renovables.
Óscar F. de Lima Garmendia. -
Ingeniero Electricista (1980, en la
Universidad Simón Bolívar USB,
Venezuela). Maestría en
Administración de Empresas
(1987, IESA, Venezuela). Desde
1980 ha trabajado como consultor
en el área de aplicaciones
EMS/GMS y OTS en más de 20 países. Actualmente es
director de deBarr C.A. – Consultora especializada en
sistemas SCADA/EMS/DMS/GMS. Sus áreas de interés
son: centros de control de energía, sistemas eléctricos de
potencia en tiempo real aplicados a redes de generación
y transmisión y simuladores de entrenamiento.
37
