IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 50

los servicios públicos está siendo evaluada continuamente
por consejos, ejecutivos, ingenieros, operadores, clientes y
autoridades reguladoras. si bien es cierto que la mayoría de
las partes interesadas no estarían dispuestas a pagar el gran
capital, operaciones y gastos de mantenimiento necesarios
para mantener una red muy confiable, hay muchas otras que
tampoco estarían dispuestas a aceptar una escasa confiabilidad. por lo tanto, la industria de la energía elécrica debe
equilibrar continuamente los costos y beneficios que implica
la mejora de la confiabilidad del sistema.
para poder medir y comunicar confiabilidad, las partes
interesadas de los servicios públicos generalmente utilizan
los índices de confiabilidad como una buena medición de la
salud del sistema de servicios públicos. así como muchos
sistemas complejos tienen su propio nivel de mediciones
de la salud, los índices de confiabilidad permiten que todos
sepan si el sistema de servicios públicos está mejorando o
empeorando con el tiempo. los índices de confiabilidad ayudan a que los ingenieros de potencia y otros operadores puedan ver y mostrar la naturaleza interconectada de los diversos componentes del sistema independiente que conforman
un sistema de distribución eléctrica. para cuantificar el nivel
de confiabilidad del sistema, estos ingenieros han adoptado
e inventado muchos índices de confiabilidad.
Uno de los índices utilizados habitualmente para los sistemas de distribución de potencia es el system average interruption duration index (saidi), que indica el tiempo total
de interrupción para el cliente promedio durante un período
predefinido. la fórmula para calcular el índice es:
SAIDI
Suma de la duraciol n de todas las interrupciones a clientes
=
.
Total de clientes del suministro

podríamos considerar al numerador como el número total
de minutos de interrupción que todos los clientes experimentan por un período predefinido, que suele ser de un
año. El saidi suele presentarse en minutos y, en términos
generales, representa los minutos de interrupción promedio
que experimenta un cliente conectado al sistema del servicio
público. los valores diarios y mensuales del saidi podrían
utilizarse para un análisis más detallado y oportuno de la
confiabilidad del sistema. cabe señalar que algunos servicios públicos no tienen suficientes interrupciones para calcular un saidi para todos los días del año.
Un valor elevado de saidi revela una escasa confiabilidad en el sistema. aunque el saidi, junto con muchos
otros índices de confiabilidad, podría servir para describir la
experiencia del cliente, este no ofrece muchos conocimientos procesables sobre las operaciones diarias de los servicios
públicos. Ello se debe a que las condiciones meteorológicas extremas repercuten significativamente en el cálculo del
saidi, al anular el servicio de un gran número de clientes
por un período de tiempo prolongado.
consideremos a dos compañías de potencia, P1 y P2,
cada una atiende a 1 millón de clientes. P1 tuvo 50,000
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clientes que experimentaron 300 interrupciones de 6 minutos en un año. El valor del saidi anual de P1 se puede calcular como 6 # 300 # 50,000/1,000,000 = 90 min . P2 fue
azotado por un fuerte huracán que provocó una interrupción
de 90 minutos en todo el sistema, aunque durante el año no
ocurrió ninguna otra interrupción. El valor del saidi anual
de P2 sería 90 # 1 # 1,000,000/1,000,000 = 90 min.
aunque ambas compañías comparten exactamente el
mismo valor del saidi, la capacidad y la estrategia para que
las dos mejoren su confiabilidad puede ser muy diferente.
P1 puede mejorar sus operaciones diarias para reducir el
número de interrupciones y la duración de cada interrupción. En cambio, el fuerte huracán que golpeó a P2 podría ser
un evento atípico que nadie puede controlar. si P2 decidiera
hacer exactamente lo mismo que antes, pero no sufre otro
fuerte huracán el próximo año, su valor de saidi sería muy
pequeño, lo cual indicaría una confiabilidad muy buena. si
P2 decidiera mejorar sus procedimientos de reconstrucción
después de una tormenta, la duración de la interrupción provocada por un huracán similar podría ser menor.

Método Beta
del Estándar 1366 del IEEE
para estudiar acontecimientos importantes de las operaciones diarias por separado y para revelar tendencias en
las operaciones diarias que pueden estar ocultas debido al
efecto estadístico de acontecimientos importantes, el Grupo
de trabajo de confiabilidad en la distribución del iEEE
incluyó la sección "clasificación del día del acontecimiento importante" en el Estándar 1366 del iEEE, Guía del
IEEE para los Índices de Confiabilidad en la Distribución
de Energía Electrica. según este estándar, se estima que el
valor del saidi diario sigue una distribución logarítmica
normal. después de lograr la transformación logarítmica
natural de los valores del saidi diario, los días que superaron la desviación estándar de 2.5 a la derecha de la media
se clasifican como días del acontecimiento importante. las
desviaciones media y estándar están representadas por a y
b, respectivamente. Este método también se conoce como el
método Beta, el método b 2.5 o Beta 2.5 del iEEE.
para llegar a una mayor audiencia, el método Beta conserva su simplicidad evitando cualquier intento de modelo
predictivo en el proceso de informe del saidi que no sea la
transformación logarítmica y el cálculo de la desviación promedio y estándar. El método Beta es mejor en la "revelación
de tendencias en operaciones diarias que pudiesen estar ocultas debido al gran efecto estadístico de los acontecimientos
importantes" que el cálculo del saidi integral original. sin
embargo, debido a la exclusión de la información meteorológica, este no puede contestar ninguna pregunta hipotética
frecuente e importante, como "¿cuáles serían los valores del
saidi si el clima este año fuera igual al del año pasado?"
por consiguiente, el método Beta tiene una capacidad limitada para revelar las tendencias en confiabilidad, incluyendo
cualquier mejora o degradación que pudiera estar oculta
mayo/junio 2018



Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018

Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover1
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover2
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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