IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 51

tabla 1. Resumen estadístico de los valores del SAIDI diario de una compañía de distribución local, 2008-2016.
Original

Beta simplificado

Beta del IEEE

Año

Sum

Máx.

Días

Sum

Máx.

Días

Umbral

Sum

Máx.

Días

2008

70

12.2

271

58

5.7

270

1.31

38

1.9

266

2009

70

10.0

221

60

5.4

220

1.31

41

3.4

216

2010

76

22.4

232

54

4.7

231

1.47

49

3.1

230

2011

2447

1793.0

224

47

3.3

216

1.44

47

3.3

216

2012

105

56.7

215

48

6.4

214

1.81

42

3.4

213

2013

51

7.5

216

43

6.3

215

1.77

37

4.0

214

2014

83

14.4

186

69

4.9

185

1.81

69

4.9

185

2015

214

133.6

205

53

4.2

202

1.95

53

4.2

202

2016

167

91.2

194

55

5.1

191

2.09

63

7.3

192

Tendencia

−26.0

-

-

−0.1

-

-

-

2.8

-

-

Notas
Original: estadísticas obtenidas de los datos originales sin descartar los días de acontecimientos importantes.
Beta simplificada: estadísticas obtenidas de los datos de muestra en las que no se incluyen los días de acontecimientos importantes a través del método
Beta simplificado.
Beta del IEEE: estadísticas obtenidas de los datos de muestra en las que no se incluyen los días de acontecimientos importantes a través del método Beta
del Estándar 1366 del IEEE.
Sum: SAIDI anual (en minutos) calculado como la suma de los valores del SAIDI diario.
Máx.: SAIDI diario máximo (en minutos) durante el período que se incluye en el cálculo.
Días: número de días incluidos en el cálculo.
Umbral: número consecutivo (a + 2.5b) por año usado para excluir los días de acontecimientos importantes según lo indicado por el Estándar 1366 del
IEEE.
Tendencia: la tendencia (en minutos/año) del SAIDI anual durante el período de nueve años.

por las condiciones meteorológicas no clasificadas como
acontecimientos importantes. además, todavía se tiene que
verificar el supuesto de que el saidi diario siempre sigue la
distribución logarítmica normal.
¿Han mejorado las operaciones de servicios públicos en
los últimos años? desde fines del siglo XX, la industria de
la energía ha intentado responder a esta pregunta. aunque
el Estándar 1366 del iEEE ha hecho excelentes avances
al incluir una herramienta sencilla en el proceso de información, aún queda mucho camino por recorrer. En este
artículo, daremos a conocer un enfoque de modelo predictivo que pueda proporcionar un panorama probabilístico de
los índices de confiabilidad para ayudar a revelar aún más la
tendencia de confiabilidad de un servicio público. El estudio
de caso se basa en una pequeña compañía de distribución
local (ldc, por sus siglas en inglés) en los Estados Unidos.

Interrupción descriptiva
y análisis de confiabilidad
la ldc atiende a aproximadamente 30,000 clientes. El
estudio de caso utiliza información de interrupción de esta
ldc recopilada durante nueve años. las interrupciones se
produjeron en 1,964 días de los 3,288 que abarca el conjunto
de datos. después de lograr la transformación logarítmica
en los valores del saidi diario, obtenemos la media (a) de
mayo/junio 2018

estos nueve años de valores del saidi diario transformados
logarítmicamente como -2.80 con una desviación estándar
(b) de 1.88. observe que la unidad del valor del saidi diario
original (en minutos) desaparece después de lograr la transformación logarítmica. Veintiún días del período de nueve
años superaron las desviaciones estándar 2.5. consideramos a
este método para calcular el umbral basado en el conjunto
de datos en su totalidad (en este caso, un período de nueve
años) como el método Beta simplificado. también hicimos
el cálculo exacto según lo indicado por el método Beta del
Estándar 1366 del iEEE, obteniendo como resultado un
umbral continuo (p.ej., a + 2.5b) calculado una vez al año
en función de los cinco años más recientes de los valores
históricos de los valores del saidi diario. cuando había
menos de cinco años de datos disponibles, se utilizó todo el
historial. por ejemplo, para calcular el umbral del año 2011,
utilizamos tres años de historial (2008 a 2010).
la tabla 1 muestra la suma y el máximo de los valores
del saidi diario y el número de días con interrupciones para
cada año según los tres métodos. también calculamos las
tendencias del saidi anual (suma de los valores del saidi
diario por año). cuando no se excluyen los días de acontecimientos importantes en el cálculo del saidi anual, la confiabilidad muestra una tendencia descendente muy fuerte (−26
minutos/año). por otra parte, el método Beta simplificado
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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
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Contenidos
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 2
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 4
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 5
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 6
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 7
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 8
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 9
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 10
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 11
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 12
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 13
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 14
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 15
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 16
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 17
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 18
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 19
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 20
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 21
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 22
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 23
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 124
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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