IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - 53

mayo/junio 2018

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Real (Pendiente = -0.8 min/año)
Pronóstico (Pendiente = -0.4 min/año)

gráfico 3. Resultados de calibración del modelo que pronostica el SAIDI diario relacionado con el clima.

Panorama probabilístico del
SAIDI relacionado con elclima (en minutos)
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también podemos relacionar las causas fundamentales de
las interrupciones con algunas variables meteorológicas. por
ejemplo, podemos usar la velocidad del viento y las ráfagas
para describir el viento; podemos usar la precipitación y la
velocidad del viento para describir una tormenta. aunque
los defectos en los árboles no siempre tienen que ver con el
clima, muchos de ellos se deben a la caída de árboles sobre
líneas aéreas por acción del viento. En ocasiones, la rama
húmeda de un árbol hace puente entre dos conductores y
paulatinamente se seca debido a la leve corriente, la cual, a
la larga, podría producir un cortocircuito. las condiciones
meteorológicas, como el viento, la precipitación, la humedad
y la temperatura son a menudo las causas verdaderas de los
defectos en los árboles. por lo tanto, en este artículo combinamos los defectos en los árboles con las otras interrupciones relacionadas con el clima para realizar el análisis. de
los 3,268 días, o nueve años completos, menos los 20 días
principales del saidi, esta categoría incluye 375 días con
interrupciones relacionadas con el clima.
los principales proveedores de servicios meteorológicos en los Estados Unidos han divulgado variables meteorológicas por hora para muchas estaciones meteorológicas
importantes, incluyendo la que está cerca de esta ldc.
En este estudio de caso, tomamos las siguientes 11 variables meteorológicas cuantitativas: temperatura, temperatura del punto de condensación, índice del calor, sensación
térmica (la combinación del índice de calor y del factor de

Resultados de calibración del
modelo predictivo del SAIDI diario (en minutos)

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Interrupción predictiva
y análisis de confiabilidad

enfriamiento por viento), enfriamiento por viento, energía
del enfriamiento por viento, temperatura de bulbo húmedo,
humedad relativa, velocidad del viento, ráfaga de velocidad
y precipitación. para que coincidan con los datos del saidi
diario, convertimos los registros originales de las primeras
diez variables meteorológicas a valores diarios tomando los
valores máximos, medios y mínimos por hora. En cuanto
a la precipitación, resumimos los registros horarios por día
para obtener la precipitación diaria. además, incluimos
cuatro variables ficticias para describir los acontecimientos
meteorológicos del día, tales como niebla, lluvia, nieve y tormenta eléctrica. En total, utilizamos 37 posibles variables
independientes para construir un modelo que pronostique un
saidi diario que dependa de las variables y esté relacionado
con el clima.
Utilizamos el procedimiento de regresión del paquete
stat del sas para llevar a cabo el proceso de selección
de modelo. después de intentar diversas opciones, como la
selección progresiva, la eliminación regresiva, la mejora de

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Kolmogorov-smirnov. En términos sencillos, los valores del
saidi diario de esta ldc no siguen una distribución logarítmica normal. En la práctica, entre las ldc con las que
trabajamos, apenas podemos encontrar a alguna que tenga
un saidi diario que siga una distribución logarítmica normal. En la parte restante de este estudio de caso, adoptaremos el método Beta simplificado para excluir 20 días del
período de nueve años para el análisis adicional, ya que ello
nos ayuda a responder preguntas sobre la tendencia subyacente de confiabilidad de los servicios públicos al eliminar
de forma uniforme los acontecimientos extremos en todo el
conjunto de datos.
son muchos factores los que pueden provocar una interrupción en la distribución. El Gráfico 2 de barras apiladas
muestra la suma de los valores del saidi anual por cada
causa fundamental de interrupción durante los últimos nueve
años. la leyenda muestra las categorías en orden ascendente
de la cuota del saidi durante los nueve años. la categoría
más amplia es la de clima, que incluye las subcategorías de
árbol, tormenta y viento. las otras categorías, como fallas
eléctricas, animales, desconocido y accidentes, no tienen al
clima como un factor principal. En este artículo, nos centramos en las interrupciones relacionadas con el clima, que
contribuyen con cerca de un tercio (el 29% en este caso) del
valor del saidi en el período de nueve años.

gráfico 4. Panorama probabilístico del SAIDI relacionado
con el clima durante un período de nueve años.
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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
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Contenidos
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IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover3
IEEE Power & Energy - Spanish - May/June 2018 - Cover4
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