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La figura 7 muestra el error cuadrático medio (RMSE,
por sus siglas en inglés) normalizado de la carga de potencia activa neta prevista para seis horizontes de pronóstico
crecientes. Los errores están calculados para el periodo de
enero a abril de 2020. En la figura 7, (a) representa la carga
neta total, mientras que (b) y (c) corresponden a predicciones
a nivel de nodo. Concretamente, la figura 7(b) muestra el
25 % del cuantil del RMSE y la figura 7(c) grafica el valor de
la mediana, ambos calculados en todos los nodos. Aunque el
error generalmente aumenta con el horizonte de pronóstico,
las diferencias son bastante pequeñas, y esta tendencia es
menos pronunciada para las predicciones a nivel de nodo.
A diferencia de los errores relativamente bajos de la carga
neta total, la mediana de los RMSE a nivel de nodo es inesperadamente alta, principalmente debido a cambios y/o propensiones en las series de tiempo previstas de algunos de los
nodos. Esto podría ser en parte por una cantidad importante
de fuentes de producción y/o una topología integrada de las
redes de tensión menor subyacentes.
Por otra parte, la figura 8 ilustra la proporción de RMSE
para los pronósticos obtenidos con un tiempo de ejecución
de 1 hora por sobre aquellos con un tiempo de ejecución de
7 horas. Mientras más pequeña es la proporción, mejor es
el rendimiento relativo de los pronósticos realizados 1 hora
antes. Aunque para la mayoría de los nodos de transmisión
son mejores los pronósticos realizados 1 hora antes (círculos anarajados en la figura), también hay algunos nodos con
pronósticos de 7 horas antes con una precisión mayor que
los primeros. Las investigaciones a futuro pueden centrarse
en encontrar la causa de estas imperfecciones y mejorar el
rendimiento optimizando los factores de asignación de carga
aplicados en el modelo de pronóstico o cambiando a un
nuevo enfoque de pronóstico.
Al dividir el conjunto de datos entre el periodo anterior y
posterior al confinamiento en Suiza como medida contra la
pandemia de la COVID-19, podemos analizar el efecto del
confinamiento en la calidad del pronóstico. Como se ve en
la figura 9, los RMSE son significativamente más bajos en el
periodo previo al confinamiento, especialmente en los horizontes de predicción más largos. Esto se puede atribuir en
parte al hecho de que los pronósticos tienen un componente
importante de estacionalidad, lo que produjo una sobreestimación de la demanda de carga neta en las semanas justo
después del confinamiento.

SSD
El segundo aspecto clave de la filosofía operativa a
futuro es un uso extenso de SSD para ayudar al personal involucrado en las tareas centrales del GRT en la
toma de decisiones. Como se detalla en la figura 10,
las cuatro actividades centrales del GRT que garantizan la
seguridad del sistema son 1) el refuerzo y la expansión de
la red, 2) la programación del mantenimiento para los activos de transmisión, 3) el manejo de congestiones y 4) las
medidas de control en la operación del sistema en tiempo
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real. En la actualidad, estas cuatro actividades normalmente
siguen una secuencia cronológica e interactúan principalmente de manera unidireccional de izquierda a derecha,
como se muestra con las flechas grises en la figura. Creemos
que se puede lograr una mayor efectividad en toda la cadena
de actividades si aumenta el grado del flujo de información
bidireccional, concretamente, si existe la consideración de
actividades más cercanas al tiempo real dentro de las que
están en la fase de planificación (indicada con flechas negras
en la figura 10).
En esta visión general, proponemos específicamente un
enfoque para integrar las fases de programación del mantenimiento (planificación de interrupciones) y manejo de congestiones (pronóstico de congestiones, análisis de seguridad
y medidas correctivas) de la cadena de actividades. Actualmente, el equipo de planificación operativa de Swissgrid
recibe planes de mantenimiento de propietarios de activos
de transmisión (propiedad de Swissgrid), propietarios de
activos de generación, propietarios de activos de distribución (solo de forma limitada), y activos de transmisión de
GRT vecinos. La información viene de diferentes canales
de comunicación que van desde plataformas especializadas
hasta correos electrónicos y llamadas telefónicas. Luego es
tarea del equipo de planificación operativa verificar la viabilidad de los programas de mantenimiento recibidos según
el pronóstico de congestiones y el análisis de seguridad (en
distintas escalas de tiempo: año antes, semana antes y día
antes).
En caso de haber violaciones anticipadas de N o N−1, se
investigan tres tipos de medidas: medidas topológicas, limitación y redespacho de generación, y reprogramación del
mantenimiento. En el último caso, se requiere coordinación
con el respectivo propietario de activos hasta que se encuentre una solución alternativa, y luego es necesario repetir
el análisis de seguridad para verificar la efectividad de la
medida. Este proceso iterativo es el resultado del acoplamiento secuencial entre la planificación del mantenimiento
y el manejo de congestiones. Cabe señalar que si se puede
evitar la congestión anticipada mediante una medida topológica en tiempo real o reprogramando el mantenimiento
de un activo de la red, es preferible lo primero debido a la
complejidad de la reprogramación del mantenimiento entre
distintos propietarios de activos y sus proveedores de servicios de mantenimiento.
Para mejorar la eficiencia operativa y la seguridad del
suministro, prevemos un enfoque integrado que optimice
los programas de mantenimiento de los activos de la red de
transmisión de un área de control considerando al mismo
tiempo posibles elementos congestionados de la red en la
operación del sistema, así como las necesidades de mantenimiento de los activos de la red de generación y distribución. Una herramienta integral de programación del mantenimiento comprendería los periodos de mantenimiento
como variables de decisión para cuatro tipos de activos: 1)
activos de transmisión del área de control, 2) activos del
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