IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - July/August 2020 - 49

Nivel de resiliencia

de una mayor confiabilidad. Esto se ilustra gráficamente en
la figura 1, donde el costo de confiabilidad se mide como
la energía esperada no suministrada (EENS) × VoLL. No
obstante, este enfoque probabilístico presenta una limitación
fundamental para abordar adecuadamente los eventos HILP
e informa las decisiones de inversión apropiadas como una
cobertura contra ellos, como discutimos más adelante en
esta sección.
Los eventos HILP son, por definición, muy raros, y su
impacto en indicadores promedio como la EENS es, por lo
tanto, muy limitado. Por ejemplo, nuestro análisis muestra que, en promedio, sería económicamente óptimo para
el sistema eléctrico de Chile sufrir las consecuencias de
terremotos muy grandes cada 15 años en lugar de invertir
en activos adicionales para reforzar y fortalecer el sistema
eléctrico. Por lo tanto, vale la pena preguntarnos por qué
deberíamos preocuparnos por los eventos que, en promedio, tienen un efecto relativamente pequeño. Argumentamos que la respuesta a esta pregunta puede ser con la
actitud ante los riesgos de los consumidores de electricidad
y los formuladores de políticas (y, por lo tanto, también
los planificadores de redes, que de alguna manera "sirven"
a ambos). De hecho, como lo sugiere la evidencia empírica, a los clientes y los responsables de formular políticas
generalmente no les gustan los riesgos asociados con las
consecuencias altamente adversas a menudo vinculadas a
los eventos HILP y, en consecuencia, les gustaría reducirlos tanto como sea posible. Pero, ¿cómo podemos modelar
esta actitud ante el riesgo, y cuál es el supuesto subyacente
de actitud frente al riesgo en la evaluación probabilística
mencionada anteriormente?

Estado resiliente
previo a la
perturbación

En el análisis de riesgos, las actitudes hacia estos generalmente se clasifican en tres categorías, que describimos en
esta sección. Considere un consumidor de electricidad que
tiene la opción de elegir entre las siguientes dos opciones. En
la primera opción, el consumidor paga US$ 90 por un servicio de red que casi nunca falla y, cuando lo hace, pequeñas
cantidades de energía no son atendidas, totalizando un costo
asociado previsto de ENS igual a US$ 10. En la segunda
opción, el consumidor paga US$ 50 por un servicio de red
que falla con mayor frecuencia y con mayores cantidades de
ENS en cada falla, totalizando un costo asociado previsto
igual a US$ 50. Tenga en cuenta que, en ambos casos, el
monto total que el consumidor paga por la red y la EENS
es el mismo. En este contexto, se dice que el consumidor es:
✔✔ neutral al riesgo si el consumidor es indiferente a estas dos opciones,
✔✔ reacio al riesgo si el consumidor prefiere la primera
opción en lugar de la segunda, o
✔✔ buscador de riesgo si el consumidor prefiere la segunda opción en lugar de la primera.
El lector puede deducir fácilmente que la neutralidad
ante el riesgo es intrínsecamente una parte del análisis probabilístico tradicional porque las dos opciones mencionadas
parecen igualmente atractivas. No obstante, en realidad, los
consumidores suelen ser reacios al riesgo y, posiblemente,
prefieren un resultado más estable y predecible de la red
eléctrica, incluso si esto puede (ligeramente) aumentar el
costo, como se mencionó anteriormente. De hecho, como en
muchas otras industrias, los consumidores pueden estar dispuestos a pagar el precio de las pólizas de seguro que eliminan (o al menos mitigan) las pérdidas asociadas con algunos

Fase 1

Fase 2

Fase3

Progreso de
perturbaciones

Estado degradado
posterior a la
perturbación

Estado
restaurativo

Estado posterior
a la restauración

Ro

Trapezoide de resiliencia

Rpd
to
Secuencia
temporal
Tipo de
acciones

toe

toe

tee

tr

T

Tiempo
Fin
de
Se
inicia
Fin del evento
la restauración
la restauración
Coordinación
Adaptativo
Restaurativas
Correctivas
de emergencia

El evento
golpea la red
Preventivas

figura 2. Un trapezoide de resiliencia multifase variable en el tiempo. (Fuente: Panteli et al.)
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