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Carga, demanda y energía eléctrica: Conceptos fundamentales para la distribución de electricidad

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Imagen base tomada del artículo The new electronic frontier -distribution design, de Robert Wolff. Electrical World, Mayo de 1982, p. 68.

 

La carga de un sistema de distribución de energía eléctrica es la parte terminal del sistema que convierte la energía eléctrica a otra forma de energía. Por ejemplo, un motor eléctrico convierte la energía eléctrica en energía mecánica. Más aún, este concepto incluye a todos los artefactos que requieren de energía eléctrica para funcionar o realizar un trabajo. La suma de las intensidades o potencias de placa de todos los artefactos de consumo dependientes del sistema de distribución de energía eléctrica, o de una parte de él, constituye su carga conectada (CC) y representa la máxima demanda posible de una instalación.


 

La demanda eléctrica de un sistema es la intensidad de corriente, o potencia eléctrica, relativa a un intervalo de tiempo específico, que absorbe su carga para funcionar. Ese lapso se denomina intervalo de demanda, y su indicación es obligatoria a efecto de interpretar un determinado valor de demanda.

 

Los intervalos de demanda, son típicamente de 15, 30 o 60 minutos. Los lapsos de 15 o 30 minutos se aplican comúnmente en facturación, selección de la capacidad de equipos, estudios de balanceo y transferencia de carga. El intervalo de 60 minutos, permite construir “Perfiles de Carga Diarios” para el análisis de consumo de energía, determinar el rendimiento de dispositivos, y también para elaborar un completo plan de expansión del distema de distribución de energía eléctrica. No obstante, en la selección de fusibles y el ajuste de protecciones también es importante conocer las demandas máximas instantáneas. La relevancia de la relación entre la magnitud de la demanda y el intervalo de medición correspondiente, puede entenderse mejor examinando la siguiente figura.

 

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Fuente: Elaboración propia (2016).

 

Aquí, la curva que representa el comportamiento de esta demanda hipotética durante todo el día tiene una forma continua, y está asociada a un grupo de “cargas”. En este sentido el valor de demanda máxima ocurre poco después de la hora 18, pero antes de las 18:15. Si se hubiera dispuesto un instrumento con intervalos de medición de 15 minutos, se registraría como máximo el 97% del valor real, a las 18:15. Por otra parte, en el caso que el instrumento midiera cada 30 minutos, el máximo registrado sería el 90% del valor real, a las 18:30. Finalmente, si el intervalo de medición hubiera sido de 1 hora, el valor registrado sería el 87% del máximo real, a la hora 18.

 

Ahora bien, la demanda es una cantidad cuya medida depende del caso de estudio: amperios para la selección o reemplazo de conductores, fusibles, o de interruptores, ajuste de protecciones y balanceo de carga; kilovatios para la planificación del sistema, estudios de energía consumida, energía no vendida, y energía pérdida; kilovoltamperios para la selección de la capacidad de transformadores y aliviode carga. Para estudios de compensación reactiva puede convenir el registro de la demanda en kilovares.

 

La sucesión de valores de demanda como función del tiempo se denomina Curva de Carga, y su representación gráfica, Perfil de Carga; cuando tal sucesión corresponde a un día entero se tendrán, respectivamente, una Curva de Carga Diaria (CCD) y un Perfil de Carga Diario (PCD) como el de la Figura 1. Por supuesto, el “perfil” o forma de la curva de carga dependerá del procedimiento de medición.

 

Además de la frecuencia de medición determinada por el intervalo de demanda, también el método de muestreo tiene un impacto significativo en la caracterización de la carga. Existen dos formas básicas de muestreo en la medición: discreto, si el registro es de carga instantánea, o por integración si se registra la energía absorbidadurante cada intervalo. En el caso discutido de la Figura 1, el método de muestreo que usa el instrumento hipotético es de tipo discreto puesto que el censo se realiza al final del intervalo propuesto en cada caso. Esto comúnmente conduce a una traza errática de datos que tergiversa dramáticamente la caracterización de la carga. Por contraste, la mayoría de los equipos mide la energía transferida durante cada intervalo Δt, esto es, haciendo un muestreo por integración.

 
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Una curva de carga resultante de un muestreo discreto difícilmente es representativa de un comportamiento individual, o de un pequeño grupo. No obstante según Willis (2002), vale hacer la salvedad que el problema sobre el método de muestreo no es tan serio cuando la carga que está siendo medida es la de un alimentador completo, o de una subestación.

 

Note que el área bajo un perfil diario continuo, corresponde a la energía total consumida por la carga ese día. Cuando la información de demanda resultante de un muestreo por integración sea dada en forma tabular, la correspondencia del par tiempo|demanda en la tabla, o bien (t , d), indica que la demanda promedio ‑o gasto de energía por parte de la carga‑ es d [= (Energía|Δt)/ Δt] durante el intervalo de demanda (de tamaño Δt) que finaliza en t. Así, el área bajo la curva diaria escalonada resultante será efectivamente la energía consumida durante el día en consideración.

 

La mayoría de las compañías de servicio eléctrico distinguen el comportamiento de la demanda sobre una base de clases, caracterizando cada clase por un PCD “típico”, el cual representa el patrón de uso esperado de la carga para un cliente de esa clase el día de la demanda máxima del sistema, esto es, el día pico (durante el cual el sistema de distribución debe soportar la mayor exigencia del año calendario). Tales perfiles describen los aspectos más importantes desde el punto de vista del planificador de distribución: la magnitud de la demanda máxima o pico de carga por cliente, la duración del pico, y la energía total consumida. Con propósitos de planificación, es una práctica común suponer que el comportamiento de un perfil típico es cíclico.

 

Para al menos dos cargas diferenciadas, la Demanda Diversificada (Ddiv) en el intervalo que termina en t consiste en la suma de las demandas individuales di en ese intervalo, dividida por el número n de cargas del conjunto. Analíticamente,

 
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Así, n indica la cantidad de cargas alimentadas para las que se determina la “diversificación” de la demanda.

 

Usando esta noción, considere cien casas servidas desde el mismo segmento de un alimentador de distribución. Suponga que cada residencia tiene un PCD “picado”, errático, cada uno ligeramente diferente debido a los distintos artefactos, horarios y preferencias de utilización. Cuando se superponen dos o más de estos perfiles, la resultante es otro con menos hendiduras; cuantos más perfiles se superpongan se obtendrá una apariencia cada vez más suave como puede observarse en la Figura 2.

 

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Fuente: Willis (2002).

 

El pico de carga por cliente, o demanda máxima diversificada, cae a medida que se agregan nuevos clientes al grupo. Cada residencia tiene un breve, pero pronunciado pico que rara vez es coincidente con otro dentro del mismo grupo, especialmente si es numeroso. En fin, el pico del grupo ocurre cuando de la combinación de las curvas de carga individuales se obtiene un máximo que es sustancialmente menor que la suma de los picos individuales como puede verificarse en la ilustración anterior.

 

Por tanto, la relación demanda máxima a carga conectada, conocida como factor de demanda (FD), es en general fracción de la unidad y mide la proporción de carga total que es a lo sumo alimentada. Aunque este factor de demanda puede aplicarse a un sistema completo, usualmente es aplicable a la acometida de un cliente que puede ser industrial, comercial o residencial. Analíticamente,

 
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donde Dmdiv = max{Ddiv(tj)}, con j = 1, 2, …, m, y esta m indica la cantidad total de mediciones de la demanda en el período de estudio T (en consecuencia el intervalo de demanda es Δt = T/m); n es la cantidad de cargas que forman el grupo alimentado.

 

En conclusión, la demanda y la carga son conceptos tan diferenciados en la distribución de la energía eléctrica que este último factor nos indica que, en general y con rigor matemático, la primera es una fracción propia de la segunda. Generalmente la carga total conectada a la red no será coincidente en el horario de funcionamiento, y el PCD mostrará cuándo durante el día ocurre el mayor gasto promedio de energía eléctrica.

 

No lo olvide: La carga es el elemento terminal que cambia la forma de energía para su uso final (el usuario), y la demanda es la medida en sus terminales de alimentación de cuán rápido se gasta o consume la energía primaria en un lapso establecido (la necesidad). Es tarea del planificador de distribución determinar, diversificando la demanda, la cantidad de PCD’s típicos de cada una de las clases a las cuales se brinda el servicio de electricidad.

 

REFERENCIA BIBLIOGRÁFICA

Willis, H. (2002). Spatial Electric Load Forecasting. Second Edition, Revised and Expanded. Nueva York, Estados Unidos de América: Marcel Dekker, Inc.

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José Espina Alvarado

Venezolano. Instruido por el sistema de educación pública del estado Zulia (Venezuela): primaria en la Escuela Estatal Lucila Palacios, secundaria en el Liceo Udón Pérez, y superior en la Universidad del Zulia (LUZ). De 1994 a 1997, Ingeniero Electricista adscrito al Departamento de Distribución en la C. A. Energía Eléctrica de Venezuela (Enelven), y luego hasta 2001, Asesor de Planificación de Distribución para la misma compañía (independiente, en libre ejercicio). Desde 1995 hasta el presente, docente de la la Facultad de Ingeniería de LUZ. Diplomado en Docencia para la Educación Superior por la Facultad de Humanidades y Educación de la misma universidad. Participó y completó los estudios de las Maestrías: (1) Matemáticas Aplicadas (1997-2000), y (2) Artium en Ingeniería y Ciencias Básicas Afines, Mención Matemática Aplicada (2003-2005) (ambas, especialidades ofrecidas por el Posgrado de la Facultad de Ingeniería de LUZ). Participó y completó los estudios de Doctorado en Ingeniería Eléctrica en la Universidad Simón Bolívar (USB, 2006-2010).

Un comentario

  1. Excelente artículo, muy bien explicado y detallado, una clara demostración de como la estadística está presente no solo en la confiabilidad de los sistemas eléctricos sino también en la distribución de la energía eléctrica. Cabe agregar, que de este análisis surge el método de la máxima demanda diversificada de la Westinghouse, el estudio por excelencia para determinar la demanda de energía en centros urbanos.

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