En la última década se inició una gran revolución tecnológica en el escenario mundial de la distribución eléctrica con la introducción de las redes inteligentes, también conocidas como Smart Grid. En Brasil, este escenario se inició con la medición electrónica, cuyos impactos operacionales van desde cambios en el volumen de los servicios hasta los tipos de vehículos y herramientas utilizadas, debido a la reducción de lecturas, corte remoto, menos inspecciones, entre otros, impactos aún poco estudiados. y cuantificado.
Surgen entonces dos necesidades: conocer dichos impactos y buscar soluciones para adaptarse al nuevo escenario. Para ello, fue necesario construir un sistema especializado para implementar las soluciones operativas resultantes de esta investigación, trayendo beneficios en la calidad de servicio a través de la reducción del tiempo de atención de los equipos de campo; en eficiencia económica, con la reducción de los costos de transporte de las unidades; y el medio ambiente, con la reducción de emisiones de CO2 en la atmósfera por la reducción de las distancias recorridas.
De esta forma, el estudio tenía como objetivo principal la definición de la nueva red logística de bases y obras de cara al desarrollo de nuevas tecnologías de medida electrónica (Ampla Chip y Smart Grid) capaces de atender la estrategia de servicio de la distribuidora para la próximos años a través de una cadena logística integrada. Además, la investigación buscó probar nuevos parámetros operativos para comprender cómo contribuyen los cambios en la red desde el punto de vista de los costos, los servicios y el medio ambiente. Y para medir estos impactos se desarrolló una herramienta de optimización, cuyo objetivo es también facilitar el proceso de planificación de la red logística.
La construcción de la herramienta, que no existe en el mercado, requirió estudios en el área de matemática aplicada, medición electrónica, red inteligente, logística y medio ambiente.
LA HERRAMIENTA
Para representar la operación de apoyo a la distribución de energía y simular escenarios futuros optimizando costos, emisión de CO2 y tiempo de servicio, se construyó un modelo de programación lineal. El software elegido para llevar a cabo dicha programación fue Aimms debido a sus cualidades técnicas y la forma amigable en que puede construirse para el usuario. Actualmente existen varios modelos importantes de programación lineal, sin embargo, este fue creado exclusivamente para representar la operación de apoyo a la distribución de energía eléctrica y analizar el impacto de las nuevas tecnologías en la red de distribución.
El uso del modelo, llamado Modelo de Bases Operativas Eficientes, como herramienta de planificación, permite probar diferentes escenarios para representar la operación futura. Y la combinación de un conjunto de posibilidades, como variaciones en parámetros específicos, configuración de instalaciones disponibles para la selección del modelo o incluso suposiciones sobre la operación, genera innumerables escenarios. En consecuencia, se necesitaba un sistema flexible y fácil de usar.
El modelo de optimización consideró todos los compromisos relevantes para definir la mejor configuración logística y tuvo como objetivo minimizar los costos operativos y/o ambientales de la operación de apoyo a la distribución de energía, sin olvidar el nivel de servicio deseado. Y, para satisfacer la demanda del sector, el modelo se desarrolló para cumplir tres funciones objetivas diferentes:
- Minimice el costo logístico
- Minimice el costo ambiental
- Minimizar Logística + Costo Ambiental
El costo logístico corresponde a la suma de los costos de estructura, back office y operación, los dos primeros compuestos por una porción fija, que depende únicamente de la apertura del local, y otra porción variable, dependiendo del volumen de servicios que realiza la base. o contratista. El costo de operación está directamente relacionado con la productividad de los equipos, y por lo tanto depende de la cantidad de equipos necesarios para atender la demanda de los diferentes tipos de servicio.
El coste ambiental se refiere a la emisión de CO2 equivalente en dos situaciones diferentes en la operación de Ampla: en el desplazamiento de los equipos entre la ubicación y el municipio, es decir, entre la base o contratista y el primer punto de servicio (y consecuente retorno del equipo) y en el desplazamiento realizado por los equipos entre ejecución de servicios, es decir, entre puntos de servicio en un mismo municipio. El costo de las emisiones de CO2 equivalente utilizado en el proyecto, BRL 8,00/ ton CO2, se refiere a la siembra de dos árboles, además de mantener el área sembrada.
Así, en base a estos objetivos se obtuvieron resultados como: la ubicación de las bases, ubicación de los sitios de construcción, el volumen manejado en cada una de las instalaciones, los caudales de servicio, el tiempo de servicio, la emisión de CO2 equivalente y los costes de la operación.
Además, el modelo cuenta con varios parámetros de entrada que pueden ser sensibilizados para evaluar los impactos en la operación, tales como: demanda de cada tipo de servicio prestado, capacidad de servicio de las instalaciones, capacidad de servicio de los equipos, tiempos de servicio, ubicación potencial de las instalaciones, costes de estructura, costes de personal, costes de explotación, distancias y coeficientes de emisión de CO2.
La Figura 1 muestra la pantalla de interfaz del modelo de optimización en el software AIMMS. A través de esta pantalla, el usuario puede ejecutar los principales trámites relacionados con el modelo. La interfaz del Modelo en Aimms cuenta con algunos botones de interacción con el usuario, con el objetivo de facilitar la relación con la base de datos y la generación de escenarios.
Figura 1 – Interfaz de la herramienta de evaluación de impacto operacional aplicada en la distribuidora Ampla
Fuente: Proyecto ILOS/Ampla 2011
La herramienta presenta decisiones de nivel estratégico con un horizonte de planificación anual y salidas de cantidad, tamaño y ubicación de la nueva red logística. Y llega a un nivel táctico, a través de las salidas de tiempo y región de servicio de cada una de las bases y obras propuestas.
Esta herramienta fue aplicada en las operaciones de Ampla, sin embargo, el hecho de que el modelo sea parametrizable permite que sea utilizado para distintas áreas de concesión, o incluso para distintas concesionarias de distribución de energía. La aplicación en otra empresa de distribución depende únicamente del levantamiento de parámetros operativos para el ingreso en la herramienta. Se preparan modelos matemáticos y computacionales para evaluar operaciones con o sin tecnologías Smart Grid y Wide Chip. Incluso es posible evaluar los impactos en la red logística, tanto en la ubicación de bases, obras y otros cambios tecnológicos, siempre que se conozcan los impactos de estos cambios en los parámetros operativos.
RESULTADOS
La operación logística de Ampla cubre más de 60 municipios del Estado de Río de Janeiro, 17 bases de servicio (Ampla) y 13 obras (Socios). Se analizaron actividades de facturación masiva, nuevas conexiones, cobranza, siniestros, mantenimiento (incluida la poda de árboles), obras y emergencias y nuevas tecnologías. Se probaron, ejecutaron y analizaron varios escenarios a lo largo del estudio y en este artículo se detallaron los escenarios Ampla Chip, Intelligent Network y Environmental.
ESCENARIO DE NUEVAS TECNOLOGÍAS CON AUMENTO DE AMPLIO CHIP
El Ampla Chip es una tecnología de medición electrónica que fue desarrollada por Ampla y que en sus inicios fue un programa de relacionamiento con clientes facturados electrónicamente basado en la disponibilidad instantánea de información de consumo, lo que generó una importante reducción de pérdidas de energía y mejoras en la captación de fondos. . Son muchos los beneficios del Ampla Chip: a) beneficios operativos: reducción de costos de lectura, reducción de lecturas estimadas, mejora en la calidad del servicio de emergencia, mejora en la precisión del medidor, reducción de costos de análisis de carga y menores costos de corte y reconexión; B) Mejor planificación eléctrica: menores inversiones en activos de generación, transmisión y distribución, mayor efectividad en la aplicación de programas de “alisamiento de carga” y ahorros en proyección de carga; w) nuevas recetas: servicios de información de carga para clientes y medición para otras distribuidoras (agua, gas).
Para construir este escenario se consideró el crecimiento de Ampla Chip y la expansión a otras regiones, según el porcentaje de pérdida en cada región. Se estimó un aumento de Ampla Chip para todas las regiones con un porcentaje de pérdidas superior al 20%.
El aumento de Ampla Chip afecta varias actividades, por ejemplo: cuando crece el número de clientes de Ampla Chip, disminuye la cantidad de servicio de lectura inmediata y cortes, así como aumenta las actividades en la red amplia y entregas. La Figura 2 muestra el porcentaje de pérdida y el aumento o disminución de cada actividad con el ingreso del Chip Ampla.
Figura 2 – Porcentaje de pérdidas en distribución de energía e impacto con aumento de tecnología
del Chip Ampla
Fuente: Proyecto ILOS/Ampla 2011
Se realizaron varios escenarios de crecimiento de Ampla Chip, y el resultado óptimo trajo ganancias financieras y modificó la red de servicios de Ampla con el cierre de dos bases y dos sitios de construcción existentes, así como la apertura de cinco nuevos sitios de construcción. Es decir, se quedó con 15 bases, de las 17 existentes, y las obras pasaron de 13 a 16 localidades.
ESCENARIO DE NUEVAS TECNOLOGÍAS CON REDES INTELIGENTES
En este escenario, se analizó un aumento en la demanda de Smart Grid. La red inteligente es un proyecto energético para las ciudades de un futuro sostenible, racional y eficiente. Es una red eléctrica flexible, más fiable, altamente automatizada y totalmente integrada en cuanto a control centralizado, diagnóstico, reparación y telegestión de contadores.
Los beneficios son varios, entre ellos: la identificación temprana de cortes de red y, por lo tanto, su minimización; reducción de pérdidas de energía, incluyendo los famosos “gatos”; presentación en tiempo real del consumo, la tarifa cobrada por el operador en ese momento y el volumen de energía vendido al sistema a lo largo del mes. El consumidor, en cambio, tiene un sistema más transparente y puede gestionar sus gastos. Actualmente, la tarifa es la misma durante todo el día. Con el nuevo modelo hay que diferenciarlo por tiempo, como ocurre con los teléfonos.
Para construir ese escenario, se consideró un aumento en el uso de la tecnología Smart Grid para los 15 municipios con mayor renta per cápita (Fuente IBGE) entre los atendidos por Ampla. El uso de la tecnología impacta proporcionalmente la demanda de otros servicios. El aumento de la red inteligente afecta a varias actividades, por ejemplo: con la ampliación del número de red inteligente, disminuye la cantidad de servicio de lectura inmediata y cortes, así como aumentan las actividades de obras y mantenimiento. La Figura 3 muestra los municipios seleccionados y el aumento o disminución de cada actividad con la entrada de la Red Inteligente.
Para cada uno de los 15 municipios se consideró una demanda creciente de Smart Grid. Ampla tiene actualmente un proyecto piloto en Búzios que atiende alrededor de 10.363 Clientes: 13 industriales, 1.518 comerciales y de servicios públicos y 8.832 residenciales.
Figura 3 – Municipios potenciales e impacto con el aumento de la tecnología Smart Grid
Fuente: Proyecto ILOS/Ampla 2011
Se realizaron sensibilidades de crecimiento de Smart Grid. Y, el resultado óptimo para este escenario también generó ganancias financieras y modificó la red de servicios de Ampla con el cierre de dos obras existentes y la apertura de cinco nuevas obras. Es decir, no hubo cambio en el número de bases, quedándose con las 17 existentes, y las camas pasaron de 13 a 16 localidades.
ESCENARIO AMBIENTAL
El escenario de optimización ambiental utilizó exclusivamente el costo ambiental como función objetivo.
Para el cálculo de la emisión se identificó qué tipo de vehículo utiliza cada equipo operativo de Ampla para atender las llamadas. A continuación, junto con Ampla, se recopiló información sobre el informe de control de gases de efecto invernadero en la tasa de emisión de vehículos livianos y pesados. Para los vehículos livianos se consideró un factor de tonelada de CO.2 por litro de combustible de 0,00217 (ton CO2/L) y un consumo medio de 11 Km/L. Esto generó un coeficiente de emisión de CO2 por km conducido desde 0,0001973 (ton CO2/KM). En cuanto a los vehículos pesados, el factor CO2 por litro de combustible fue de 0,00266 (ton CO2/L) y el consumo medio fue de 8 km/L, alcanzando un coeficiente de emisión de CO2 por km recorrido de 0,0003331 (ton CO2/KM).
De esta forma, el resultado óptimo para este escenario fue un gran aumento en el número de instalaciones, de 17 a 21 bases operativas, y las obras de construcción aumentaron de 13 a 23. Con una ganancia de más del 9% en emisiones de CO2 como se ve en la Figura 4. Sin embargo, hubo un aumento en los costos operativos. Este escenario muestra la mayor ganancia ambiental, sin embargo, se generaron otros escenarios que traen además de la reducción de CO2 (alrededor del 7%), ganancias financieras.
Figura 4 - Resultado de las emisiones de CO2 en el escenario de optimización ambiental
Fuente: Proyecto ILOS/Ampla 2011
CONCLUSIÓN
El Modelo de Bases de Operación Eficiente considera todos los factores relevantes y las restricciones existentes para simular la operación de apoyo a la distribución de energía y generar escenarios futuros. La herramienta construida es parametrizable y tiene una interfaz amigable, por lo que se pueden generar fácilmente nuevos escenarios y ser utilizada en otras empresas del sector. La herramienta es aplicable en análisis estratégicos anuales para discusión de presupuesto y estrategia de operación con foco en la red logística. Como la herramienta tiene un carácter multiobjetivo, se puede utilizar para ayudar a las decisiones de cambio de la red logística con un enfoque en la reducción de costos, reducción de emisiones de CO2 o en la reducción de los tiempos de atención de los servicios.
Las tecnologías de medición electrónica generan una importante reducción de pérdidas de energía y mejoras en el cobro, por lo que los escenarios Ampla Chip y Smart Grid son operativamente viables y rentables. Além disso, é necessário avaliar os investimentos necessários para implantação destas novas tecnologias, sendo que para a Ampla, a medição eletrônica Ampla Chip é bem conhecida e atualmente utilizada e o Smart City é uma tecnologia nova com projeto piloto no Brasil localizado em Búzios, Rio de enero.
Además del ahorro económico, los escenarios pueden generar beneficios ambientales con la reducción de CO2 emitidos y ganancias en el nivel de servicio con la reducción de los tiempos de atención.
Referencias
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