La creciente penetración de fuentes de energía renovable, en particular eólica y solar, trae complejos desafíos globales para la gestión de la red eléctrica. En Brasil, el curtailment de energía — la reducción deliberada de la generación — se ha vuelto cada vez más crítico, impulsado por la rápida expansión de las fuentes renovables variables (FRV). Este informe sintetiza las principales causas del curtailment en el sistema eléctrico brasileño y detalla cómo herramientas de modelado sofisticadas pueden analizar, pronosticar y gestionar este fenómeno creciente.
Datos históricos recientes revelan una tendencia continua al alza en el curtailment, subrayando la necesidad urgente de marcos analíticos robustos. Los hallazgos destacan que el desajuste entre el ritmo de integración de renovables y el crecimiento de la demanda, sumado a la expansión de la infraestructura de transmisión, está agravando el problema. Los métodos que contemplan simulación estocástica y ofrecen granularidad horaria y representación detallada de la red son indispensables para comprender y mitigar el curtailment, contribuyendo en última instancia a una transición energética más resiliente y eficiente.
Comprendiendo el Curtailment en el Contexto Brasileño
El curtailment de renovables, definido como la reducción deliberada de la generación de energía a partir de fuentes renovables como la eólica y la solar, se ha vuelto común en los sistemas eléctricos modernos. Esta práctica es particularmente pronunciada en Brasil debido a la rápida integración de fuentes renovables intermitentes. Tres factores distintos pero interconectados impulsan principalmente el fenómeno, cada uno contribuyendo a la necesidad de limitar la producción de estos generadores.
En primer lugar, los problemas de Balance de Energía surgen cuando la oferta disponible proveniente de fuentes de generación inflexibles supera la demanda vigente del sistema. Para mantener el equilibrio necesario para la estabilidad de la red, una reducción en la producción se vuelve imperativa. Este desequilibrio es cada vez más común a medida que la participación de FRV crece.
En segundo lugar, las preocupaciones de Confiabilidad Eléctrica frecuentemente hacen necesario el curtailment cuando las redes de transmisión experimentan congestión. Estos cuellos de botella pueden ocurrir en varios puntos, obligando a una reducción en la generación para garantizar la seguridad y estabilidad de toda la red. Esto remite directamente al principio de que «no hay transición sin transmisión», enfatizando el papel crucial de una infraestructura de red robusta para acomodar la nueva generación.
Por último, la Indisponibilidad Externa se refiere a una salida de servicio externa al complejo de generación inmediato. Estos factores externos pueden forzar una disminución en la generación para adaptarse a nuevas topologías del sistema o para abordar limitaciones imprevistas en la infraestructura energética más amplia.
El panorama energético brasileño se ha transformado, marcado por la extensa integración de parques eólicos y, más recientemente, de plantas solares, tanto distribuidas como centralizadas. Este crecimiento fue impulsado por la reducción de los costos de inversión en estas tecnologías y por diversos incentivos gubernamentales, incluyendo políticas de compensación de energía, descuentos en las tarifas de transmisión y exenciones de cargos sectoriales específicos.
Por ejemplo, en 2024, el sistema incorporó alrededor de 14 GW de capacidad instalada, de los cuales el 99% está compuesto por plantas eólicas y solares. Sin embargo, ha emergido una divergencia crítica: el ritmo de expansión de la red de transmisión y el crecimiento en la demanda de energía han quedado demostrablemente rezagados respecto a la rápida adopción de capacidad de generación renovable. Este desajuste ha llevado inevitablemente a un excedente de oferta de energía, impulsando una tendencia creciente en el curtailment de renovables.
Datos históricos de 2023 a 2025, presentados a continuación, ilustran esta trayectoria ascendente, con picos notables directamente vinculados a los retrasos en la transmisión a lo largo de 2024, donde el curtailment total en la región noreste dentro de un mes alcanzó el 15% de la generación potencial total.
Proyectando el Curtailment con las Herramientas de PSR
El pronóstico y el análisis robustos del curtailment futuro en el sistema eléctrico brasileño están sustentados por una metodología de cuatro pasos desarrollada por PSR. Este enfoque estructurado garantiza una proyección integral y detallada, avanzando desde supuestos fundamentales hasta la simulación granular y los insights accionables.
1. Definición de supuestos
El paso inicial implica la definición de los supuestos clave. Estos supuestos sirven como base para todas las proyecciones posteriores e influyen significativamente en la precisión de los pronósticos de curtailment.
Esto abarca un proceso de previsión de demanda, que considera factores multifacéticos como el crecimiento económico nacional y la introducción de nuevas tecnologías disruptivas, incluyendo vehículos eléctricos, centros de datos y el naciente sector de producción de hidrógeno verde.
Simultáneamente, la evolución del mix de oferta se considera cuidadosamente, incorporando proyecciones para el retiro de plantas termoeléctricas más antiguas, la penetración de la generación distribuida — que exhibe una dinámica distinta en comparación con los proyectos centralizados —, las subastas de capacidad esperadas y los planes indicativos de expansión de la generación frecuentemente derivados de modelos de planificación de expansión de largo plazo, como el OPTGEN de PSR.
Dada la sustancial dependencia de Brasil en la energía hidroeléctrica, una representación precisa de los caudales es fundamental, basándose en tendencias hidrológicas recientes que, desafortunadamente, indican caudales de largo plazo por debajo del promedio.
Finalmente, los supuestos de expansión de la transmisión modelan meticulosamente el crecimiento proyectado de la capacidad de interconexión interregional y los refuerzos de red regional necesarios para los años futuros.
2. Desarrollo de la base de datos
El segundo paso se centra en el desarrollo de la base de datos, que presenta un desafío significativo de integración.
El objetivo principal es unificar un caso de energía agregado, representando el sistema de generación general, con una representación de red altamente detallada en una única base de datos cohesiva.
Primero, un conversor especializado importa de manera integrada los datos del modelo oficial NEWAVE al entorno SDDP de PSR. Una vez establecida esta base, los supuestos previamente definidos se incorporan de manera sistemática.
Esto incluye la integración de perfiles detallados de FRV utilizando la herramienta Time Series Lab (TSL) de PSR. La generación distribuida también se modela, junto con plantas centralizadas individuales. La demanda se detalla meticulosamente con proyecciones horarias, reflejando la naturaleza variable en el tiempo del consumo. En este punto, el «Caso de Energía» queda definido.
Posteriormente, los datos de red provenientes de fuentes oficiales, como la configuración PAR/PEL proporcionada por el ONS — que abarca una red de aproximadamente 13.000 barras y 17.000 ramas —, son importados y convertidos al formato SDDP.
Modificaciones posteriores refinan estos datos, definiendo la distribución de carga entre las diversas barras, estableciendo conexiones entre generadores y la red, y codificando todas las restricciones de interconexión relevantes. Este intrincado proceso culmina en un «Caso Integrado de Generación y Transmisión (G&T)», una base de datos unificada y completa que armoniza la información de generación y transmisión.
3. Simulación
El tercer paso es la simulación, que se centra predominantemente en el modelo SDDP.
Esta etapa involucra dos ejecuciones distintas pero secuenciales. Inicialmente, el «Caso de Energía» se utiliza para calcular la política operativa óptima¹ y definir los valores del agua para todas las plantas hidroeléctricas.
Luego, se realizan simulaciones horarias utilizando el «Caso Integrado G&T», incorporando las representaciones detalladas de generación y transmisión establecidas en la fase anterior de desarrollo de la base de datos.
El TSL, totalmente integrado con SDDP, desempeña un papel vital al proporcionar los escenarios de producción horaria necesarios para plantas eólicas y solares. Esta integración es fundamental para las simulaciones estocásticas diseñadas para abordar la incertidumbre inherente y la variabilidad de la generación renovable.
4. Analysis of results
Finalmente, el cuarto paso implica el análisis de los resultados de la ejecución del SDDP.
La simulación estocástica permite la evaluación de la distribución de probabilidad de los niveles de curtailment. Por ejemplo, proyectando 10 años hacia adelante en escala mensual, el curtailment total promedio para un grupo específico de plantas solares ubicadas en la región sudeste del sistema puede alcanzar aproximadamente el 6% de su generación potencial, como se presenta en la figura siguiente.
Sin embargo, bajo escenarios específicos, este valor puede aproximarse al 10%.
Además, al analizar los resultados con resolución horaria, se hace evidente que el curtailment está concentrado durante las horas de luz del día, independientemente de la tecnología empleada, y tiende a ser más pronunciado los fines de semana, cuando la demanda eléctrica es típicamente menor.
¹ El «Caso de Energía» se utiliza para esta tarea para emular cómo el ONS calcula la política.
El Valor Estratégico de las Herramientas de PSR para el Pronóstico de Curtailment
El pronóstico de curtailment es vital para el análisis financiero y económico de los proyectos de energía renovable en todo el mundo, ya que puede impactar significativamente su rentabilidad.
El análisis en profundidad del curtailment en el sistema eléctrico brasileño demuestra el valor esencial y las capacidades robustas de las herramientas de PSR. Sus funcionalidades integrales ofrecen un sólido conjunto de recursos para navegar las complejidades introducidas por la rápida expansión de la energía renovable.
Una característica destacada es la capacidad de simulación estocástica. Esta funcionalidad es fundamental para evaluar muchos escenarios futuros, abordando eficazmente la incertidumbre inherente que define la generación renovable variable, como la eólica y la solar. Al modelar una gama de resultados potenciales, estas simulaciones proporcionan un marco más realista y resiliente para la toma de decisiones, yendo más allá de los enfoques determinísticos para abrazar la naturaleza probabilística de la producción renovable.
La granularidad horaria proporcionada por estas herramientas es otro atributo indispensable. Esta resolución temporal es crucial para diseccionar los patrones de curtailment en diferentes momentos del día y a lo largo de días hábiles y fines de semana, ofreciendo una comprensión temporal detallada.
Además, la capacidad de representación detallada de la red es vital para identificar con precisión el curtailment causado directamente por la congestión de red. La capacidad de identificar estos cuellos de botella localizados permite inversiones dirigidas en la expansión de la transmisión y en el despliegue de Grid Enhancing Technologies (GETs), esenciales para una operación más eficiente, segura y flexible de las redes de transmisión.
La integración fluida con el modelo de planificación de la expansión de PSR (OPTGEN) aumenta aún más la utilidad estratégica de las herramientas de PSR. Esta integración facilita la simulación del curtailment dentro de escenarios futuros de largo plazo optimizados.
Finalmente, la capacidad de conversión automatizada de base de datos agiliza y optimiza significativamente todo el proceso de análisis. Esta ganancia de eficiencia reduce el esfuerzo manual, minimiza los errores potenciales y acelera el tiempo de obtención de insights, mejorando la efectividad operativa y de planificación en general.
