{"id":1013602,"date":"2026-04-21T11:01:27","date_gmt":"2026-04-21T14:01:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.psr-inc.com\/analytics-report\/post\/un-nuevo-marco-para-evaluar-la-confiabilidad-flexibilidad-y-resiliencia-de-los-sistemas-de-energia\/"},"modified":"2026-04-23T08:19:52","modified_gmt":"2026-04-23T11:19:52","slug":"un-nuevo-marco-para-evaluar-la-confiabilidad-flexibilidad-y-resiliencia-de-los-sistemas-de-energia","status":"publish","type":"analytics_post","link":"https:\/\/www.psr-inc.com\/es\/analytics-report\/post\/un-nuevo-marco-para-evaluar-la-confiabilidad-flexibilidad-y-resiliencia-de-los-sistemas-de-energia\/","title":{"rendered":"Un nuevo marco para evaluar la confiabilidad, flexibilidad y resiliencia de los sistemas de energ\u00eda"},"content":{"rendered":"<div class=\"vgblk-rw-wrapper limit-wrapper\">\n<p>Los indicadores son herramientas esenciales para evaluar la operaci\u00f3n de un sistema de energ\u00eda el\u00e9ctrica. Proporcionan una visi\u00f3n clara y objetiva de la operaci\u00f3n del sistema, permitiendo que operadores y planificadores garanticen que las funciones del sistema cumplan con par\u00e1metros preestablecidos de seguridad, confiabilidad y calidad. Estos indicadores ayudan a identificar ineficiencias, cuellos de botella operativos y fallas recurrentes \u2014 como sobrecargas, p\u00e9rdidas excesivas o curtailment de generaci\u00f3n renovable \u2014 que de otro modo podr\u00edan pasar desapercibidos.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, los indicadores apoyan la toma de decisiones al proporcionar insights orientados por datos que gu\u00edan acciones correctivas o preventivas. Los indicadores tambi\u00e9n son cr\u00edticos para evaluar si las inversiones \u2014 como los refuerzos de red o la integraci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas como los sistemas de almacenamiento \u2014 est\u00e1n generando los beneficios operativos esperados.<\/p>\n\n\n\n<p>Al cuantificar atributos clave como la confiabilidad, la flexibilidad y la resiliencia, los indicadores permiten una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de la capacidad del sistema para compensar las incertidumbres o la variabilidad en la producci\u00f3n o el consumo, as\u00ed como para recuperarse de perturbaciones (como fallas de unidades generadoras o circuitos de la red de transmisi\u00f3n). En entornos regulados, los indicadores tambi\u00e9n aumentan la transparencia y la rendici\u00f3n de cuentas entre las partes interesadas. En \u00faltima instancia, los indicadores bien definidos son fundamentales para garantizar que el sistema de energ\u00eda evolucione de manera segura, eficiente y sostenible a medida que se adapta a los desaf\u00edos de la transici\u00f3n energ\u00e9tica.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta secci\u00f3n tiene como objetivo presentar un conjunto detallado de indicadores de desempe\u00f1o dise\u00f1ados para evaluar la salud y el desempe\u00f1o operativo de los sistemas de energ\u00eda. Estos indicadores pretenden abordar aspectos cr\u00edticos como la confiabilidad, la flexibilidad y la resiliencia, a trav\u00e9s de un marco robusto denominado SINAIS, desarrollado en colaboraci\u00f3n con el Operador Nacional del Sistema El\u00e9ctrico de Brasil, el ONS. El objetivo final del c\u00e1lculo de estos indicadores es proporcionar a las partes interesadas insights significativos sobre el desempe\u00f1o del Sistema Interconectado Nacional, apoyar la toma de decisiones informada y orientar mejoras futuras dentro del sector.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">SINAIS \u2013 Sistema de Indicadores para el An\u00e1lisis de Sistemas Interconectados<\/h2>\n\n\n\n<p>El marco SINAIS dise\u00f1ado para estimar indicadores de confiabilidad, flexibilidad y resiliencia para sistemas de energ\u00eda se basa en un conjunto de cinco modelos de simulaci\u00f3n distintos, cada uno orientado a dimensiones espec\u00edficas de desempe\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n<p>El marco SINAIS dise\u00f1ado para estimar indicadores de confiabilidad, flexibilidad y resiliencia para sistemas de energ\u00eda se basa en un conjunto de cinco modelos de simulaci\u00f3n distintos, cada uno orientado a dimensiones espec\u00edficas de desempe\u00f1o. El primer modelo de simulaci\u00f3n se centra en evaluar la seguridad del suministro de energ\u00eda del sistema, evaluando m\u00e9tricas de confiabilidad relacionadas con el abastecimiento de la demanda. El segundo calcula indicadores de flexibilidad operativa del d\u00eda siguiente, mientras que el tercero eval\u00faa la flexibilidad de reserva emulando la operaci\u00f3n en tiempo real del sistema el\u00e9ctrico. El cuarto modelo examina el desempe\u00f1o del sistema en relaci\u00f3n con la confiabilidad durante condiciones de demanda pico. Por \u00faltimo, el quinto modelo mide la resiliencia del sistema y las capacidades de restauraci\u00f3n tras contingencias.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/psr.marke.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-16.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1012884\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>A continuaci\u00f3n, se proporcionan especificaciones funcionales detalladas para cada modelo, describiendo el c\u00e1lculo de los indicadores.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Modelo 1: Indicadores de Confiabilidad Energ\u00e9tica<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/psr.marke.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-17.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1012887\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>La metodolog\u00eda para estimar las m\u00e9tricas de confiabilidad energ\u00e9tica involucra una combinaci\u00f3n de modelos de simulaci\u00f3n no cronol\u00f3gica y cronol\u00f3gica usando el enfoque de Programaci\u00f3n Din\u00e1mica Dual Estoc\u00e1stica (SDDP). Inicialmente, un modelo SDDP no cronol\u00f3gico de m\u00faltiples \u00e1reas y pasos mensuales con m\u00faltiples niveles de carga se aplica a lo largo de un horizonte de inter\u00e9s. Este modelo calcula la pol\u00edtica operativa \u00f3ptima considerando incertidumbres en la generaci\u00f3n renovable, los caudales y la demanda. Posteriormente, se realiza una simulaci\u00f3n SDDP cronol\u00f3gica h\u00edbrida, con m\u00faltiples niveles de carga y pasos operativos semanales. Esto permite capturar la variabilidad horaria manteniendo la tractabilidad computacional.<\/p>\n\n\n\n<p>Las principales m\u00e9tricas de confiabilidad derivadas de los resultados del SDDP incluyen no solo indicadores tradicionales como el riesgo y el valor esperado de energ\u00eda no suministrada (ENS), sino tambi\u00e9n medidas innovadoras como el Valor en Riesgo Condicional (CVaR) de la ENS, que captura el riesgo de cola concentr\u00e1ndose en los peores escenarios m\u00e1s all\u00e1 de un percentil espec\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Indicadores de Flexibilidad<\/h3>\n\n\n\n<p>Se proponen dos modelos primarios para evaluar la flexibilidad operativa del sistema el\u00e9ctrico. El primero, flexibilidad de programaci\u00f3n operativa, se refiere a la capacidad del sistema de atender la demanda neta prevista \u2014 calculada como la demanda total menos la generaci\u00f3n proveniente de renovables no controlables \u2014 utilizando los recursos controlables representados en la simulaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>El segundo modelo, denominado flexibilidad de reserva, eval\u00faa la capacidad del sistema de redespachar generaci\u00f3n en tiempo real, utilizando reservas operativas planificadas para acomodar incertidumbres como errores en la previsi\u00f3n de demanda y variabilidad impredecible de la generaci\u00f3n renovable. Para estimar estos indicadores de flexibilidad, se resuelven problemas de despacho horario utilizando un horizonte semanal con SDDP. Esto resulta en programaciones de generaci\u00f3n horarias para recursos controlables y asignaciones de reserva por unidad generadora.<\/p>\n\n\n\n<p>La metodolog\u00eda tambi\u00e9n contempla la creaci\u00f3n de pron\u00f3sticos en conjunto (ensemble forecasts) que representan errores de predicci\u00f3n en tiempo real en relaci\u00f3n con los valores programados. Estos conjuntos, particularmente para la generaci\u00f3n renovable, se agrupan usando t\u00e9cnicas de k-means para replicar el perfil de incertidumbre observado en la operaci\u00f3n hist\u00f3rica del sistema el\u00e9ctrico. Este enfoque reduce la varianza en los escenarios de pron\u00f3stico mientras mantiene la representatividad, garantizando que los indicadores de flexibilidad reflejen con precisi\u00f3n los desaf\u00edos operativos. El gr\u00e1fico siguiente muestra la generaci\u00f3n renovable de una planta para 200 escenarios renovables originales y la generaci\u00f3n renovable de esa misma planta considerando los pron\u00f3sticos en conjunto, agrupados en 20 clusters.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/psr.marke.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-18-1024x428.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1012890\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Modelo 2: Indicadores de Flexibilidad Operativa<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/psr.marke.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-19.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1012893\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>En este modelo, los problemas de despacho horario se resuelven a lo largo de un horizonte semanal usando SDDP. Con base en los resultados del despacho, las rampas ascendentes y descendentes disponibles se calculan para cada hora, considerando la diferencia entre la generaci\u00f3n controlable disponible y la demanda neta del sistema. Los indicadores en este modelo est\u00e1n relacionados con la capacidad del sistema de atender la \u00abcurva pato\u00bb prevista (demanda menos generaci\u00f3n renovable) utilizando recursos controlables. Esto corresponde conceptualmente a una programaci\u00f3n operativa con una semana de anticipaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Modelo 3: Metodolog\u00eda para la Estimaci\u00f3n de los Indicadores de Flexibilidad de Reserva<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/psr.marke.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-20.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1012896\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Los indicadores de flexibilidad de reserva tienen como objetivo emular la operaci\u00f3n del sistema en tiempo real, evaluando espec\u00edficamente si las reservas programadas durante la planificaci\u00f3n operativa semanal son suficientes para acomodar las desviaciones entre las condiciones previstas y reales del sistema, conocido como el proceso de \u00abajuste real\u00bb (<em>true up<\/em>).<\/p>\n\n\n\n<p>Para cada hora dentro del horizonte semanal, el punto de operaci\u00f3n derivado de la programaci\u00f3n de la semana anterior se ajusta reemplazando los valores previstos de demanda y generaci\u00f3n renovable con los valores correspondientes del escenario en tiempo real (\u00abtrue up\u00bb). Un nuevo punto de operaci\u00f3n se determina redespachando solo las reservas disponibles, respetando las restricciones operativas. En los casos en que el problema es inviable \u2014 es decir, las reservas son insuficientes \u2014 el corte de carga se calcula como \u00faltimo recurso, considerando que ciertos generadores pueden reducir la producci\u00f3n sin restricciones de rampa, pero no pueden aumentar la generaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>A trav\u00e9s de este proceso, se obtienen \u00edndices cuantitativos relacionados con la flexibilidad de reserva. Estos incluyen el riesgo de que el \u00abajuste real\u00bb no pueda acomodarse dentro de las reservas programadas, el d\u00e9ficit esperado de reservas bajo las condiciones de \u00abajuste real\u00bb y el Valor en Riesgo Condicional (CVaR) del d\u00e9ficit de reserva.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Modelo 4: Indicadores de Confiabilidad de Punta<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/psr.marke.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-21.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1012899\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>La metodolog\u00eda para estimar los indicadores de confiabilidad de punta se basa en los resultados del modelo de confiabilidad compuesta de generaci\u00f3n-transmisi\u00f3n (CORAL). CORAL emplea simulaciones de Monte Carlo, muestreando aleatoriamente los procesos de falla y reparaci\u00f3n de todos los componentes de generaci\u00f3n y transmisi\u00f3n para determinar la disponibilidad de los recursos de generaci\u00f3n y transmisi\u00f3n para cada hora dentro de un bloque de demanda pico seleccionado.<\/p>\n\n\n\n<p>Los indicadores derivados de esta metodolog\u00eda incluyen la frecuencia de interrupci\u00f3n, la duraci\u00f3n y la severidad de las interrupciones en el suministro, medidas como porcentaje de la demanda horaria durante los per\u00edodos pico.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Modelo 5: Indicadores de Resiliencia y Restauraci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/psr.marke.com.br\/wp-content\/uploads\/2026\/03\/image-22.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1012902\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Por \u00faltimo, el Modelo 5 considerar\u00e1 los resultados de la simulaci\u00f3n de confiabilidad de punta e identificar\u00e1 los escenarios en que se produjeron interrupciones de carga, seleccionando aquellos con alta probabilidad de causar apagones y modelar\u00e1 los eventos de falla en los estudios el\u00e9ctricos en el dominio del tiempo. Esto permite analizar la profundidad del corte de carga y evaluar si el evento llevar\u00eda a un apag\u00f3n, as\u00ed como el tiempo de restauraci\u00f3n del sistema tras la perturbaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Los indicadores de resiliencia derivados de este an\u00e1lisis incluyen la ocurrencia de apagones y el tiempo requerido para la recuperaci\u00f3n del sistema tras el evento iniciador.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Conclusiones<\/h2>\n\n\n\n<p>Este informe presenta un marco integral de indicadores de desempe\u00f1o dise\u00f1ados para evaluar la salud y la efectividad operativa de los sistemas el\u00e9ctricos. Al combinar m\u00e9tricas derivadas de modelos de simulaci\u00f3n probabil\u00edstica detallados, los indicadores propuestos ofrecen una perspectiva multidimensional que abarca la confiabilidad, la flexibilidad y la resiliencia de los sistemas de energ\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p>Los indicadores basados en simulaci\u00f3n proporcionan insights prospectivos sobre la capacidad del sistema de atender la demanda bajo incertidumbre, su flexibilidad operativa y su capacidad para recuperarse de perturbaciones.<\/p>\n\n\n\n<p>En conjunto, estos indicadores forman un conjunto robusto de herramientas para monitorear la evoluci\u00f3n del sistema, apoyar la toma de decisiones y orientar inversiones y mejoras operativas. El establecimiento de l\u00edneas de base y metodolog\u00edas estandarizadas garantiza adem\u00e1s la consistencia y comparabilidad a lo largo del tiempo.<\/p>\n<\/div><!-- .vgblk-rw-wrapper -->","protected":false},"featured_media":1013514,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"report_section":[480],"class_list":["post-1013602","analytics_post","type-analytics_post","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","report_section-indepth"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Un nuevo marco para evaluar la confiabilidad, flexibilidad y resiliencia de los sistemas de energ\u00eda - PSR Energy<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.psr-inc.com\/es\/analytics-report\/post\/un-nuevo-marco-para-evaluar-la-confiabilidad-flexibilidad-y-resiliencia-de-los-sistemas-de-energia\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Un nuevo marco para evaluar la confiabilidad, flexibilidad y resiliencia de los sistemas de energ\u00eda - PSR Energy\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Los indicadores son herramientas esenciales para evaluar la operaci\u00f3n de un sistema de energ\u00eda el\u00e9ctrica. 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