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ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL
FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA
ELÉCTRICA ESPACIAL
TESIS PREVIA A LA OBTENCIÓN DEL TITULO DE
INGENIERO ELÉCTRICO
LUIS FERNANDO ARIAS ROMÁN
QUITO, MARZO DEL 2000
DEDICATORIA
Al Gran Realizador de todas las cosasf quienhace posible que podamos maravillamos cada
día con el milagro de la vida y delconocimiento.
A mis Padres por su. apoyo incondicional,A Alexita por estar siempre presente.
AGRADECIMIENTO
A la Escuela Politécnica Nacional por todoslos conocimientos brindados a través de los
años de vida universitaria.A todos mis compañerosr amigos y hemianos,
por compartir parte de sus vidas.A los Ings. Roberto Guerra y José Herrera por
abrirme las puertas al plano profesional.A los Ings. de la Empresa Eléctrica Quito.
Un agradecimiento muy especial allng* MillónToapantaf Director de Tesis, que gracias a su
apoyo técnico y moral hizo posible larealización de esta Tesis.
Certifico que la presente tesis fue
realizada en su totalidad por:
Arias Román Luis Fernando.
^x^-fag-jVIü to n/T qapjjita-Oy o sDIRECTOR DE TESIS
ÍNDICE
CAPÍTULO í
GENERALIDADES „ 1
1.1. Introducción , 2
1.2. Objetivo 4
1.3. Alcance 4
CAPITULO II
Comportamiento de la carga eléctrica de los consumidores 6
2.1. Análisis del uso final de la energía eléctrica 7
2.2. Curvas de carga eléctrica 10<-¿
2.3. Demanda 12
2.4. Factor de demanda 13
2.5. Factor de carga 13
2.6. Factor de potencia 14
2.7. Tipos de cargas 15
2.8. Caracterización de los consumidores por clase 17
2.9. Factor de Coincidencia 19
2.10. Factor de saturación 21
CAPITULO III
Crecimiento de la carga eléctrica y comportamiento del Sistema
de Distribución 22
3.1. Características del crecimiento de carga 23
3.1.1 Crecimiento de carga por el incremento de consumidores 23
3.1.2 Incremento de la demanda media de los consumidores actuales 23
3.2. Crecimiento de carga eléctrica espacial 25
3.3. Densidad de carga eléctrica 25
3.3.1. La densidad de carga varía con la Idealización 26
3.4. Expansión del sistema de Distribución basada en el crecimiento de carga
eléctrica espacial 28
3.4.1. La distribución espacial de carga define las necesidades del sistema
de Distribución 28
3.4.2 Extensión del sistema de mecanismos que conducen el crecimiento de
la carga 29
3.5. Curvas de crecimiento de carga eléctrica 30
3,5.1 Crecimiento de carga espacial y la curva característica "S" 31
CAPITULO IV
Modelo de pronóstico de carga eléctrica espacial 34
4.1. Descripción general del programa de pronóstico de carga eléctrica
espacial (MPCES) 35
4.2. Pronóstico de carga 35
4.2.1 Pronóstico de carga mediante proyección de cargas históricas 36
4.2.2 Nuevas técnicas de pronóstico de carga 38
4.3. Parámetros del modelo de pronóstico de carga 41
4.3.1 Uso futuro de la tierra 41
4.3.2 Requerimientos eléctricos futuros de carga y clasificación del uso de la
tierra 43
4.3.3 Técnicas de saturación de la tierra aplicada a la distribución de la
población en mícroáreas urbanas para la estimación de consumos 45
4.3.4 Métodos para la fijación del factor de saturación por microáreas 47
4.3.4.1 Determinación del factor de saturación por microárea 47
4.3.4.2 Método Directo .' 47
4.3.4.3 Método Indirecto 49
4.4. División del área de estudio 50
4.4.1 División por microáreas 50
4.5. Fuente y extracción de datos 52
4.6. Información proporcionada por el modelo de pronóstico de carga 53
4.7. Restricciones al modelo de pronóstico de carga 54
CAPÍTULO V
Aplicación del modelo de pronóstico de carga eléctrica espacial 56
5.1. Estructura de la base de datos del programa (MPCES) 57
5.1.1 Definición de campos y registros 58
5.2. Área de estudio 63
5.3. Aplicaciones matemáticas de cálculo aplicadas al Programa de pronóstico de
carga (MPCES) 65
5.4. Uso de los formularios y módulos de ingreso de datos del programa
(MPCES) 69
5.5. Uso de los formularios y módulos de resultados del programa (MPCES) 75
5.5.1. Resultados del programa para el área total de servicio del primario
57A, de la subestación Pomasqui 80
5.6. Análisis de los resultados obtenidos mediante el modelo de pronóstico
de caraa 84
CAPITULO VI
Conclusiones y Recomendaciones 89
6.1.- Conclusiones 90
6.2.-Recomendaciones 92
Referencias Bibliográficas 93
Anexos. 96
Anexo 1: Manual de usuario del programa MPCESvl.O.
Anexo 2: Bases de Datos incorporadas al programa MPCESvl.O
Anexo 3: ; Pantallas de resultados del programa MPCESvl.O
Anexo 4: Códigos de programación de formularios y módulos del programa
MPCESvl.O
Anexo 5: Diagrama de Flujo y lógica de programación.
Anexo 6: Mapa digitalizado del área de servcio del primario 57A, de la
S ubestaciónPomasqui.
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
1.1. INTRODUCCIÓN
Uno de los propósitos fundamentales en los sistemas de distribución, es determinar una
ordenada expansión del sistema actual, para satisfacer adecuadamente la demanda futura y
pronosticar también el presupuesto necesario para la planificación financiera.
El contar con proyecciones de MW (ó kW) y GWh (ó MWh), es decir tanto de potencia
como de energía, confiables; es imprescindible para los plan: fie adores a fin de usar las
mismas en el desarrollo de sus planes energéticos y de inversiones del sistema.
Existen numerosos métodos válidos en macropredicción que se utilizan en proyecciones en
el ámbito de sistemas de potencia (generación y transmisión); mientras que para
distribución se pueden utilizar métodos de micropredicción.
Las técnicas de micropredicción utilizan algunos parámetros para cumplir su objetivo,
dentro de estos parámetros se tienen los cambios en el número de consumidores y el
consumo promedio por consumidor, en conjunto con el uso de la tierra. También se hace
uso de algunos factores como son: el factor de demanda, el factor de carga, coincidencia de
carga., factor de saturación.
Mediante la construcción de un modelo de pronóstico de carga eléctrica espacial o
geográfica, se puede facilitar la tarea de los planifícadores a fin de que puedan optimizar los
tiempos de planificación, pronóstico y ejecución de los proyectos involucrados en la
expansión del sistema eléctrico de distribución.
Las probables localizaciones, requerimientos eléctricos y el servicio tanto de potencia como
de energía que a futuro deberá ser satisfecha para las distintas clases de consumidores,
pueden ser determinadas mediante un modelo de pronóstico computarizado, desarrollado
para un nivel sofisticado de planificación, para aprovechar al máximo las ventajas que de
éste se obtienen en las áreas de precisión y credibilidad.
PROGRAMA DIGITAL PARA F.L PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
El método empleado trata a cada área de carga independientemente; lo que significa que un
error en un área tiene un efecto mínimo en otras áreas. Una razón de esto es que el modelo
se basa en el uso del suelo y la información debe ser suministrada por una agencia
gubernamental especializada y en lo posible sin interés en las utilidades, teniendo por tanto
resultados más objetivos que aquellos basados solamente en información general local.
Tales resultados serán probablemente aceptados por las empresas involucradas en los
beneficios. Tradicionalmente las proyecciones fueron determinadas generalmente por una
mezcla de las matemáticas, la experiencia; y el buen juicio de los planificadores. Los
resultados han sido razonablemente exactos para áreas geográficas muy grandes, pero
empezaron a carecer de sentido para áreas más pequeñas en el ámbito de influencia de una
subestación de distribución y sus alimentadores primarios.
La mayoría de los pronosticad ores reconocerían fácilmente que tales estimaciones serán
razonablemente exactas para los próximos cinco años pero no más allá de diez años. Sin
embargo esta aproximación es utilizada por muchas empresas interesadas como la base para
los recursos de planificación que tienen esperanzas de vida de 25 a 30 años. El modelo se
dirige hacia la simulación de condiciones reales al nivel de consumidores. Así proporciona
una base significativa y realista para la aplicación.
Los modelos de micropedicción varían en precisión dependiendo de la metodología
utilizada y también de la resolución con la que se proceda a obtener y estructurar las bases
de datos de las cuales estos modelos se alimentan.
La adecuada estructuración de la base de datos sumada a la aplicación de las diferentes
técnicas permite la ubicación más apropiada de los requerimientos de servicios de una
ciudad o una parte de ella. En base de los diferentes factores (saturación, carga, etc.) se
puede saber de antemano cuales son las áreas que más requieren de servicio inmediato y
mediato.
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Las técnicas aplicadas en el modelo pueden regular indirectamente, el gasto económico que
se genera por la dotación de servicios de cada microárea, destinando la mayor inversión a
las áreas que realmente la necesitan.
El modelo de pronóstico de carga puede incorporarse a otros modelos más grandes y
amplios de manejo de los sistemas de distribución con el fin de obtener una herramienta
aún más poderosa para el manejo y planificación de los sistemas de distribución.
Existen muchos modelos computarizados para el pronóstico de carga eléctrica espacial, que
han sido desarrollados al cabo de muchos años de estudios y que fundamentalmente se
basan en sistemas multivariables, en los cuales se analizan múltiples escenarios, en el caso
del presente trabajo se ha tratado de obtener un modelo simplificado, para una mayor
facilidad en su utilización, pero se pueden realizar en el Ecuador sistemas muy potentes que
incluso podrían ponerse a la altura de los sistemas desarrollados en el extranjero.
1.2. OBJETIVO
Estudiar el crecimiento de la demanda .eléctrica, ubicándole dentro del futuro sistema
eléctrico y que permita obtener una herramienta de análisis, para optimizar el diseño y
localización de la subestación y del primario.
1.3. ALCANCE
Sobre la base del conocimiento de la carga eléctrica por tipo de consumidor y en una
determinada zona de una empresa eléctrica, aplicar el método de pronóstico de carga
espacial para estudiar el crecimiento de la demanda en esa zona y realizar los análisis
complementarios de la subestación y de los primarios.
4
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO I)B CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Para cumplir con el objetivo de este trabajo se realizaron los siguientes pasos previos:
• Se recopiló la información disponible sobre el área de servicio de una subestación de la
ciudad de Quito, en el Departamento de Proyectos, Inventarios y Avalúos (PÍA) de la
EEQSA.
• Se realizó un sistema (programa) en VISUAL BASIC V5.0, que permita manejar bases
de datos, con toda la información necesaria para realizar el pronóstico de carga eléctrica
del área de servicio de una subestación y sus primarios.
PROGRAMA DIGITAL PARA E!, PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ES PACÍ AI.
2.1. ANÁLISIS DEL USO FINAL DE LA ENERGÍA ELÉCTRICA
El uso final de la energía está estrechamente relacionado con el comportamiento de los
consumidores, y con el manejo de la demanda y energía que hace la empresa distribuidora.
Siempre la empresa distribuidora ha manejado este tema del lado del suministro (SSM
Supply Side Management), actualmente se está haciendo un acercamiento para realizar la
administración del lado de la demanda (DSM Demand Side Management), lo cual implica
conocer el comportamiento presente y futuro de los consumidores, influir en este
comportamiento y planificar la expansión del futuro sistema eléctrico.
La energía eléctrica que todos los consumidores de una empresa eléctrica compran, es un
paso intermedio para obtener lo que a estos realmente les interesa, es decir, lo que esta
energía puede proporcionarles: agua caliente., bebidas frías en el refrigerador, horas de
entretenimiento por televisión, horas de trabajo en una computadora, etc. Diferentes tipos
de consumidores compran electricidad para diferentes tipos de requerimientos, pero todos
los consumidores utilizan la energía comprada para proveerse de los productos finales que
de esta se obtienen y ellos desean y necesitan.
La tabla JZ1. que se presenta a continuación, tiene ciertas coincidencias y también algunas
diferencias con las tablas de aparatos eléctricos que proponen las Empresas Distribuidoras.
Hay que tomar en cuenta que la tabla II. 1 simplemente presenta una propuesta general, de
usos finales de la energía eléctrica.1
El uso final que los consumidores dan a la energía eléctrica que reciben en sus hogares,
lugares de trabajo, etc., no se puede estandarizar, sino mas bien clasificar de acuerdo a
categorías y grupos que se comportan de forma similar, una descripción de la clasificación
de consumidores se expone más adelante en este trabajo.
Referencia Bibliográfica [24]
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DB CARGA ELÉCTRICA ESP AGÍ AL
Residencial
Iluminación
Calentador de agua
Aire acondicionado
Microondas
Televisor
Licuadora
Computadora
Cocina eléctrica
Secadora
Equipo de sonido
Plancha
Comercial
Iluminación
Calentador de agua
Cafetera
Ascensores
Refrigeradora
Sumadoras
Copiadoras
Computadoras
Aire Acondicionado
Fax
Industrial
Iluminación
Aire acondicionado
Tanques de
presurización
Calentadores de agua
Bombas de agua
Cuartos frigoríficos
Tornos
Computadoras
Soldadoras
Empacadoras
Lavadoras
Otros
Iluminación pública
Sistemas de transporte
Sistemas de
comunicaciones
Servicios médicos
Tabla ELI Algunos de los usos finales de la energía eléctrica.
Tradicionalmeníe, los métodos de ingeniería usados en los estudios de diseño se han basado
siempre desde el punto de vista del sistema de potencia en sí mismo y no desde el punto de
vista de las necesidades de los consumidores. Los límites de equipamiento,, los criterios y
lincamientos de caída de voltaje y factor de potencia definidos para el sistema de
distribución y aún hasta el punto de medición del consumidor, toda la visión está dada
desde la perspectiva del desempeño eléctrico del sistema lo cual es correcto que así sea,
pero se puede completar la perspectiva del sistema desde el punto de vista de las
necesidades de! consumidor.
Entendiendo este punto de vista, se debe analizar también las necesidades específicas de los
consumidores tanto en la calidad que requieren como en la cantidad de potencia que ellos
necesitan.
8
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO PB CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Las dos "Cs" calidad y cantidad deben ser consideradas en el diseño y operación del
sistema para proveer los máximos valores de eficiencia al consumidor.
La cantidad de energía que demandan los consumidores varía en función de los diferentes
usos finales que estos dan a la energía; por ejemplo los consumidores comerciales
requerirán mucha más energía para iluminación que lo que demandará un consumidor
residencial, igualmente se puede apreciar una variación entre consumidores de una misma
categoría; por ejemplo un consumidor residencial puede tener la misma cantidad de puntos
de iluminación pero usa lámparas fluorescentes mientras que otro puede tener solamente
lámparas incandescentes lo cuál influye en la demanda entre dos consumidores de una
misma categoría.
La demanda varía también en función del tiempo, generalmente en los hogares los
requerimientos de energía más altos se dan en las mañanas, disminuye a medio día y el
más alto se da en ¡a noche. Para un consumidor industrial se puede mantener constante una
demanda alta en el horario de trabajo y disminuir en la noche dependiendo del uso que ese
consumidor le da a la energía.
La calidad del servicio eléctrico es más crítica para unos usos finales que para otros, es
decir la necesidad de tener un servicio altamente confiable y con variaciones de voltaje
mínimas es mucho más crítico para un consumidor que valora la calidad para sus usos
finales que le corresponden, por ejemplo para que una fábrica no baje productividad o un
local comercial no baje las ventas y un consumidor residencial mantenga una calidad de
vída aceptable.
En todo caso el desafío que encaran los ingenieros del sistema de distribución es mantener
un servicio en cantidad y calidad que satisfagan las necesidades de los consumidores al
menor costo posible; en efecto las tarifas en la actualidad experimentan elevaciones y van a
seguir en esta tendencia, razón muy poderosa para proveer a los consumidores de un
servicio con altos índices de confíabilidad y eficiencia que se deberán proyectar a futuro
con la visión de la expansión del sistema.
PROGRAMA DIGITAL PARA HL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Si bien la metodología empleada en este trabajo no considera factores econométricos., sin
embargo es procedente considerar el comportamiento de los consumidores enmarcados
dentro de la economía nacional y en la evolución de los indicadores económicos; según
datos del CONELEC para el último trimestre de 1998 se ha tenido un decrecimiento del
consumo de potencia y energía en el ámbito nacional, se hace pues necesario considerar en
futuros trabajos, para la proyección de la demanda distintos escenarios a corto, mediano y
largo plazo junto con la evolución del PIB indicador que permite evaluar en parte la calidad
de vida de los ecuatorianos que para 1999 advierte un decrecimiento en el orden del 4,5 por
ciento con respecto al año anterior. A pesar de la disminución del PIB en los últimos tres
años se ha mantenido un crecimiento de la energía eléctrica con respecto al PIB 2.
2.2. CURVAS DE CARGA ELÉCTRICA
Los usos finales de la energía eléctrica de los cuales se sirven los consumidores, como son
luz, agua caliente, imágenes por televisión, movimiento de motores eléctricos etc., varían
en íunción de la hora del día, día de la semana, estación del año etc.
Como resultado se tiene una variación de la carga eléctrica. En las figuras siguientes se
pueden observar para diferentes días las gráficas de la variación de carga diaria de una
subestación de la ciudad de Quito.
Referencia Bibliográfica [2]
10
P ROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DI- CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Curvas de carga subestación No.9 (Empresa Eléctrica Quito S.A.)
Cun'a de cirga tiara (Día lalw
< 5 "^-i
^ -~'1\:
^
I¡
|--*+-^ j_ •
//
,fr¿\
r
\)
nJ1
i
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Horas
Curv'u tle carga diaria (Día cloningo)
<5'> 4-% 3--
|
•~^. -^ ^ //
'
1 1 11
,-•'
'k
\v— MVA
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24
Horas
Fisura JL2.1. Figura H.2.2,
Se puede observar en las gráficas anteriores las diferentes variaciones de las curvas de
carga a lo largo del día y para los diferentes días. De la misma forma en que estas curvas
difieren en sus magnitudes, píeos máximos y en las horas que estos se dan para una misma
subestación, se puede hacer el análisis para los diferentes tipos de consumidores
pertenecientes a esa subestación y compararlos con otros que dependen de otras
subestaciones. Este trabajo está enfocado al pronóstico de la demanda de energía eléctrica,
corresponde analizar la variación de las curvas de carga ya sea diaria, mensual e incluso
anual para diferentes tipos de consumidores y en diferentes circunstancias. Generalmente
para planificación no se toman en cuenta los picos máximos de demanda, estos se toman en
cuenta para efectos de diseño, reconfiguración de primarios y las protecciones.
Sin embargo, toda la información que se pueda extraer de las curvas de carga es importante
porque los distintos factores ya sean estos de carga o de demanda sirven para poder
determinar el comportamiento del sistema eléctrico actual y a futuro.
En otro análisis más profundo del tema de los usos finales de la energía eléctrica, incluso se
podría estudiar el comportamiento de las curvas de carga eléctrica de los diferentes
aparatos, herramientas y sistemas eléctricos de los diferentes consumidores, cuya
11
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DR CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
utilización a lo largo del día afecta directamente a la curva de carga del consumidor que en
definitiva está componiendo, la curva de carga del sistema eléctrico de distribución. Sin
embargo en la actualidad estos datos no se encuentran disponibles ya que no existe una
base de datos con la información a este nivel.
Para realizar el análisis de las curvas de carga es conveniente describir los fundamentos que
involucran el manejo de este tipo de curvas con el fin de extraer de ellas la mayor cantidad
de información posible para el objetivo que el planificador del sistema de distribución o del
sistema de generación persigue.
2.3. DEMANDA
Es la carga de un sistema, medida en los terminales de recepción, promediada en un
intervalo de tiempo dado, que se conoce como intervalo de demanda, At. Generalmente el
intervalo de demanda se toma en base de 15 a 60 minutos, pero puede medirse en intervalos
de un minuto, 30 minutos, diariamente, mensual mente, anualmente. La unidad de medida
de la demanda puede darse en kVV, kVA, A, kVAJR, etc.
La demanda se define como la integral de la curva de carga de un sistema, de la forma que
se describe a continuación:
l-•*
12
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO P15 CARGA ELÉCTRICA ESP ACIAL
La ecuación anterior; generalmente se expresa en kW, y se tiene entonces la relación entre
la energía medida en un intervalo de tiempo.
_ Energía (kWh)Jj — —-£ i í. ffj o r>\ \-.¿.-)
Donde Energía puede darse en kWh
Tiempo T puede ser 1 hora, 1 día, Isemana, 1 mes, 1 año
2.4. FACTOR DE USO O DE UTILIZACIÓN
Es la relación entre la demanda máxima y la capacidad instalada. Esta relación se conoce
también como factor de demanda. Normalmente el factor de demanda es considerablemente
menor a uno, porque la demanda es menor a la carga instalada de un sistema.
La carga instalada de un sistema, es la suma de todas las potencias nominales de los
equipos conectados a la red.
•Ma™ - Demanda máx imajuSm —Potencia instalada
2.5. FACTOR DE CARGA
Es la relación entre la demanda media y la demanda máxima, ésta describe el grado en el
cual los picos de demanda se mantienen en un período de tiempo en estudio. El factor de
carga es calculado bajo una base diaria, mensual o anual.
13
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
D medía _ E (energía en kWh)JC ~ ~
D máxima T * Dmáxima
El factor de carga al ser un resultado del comportamiento de la demanda, también mide en
cierta forma el grado de utilización de una instalación.
2.6. FACTOR DE POTENCIA
Todas las cargas requieren potencia real o potencia activa (P) medida en kW, MW, etc., con
el fin de ejecutar un trabajo tal como la rotación mecánica o la iluminación. Las cargas
reactivas requieren de potencia reactiva (Q) medida en kVAR, MVAR, etc., por medio de
la cual no se realiza un trabajo "productivo" pero es necesario para producir el campo
magnético dentro de un transformador o un motor, sin el cual estos no pueden funcionar. El
factor de potencia en forma estricta relaciona la potencia activa o efectiva 3' la potencia
aparente de una instalación.
PFactor de potencia - — (261)
o
Para circuitos monofásicos se tiene la siguiente relación:
r . 1 -r, , • P U.I.factor de Potencia = — = —— J-~ cosS
14
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Para circuitos trifásicos se tiene la siguiente relación:
„ . _ . P V3 .U,I.coseFactor de Potencia = — — ¡= --eos
O /i r r ró v J .UJ
En definitiva el factor de potencia de un sistema o instalación, es igual al coseno del ángulo
de desfase entre voltaje y corriente, así:
Factor de Potencia - eos (2.6.4)
Las diferentes cargas pueden tener un factor de potencia inductivo, capacitivo dependiendo
si la corriente atrasa o adelanta al voltaje y es muy importante para la Empresa Eléctrica el
controlar que las cargas no tengan factores de potencia bajos (<0.92 inductivo) porque
incurriría en gastos al tener que ubicar bancos de capacitores para inyectar reactivos en la
red, o tener que colocar reguladores de voltaje.
También se hace necesario concientizar a los consumidores de que controlen las cargas del
tipo inductivo como por ejemplo maquinaria e instrumentos accionados por motores de
inducción especialmente en los sectores comercial e industrial para que eviten multas y la
calidad del servicio eléctrico en sus instalaciones sea más eficiente.
2.7. TIPOS DE CARGAS
Las diferentes cargas conectadas al sistema demuestran diferentes comportamientos que se
demuestran en rangos de carga vs voltaje. Para el comportamiento en estado estable, las
cargas eléctricas caen generalmente dentro de las categorías siguientes:
Cargas de corriente constante como por ejemplo algunos tipos de fuentes de potencia
usados en procesos industriales como la galvanoplastia que necesita corriente constante;
cargas de potencia constante como son algunas fuentes de potencia electrónicas, balastos de
15
PROGRAMA DÍGITA!. PARA EL PRONÓSTICO DH CARGA El.í-CTRICA ESPACIAL
luminarias de alumbrado público; cargas de impedancia constante como por ejemplo
lámparas incandescentes, calentadores de agua eléctricos; y cargas cincuenta por ciento
potencia constante y cincuenta por ciento impedancia constante. Si bien no es el objetivo de
este trabajo profundizar en el análisis de los distintos tipos de cargas y su incidencia en el
sistema, es necesario determinar qué tipo de cargas poseen los consumidores del sistema de
distribución.
1. La relación de voltaje y corriente en las cargas de corriente constante es la siguiente:
*Z (2.7Vn
Donde: Ve = voltaje en la carga,
ic ~ corriente en la carga.
Z = Impedancia equivalente del conductor.
2. La relación de voltaje y corriente en las cargas de potencia constante es la siguiente:
-.-,„ on= Vr p*Z (9 7 9^
Vck ^ '
Donde: Ve = voltaje en la carga.
Sn — Potencia aparente.
Z — Impedancia equivalente del conductor
16
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
2.8. CARACTERIZACIÓN DE LOS CONSUMIDORES POR CLASE
Usualmente los consumidores son agrupados dentro de amplias categorías con similar
comportamiento en su demanda eléctrica. Según la Empresa Eléctrica Quito los
consumidores residenciales, son clasificados de la forma como se indica en la tabla II.S. 1.
CONSUMIDOR TIPO
A
B
C
D
E
DEMANDA (KVA)
14-8
8 - 4
4 - 2
2-1,2
1,6-0,8
Tabla tLS.l.
Tradicionalmente se han agrupado a los consumidores dentro de tres grandes categorías:
Residencial, Comercial e Industrial; ahora bien, todo tipo de clasificaciones que se hagan
de los tipos y clases de consumidores deberán enmarcarse dentro de la Ley De Régimen
Del Sector Eléctrico (LRSE). En el artículo 53, se describen los principios tarifarios a
cumplirse. "Las tarifas aplicables a los consumidores finales cubrirán los precios
referenciales de generación, los costos medios del sistema de transmisión y el valor
agregado de distribución (VAD) de EMPRESAS EFICIENTES."3
Los criterios básicos a seguir en la tarifación son los siguientes:
• Utilización de costos reales.
• Metodología objetiva.
• Procesos flexibles.
• Ajustes automáticos.
Referencia Bibliográfica [16]
17
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Los procesos involucrados en la tarifación son los siguientes:
• Determinación de Costos.
• Factores de responsabilidad de la carga.
• Diseño tarifario.
En el presente trabajo se toman tres categorías principales: Residencial, Comercial,
Industrial y Otros, porque son en éstas categorías de las que se pueden obtener datos para el
ingreso en la base de datos del programa como se explicará en los siguientes capítulos. Por
ejemplo, dentro de la categoría Residencial se tiene una subclasificación de acuerdo a la
demanda de la tabla de la EEQSA, de esta manera se clasifican en consumidores
residenciales de clase alta, clase media y clase baja. Los consumidores bajo una misma
categoría y dentro de una subcategoría presentan similares curvas de carga y sus picos de
demanda por consumidor también son similares, porque ellos emplean por lo general los
mismos tipos de aparatos, tienen las mismas necesidades, y su forma de vida y
comportamiento frente a diferentes condiciones como el clima e incluso la moda son
similares.
En las figuras siguientes se tienen curvas de carga diaria para diferentes consumidores,
específicamente se presentan tres tipos de consumidores: residencial (Figura It.8.1),
comercial (Figura n.8.2) e industrial (Figura U.S.3).
0,5
o -
Residencial
O 6 12 1S 24
Horas
Figura EL8.1.
Comercia] Oficina
Figura Ü.S.2.
18
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
12 18
Hrus
24
F¡2TjraII.8.3
2.9. FACTOR DE COINCIDENCIA
La carga eléctrica en un sistema de potencia es la composición de la demanda de los
dispositivos eléctricos propios de diferentes consumidores.
Un aspecto importante de la carga eléctrica es que los consumidores no demandan
simultáneamente su pico de potencia o demanda más alta; esto se da debido a la gran
diversidad de consumidores pues en el sistema se tienen consumidores residenciales,
comerciales industriales y dentro de los mismos tipos de consumidores no se tienen los
mismos picos de potencia o demanda más alta.
Por esta razón el pico de carga del sistema total ocurre cuando la combinación de sus
demandas es la más alta. Algunos consumidores posiblemente requieren solamente una
parte de su pico de demanda en cierto intervalo de tiempo.
La relación entre el pico de carga total del sistema y la suma de los picos de carga
individuales del consumidor se conoce como factor de coincidencia.
Demanda máxima del sistema
2 Demandas máximas de los consumidores
El Sumatorio de las demandas máximas es siempre mayor que la demanda máxima
19
(2.9.1)
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGAELÉCTRICAESPACIAI,
coincidente del sistema; este principio es básico para el dimensionamiento de equipos
desde el punto de vista de la red evitando el sobre dimensionamiento de equipos como
transformadores.
Para acercarse a la realidad de la demanda máxima del sistema se debe tomar en cuenta la
demanda tanto individual, como de grupo lo que determina la relación consumo demanda
de un consumidor o un grupo de consumidores. En la figura 11,9.1 se indica el sistema
KEA4 (Rural Electric Administration) para determinar la relación consumo demanda de
diferente número de consumidores.
No. De consumidores Demanda en k\
1000Í
8000
6000
5000
4000
3200
2400
2000
1600
1200
1000
800
600
500
400
320
300
240
200
160
140
aooooo"60000
40000
30000
20000
15000
10000
7000
5000
3000
2000
1400
1000
700
500
300
200
150
KWh/mes/consumidor
3000
2400
2000
1SOO
1200
1000
800
600
500
400
300
250
200
Referencia Bibliográfica [14]
20
PROGRAMA DÍGITA!, PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
En el sistema anterior por ejemplo si se tiene un número de consumidores conocido y
también sus demandas, se puede conocer el consumo de energía trazando una recta que una
los datos conocidos y en la prolongación encontrar el tercer punto que corresponde a el
consumo de energía.
2.10. FACTOR DE SATURACIÓN
Los parámetros más importantes tomados en cuenta para determinar predicciones de
demanda generalmente son los índices de consumo y el total de los consumidores
existentes. Sin embargo se puede considerar un tercer elemento llamado factor de
saturación que se define como;
y consumidores presentes(2.10.1)
Y. consumidores posibles presentes
Mediante la división en módulos de área de la zona de estudio se procede a ubicar el
número de consumidores presentes y futuros calculando el factor de saturación para cada
mi ero área.
El número de consumidores pormicroárea se calcula mediante la siguiente expresión.
C- =# de consumidores por microárea = T. C-. (2.10.2)j i=i y
En donde Cij representa el número de consumidores de la ruta i en la microárea j.
21
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
CAPITULO III
CRECIMIENTO DE LA CARGA ELÉCTRICA Y
COMPORTAMIENTO DEL SISTEMA DE
DISTRIBUCIÓN
99
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
3.1. CARACTERÍSTICAS DEL CRECIMIEiNTO DE CARGA
El crecimiento de carga de un sistema se caracteriza por la combinación de dos procesos
simultáneos. Primero, el crecimiento de dicha carga es función del incremento del número
de consumidores en el área en servicio. Segundo, el crecimiento de la carga puede darse por
el incremento en la demanda media de los consumidores actuales.
El incremento de.la demanda eléctrica en un sistema que cambia de año en año, puede ser
causada por uno de los dos procesos anteriores o por la combinación de ambos.
3.1.1. COCIMIENTO DE CARGA POR EL INCREMENTO DE
CONSUMIDORES
Nuevos consumidores se suman al sistema, debido muchas veces a la migración a ciertas
áreas que anteriormente se encontraban deshabitadas (consecuencia del incremento de
población) y también a la incorporación de sectores ya habitados que no contaban con el
servicio eléctrico. El crecimiento del número de consumidores causa la ampliación de la
cobertura de la carga eléctrica dentro de áreas o microáreas que previamente no tenían
carga; áreas o microáreas que se encontraban 'Vacantes" desde el punto de vista del sistema
de potencia.
3.1.2. INCREMENTO DE LA DEMANDA MEDIA DE LOS CONSUMIDORES
ACTUALES
Los cambios en el ingreso per cápita ocurren simultáneamente y muchas veces muy
independientemente de algún cambio en el número de consumidores. Según el Plan de
Electrificación 1999-2008 del CONELEC, la evolución de la demanda eléctrica en el país
ha tenido un comportamiento diferente al crecimiento del producto interno bruto (Pffi) que
es un indicador del nivel de vida de los ecuatorianos, una comparación porcentual de estos
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELI-CTRICA ESPACIAL
crecimientos., a partir de 1990, se indica en la figura JII.1.2.
Crecimiento anual del PIB y la energía eléctrica
Figura HI.1.2
Según la figura III. 1.2, las tendencias de crecimiento a partir de 1992, han sido crecientes
para la electricidad y decrecientes para la economía del país, y en los tres últimos años,
especialmente en el año 1999, sustancialíñente se notan los crecimientos de la energía
eléctrica frente a los del PIB.
Por tanto en los países en desarrollo como el Ecuador, este factor es el que en realidad
maneja la adquisición de nuevas ampliaciones y equipamientos tanto en hogares como en
negocios.
En los países en desarrollo, por lo general el consumo de energía per cápita a menudo
decrece, lo que obliga a mejorar la eficiencia de los aparatos eléctricos.
En los casos donde el consumo de energía per cápita está creciendo, es usual que se deban
concentrar en el desarrollo de aparatos eléctricos más eficientes, porque aún con aparatos
eléctricos de mayor tecnología es inevitable el crecimiento de la demanda. Por ejemplo, en
la costa, el porcentaje de hogares y de negocios que usan la energía eléctrica para el aire
acondicionado puede incrementarse en una tasa del 6% en una década. En tal caso, aún si
aumenta la eficiencia del aparato eléctrico levemente, la carga eléctrica crecerá.
24
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELECTRIC AESP AGÍ AL
3.2. CRECIMIENTO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Para los planifícadores y operadores del sistema de potencia y de su abastecimiento no es
necesario poseer información geográfica detallada de las localizaciones de las cargas en una
región, o conocer si unas áreas están o no están creciendo rápidamente en su demanda. No
necesitan una resolución "espacial" por así decirlo porque su meta es planear y operar para
que todo el sistema mantenga los niveles requeridos de potencia, energía y estabilidad.
En cambio para los planifícadores del sistema de Distribución, es menester la información
de la localización de la carga para la planificación, asignación de rutas, diseño y operación
del sistema.
Esta forma de trabajo permite aprovechar los recursos y administrarlos más eficientemente,
pues los elementos del sistema se pueden situar correctamente. Esta necesidad de conocer
en detalle la localización en ingeniería y planificación se conoce como resolución espacial.
Los requerimientos de la resolución espacial varían dependiendo de la aplicación: la
planificación para un alimentador requiere mucho más detalle porque es rnás sensitivo a los
cambios en la localización de las cargas, que la planificación de la transmisión.
3.3. DENSIDAD DE CARGA ELÉCTRICA.
La observación de la distribución de la densidad de carga eléctrica en las distintas zonas, y
su evolución a través del tiempo es un indicador de cómo y en dónde se concentran las
áreas de mayor demanda y las tendencias determinan si otras áreas van a empezar a
concentrar carga en el futuro. Este índice se mide generalmente en kW/Km" ó kVA/acre
(Estados Unidos), como se muestra en la tabla 3H.3.1.
En el Ecuador, específicamente en el área de servicio de la subestación Pomasqui se mide
en kVA/0,25*Km2' según lo que se muestra en la tabla HL3.2.
25
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
3.3.1. LA DENSIDAD DE CARGA VARIA CON LA LOCALIZACION
Fig. HI.3.1a
Carga Pico Verano de 19S8
2310MW
Carga Pico Invierno del 2010
3144MW
N
16 km
Figura HI.3.1.
Figura LH.3.1: Es la distribución espacial de carga eléctrica para una ciudad de cerca de un
millón de habitantes en el este de los Estados Unidos. El sombreado indica la densidad de
carga. Las líneas indican las vías principales de la ciudad. A la izquierda, se puede observar
el gráfico que corresponde a la densidad de carga para el año 19S8 y cuyo pico máximo es
de 2310 MW. A la derecha, se puede observar el gráfico que corresponde a la proyección
de la densidad de carga para el año 2010 y el pico de carga correspondiente es de 3144
MW. Esta proyección está basada en la tendencia de la densidad de carga, ¡a cuenta de los
consumidores, el desarrollo del área, expansión periférica y el uso final de las diferentes
cargas. El crecimiento de la ciudad se ha tomado para el período de doce años. Algunas
áreas interiores incrementan su densidad de carga, mientras que otras no, y aún otras
pueden decrecer en su densidad. Se puede observar un desarrollo de carga en áreas
anteriormente 'Vacantes", particularmente al lado periférico sur.
26
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
La figura m.3.1 ilustra cómo la densidad de la carga varía en función de la localización
dentro de un sistema de potencia. El análisis de carga en términos de kW/km , kW/acre o de
MW/milla cuadrada (en los Estados Unidos), en el Ecuador, se analiza la densidad de carga
en kVA/0.25 *km2, esta es una forma conveniente de relacionarla con las necesidades
locales de la capacidad del sistema., y se utiliza a menudo en la planificación del sistema de
distribución de potencia. La densidad de carga es un aspecto importante en la planificación
y operación del sistema, puesto que los requisitos o requerimientos de la capacidad y de la
localización del equipo del sistema dependen de características locales de la carga, no del
promedio del sistema. Los rangos típicos de los valores para las áreas rurales urbanas,
suburbanas, y desarrolladas se dan en la tabla m.3.1. Los valores mostrados son típicos,
pero los valores específicos a cada sistema determinado se deben obtener mediante
mediciones en el campo.
Tipo de
Área
Urbana
Suburbana
Rural
Construcción
Altas edificaciones, alta densidad.
Bajas edificaciones/oficinas profesionales.
Comercial local (menor).
Residencial, alta densidad.
Comercial local (menor).
Oficinas.
Residenciales.
Residencial.
Agrícola con irrigación.
Agrícola sin irrigación.
KVA/Km2
150000-750000
12500-187500
12500 - 75000
2500 - 15000
2500-25000
1250 - 12500
500 - 6250
750 - 3750
750 - 6250
12.5-25
KVA/acre
600-3000
50 - 750
50-300
10-60
10-100
5-50
2-25
3- 15
3 -25
0.05 -.1
Tabla UL3.1, Densidades de caga típicas para varios tipos de áreas,f
Referencia Bibliográfica [24]
27
PROGRAMA DÍGITA!. PARAEL PRONÓSTICO DE CARGAELECTRICAESPACIAL
PRIMARIO
57A
57B
57C
57D
DEMANDA MÁXIMA
kVA
9519.4
7668.4
4310.2
4653.9
DENSIDAD DE CARGA
KVA/0.25 *km2
52.9
191.7
179.6
40.2
Tabla TTL3.2. Densidad de carga de los primarios de la Subestación Pomasqui de la EEQSA.6
3.4. EXPANSIÓN DEL SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN BASADA EN
EL CRECIMIENTO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
3.4.1. LA DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE CARGA DEFINE LAS NECESIDADES
DEL SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN
La carga eléctrica no se distribuye uniformemente a través de un área de servicio del
sistema de potencia, sino que por el contrario se distribuye, no homogéneo., con alta
densidad de la carga en algunas áreas y ninguna carga en otras; según lo mostrado en la
figura m.3.1. Esto se debe a la distribución heterogénea de la utilización del suelo y de la
actividad dentro de cualquier ciudad, o región rural (colocadas algunas áreas más densas y
activas que otras). No se muestra en la figura m.3.1, pero un hecho importante en la
determinación de la carga eléctrica., es que la clase de consumidor también varía por la
localización. Algunas áreas de un sistema son casi enteramente residencíales., otras
comerciales, o industriales y otras mezcladas.
La correspondencia de la carga en la figura III.3.1 muestra algunas características muy
'ReferenciaBibliográfica [9]
28
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
comunes de la distribución de carga espacial, compartidas por la mayoría de las áreas
metropolitanas grandes: alta densidad de la carga en la base urbana, disminuyendo
gradualmente hacia la periferia, con las ramificaciones de la más alta densidad de carga
siguiendo las líneas de transporte. Las correspondencias de la carga en la figura HL3.1
esbozan la misión del sistema para la región mostrada. En el año 1988 debe entregar 2310
MVA de la energía eléctrica en el modelo geográfico mostrado. Su capacidad de trabajar
confiablemente y económicamente es la medida principal de su funcionamiento como
sistema de distribución de potencia.
3.4.2. EXTENSIÓN DEL SISTEMA DE MECANISMOS QUE CONDUCEN EL
CRECIMIENTO DE LA CARGA
La figura IH.3.1 b muestra la carga proyectada 12 años más tarde que la figura Ul.3.1 a,
basada en una evaluación detallada del desarrollo económico de la región, la disponibilidad
de las vías, el factor demográfico y los factores de la división en zonas, y los cambios
previstos en lo que tiene que ver con el ingreso per cápita y las cargas del uso final.
Después de este período de 12 años de crecimiento de la carga, se esperará que el sistema
entregue 3144 MW en el modelo mostrado. Durante los doce años que intervienen, las
adiciones y los cambios al sistema deben ser realizados de modo que pueda crecer junto
con la carga. Este crecimiento de la carga es la motivación para las adiciones del equipo, y
el presupuesto de la extensión estará pasado bien solamente si se localiza el equipo, y
localmente clasificado correctamente, para corresponder con el modelo de desarrollo de la
carga en la figura HI.3.Ib.
En comparación la figura III.3.1 a y la figura 111.3.l'b indican varías características del
crecimiento de la carga y que afectan al sistema:
1. Las áreas previamente vacantes desarrollan la carga, especialmente a través de la frontera
Sur de esta ciudad entre 1988 y el 2010. Los nuevos componentes del sistema deberán
construirse en su totalidad en estas áreas.
29
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
2. Algunas áreas vacantes no crecen. Para cualquier razón, algunas áreas siguen siendo
vacantes, a menudo debido a los convenios locales o porque están para el uso público
(parques, etc.).
3. La carga en algunas áreas va desarrollándose y aumenta la densidad de carga en dicha
área, quizás substancialmente. Los ejemplos en la figura 3.3.1 incluyen la base urbana y
algunas áreas en partes periféricas.
4. Cargas que se mantienen constantes con respecto del resto de desarrollo de las áreas, o
caídas levemente debido a la eficacia de aumento de la aplicación en las áreas que sigue
habiendo de otra manera sin cambiar (ninguna nueva construcción de edificios o aumento
de la población).
La diferencia entre las figuras 3.3.1 ay 3.3.1 b representa un desafío para los planificado res
de este sistema. Deben hacer las adiciones del equipo analizando las capacidades,
localizaciones y las interconexiones al sistema existente que den lugar a un sistema que
pueda servir confiablemente y económicamente en el modelo mostrado.
3.5. CURVAS DE CRECIMIENTO DE CARGA ELÉCTRICA
Las curvas de crecimiento y proyección de carga eléctrica dependen para su interpretación
del método y el concepto que se escoja para su realización.
Dentro de las curvas de crecimiento de carga se puede destacar las que utilizan el método
tradicional, es decir que la proyección se hace solamente mediante regresiones o
extrapolaciones de las cargas históricas como se indican en la figura III.5.
Estas líneas de tendencia se ajustan según un coeficiente de correlación, dependiendo del
tipo de curva de ajuste, es decir, puede darse un ajuste exponencial, lineal, logarítmico, etc.
30
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Consumo e n e r í a eléctrica
300000250000200000150000 i10000050000
1960 1970 19SO 1990 2000 2010 2020
Lineas de tendencia
Figura IEL5
3.5.1. CRECIMIENTO DE CARG ESPACIAL Y LA CURVA CARACTERÍSTICA
Cuando se hace una revisión del sistema desde una base total, generalmente el sistema
muestra un crecimiento de potencia continuo y también un crecimiento casi lineal de la
carga máxima anual. Si se tiene condiciones económicas estables y hechas las regulaciones
convenientes desde el punto de vista climático, la carga en la región simplemente seguirá
creciendo con una tendencia continua.
Por el contrario, el crecimiento en cualquier área geográfica relativamente pequeña no es
una tendencia continua lisa a partir del año al año. En lugar, sigue la curva de Grompertz,
referida comúnmente como una curva de " S ", mostrada en la figura III.5.1. La curva de
"S" es el comportamiento básico del crecimiento de la carga como afecta el equipo de
sistema, por ejemplo en áreas del alírnentador y de la subestación. Casi cada área pequeña
dentro de un sistema de potencia grande tiene una historia del crecimiento de la carga
similar a ésa mostrada en el cuadro HI.5.1; por una razón muy simple: el terreno siempre
tiende a ocuparse.
La curva de crecimiento "s" tiene tres fases distintas o períodos, donde se identifica la
historia de la microárea durante las diversas fases del crecimiento:
31
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELECTR1CAESPACIAL
• Inactivo: El tiempo antes del crecimiento, período durante el cual no existe ningún
crecimiento de la carga. La microárea., no tiene ninguna carga y no experimenta ningún
crecimiento: el crecimiento no ha llegado todavía.
• Rampa del crecimiento: Durante este período el crecimiento ocurre en forma
relativamente rápida, generalmente debido a nuevas construcciones.
• Saturación. La microárea tiende a saturarse. El crecimiento puede continuar, pero en un
nivel muy bajo comparado a ése durante la rampa del crecimiento.
La combinación de las rampas de crecimiento de las miles de microáreas que conforman un
gran territorio., que puede ser parte de una ciudad, una ciudad entera e incluso una provincia
proporcionan la tendencia de crecimiento del área total. Haciendo una revisión de las
tendencias de crecimiento de los cientos de áreas que conforman un sistema y las curvas de
carga de las mismas se observa una continuidad en las tendencias de crecimiento de las
mismas áreas de año con año. La tendencia de crecimiento continuo año con año para el
sistema entero, se debe a la diversidad de tipos de cargas de los diferentes tipos de
consumidores, cuando crece la carga en las áreas. Cualquier área que no crece en un
período de tiempo, se ve contrarrestada porque nuevas áreas en crecimiento se están
agregando constantemente a una ciudad o a una región, para en conjunto, observar el
crecimiento continuo.
La evidencia del crecimiento histórico de la carga de la curva de " S " existe en cada
ciudad. La mayoría de la gente puede identificar las áreas de su ciudad natal o ciudad que
se convirtieron en los años 60, los años 70, los años 80, o los años 90. Los edificios en estas
áreas son de una edad común, porque todos fueron construidos durante una "explosión" del
desarrollo en esa área.
32
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Estas dos causas del crecimiento de la carga se relacionan con diversas partes de las
características de la curva de " S ", según lo mostrado en la figura III.5.1. La rampa de
crecimiento que ocurre en un período de tiempo corto, se debe a los nuevos consumidores
en el área. El crecimiento lento, constante que sucede después puede deberse al aumento
del ingreso per cápita de los consumidores en el área. En algunos casos, la tendencia lenta
y constante es una reducción en un cierto plazo, debido a mejorar la eficacia de la
aplicación.
25 -i
Curva "S"
Años
10
Fisura m.5.1
33
PROGRAMA DIGITAL PAR A EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
4.1. DESCRIPCIÓN GENERAL DEL PROGRAMA DE
PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL (MPCES)
El programa de pronóstico de carga eléctrica espacial MPCES tiene una plataforma
Windows, realizado mediante un lenguaje de alto nivel Visual Basic V5.0. Las necesidades
del sistema para su funcionamiento son las siguientes: Puede ejecutarse en un computador
que tenga al menos un procesador 486 DX2 y Windows 95.
El modelo de pronóstico de carga se define mediante módulos de área con cargas descritas,
de acuerdo al patrón del uso de la tierra para el año de estudio de cada ciudad o estado. Los
archivos del modelo también contienen valores del consumo estimado de energía futura,
factores de carga y factores de saturación para cada zonificación encontrada en el área de
estudio.
El programa contiene una serie de "ínterfaces" para calcular y comparar los consumos de
energía y demandas presente y proyectada para cada área de carga y determina una tasa de
crecimiento anual compuesta para cada una. También calcula diferentes índices como por
ejemplo factor de carga, factor de coincidencia., densidad de carga por área. El modelo se
puede correlacionar con Modelos de Distribución Primaria (DPA, PRJNDIS, etc.),
identificando el módulo de área de carga en el cual está localizado cada nodo de circuito
primario. La demanda de cada nodo de circuito para los años anteriores, al horizonte puede
ser calculada entonces usando la tasa de crecimiento distintiva de cada área de carga.
4.2. PRONOSTICO DE CARGA
El pronóstico de carga no tiene un grupo de ecuaciones o parámetros definidos, mediante el
uso de los cuales se garantice un resultado totalmente acertado. En vez de eso existen un
número de aproximaciones y técnicas que si se aplican con criterio se pueden obtener
predicciones con una confiabilidad razonable.
35
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESP ACIAL
El contar con proyecciones de MW ó (kW) y GWh ó (kWh) confiables es imprescindible
para los planífícadores a fin de usar las mismas en el desarrollo de sus planes energéticos y
de inversiones del sistema.
Los métodos modernos usados en este tipo de aplicación son los siguientes;
• El Método Econométrico, que utiliza proyecciones económicas y demográficas que son
obtenidas de fuentes exteriores tales como Consultores del BTD (Banco Interamericano
de Desarrollo), OLADE, etc., o por medio de una determinación probabilística de los
potenciales de desarrollo.
• El Método Markov, que usa el mismo tipo de información anterior.
• El Método de Correlación, Que relaciona la carga con indicadores brutos como años,
indicadores económicos, población, etc.
• El Método Micro, que analiza los cambios en el número de consumidores y en el uso
promedio por consumidor.
Los tres primeros responden al nombre genérico de métodos de macropredicción y se
utiliza en proyecciones en el ámbito de sistemas de potencia (Generación y Transmisión);
mientras que el método de micropredicción se puede usar en el ámbito de Distribución.
En el Ecuador se ha trabajado normalmente a nivel de sistema, el método de proyección
con una correlación simple y matemáticamente carga vs. años.
Uno de los niveles de este trabajo es destacar como este último, no es aplicable al
pronóstico de demanda para uso en planificación de sistemas de distribución y destacar el
uso del método micro como herramienta adecuada en conjunto con el uso de la tierra. •
El uso del computador es herramienta común para cualquiera de los métodos.
4.2.1. PRONÓSTICO DE CARGA MEDIANTE PROYECCIÓN DE CARGAS
HISTÓRICAS
Teóricamente los equipos eléctricos tienen una vida de 30 a 50 años, siempre que se
36
PROGRAMA DIGH^AL PARAEL PRONÓSTICO DE CARGA ELECTRIC A ESP ACIAL
instalen en el lugar y tiempo correctos y se mantengan y operen en las condiciones
especificas.
El instalarlos a tiempo y en el lugar adecuado puede realizarse siempre que se tenga una
buena y realista pronóstico de carga.
El método tradicional para realizar dicha pronóstico a nivel de distribución, ha sido el
denominado "proyecciones matemáticas de los datos históricos". Estas proyecciones se
acompañan generalmente con consideraciones de criterio a fin de garantizar una mayor
confiabilidad.
La figura IV.2.1 ilustra este concepto:
Proyección matemática de cargas históricas
200000 í150000 4"
1960 1970 1980 1990 2000 2010
años
Proyección matemática
Figura IV.2.1
Básicamente este método falla, para su uso en la planificación de sistemas de distribución,
por los siguientes conceptos:
1. - Es una herramienta estrictamente matemática.
2. - El pronóstico se efectúa por grandes bloques de carga; áreas especificas como ciudades,
estados; demandas de sistemas interconectados; etc., en kW o KWh.
37
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
3. - No se hace pronóstico por consumidor (kWh/ Cons.) y sus características de consumo,
por lo que tácticamente acepta la premisa que los consumidores continuarán actuando en el
futuro como lo hicieron en el pasado.
4. - La proyección histórica no toma en cuenta como parámetros el aumento o disminución
de la población por causas distintas a las normales, Esto es:
No toma en cuenta la migración de la gente del campo a las ciudades, bien sea:
• A las ciudades de la misma provincia.
• A ciudades de distintas provincias.
5. - No toma en cuenta la descentralización de la industria en grandes ciudades, moviéndose
a lugares periféricos o a ciudades más pequeñas con la consiguiente migración poblacional
que esto significa.
5. - No toma en cuenta como parámetro el aumento del consumo como consecuencia del
aumento de los ingresos (nivel de vida).
6. - Estas técnicas dan un estimado razonable únicamente hasta cinco años.
4.2.2 NUEVAS TÉCNICAS 0E PRONOSTICO DE CARGA
Para superar las deficiencias mencionadas., la tendencia es el uso de nuevas técnicas de
pronóstico en forma de modelos que incluyen los siguientes hechos ciertos y su influencia
definitiva en las predicciones:
» Incremento de población.
PROGRAMA DIGITAL PARA El. PRONÓSTICO DB CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Es innegable que el Ecuador se trata de un país con la población creciendo a ritmo
acelerado y en todas sus partes.
Esto trae como consecuencia que esta población deberá ser suplida con casa, comida,
carro, recreación, educación, etc., lo que llevará a incrementos sustanciales en fuerza de
trabajo del país, del ingreso familiar y el consumo total de energía.
El desplazamiento de la población.
Hay una tendencia cierta en el movimiento de la gente, el cual afecta los sistemas
eléctricos de la nación, el desplazamiento del medio rural a las grandes ciudades.
El incremento del consumo de energía.
• En el país la tendencia, es hacia un mayor consumo de energía por consumidor por
tratarse del Ecuador un país en desarrollo. Aunque en los últimos años debido a la crisis
económica que atraviesa el país, se encuentran distorsiones a estas premisas.
Todos estos cambios futuros y reconocidos convierten en necesario el uso de nuevas
técnicas de pronóstico que contemplen dichos cambios.
El método micro de pronóstico en conjunto con el uso de la tierra forman una llave que
permite la conceptualización de un modelo que responde a estas expectativas.
Cabe destacar que el método micro es un enfoque que ya se ha ímplementado en algunas
empresas de servicios públicos para proyectar las categorías de los consumidores en
función de los cambios potenciales en el número de consumidores y en los kWh
demandados por el consumidor promedio, claro está que aún falta el trabajo de
levantamiento de datos adecuado para proveer al modelo de los elementos para que
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
funcione., y se den resultados que representen la realidad.
Este método se basa en gran parte en el juicio y/o análisis de los efectos sobre la carga de
los cambios en la población, ingreso per- capita, futura actividad industrial, niveles de
saturación de uso de artefactos eléctricos., las relaciones entre los sectores residenciales y
comerciales, patrones de consumo, costos y elasticidad-precio.
Pero para realizar este estudio con la intervención de todas estas variables se requiere un
estudio del mercado de los consumidores industríales y comerciales y un análisis detallado
del sector residencial, en la actualidad este tipo de trabajo muy detallado, no existe en
ninguna de las Empresas Distribuidoras del país.
En el presente trabajo, se utilizan datos existentes de consumo de potencia y energía de los
distintos tipos de usuarios, además de los factores de carga y saturación correspondientes,
además de las densidades de carga en conjunto con el uso de la tierra, que es una técnica de
gran desarrollo en los últimos diez años. El uso de estos dos parámetros mezclados y con el
correspondiente factor de saturación y factor de carga permiten obtener las demandas por
micro área que facilitan la planificación de subestaciones de distribución y circuitos
primarios.
Una subestación cubre, normalmente, áreas relativamente pequeñas, con radios de acción
que están entre un (1) Km y cuarenta (40) Km" (El primario 57 A de la subestación
Pomasqui, cubre un área aproximada de cuarenta y cinco (45) Km", y en la propuesta de
reconfíguración cubre un área aproximada de veinticuatro (24) km2), dependiendo de la
capacidad de la subestación instalada y de las densidades presentes.
En consecuencia el tamaño de la subestación dependerá de parámetros como son:
• Zonificación de la tierra
• Consumidores existentes
• Energía por consumidor.
• Otros.
40
PROGRAMA DIGITAL PARA HL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Se debe tomar en cuanta que las zonificaciones tienen cambios bruscos, pudiendo pasar de
una zona tipo unifamiliar a multifamiliar o una industrial a residencial por descentralización
de las industrias. Por último diferentes consumidores tendrán consumos distintos, de
acuerdo a su categoría.
Este tipo de hechos en conjunto no puede estudiarse basándose solamente en
procedimientos puramente estadísticos, como complemento se requiere el estudio de los
factores de saturación de los diferentes tipos de consumidores.
El método usado por el MPCES es computarízado y se definen microáreas como por
ejemplo, de Y* Km" ó 1 Km", denominadas módulos de carga que están constituidas de
acuerdo al patrón del uso de la tierra para el año horizonte de cada ciudad o región a
estudiar, los archivos del modelo contienen además valores estimados del consumo futuro
de energía., factores de carga, densidades de carga y factores de saturación para cada
zonifícación definida en el área de estudio.
4.3. PARÁMETROS DEL MODELO DE PRONÓSTICO DE CARGA
4.3.1 USO FUTURO DE LA TIERRA
El determinar dónde estarán los futuros consumidores debería" comenzar con la
investigación en las agencias de planificación regionales, estatales y municipales. El objeto
de estas investigaciones es obtener información relativa a cómo se usará la tierra en una
fecha futura tal como el año horizonte del área de estudio.
Usualmente estos planes suministran información relativa a la localización futura de áreas o
usos: residenciales unifamiliares.
41
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Tomando en cuenta las características de las viviendas, del tipo de clase social presente en
la zona, y la zonificacíón futura se puede obtener la distribución de los consumidores
dentro de cada zona residencial. En la tabla IV.3.1. se indican la división de suelo y tipo de
vivienda que se utiliza en la EEQS A.
CONSUMIDOR
TIPO
A
B
C
D
ZONA TIPO/ 2\)
R.1
R.2
R.3
R.3B
R.4a
R.4B
R.4C
R.5a
R.5B
R.5C
R.5D
R.5E
ÁREA/LOTE
MÍNIMA (nr)
1500
800
450
500
300
300
300
ISO
150
200
200
180
VIVIENDA TIPO
Unifamiliar aislada
Unifamiliar aislada
Unifamiliar aislada
Bifamiliar aislada
Unifamiliar aislada
Unifamiliar pareada
Bifamiliar aislada
Bifamiliar pareada
Unifamiliar pareada
Unifamiliar continua
Bifamiliar pareada
Bifamiliar continua
Bifamiliar sobre línea
CUS
(%)
50
70
SO
30
SO
80
100
100
100
100
100
100
100
FRENTE
MÍNIMO (m)
35
25
16
16
14
10
14
10
10
8
10
S
8
Tabla IV.3.1. División de suelo y tipo de vivienda.'
Donde CUS— Coeficiente de utilización del suelo.
Referencia bibliográfica [4]
42
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DIS CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
En un primer paso se fijan los niveles de saturación esperados en cada área de la ciudad
sobre la base de un factor de saturación fijo.
En el segundo paso de obtiene el valor inicial de consumidores posibles.que se espera en la
zona.
El factor de saturación comercial es similar al residencial para cada área debido a que el
comercio se satura en proporción al número de personas con poder adquisitivo, a mayor
personas en el área, mayor densidad comercial de la misma.
El factor de saturación industrial puede definirse como:
„ . , Y1, km2 industrial es actuales (¿n nfs rnd. = ^ J
industriales posibles
El área posible, es la permitida por el uso futuro de la tierra y de los planes activos
urbanísticos.
El área necesaria, se halla en función del desarrollo industrial de la zona, número de
empleados futuros industriales, consumo industrial futuro, números de industrias futuras.,
etc.
4.3.2. REQUERIMIENTOS ELÉCTRICOS FUTUROS DE CARGA Y
CLASIFICACIÓN DEL USO DE LA TIERRA
El próximo paso en el Modelo de Pronóstico de Carga es determinar los probables
requerimientos de energía eléctrica para cada uno de los diferentes consumidores
existentes:
43
PROGRAMA DIGITAL PARA F.L PRONÓSTICO DE CARGA FJ.KCTRICAESPACIAL
En este punto deberán responderse preguntas futuras como:
• ¿Cómo será la saturación de aparatos eléctricos?
• ¿Cuáles serán los nuevos niveles de iluminación comerciales e industriales?
• ¿Qué ocurrirá con el aire acondicionado?
• ¿Qué procesos industriales se convertirán en eléctricos?
• Otros
Para responder estas preguntas deberán hallarse índices de consumo en kWh/ Cons. o
kWh/Km2 futuro, para los distintos tipos de consumidores del área.
En el caso residencial se puede hallar estos índices por distintos métodos:
Una herramienta de ayuda es el "análisis de regresión". Es normal encontrar una buena
correlación entre kWh anuales Vs años, por ejemplo.
Los resultados obtenidos por medio de este análisis pueden suponer razonables criterios
como:
• A mayores ingresos mayor consumo de electricidad.
• A mayores ingresos mayor compra de aparatos.
Otra herramienta común es el método conocido como saturación de aparatos o método
sintético.
Este método está basado en la premisa de que los consumidores tendrán más aparatos en el
futuro debido al aumento de empresas.
Una tercera técnica la más importante y actual la constituye la determinación de curvas
kWh/cons Vs. Ingreso/cons.
Este método se basa en el célebre axioma de que a medida que aumentan los ingresos de los
consumidores éstos aumentan el consumo eléctrico, o sea kWh. El método se fundamenta
en el uso de información socioeconómica (ingresos por clase social) y estadísticas de kWh
de los consumidores del área
44
l'ROGRAMA DIGITAL PARA 1-J. PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
El primer paso es la clasificación de la población (familias) sobre la base del ingreso medio._^ o
En ella Rm es el ingreso promedio de la población del Estado.
Por lo tanto es fácil deducir de la misma una clasificación de ¡a población en 3 clases
sociales de acuerdo a Rm, Así:
A: Es la clase alta ingreso promedio mayor que 2Rm
M: Es la clase media con ingreso promedio entre Rrn y 2 Rm
B: Es la clase baja con ingreso promedio menor que Rm/2
La idea es relacionar los ingresos por consumidor para cada clase social con los kWh/cons
respectivos.
En el presente trabajo, se toma la clasificación de los diferentes tipos de consumidores
residenciales en tres categorías, residencial clase alta, residencial clase media y residencial
clase baja, pero de acuerdo al nivel de consumo según la tabla II.8.1.
Para el caso comercial. Los índices de consumo se hallan por tipo de comercio establecidos,
como por ejemplo:
• Comercio Local
• Comercio Metropolitano (Supermercado).
El tratamiento es ei mismo en cuanto a los datos que se necesitan, es decir, se ingresan los
datos de demanda, consumo de energía y los factores de carga, saturación y densidad de
carga en el área establecida.
4.3.3. TÉCNICAS DE SATURACIÓN DE LA TIERRA APLICADA A LA
DISTRIBUCIÓN DE LA POBLACIÓN EN MICROÁREAS URBANAS
PARA LA ESTIMACIÓN DE CONSUMOS
Se deben tornar en cuenta para determinar las predicciones de demanda a nivel de las redes
de distribución, 1) los índices de consumo por tipo de consumidor, 2) el total de la
Referencia Bibliográfica [18]
45
pRQGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DF. CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
población y 3) el factor de saturación que se define como:
Z consumidores presentes (4.3 .3 . 1)
consumidores posibles proyectados
La Planificación cae dentro de dos amplias categorías., análisis a corto plazo y a largo plazo
(categorías de análisis, corto plazo y largo plazo), las cuáles difieren ambas en espacios de
tiempo y metas. La planificación a corto plazo ha sido siempre lo tradicional para sistemas
de distribución y es aplicada lo suficientemente lejos en el futuro para cubrir distribución
de equipos y en tiempos de construcciones importantes para las siguientes series de
adiciones del sistema.
Las nietas y motivaciones de la planificación a corto plazo son determinar el mejor plan
individual para los compromisos presentes de construcción y asegurar que el equipamiento
requerido es manejable y funcional cuando éste es necesitado.
Por contraste, la planificación a largo plazo, está motivada por un deseo de determinar la
viabilidad económica de los compromisos a corto plazo.
El propósito fundamental de la planificación de la distribución de potencia, es determinar
una ordenada expansión del actual sistema, en acuerdo a satisfacer la demanda futura y
pronosticar el presupuesto necesario para la planificación financiera.
La Planificación cae dentro de dos amplias categorías, análisis a corto plazo y a largo plazo
(categorías de análisis, corto plazo y largo plazo), las cuáles difieren ambas en espacios de
tiempo y metas. La planificación a corto plazo ha sido siempre lo tradicional para sistemas
de distribución y es aplicada lo suficientemente lejos en el futuro para cubrir distribución
de equipos y en tiempos de construcciones importantes para las siguientes series de
adiciones del sistema.
46
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Las metas y motivaciones de la planificación a corto plazo son determinar el mejor pían
individual para los compromisos presentes de construcción y asegurar que el equipamiento
requerido es manejable y funcional cuando este es necesitado.
Por contraste, la planificación a largo plazo, esíá motivada por un deseo de determinar la
viabilidad económica de los compromisos a corto plazo.
El propósito fundamental de la planificación de la distribución de potencia, es determinar
una ordenada expansión del actual sistema, para satisfacer la demanda futura y pronosticar
el presupuesto necesario para la planificación financiera
4.3.4. MÉTODOS PARA LA FIJACIÓN DEL FACTOR DE SATURACIÓN POR
MICROÁREAS
4.3.4.1. DETERMINACIÓN DEL FACTOR DE SATURACIÓN POR MICROÁREA
En el cálculo del factor de saturación, intervienen dos parámetros fundamentales: la
población actual y pían de ordenamiento urbano de la zona en estudio. Este proceso se lleva
a cabo mediante la utilización de dos métodos: directo o indirecto, que conduce a la
determinación del factor de saturación por microárea, a partir del cual se podrá estimar con
mayor precisión el correspondiente factor a corto plazo y mediano plazo.
4.3.4.2. MÉTODO DIRECTO
Consiste en determinar el factor de saturación, a partir del número real de consumidores de
la zona de estudio y el plan de ordenamiento urbano.
Mediante la división en módulos de área de la zona se procede a ubicar el número de
consumidores presentes y futuros calculando el factor de saturación para cada microárea.
47
PROGRAMA DIGITAL PARA El. PRONÓSTICO DF. CAItGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Luego, se obtiene un total de consumidores para toda el área proveniente de la suma de
cada microárea, el cual deberá ser ajustado con el total de consumidores realmente
servidos. Este ajuste se realiza mediante el factor de saturación global que se define
mediante la expresión:
E consumidores presentes (4.3.4.2.1)
E consumidores posibles o proyectados
A continuación se explicará el procedimiento a seguir en la determinación del factor de
saturación por módulo de área.
Para determinar el número de consumidores presentes por microárea, se emplean las rutas
de facturación de consumidores residenciales. El proceso comienza por la ubicación en los
planos de las rutas con sus respectivos números de consumidores. Asociando los
consumidores a cada módulo de área, se determina el número de consumidores presentes
mediante la siguiente expresión:
Cij = # consumidores por microárea (i=l..n) (4.3.4.2.2)
En donde Cij representa el número de consumidores de la ruta i en la microárea j.
Luego, para determinar el número de consumidores posibles, se emplea el mismo plano
cuadriculado., pero con el uso de la tierra. Utilizando el computador se obtiene para cada
módulo el número de consumidores posibles, mediante la siguiente expresión:
Cjp = Dkj * Plg (k-l...n) (4.3.4.2.3)
En donde Dkj representa la densidad neta de consumidores por zonifícación k en la
microárea j y Pkj el área neta residencial de la zonifícación k en la microárea j.
48
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
4.3.4.3 MÉTODO INDIRECTO
En la determinación del parámetro población, esta técnica analiza los registros de consumo
de los .servicios que faciliten la obtención del número de consumidores residenciales
actuales. Tal es el caso del Servicio Eléctrico, que tiene la demanda eléctrica directamente
relacionada con el número de consumidores en determinada microárea.
A continuación se explica el procedimiento usado a través del análisis del Servicio
Eléctrico.
Usando los planos debidamente cuadriculados de la zona a estudiar, se procede a ubicar los
alimentadores de cada subestación indicando a cada uno su troncal y derivaciones en
detalle. Este proceso debe abarcar la zona completa, obteniéndose el Sistema de Redes de
Distribución.
Mediante el empleo de nodos y ramales, asignando números se logra una representación
matemática de la Red ubicándola según cada microárea. Finalizando este proceso de
digital ización, se introduce esta información en el computador. Adicionalrnente se conoce
para cada alimentador la demanda (kW, kVA, levar) o la energía (kWh) que mediante un
proceso de asignación, es procesada por el computador ubicando en cada nodo de la red, la
demanda o el consumo correspondiente.
En este caso, un nodo representa un grupo de bancos de transformación los cuales sirven
una determinada cantidad de consumidores. Para cada microárea se "totaliza el total de
energía por los nodos presentes según la siguiente expresión:
(4.3.4.3.1)
Donde Ej es la energía correspondiente al nodo i, perteneciente al módulo de área j.
Obtenido el consumo de energía por microárea en estudio., se procede a determinar el
número de consumidores asociados a este nodo.
Para cada módulo del área de estudio, existirá una determinada clase social, lo cual definirá
un valor de (kWh/cons) promedio.
49
PROGRAMA DIGITAL I'ARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
4.4. DIVISIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO
4.4.1 DIVISIÓN POR MICROAREAS
Una microárea se define como una "subdivisión del área urbana de un sistema de
distribución, con una demanda proyectada que represente una fracción de la demanda
máxima prevista por primario".
La división por microáreas^ facilita el manejo de los datos de consumo de energía,
demanda., densidad de carga, factores de saturación, etc., de los diferentes tipos de
consumidores que pertenecen a dicha microárea. Las divisiones se realizan sobreponiendo
una cuadrícula sobre la base geográfica del área de servicio de una subestación y sus
alimentadores. Se pueden escoger microáreas de 0.25 km", 1 km", 5 km", 7 km2, etc.,
dependiendo del grado de resolución que se desee obtener en el pronóstico de carga/0
donde se espera tener demandas por microárea que subdividan equitativamente a un
primario.
T "f * O
En la figura IV.4.1 ", se muestra una región dividida en microáreas de Ikm" Una región
entera puede dividirse en áreas según la planificación de distribución de cada empresa. En
ésta se pueden describir las zonas de uso de la tierra de los distintos tipos de consumidores
y codificar la información de cada área con el tipo de consumidor, demanda, consumo de
energía, densidad de carga, el uso del suelo, etc.
La codificación de datos de las microáreas se la puede hacer en función de la ubicación
geográfica exacta, que es lo más conveniente desde el punto de vista operativo, pero al
plano de microáreas se pueden escoger arbitrariamente ejes de referencia.
9 Cita textual tomada de la Referencia Bibliográfica [14]
10 Referencia Bibliográfica [22]
11 Referencia Bibliográfica [91]
12 Mapa di totalizado de la Referencia Bibliográfica [1SJ
50
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACÍ AI.
En el caso mostrado en la figura se codificaron las microáreas de 1 a 24, empezando por el
extremo superior izquierdo.
r ui -', -;/ ¿l* j " rf^slLJ''-•- .? /•}^s^fezíS^^^LfX^-'í" fh
Un concepto importante dentro de la división de un área de servicio de una subestación, en
microáreas es el de la ubicación del centro de gravedad de la carga, que está definido como
un punto con momentos eléctricos iguales, para todas las cargas en el área considerada.
Luego de la determinación de los ejes de referencia se pueden calcular los momentos de la
siguiente manera:
Centro de gravedad de la carga en x —y (Demanda en el eje x * Distancia en x)¡
Demanda Total(4.4.1.1.)
51
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
y^ (Demanda en el eje y * Distancia en y).Centro de grvedad de la crga en y = — (4.4.1.2.)
Demanda Total
Se debe tomar en cuenta que el centro de gravedad de la carga no es el mismo que el centro
geométrico del área de servicio debido a que la carga no se encuentra idealmente
distribuida, es decir que la carga se distribuye aleatoriamente en el área de servicio.
4.5. FUENTES Y EXTRACCIÓN DE DATOS
Los datos básicos de entrada del modelo de pronóstico de carga, consisten básicamente en
extraer todas las informaciones de cada área relacionada con: uso del suelo en el módulo de
área, consumo de energía por módulo de área y por tipo de consumidor, demanda del
módulo de área y por tipo de consumidor, densidades de carga por módulo de área,
necesidades energéticas y cargas existentes. Tales datos se pueden obtener de los
correspondientes mapas del territorio en servicio según lo preparado por la empresa
interesada así como por otras fuentes, tales como agencias gubernamentales de la ciudad o
de la provincia. Estos pueden incluir los planos principales de la utilización del suelo según
lo adoptado para una o más regiones. Si no se tienen tales datos específicos, el encargado
del pronóstico debería consultar otras agencias como las cámaras de comercio, agencias
municipales y dibujar su propio mapa. Este mapa podría contener la información de la
utilización del suelo a largo plazo, para tener una base para el pronóstico.
En las empresas eléctricas, se pueden obtener una serie de datos que se utilizan para la
planificación de distribución y que contiene las áreas de carga clasificadas desde algunos
puntos de vista; Uno de ellos es de acuerdo a los alimentadores principales y subestaciones.
52
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PROXOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Otro punto de vista es la clasificación de los distintos tipos de consumidores, sus demandas
y consumos según las hojas de rutas de medición del consumo., pero este trabajo de
levantamiento de datos, en lo que tiene que ver a la EEQSA, se empezará recién en Marzo
del2000.13
En el caso del presente trabajo se recopiló información del alimentador 57A de la
subestación Pomasqui de la ciudad de Quito.
4.6. INFORMACIÓN PROPORCIONADA POR EL MODELO DE
PRONÓSTICO DE CARGA
Los datos de área y cuadrícula archivados, combinados con los índices obtenidos de factor
de saturación, kwh/kin2, kW/knr, factores de carga, etc., que también son datos que
proporciona el modelo producirán totales por módulo de área de kWh y kW, también
valores de energía y potencia por zona y por clase. Estos resultados son calculados por el
programa.
La información básica mostrada por el programa es la siguiente:
1. Demanda por módulo de área.
2. Demanda por tipo y clase de consumidor.
3. Energía consumida por módulo de área.
4. Energía consumida por tipo y clase de consumidor.
5. índices residenciales de densidad de carga por tipo de consumidor y por módulo de
área.
13 Información proporcionada por el íng. Mario Albuja, jefe del Departamento de Proyectos,
Inventarios y Avalúos (PÍA) de la EEQSA
5
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
6. índices comerciales de densidad de carga por tipo de consumidor y por módulo de área.
7. índices industriales de densidad de carga por tipo de consumidor y por módulo de área.
8. Porcentaje de crecimiento de la carga por tipo de consumidor y por módulo de área.
9. índices de factores de carga y saturación.
10. índices de factores de demanda y coincidencia.
4.7. RESTRICCIONES AL MODELO DE PRONÓSTICO DE CARGA
El modelo de predicción de carga diseñado, tiene ciertas restricciones en esta primera
versión, posteriormente en otras versiones, se podría ampliar el alcance y la metodología
usada para este tipo de sistema.
Dentro de las principales restricciones se tienen las siguientes:
Las bases de datos, trabajan con la funcionalidad del motor de base de datos (Microsoft
Jet), que es un sistema de administración de bases de datos que recupera y almacena
datos del sistema y de los usuarios. El motor de base de datos Microsoft Jet se puede
ver como un componente administrador de datos con el que se crean otros sistemas de
acceso a datos, como Microsoft Access y Visual Basic. Por lo que si se utiliza otro
motor para generar bases de datos, como por ejemplo UNIX, se tendrá que realizar un
programa aparte para poder adquirir los datos de estos otros sistemas.
En esta primera versión del programa, no se utilizan índices econométricos, como son
por ejemplo los índices de elasticidad al PJB (Producto Interno Bruto), o los costos de
energía $/kWh.
54
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONTOgTJCO DECARGA ELÉCTRICA ESP AC1 AI.
• El programa no es sensible a las variaciones económicas, es decir que no se pueden
evaluar distintos escenarios económicos en los que están inmersos los consumidores,
sin embargo se pueden evaluar "escenarios" de demanda por microárea para diferentes
tipos de consumidores. '•
• Al no existir todavía una base de datos reales en cuanto al número exacto de
consumidores de las diferentes clases y consumos de energía, en las microáreas
consideradas el modelo todavía es aproximado y se podría evaluar el error
correspondiente, al tener los datos reales.
55
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
CAPITULO V
APLICACIÓN DEL MODELO DE
PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA
ESPACIAL
56
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
5.1. ESTRUCTURA DE LA BASE DE DATOS DEL PROGRAMA
(MPCES)
El diseño de la base de datos del programa se ha realizado en Access 97. Una base de datos
es un conjunto de información relacionada con una finalidad, tal como el seguimiento de
los consumos de los clientes de un sistema eléctrico.
Éstos son los pasos básicos que se siguió para diseñar la base de datos:
• Determinar la finalidad de la base de;daíos.
• Determinar las tablas que se necesitan en la base de datos.
• Determinar los campos que se necesitan en las tablas.
• Identificar los campos con valores exclusivos.
• Determinar las relaciones entre las tablas.
• Precisar el diseño. i
• Agregar datos y crear otros objetos de la base de datos.
Es necesario saber qué información desea obtener de la base de datos. A partir de esta
información, se puede determinar sobre qué temas necesitan almacenar datos (las tablas) y
qué datos se necesitan almacenar sobre cada tema (los campos de las tablas).
Al diseñar las tablas, se divide la información teniendo en cuenta los siguientes principios
de diseño fundamentales:
• Cuando cada elemento de información está almacenado en una tabla; se actualiza en un
solo lugar. Esto resulta más eficiente y elimina la posibilidad de que existan entradas
duplicadas que contengan información diferente.
57
PROGRAMA DIGITAL PARA F.¡. PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESP ACIAL
• Cuando cada tabla contiene hechos
información acerca de cada asunto i
sólo sobre un asunto, puede mantener la
independientemente de otros asuntos.
• Cada tabla contiene información acerca del mismo asunto, y cada campo de una tabla
contiene hechos individuales sobre el asunto de la tabla.
Una vez diseñadas las tablas, los
diseño y se detectan los posibles fallos
cambiar el diseño de la base de datos
los datos.
campos y las relaciones necesarias., se estudia el
que puedan quedar porque es más sencillo
en este punto, que luego de llenar las tablas con
Cuando la estructura de las tablas cump
es el momento de comenzar a agregar los
5.1.1 DEFINICIÓN DE CAMPOS Y
1. - Número de habitantes y consumidores
2. - Consumo de Energía y Potencia.
3. - Uso del suelo y zonifícación.
4. - Factores.
e los objetivos de diseño descritos anteriormente,
datos existentes a las tablas.
REGISTROS
58
PROORAMA DIGITAL PARAEL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACÍ AL
• Atributos de cada tabla y tipos de datos:
1. - Número de habitantes y consumidores
Nombre campo
Año
Habitantes
Consumidores
Consumidores
residenciales
Consumidores comerciales
Consumidores industriales
Tipo de dato
numérico
numérico
numérico
numérico
numérico
numérico
Descripción
Datos de años desde donde se
tenga información
Número de habitantes totales en
el área de estudio
Número de consumidores o
clientes totales en el área de
estudio
Número de clientes residenciales
en el área en estudio
Número de clientes comerciales
en el área en estudio
Número de clientes industriales
en el área en estudio
Unidad de
medida.
1980,1981
etc.
Unidades,decen
as, cientos,
miles
Unidades, decen
as, cientos,
miles
Unidades,
decenas,
cientos, miles
Unidades,
decenas,
cientos, miles
Unidades,
decenas,
cientos, miles
2. - Consumo de Energía y Demanda.
Nombre campo
Año
Tipo de dato
numérico
Descripción
Datos de años desde donde se
tenga información
Unidad de
medida.
1980,1981
etc.
59
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Consumo de energía
residencial clase baja
Consumo de energía
residencial clase media
Consumo de energía
residencial clase alta
Consumo de energía sector
residencial
numérico
numérico
numérico ;
numérico
Cantidad de energía que consume
el sector residencial clase alta
Cantidad de energía que consume
el sector residencial clase alta
Cantidad de energía que consume
el sector residencial clase alta
Cantidad de energía que consume
todo el sector residencial
kWh
kWh .
kWh
kWh
Nombre campo
Demanda residencial clase
baja
(máx, prom)
Demanda residencial clase
media (máx, prom)
Demanda residencial clase
alta
(máx prom)
Demanda residencial
(máx, prom)
Consumo de energía sector
comercial local
Consumo de energía sector
comercial metropolitano
Consumo de energía sector
comercial
Demanda sector comercial
local (máx, prom)
Tipo de dato
numérico
numérico ¡
numérico
numérico ;
numérico
numérico
numérico
numen co
Descripción
Carga medida del sector
residencial clase baja
Carga medida del sector
residencial clase media
Carga medida del sector
residencial clase alta
Carga medida de todo el sector
residencial
Cantidad de energía que consume
el sector comercial tipo local
Cantidad de energía que consume
el sector comercial tipo
metropolitano
Cantidad de energía que consume
todo el sector comercial
Carga medida del sector
comercial local
Unidad de
medida.
kVA, kW, A
kVÁ, kW, A
kVA, kW, A
k VA, kW, A
kWh
kWh
kWh
kVA, kW, A
60
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Demanda sector comercial
metropolitano (máx, prom)
Demanda sector comercial
(máx, prom)
Consumo de energía sector
industrial
Demanda sector industrial
(máx7 prom)
Consumo de energía sector
otros
Demanda sector otros
(máx; prom)
numérico
numérico
numérico ¡
numérico
numérico
numérico
Carga medida del sector
comercial tipo metropolitano
Carga medida.de todo el sector
comercial
Cantidad de energía que consume
todo el sector industrial
Carga medida de todo el sector
industrial
Cantidad de energía que consume
todo el sector otros
Carga medida de todo el sector
otros
kVA, kW, A
kVA, kW, A
kWh
kVA, kW, A
kWh
kVA, kW, A
3.- Uso de! suelo y zonifícación.
Nombre campo
Año
Zona residencial
Zona comercial
Zona industrial
Tipo de dato
numérico ; '
numérico
numérico
numérico
Descripción
Datos de años desde donde se
tenga información
Cantidad de terreno usado por el
sector residencial
Cantidad de terreno usado por el
sector comercial
Cantidad de terreno usado por el
sector industrial
Unidad de
medida.
1980,1981 etc
Km2
Km2
Km2
61
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACÍ AL
4.- Factores.
Nombre campo
Aío
Factor de carga residencial
Factor de carga comercial
Factor de carga industrial
Factor de saturación
residencial
Factor de saturación
comercial
Factor de saturación
industrial
Factor de coincidencia
Tipo de dato
numérico
numérico
numérico
numérico
numérico
numérico
numérico
numérico
Descripción
Datos de años desde donde se
tenga información•^
Relación entre demanda
promedio y máxima de cada tipo
de consumidor residencial
Relación entre demanda
promedio y máxima de cada tipo
de consumidor comercial
Relación entre demanda
promedio y máxima del
consumidor industrial
Densidad de consumidores por
kilómetro cuadrado
Densidad de consumidores por
kilómetro cuadrado
Densidad de consumidores por
kilómetro cuadrado
Relación entre la demanda
máxima de un grupo de
consumidores de un área y el
sumatorio de las demandas
máximas del grupo de
consumidores
Unidad de
medida.
1980,1981
etc.
D prom/
D.máx
D prom/
D.máx
D prom/
D.máx
#consumidore
s resid./ Km2
#consumidore
s comerc./
Km2
^consumí dore
s indust./ Km~
Demanda pico
del
sistema/Sumat
orio de
demandas del
grupo de
clientes
62
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
5.2 ÁREA DE ESTUDIO
Para el presente estudio se tomó como referencia el área de servicio de la subestación
Pomasqui de la ciudad de Quito; específicamente el área de servicio del alimentador 57A.
Se puede sin embargo, hacer el mismo análisis con cualquier otra área de servicio de
cualquier subestación con sus alimentadores de todas las Empresas Distribuidoras del país.
El ingreso del área en el programa se puede realizar de diferentes maneras. Una de ellas es
digitalizando un mapa existente., o bien se puede ingresar medíante una "interface", con un
programa de dibujo asistido como el AUTOCAD. En el presente trabajo, se digitalizó un
mapa del área de servicio del alimentador 57A de la subestación Pomasqui. La
digitalización del área mediante "scanner", transforma dicha área en diferentes formas de
archivos gráficos, entre estos se tienen los mapas de bits (extensión .BMP), mapas
vectorizados (extensión .JPEG), etc. En el modelo de pronóstico de carga realizado en
VISUAL BASIC V5.0, se incorporó el mapa digitalizado en forma de mapas de bits, es
decir con la extensión (.BMP), que es la de más fácil aplicación. La codificación de las
áreas se hizo de la forma más simple posible. Tomando como eje de referencia la parte
superior izquierda del mapa se dividió el área de servicio en microáreas de Ikm2 en un total•y
de 24 áreas, dando un área total de 24 km". Entonces se tiene 24 microáreas numeradas
desde 1 hasta 24. Entonces mediante programación al hacer un click con el botón izquierdo
del mouse en las respectivas áreas, se tiene acceso a los diferentes tipos de cálculos que se
pueden realizar en las microáreas de interés; los cálculos que se pueden realizar están
sustentados en la base de datos, a la cuál se puede acceder también mediante programación
y verificar los datos correspondientes a la microárea activa. Los cálculos que se pueden
realizar corresponden al número de consumidores, demanda, consumo de energía, uso del
suelo, densidad de carga, factores de coincidencia y factores de carga.
En la figura V.2.1 se tiene el área de servicio del alimentador 57A de la subestación
Pomasqui en su propuesta de reconfiguración,14 de la cuál se tornaron los datos de demanda
por microárea y se adaptaron al modelo de pronóstico de carga.
Mapa digitalizado de la Referencia Bibliográfica [9]63
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
ÁREA DE ESTUDIO
Físurii V.2.1
64
PROGRAMADIGITAL PARAEL PRONOSTICO DE CARGAELECTRICAESPACIAL
5.3. APLICACIONES MATEMÁTICAS DE CÁLCULO APLICADAS
AL PROGRAMA DE PRONÓSTICO DE CARGA (MPCES)
Para realizar los cálculos de un modelo complejo como es el de pronóstico de carga, se
trató de simplificar ios cálculos mediante las fórmulas que abarcan algunas variables que se
involucran en la evolución de la demanda en una microárea de estudio.
En planificación es muy importante el valor de la demanda máxima presente y futura de un
área de servicio, para la ubicación de una subestación y de sus primarios., por lo tanto para
el pronóstico de la demanda máxima de una microárea se propone la siguiente expresión14:
Donde: L]t(t), se define como la demanda máxima estimada para la microárea k, en
el año t.
Fk(t), se puede definir de dos maneras:
1. Como el factor de saturación de consumidores en la microárea k en el año
t. [
FS-2 consumí dores presentes
2 consumidores posibles o proyectados(2)
2, Como el factor de coincidencia en la microárea k en el año t.
FS =Demanda máxima microárea (3)
~Z, Demandas máximas de los consumidores en la microárea
Referencia Bibliográfica [23]65
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO PE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Además se tiene que:
Lek(t), se define como la demanda máxima proyectada matemáticamente, al
año t, mediante la proyección de los datos históricos, que se tengan de la
microárea en estudio.
Las proyecciones matemáticas, se las realiza mediante las fórmulas estadísticas de
regresión, ya sea lineal, logarítmica, exponencial, de potencias, etc. En e! presente trabajo
se presentan tres tipos de proyecciones matemáticas lineal, logarítmica y exponencial. Lo
más importante no es en sí la proyección matemática sino los resultados del conjunto de
variables involucradas en la fórmula (1).
Las fórmulas de regresión utilizadas se presentan a continuación ;
1. Fórmula de reresión lineal:
Donde: Lek, es la demanda máxima por microárea proyectada al año t.
A, es el término constante de la fórmula de regresión, y se define como:
/I=Z4t(0--g*ZXO (5)77
B, es el coeficiente de regresión de la fórmula de regeresión, y se define
como:
x(t), es el año de cálculo de la proyección.
66
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
2. Fórmula de regresión logarítmica:
Donde los coeficientes Ay B se definen como en las ecuaciones (5) y (6), y x(t) es
igualmente el año de proyección.
Hay que notar que en los coeficientes A: y B intervienen los datos históricos que se tengan
en la base de datos.
En el presente trabajo se utilizó en el programa de predicción de carga, el factor de
saturación de consumidores, porque involucra en la fórmula (1), un parámetro no eléctrico,
sino mas bien de carácter social, pues en este factor están involucrados, tanto el incremento
de población, así como también el crecimiento del número de consumidores en el área de
servicio de una subestación.
Entonces, reemplazando una de las ecuaciones de proyección matemática., en este caso se
reemplaza la función lineal (4), más las ecuaciones de los coeficientes de regresión (5) y (6)
y por último la ecuación del factor de saturación (2), se tiene:
- (O- -~.v(0ek ,-, -) .-, ~>
Lj, (i) - * + * .v(f)
Ecuación (8)
La ecuación (S) es la que se implemento en el programa de pronóstico de carga. Un aspecto
importante de esta fórmula es que se puede extender no solamente para la proyección de la
demanda máxima sino también para el cálculo del consumo de Energía, demanda media,
etc., pues tiene la flexibilidad que da el factor de saturación de consumidores.
15 Referencia Bibliográfica [5]67
PROGRAMA DIGITAL PARA El. PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Los factores de carga y coincidencia simplemente se desarrollan de acuerdo a los conceptos
que se dieron en el capítulo I.
Para el factor de carga se tiene:
=
D máxima(t)
Donde:
fCj (t\r de carea para la mícroárea k en el año de proyecciónk "
Para el factor de coincidencia se tiene:
Demanda máxima, ít)C , (0 = — (10)
slc £ Demandas máximas de los consumidores, (t)
Donde:
Csic(t)7 es el factor de coincidencia en la microárea k en el año de proyección
(t), por cada tipo de usuario y en el área total.
68
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
5.4. USO DE LOS FORMULARIOS Y MÓDULOS DE INGRESO DE
DATOS DEL PROGRAMA (MPCES)
La demanda máxima para el área de servicio del alimentador 57A de la subestación
Pomasqui es en total 6173.7 kVA16, distribuidos en las microáreas de la forma mostrada en
la tabla V.4.1.
Mi ero are a 1
7
Mi ero área 5
26
Mi ero área 9
57
Microárea 13
1217
Microárea 17
574
Microárea 21
45
Microárea 2
10
Mi ero área 6
97
Microárea 10o ,* oj4j
Microárea 14
2218
Microárea 18
774>
Microárea 22
45
Microárea 3
z.s.c
Microárea 7
30
Microárea 11
250
Microárea 15
105
Microárea 19
56
Microárea 23
35
Microárea 4
Z.S.C
Microárea 8
10
Microárea 12
12
Microárea 16
20
Microárea 20
5
Microárea 24
7
Tabla V.4.1. Distribución por microáreas déla demanda en el área de servicio del primario r>7A.
Los datos registrados, no abarcan las 24 áreas, los datos comprenden seis microáreas, que
son las siguientes: 6, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 17 y 18.
Las áreas marcadas con Z.S.C, significan zona sin carga. En las otras zonas se asume una
demanda arbitraria por microárea.
69
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
En kW se tiene una demanda máxima total de 5926 kW3 tomando un factor de potencia
fp-0.96 17
Datos históricos del número de consumidores por microárea:
!
' Área.
f ~Numen
£
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i
E
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tti
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-
AÑO
i
, Ti Consumidores
1 I 5 ,
*J-i4BITAfir?£S-1995J GO
H' -
•¿R£S}Q£NaAi¿B4^5
1336 t 60 | 61337 7519931 BO19991 ISO
1¡
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UiTiif&ff dtr medida" Consumí do fes
•.fi£Slf}£NCW£tiEDM1122
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SI 2\1
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i[t
. .
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1 1
tí Solir »
;
[
Figura D.4.1
Se puede observar en la figura 5.4.1, la pantalla de ingreso de datos históricos del número
de consumidores, en este caso de la microárea número 5.is
En el Anexo 2, se resumen los datos históricos ingresados en el programa para las
microáreas representativas del área de servicio del primario 57A.
16 Referencia Bibliográfica [9J11 Referencia Bibliográfica [9]
70
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Datos históricos del consumo de energía por microárea:
1935
1396
139?1998
1939
3790
573aij^ 91DO -1098
96501 •Í2EO
5Z378
B33EO
10B2BJ
11S2QI 480Ü
65990
70519
75090
7B31S7966Q
Figura 5.4.2
Se puede observar en la figura 5.4,27 la pantalla de ingreso de datos históricos del consumo
de energía de los consumidores, en este caso de la microárea número 10.19
En el Anexo 2, se resumen los datos históricos ingresados en el programa para las
microáreas representativas del área de servicio del primario 57Á.
18
19Referencia Bibliográfica [2]Referencia Bibliográfica [2]
71
PROGRAMA DIGITAL PARA El. PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Datos históricos de la demanda por microárea:
199S|199611397¡193011999Í
727.311 -100 f 207.3773,73B23J2
~S75.6?
425,5! ZH1452.7Í J3SJ7
25'ÓVl931,56| 266,1 1
Figura 5.4.3
Se puede observar en la figura 5.4.3,. la pantalla de ingreso de datos históricos de las
demandas máxima y media de los consumidores, en este caso de la microárea número 14.
En. el Anexo 27 se resumen los datos históricos ingresados en el programa para las
microáreas representativas del área de servicio del primario 57A.
72
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
• Datos históricos de uso del suelo.
i '".'
: ~¿r
: u:::
; j;;;
•••;•;;;;:;;;[>
-• : ;;: í
' '
ííí!í;íiií;iiiníjíi!íí[!ií":iiii;;í;í¡ii;;;i&•y¿x.»JÜO. •?.• ¡\'/ISS
19951
1397Í1998Jí 993 1
i '•'•'
¿DZMOAt^SAJA1
111
:•:: ; •.•f^¡D£W^MED&'\-.\^.BESIDEK04L^ALTÁ •• -\! H
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::r; : '¿
: ': -"O.
1!
11
1f¡
j_
1
11
TOTAL -fieSES
. ..
••• "
Figura 3.4.4
Se puede observar en la figura 5.4.4, la.pantalla de ingreso de datos históricos del uso del
suelo de los consumidores, en este caso de la microárea número 5.
En el Anexo 2, se resumen los datos históricos ingresados en el programa para las
microáreas representativas del área de servicio del primario 5 7A.
73
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
• Datos históricos de los factores de carga.
v e i
* ™
1395Í O S i1396! 05| 0,31
1937j O S i 0,711998! 051939 i OS
0.71
0.7 j 0,9
: Figura i.4.5
Se puede observar en la figura 5.4.5, j la pantalla de ingreso de datos históricos de los
factores de carga de los consumidores, en este caso de la microárea número 15.
En el Anexo 2, se resumen los datos históricos ingresados en el programa para las
microáreas representativas del área de servicio del primario 57A.
Las pantallas de ingreso de datos, tienen la versatilidad de que el usuario puede actualizar,
cambiar, borrar, corregir en cualquier momento los datos de ingreso al programa en los
cuatro módulos descritos, esto se consigue mediante el control DBGrid de Visual Basic,
que permite controlar, verificar, adicionar y actualizar el ingreso de datos, previamente
construida una base de datos.
74
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
5.5. USO DE LOS FORMULARIOS Y MÓDULOS DE RESULTADOS
DEL PROGRAMA (MPCES)
El programa de pronóstico de carga (MPCES), tiene la posibilidad dé presentar resultados
tanto numéricos -como gráficos, para cada microárea que compone el área de servicio del
primario 57A, de la subestación Pomasqui. El Análisis de cada microárea por separado, da
la posibilidad de disminuir el error, pues un resultado fuera de la realidad y de lógica, lleva
a la revisión de los datos de ingreso de, la microárea en estudio, sin afectar el análisis del
resto de microáreas que componen la región de estudio.
El análisis siguiente da un ejemplo de la potencia del programa, se va a tomar para el
análisis la microárea con la demanda más representativa, en este caso es la microárea 14,
como datos se tiene que la demanda máxima para el año 1999 en dicha microárea es 2218
kVA; 20 dato que permite junto con los, datos históricos, más el factor de saturación de la
microárea, se puede calcular la proyección de la demanda tanto para el corto plazo, como
para el largo plazo. El programa se ha configurado para el año horizonte 2010, pero puedeni
hacerse los cálculos para el corto plazo, es decir 3, 4 ó 5 años sin problema.
Se pueden hacer dos análisis para el corto plazo, por ejemplo el año 2001, y para el año
horizonte 2010. :
Dentro del programa para obtener los resultados, basta con realizar un click con el mouse,,
en la microárea que se requiera y se despliega la primera pantalla que pide ingresar el tipo
de resultado que se quiere observar mediante un panel de opciones, donde se selecciona el
tipo de proyección. :
Las proyecciones que se pueden hacer para la microárea en análisis son los siguientes:
20 Referencia bibliográfica [9175
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACÍ AI,
•a * tCu
k»*.
EJAF
»",
e*n
-.iC":
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E ESTUDIO
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Acepta*:;!
NUMEt
ares"
eico
e:car
ec m
e:caj
11!
cm^?^
•I
:ter
gá(ln"d ce)
nto(índ ce)
Cancela
iiiiii:!'
'¡3Í
h!
Figura V.5.1
Como se indica en la figura V.5.1, mediante el programa se pueden obtener siete tipos de
proyecciones: demanda, energía, consumidores, factores de coincidencia, los índices de
densidad de carga, tasas de crecimiento y factores de carga.
Luego de seleccionar el tipo de proyección, se selecciona aceptar y se despliega la siguiente
pantalla donde se ingresa el año de proyección, no se pueden ingresar años menores al
último año de datos históricos, ni años mayores al año horizonte, pues el método de análisis
por microáreas, no está diseñado para muy largo plazo. Luego se selecciona el tipo de
ajuste matemático, en este caso se presentan tres tipos de ajuste: lineal, logarítmico y
exponencial.
En la figura V.5.2 se presenta la pantalla datos para la proyección.
76
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
táa
n"grés£ hEleiprayieccjáni!:: 2001
f1!t 'ganímica;:
iQiS?3onBnaaÍ
•Cancelan-
Fisura V.3.2
Después de ingresar el año de proyección y el tipo de ajuste que requiere el usuario, se
despliega la pantalla de resultados numéricos, para cada tipo de consumidor existente en la
microárea en análisis, en esta pantalla se indica el año de proyección, la unidad de medida,
y los resultados para cada tipo de consumidor y para el total de la microárea.
En la figura V.5.3 se muestran los resultados numéricos de la proyección de la demanda
para el año 20017 de la microárea 14. :
•fl^.I'H^IMfl-ilM'l^ftVIVilIfi'il.iriffn.^i ,..••!! •LLu' .HMiO.n.
^xtoW-****,
Residencial
Residencial claise bajía
Residencial clase medi
Residencial clase aira
Comercial
Comercial local
Cornercial Metropolitan
Industrial
Otras (.A-f*.)
'Total Mitrruares
.(:::;í3BnJetc£c;qmfico ;•<!;: ;:::::;::;¡impfIfníH;
ZOOt :
1419.52
393,29 ;
a [283,70
|l 42,53 •
[34B.09 :
¡33C.B9 ;
0 |l 7.10
126,12
93,19 :
2267,22 ;
í j . . . .
:;;";;v :!;¡:i;;:!;;£¿íiTÍir:[;: :;;;;!:
|, _.;]_!?_)[ Xj'
Figura V.5.3
77
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
El usuario tiene tres opciones, como se observa en la figura V.5.3, se puede salir del
módulo de resultados, se pueden imprimir estos resultados, o se puede acceder a los
resultados gráficos; para acceder a los gráficos, se selecciona generar gráfico y se despliega
la pantalla generadora de gráficos. El programa presenta la versatilidad de generar gráficos
independientes para cada tipo de consumidor y para toda la microárea en análisis, como se
muestra en la figura V.5.4.
&H£víBflttbi rafiiHaa5^^
|
iil
Orí
•::~
en dé
'.
~
r
~
C
r
r
r
Ijihll üilíilj
" datds:
lliUi: :;•;==: , —
•Resid
;|Clase.
•• Clase:
i:.Cí»"fHe
:hÜacaJ.;
iiMetro-jp
•ilhdns:
i-Oirbs
: ::;:;r:::¡:;;;
P
P
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-M
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1
ti:
á
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¿:
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n
é
f
t
-gráfí
IJ-lüJíí!
ce
ÍJ
:;
ala
ÍÍÍÜiSÍ
t
J
¡
Figura V.5.4
El usuario puede elegir entre las opciones presentadas en la figura V.5.4, entonces para el
ejemplo se elige el gráfico de la demanda total de la microárea de estudio, para el año 2001,,
y se genera el siguiente gráfico.
78
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA. ESPACIAL
Íií
Años kVA
ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 14
Total microarea de estudio
GRÁFICO DEMANDA vs AÑOS
Tipo de Gráfico:
¡BARBAS
Figura 5.5.5
En la figura V.5.5 se muestra el crecimiento de la demanda máxima total de la microarea
número 14 al año 2001. Se observa la particularidad de que la demanda máxima al año
2000, indica un descenso de la misma, lo cuál indica la particularidad del análisis micro,
pues desde el año siguiente al último que se ingresa como dato, la proyección realizada ya
no es puramente matemática de regresión, sino que toma ya en cuenta el factor de
saturación descrito anteriormente. i
El generador de gráficos a su vez, puede mostrar gráficos en diferentes estilos, como si se
tratase de EXCEL. En la figura V.5.6, se indican los seis tipos de gráficas que puede
mostrar el programa para los diferentes tipos de datos que se necesitan para evaluar el
crecimiento de la demanda, consumo de:energía, consumidores etc., en el área en estudio.
79
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Ülf -Itl^-flil j^.4tlli lili'' :i»iíig tíes«*a{i«!i»KfiB *aíftif ^
Años kVA
1995 1731.55
' 1996 18-12.0-1; 1 997 1 959,65
1998 2084.631999 221B.592000 2161.36
: 2QD1 2287.22
Tipo de Gráfico:
UNEA UPASTELPASTEL. 3D
"EAñRASBARRAS 3 D
AR.7'itTIBlftiBitrt'fíil'EA
••;:.;;:;r:-:ax}ó.j
.ffiPHS"
ÁREA DE ESTUDIO NÚMERO: 14
TotaJ microaLrea de estudio
GRÁFICO DEMANDA vs AÑOS :
r^»»-^^.«.....:.-.-.^
L995":-::::,:".:::1995:----:;"--"";:1997;-:::-::^-:::1998-::-::::":::;:í999 "-:--. M:::2000 :;:::::::;:;::2001;::;»:.
:Figura 5.0.6
Como se muestra en la figura V.5.6, se pueden generar gráficos de barras, líneas, pastel,
pastel 3D y barras 3D. En este caso se muestra el gráfico de líneas del crecimiento de la
demanda máxima total de la microárea número 14 al año 2001.
5.5.1. RESULTADOS DEL PROGRMA PARA EL ÁREA DE SERVICIO DEL
PRIMARIO 57A: DE LA SUBESTACIÓN POMASQUL
• Resultados para el año 2001.
En la tabla V.5.1.1 se presenta el resumen de resultados del crecimiento de la demanda,
consumo de energía, consumidores, factores de carga y coincidencia y tasa de crecimiento,
tanto a nivel de las microáreas, como a nivel del área total de estudio, para el año 2001.
SO
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
En el Anexo 3, se pueden .observar las pantallas de resultados para cada microárea
analizada.
• Resultados para el año horizonte 2010.
En la tabla V.5.1.2 se presenta el resumen de resultados del crecimiento de la demanda,
consumo de energía, consumidores, factores de carga y coincidencia y tasa de crecimiento,
tanto a nivel de las microáreas, como a nivel del área total de estudio, para el año horizonte
que se ha configurado en el programa; el horizonte de proyección se ha fijado para el año
2010. Todas las pantallas de resultados se pueden observar en el Anexo 3.
81
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2001
2001
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8979
9,49
6290
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EN
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kWh
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2978
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6832
1755
34,9
269
5820
,87
1093
610,
163
992,
1645
6115
,37
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/ km
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0,61
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010
83
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
5.6. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS MEDIANTE
EL MODELO DE PRONÓSTICO DE CARGA
El análisis de resultados se puede realizar desde el punto de vista del crecimiento de la
demanda máxima que es un parámetro crítico para la ubicación de nuevas subestaciones y
primarios. [
En la EEQSA, se asume una tasa de crecimiento anual del 6% para la demanda máxima,, de
acuerdo a este criterio, para el alímentador 57A, del cual se disponen datos, en la tabla
V.6.1se tiene la siguiente tabla de crecimiento déla demanda.21
ANO
1999
2000
2001
2010
PRIMARIO
57A
57A
57A
57A
DEMANDA
MÁXIMA (kVA)
; 6173.7
6554.122
6936.76
10120.26
%
CRECIMIENTO
6%
12%
63.89%
Tabla V.6.1.Crecimiento de la demanda para el primario 57A, según EEQSA.
Los resultados mostrados en la tabla Y.6.1, están de acuerdo a la tasa de crecimiento
asumida por la EEQSA, entonces para el año 2001 el alímentador 57A, el.crecimiento de la
demanda máxima aumenta de 6554.12 a 6936.72, lo que significa un doce por ciento con
respecto al valor actual; siguiendo la tendencia asumida para el año horizonte, para hacer
una comparación con los resultados del programa, al año 2010 se tendría un crecimiento
teórico de 3946.56 kVA, es decir al año 2010 se tendría un crecimiento del 63.89% de la
demanda máxima.
Referencia Bibliográfica [9]84
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
El crecimiento de la demanda de acuerdo a los resultados del programa (MPCES), para el
año 2001 y para el año horizonte 2010, se resumen en la tabla V.6.2.
ANO
1999
2001
2010
PRIMARIO i
57A :
57A ,
57A
DEMANDA MÁXIMA
(kVA)
6173.7
6290,95
9331.56
%
CRECIMIENTO
1.863%
52.66%
Tabla V.6.2.Crecimiento de la demanda para el primario 57A, según programa IVEPCES.i
En los resultados obtenidos mediante el programa, se observa la particularidad que el
crecimiento al año 2001 es del 1.863%, 10.1% de diferencia con respecto al resultado para
el mismo año con la tasa de crecimiento asumida por la EEQSA. El crecimiento según este
criterio es del 12%; esto sucede porque :en el análisis por microáreas el crecimiento de la
demanda se ve afectado por el factor de saturación., lo que se cumple en la curva "s" de
crecimiento de carga en microáreas, al inicio es muy lento el crecimiento pero luego al
crecer también el factor de saturación se entra en una rampa de crecimiento hasta llegar a la
saturación que no necesariamente puede ser al año horizonte, sino antes o después
dependiendo del comportamiento de los consumidores, reflejado en el factor de saturación.
El tipo de ajuste de comparación es lineal' ya que se toma en el criterio de la EEQSA el 6%
por ciento anual de crecimiento, es decir se asume un comportamiento lineal del
crecimiento de carga año con año. En el programa la rampa de crecimiento se puede ajustar
mediante los tres tipos de regresiones consideradas en este trabajo.
85
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
En la figura V.6.1. se establece una comparación gráfica de los resultados obtenidos con el
programa 3' los valores del método de la EEQSA.
PROYECCIÓN DE LA DEMANDA MÁXIMA
199S 2000 2002 2004
ANOS
2006 2008 2010
Figura V.6.1.
La curva 1 corresponde a la proyección de la demanda máxima para el primario 57A, según
la tasa asumida por la EEQSA, se observa la tendencia matemáticamente lineal de este tipo
de proyección. La curva 2 corresponde: a la proyección realizada mediante el programa
MPCES, en esta curva se nota la tendencia a formar la curva característica de "s"i
empezando con crecimiento lento y luego formando una rampa de crecimiento que
teóricamente llega a un momento de saturación, dependiendo del factor de saturación de las
microáreas que conforman el área total de análisis. El factor de saturación depende tanto
del número de consumidores como de su comportamiento en el tiempo, en cada microárea
del sistema bajo análisis. :
En la figura V.6.2, se observan los porcentajes de crecimiento para los años 2001 y 2010.,'
es decir al corto y mediano plazos respectivamente. La razón para que la demanda máxima
al año 2001 crezca en apenas un 1.863% se debe específicamente a la intervención en la
86
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
proyección del factor de saturación. Al .inicio de la curva característica de crecimiento de
carga en microáreas este factor es muy pequeño alrededor de 0.05; de tal manera que
aparentemente al año siguiente al último año histórico se observa un leve descenso de la
demanda máxima en el área total de servicio. Para el siguiente año, es decir al 2001, el
factor de saturación va creciendo, tendiendo siempre a 1, por lo que la curva va entrando en
la rampa de crecimiento. Para el año 2010 en el mismo ejemplo se obtiene un factor de
saturación de 0.97, lo que indica que a este año el factor de saturación se acerca a uno pero
no llega a la total saturación por microárea. Si el factor de saturación llegara a uno se
observaría que la pendiente disminuye hasta llegar a hacerse horizontal.
PROYECCIÓN DE LA DEMANDA MAXGYIAMEDIANTE EL MPCES
10000
2004 2006 2008 2010
Fisura V.6.2
%crec=52.66%
%crec=1.863%
Al año 2010 se observa que la rampa de crecimiento se va ajustando a la proyección en este
caso lineal, sin embargo, el factor de saturación igual a 1, puede darse antes del año
horizonte considerado en este trabajo.
87
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACÍ AL
Depende de la proyección de consumidores en cada microárea y de esto se desprende la
importancia .de obtener una adecuada base de datos de todos los tipos de consumidores y
sus consumos de energía y demanda.
38
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESP ACIAL
CAPITULO VI
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
6.1. CONCLUSIONES
El crecimiento de la demanda máxima a corto plazo (año 2001), según los resultados
del programa indican que es importante realizar las proyecciones por medio de la
técnica de microáreas, pues el sistema no se comporta de acuerdo a un 6% de
crecimiento como se asume en la EEQSÁ, sino mas bien es del 1.863%, lo que indica
que el comportamiento de los usuarios determina desde este punto de vista los
requerimientos del sistema de Distribución.
En el análisis a largo plazo, se observa que los resultados están enmarcados dentro del
concepto de crecimiento de la demanda en microáreas, con una base de crecimiento
mínimo, y luego teniendo un crecimiento mucho más rápido hasta llegar a la saturación,
que no necesariamente puede darse en el año horizonte., como es el caso del programa,
sino antes, o después del mismo. Esto depende de los niveles de saturación de
consumidores y del comportamiento de los mismos en el transcurso del tiempo. Sin
embargo siguen existiendo diferencias con respecto a la tasa sumida para el crecimiento
de la demanda por la EEQSA, de alrededor del 10% para el año 2010.
En los resultados se puede observar que el factor de carga se mantiene alrededor de 0.6,
tanto a corto plazo como a mediano plazo; lo que indica que existe en la zona en estudio
un predominio de consumidores del tipo residencial, pues este factor es el reflejo del
comportamiento de la curva de carga del tipo de consumidores residenciales.
El crecimiento de los consumidores en cada microárea en estudio, determina los
porcentajes de crecimiento. Al año 2000 el factor de saturación es bajo alrededor de
0.05, lo que se refleja en la curva característica. Al año 2001 empieza a entrar en la
rampa d crecimiento y al año 2010 el factor de saturación se encuentra alrededor de
0.97 lo que se refleja en la curva característica al ajustarse al tipo de proyección
matemática-utilizada en el programa.
90
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
Mediante el empleo de la técnica de saturación, se obtiene una estimación más cercana
a los reales niveles requeridos por microárea, por lo que se pueden tomar en cuenta los
resultados obtenidos para calcular otros parámetros eléctricos que competen al
alimentadory a la subestación. Entre estos parámetros se pueden recalcular porcentajes
de cargabilidad, pérdidas y caídas de voltaje del primario en el área de servicio.
• Esta técnica, es fácilmente aplicable en la determinación de la demanda de servicios
públicos, tales como: la electricidad, teléfono, agua, etc., siendo una herramienta básica
en el dimensionamiento de estos servicios.
• Esta técnica permite la ubicación más apropiada de los requerimientos de servicios de
una ciudad. Sobre la base de los factores de saturación por microárea, se puede estimar
cuales son las áreas que más requieren de servicio a corto y mediano plazo.
• Los resultados de esta técnica, se traducirán en una planificación más acertada de los
servicios, en cuanto a:
1. Ubicación estratégica
2. Dimensionamiento
3. Crecimiento :
4. Diseño económico
• Esta técnica regula indirectamente, el gasto económico que se genera por ía dotación de
servicios en cada microárea, destinando la mayor inversión a las áreas que realmente la
necesitan
91
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL
6.2. RECOMENDACIONES
• Es imprescindible contar en el tiempo más corto posible con levantamientos de datos,
encuestas y todo el trabajo necesario para tener información certera sobre los tipos de
consumidores, niveles de consumo de energía y demanda, en el ámbito de microáreas
para incorporarlos a las bases de datos del programa realizado en este trabajo y de
futuros programas que sirvan para la optimización del servicio eléctrico.
• Emplear esta técnica como apoyo básico al planificador en su estimación de servicios.,
obteniendo los requerimientos necesarios por microáreas.
• Emplear el uso de la computadora como herramienta básica en la implementación de
esta técnica, en virtud del gran volumen de datos que es necesario usar y los procesos
de análisis que implican la obtención de los factores de saturación por microáreas.
• Es imprescindible en la actualidad que se implemente nuevo software, para el análisis
de los sistemas eléctricos de distribución, para estudiar la factibilidad de los nuevos
proyectos; por lo que el estudio y comprensión de los diferentes lenguajes de
programación es una herramienta muy importante para los ingenieros que se
desempeñen en la planificación de los sistemas de potencia en general.
• Las Empresas Eléctricas del país podrían implementar este programa, en conjunto con
los modelos de distribución primaria como el DPA, en un solo paquete para el análisis
de las redes de distribución. Esto se puede conseguir mediante la conformación de un
equipo de trabajo con ingenieros eléctricos y de sistemas, de tal manera de crear un
sistema completo que una, mediante interfaces adecuadas los modelos de pronóstico de
carga y de distribución primaria, para que el análisis de las redes de Distribución sea
cada vez más fino. Esto eventualmente traería como resultado que los sistemas de
Distribución de la diferentes Empresas Eléctricas sean más eficientes, brindando el
mejor servicio a los consumidores y con rentabilidad para las Empresas.
92
PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELECTRIC A ESP ACIAL
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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XVII Jornadas en Ingeniería Eléctrica y Electrónica. FIE. EPN. Quito-Ecuador. 25
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[3] Dulce, José.- ícLas Tarifas de Electricidad como elemento de equilibrio para el
desarrollo del Sector Eléctrico". Revista OPINIÓN CLEEPI, Quito-Ecuador.
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Edición 1994.
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[9] Herrera, María de Lourdes — Menéndez Liliana.- £CRe configuración del área de
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Grado. FIE. EPN. 1999
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[19] Scott, Walter.-"Computer Model Forecasts Future Loads". Eléctrica! World.
Septiembre 15 1972. Págs. 114, 115.
94
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[20] SCOTT & SCOTT.- "Manual del DPA/G™ (Distribution Primary
Analysis/Graphics) Versión 3.11". 1995
[21] Westinghouse Electric Corporation.-"Distribution System Electric Utility
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[22] Westinghouse Electric Corporation.-"Research Into Load Forecasting and
Distribution Planning". Volumen 2. Final Report. Palo Alto-Californía. Octubre
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[24] Willis, H.L.- "Characteristics of Distribution Loads", Capítulo 24. Págs 784-900.
[25] Wolff, Robert.- "Load Forecasting method cuts time, cost". Electrical World.
Noviembre 1982. Págs. 87, 88, 89.
95
Instalación del programa "Modelo de Pronóstico de Carga EléctricaEspacial MPCES v LO"
Requisitos Técnicos:
• Computador mínimo 486 con 8 Mbytes de RAM.• Sistema Operativo Windows 95 o superior
Instalación y puesta en marcha:
Desde Windows 95 , colocarse en el disco No.l de instalación y pulsar dos vecessobre "setup.exe". Siga introduciendo los discos según le va indicando el prognna deinstalación.
El programa debe instalarse en el directorio "Tesis" en el directorio raíz.. C:\Tesis
A continuación se presentan las pantallas de acceso al programa, forma de trabajo delprograma, acceso a ingreso de datos y presentación de resultados.
1.- Pantalla de contraseña: Ingrese la contraseña para cargar el programa. (TESIS)
¿¡[Clave de acceso:
2.- Pantalla de iniciallzación del sistema.
3.- Menú principal y microáreas. En la barra del menú principal, tiene acceso a Ver losdatos históricos de consumidores, consumo de energía, demanda, uso del suelo, y factoresde carga, junto con la pantalla que muestra el plano digitalizado de la zona de estudio..
Datos Hisíorícoi Vei
consumidores
Ver microáreasConsumode energía Uso del
suelo
Factores de txirga
Salir del programa
^División* dd;&é¿dtfeiiintotonncniánías: (ama total 3Jtfcin2P,
-¿WAJ XTJÍÜ5W
*.* ,'" 'V " ~W'V
XTffimCítiif'' ,—. í- •>:- ' . !J i;:?WW¿«XE _iU / ; lv r- ..'" ":•-. HP / '
'.._• -td /.-,-' "., c^T^TtJT-1'- -< r
iz
En la pantalla del mapa digitalizado, para acceder al proceso de proyección de demanda.,consumo de energía etc., basta con hacer un click con el mouse de la computadora, en losnúmeros correspondientes a las respectivas áreas y se despliegan las siguientes pantallas:
4.- Seleccionar tipo de proyección "en la microárea de estudio elegida.
ía'M«^OAfi^DEESTUDmNUMEHO:^^:Vv ^ Ok -? •-HHEÍ
i
jj •
ttt
i,
Seleccione el tipo de proyección
i
& Demanda '
f Energía
C Consumidores ' ;1<~ Factores de coincidencia *.
r , Densidad decaiga(!ndice) ;
t -
<~ Tasa de crecimiento (índice) . ,
'•<" Factores de carga ' " .:
1 „ , ' i.„
{ — ; ; : * ." -1| • ¿4^ptar ¡ J Cancelar
En esta pantalla se puede escoger el tema de proyección que el usuario desea.
5.- Ingreso de año de proyección y ajuste.
Ingrese el año de proyección |?001
- Ajuste-
C Linee]
Exponencial
Acaptor Cancelar
En esta pantalla el usuario ingresa el ano de proyección desde el inmediato superior alúltimo año de datos históricos, hasta máximo 10 años desde el último histórico.
6.- Pantalla de resultados.
Q
Afra de proyección
Unidad de medida
aooi
kVA
Residencial
Residencial clase baja
Residencial clase media
Residencial cíase alta
Comercial
Comercial local
Comercial Metropolitano
Industrial
Otros (A.P.)
Total Microarea
|1413.Z7
f 93,11
233.6S
142,50
348.03
330,63
17.40
|426,04
93,47
2286.82
Generar gráfico IrripnroEí Carra*
En esta pantalla, se pueden observar los resultados para el año ingresado para laproyección, para todos los tipos de consumidores que constan en la base de datos delprograma.Si se desea imprimir los resultados el usuario puede hacerlo al pulsar la opción de imprimir.Si se desea generar los gráficos que corresponden a estos resultados se pulsa la opción degenerar gráficos.
7.- Pantalla para generar gráficos.
?3 jj Generador dcc:gráf icos ;',«¿i};3¿S£i if V'1' £i;¡:fv3 liaSpíí j¡ ;•?: :'•; "y íf S;*CíSH --HI RU 13
j—Origen de datos para el gráfico-íÍ !
^ P es í d encial]
í" Clase baja
^ Clase inedia
£7 Clase afta
(~ Comercial
r Local
<™ Metropolitano
^ Industrial
£7 Otros
í~ Total Mícroarea
Aceptar
En esta pantalla el usuario tiene la posibildad, de elegir; el gráfico para el tipo deconsumidor que elija.
8.- Pantalla de tipos de gráficos.
-lüAREA-DtESTUllIO NUMERO; 14>^v:''A
Años kVA
ÁREA DE ESTUDIO NÚMERO: 14
Total mícroaraa da estudio
GRARCO DEMANDA vs AÑOS
)aiat8maMiCTJU:
En la pantalla mostrada en la página anterior, el usuario tiene la posibilidad de generar seistipos de gráficos diferentes, de los resultados obtenidos, además tiene la posibilidad deimprimir estos resultados gráficos.
9.- Pantallas de Ingreso de Datos.
El usuario tiene la posibilidad de ingresar sus propios datos,, siempre y cuando se adapten ala estructura de bases de datos que tiene el programa. Los datos históricos que puedeingresar el usuario se dividen en cinco áreas:
• Ingreso de datos históricos de consumidores.
*..„-.., f Consumidores
Numero }KX((yifífS^t!SSSÍ^Í llUntdad de? medida? Consumidores
AMC h¿8/rA'VT£S fiESIDEMOlL 3AJ4 \ -tó?Ti-»> 1935 -1SG6 SSS: 67
1996 •IBS? 530! 701937 5D6Ü| E!H¡ 731993 53201 B30* 761999 SEÜO E55í BQ
* , ,. j, .„ „.„ ...„.„..„ ..„.
* [ f """•" ™" """ "" " " " ' ' " - • • " • • • " ' • - , - • • - - .
,. í « Sohr » í
XZSO&tfAL AL TA8
TOTAL
310i
11*12i
^
En esta pantalla puede ingresar los datos históricos de la cantidad de consumidores en lamicroárea elegida para el estudio; existen los tipos de consumidores, residenciales en tressubcategorías clase alta, clase media y clase baja, comerciales en dos subcategoríascomercial local y comercial metropolitano o mercado mayor, industriales y otros.
* Ingreso de datos históricos de consumo de energía.
írttmco»-;-'- ;?.&;£' íf- *»**««""" ^
^';^;n-i:;/" j ;:J;-::'£b¿: :: l- -: ^¿:;C'-:':-'/ -v-.- Consumo 'de 'Energía ": -»;~:;;': ::!"r:. • • .;--;- !-¡ A\ íJ«i r ^- - • - • -„,.;-_ / :,-" - --',,'-. , • ' : „- ' / ' •" , J ., . - . . . . - . .- .j _. _ " : : ' - ;.";.':;.;' tL"/ ; • , : r^:: - ; r - -L
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Ü38J 20S7-1Í1 ~_ ^ 3 8 5 7 " 1285J _ 25716J
19S9| 219361 4104. 1368
;:;.:-.;•;.;._ ¡ «
En esta pantalla el usuario puede ingresar los datos históricos del consumo de energía paralos tipos de consumidores ya descritos^ para la microárea elegida.
• Ingreso de datos históricos de demanda.
mm'Ftt
's.*.*','., "-~",:.pr./Vr(ia - • •' . . ..r..-* r - - . „ ,..-.,rDemáridár;';;;;:;;
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~T998¡ "~ '^ .... JP-1 | '~'~-~- I '"."--- 30L ~" - '^T99gl ~ s-il """"'" '!' '"ir." 32!"".. ÍEÍ
En esta pantalla el usuario puede ingresar los datos históricos de demanda para los tipos deconsumidores ya descritos, para la microárea elegida.
Ingreso de datos históricos del uso del suelo.
Área
•Numera
Uso de Suelo
¿Jmtfad de medida? ffm2
>•
*
AMO 1 .nESíDENCiW^SAM-19951 1
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1997! 11998! 11933 1
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1
11
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TQTA¿_Ft£SID£.-
En esta pantalla el usuario puede ingresar los datos históricos del uso del suelo todos lostipos de consumidores ya descritos, para la microárea elegida.
• Ingreso de datos históricos de factores de carga.
- :v:- . ;•;;;••:;"••. ;•••'.. ; , = • ; ; - • ;— .-.' •..••'••-,:--, ::;•::;'-,:.:."•.-.:;•-•...• '-.• ::;-:;.;:;- ;..-„-...•;•:";: :,...-,::'•.•;::.•- .--; - ' : - • • - • ' . . • • „
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193G
1997
; 1998
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Factores de caraa :
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< S°Jir » :-l
'':;;;,-:•-; :
=J.v-
En esta pantalla el usuario puede ingresar los datos históricos de los factores de carga paratodos los tipos de consumidores ya descritos? para la microárea elegida.
En todas las pantallas de ingreso de datos, se pueden ingresar datos históricos sinrestricción, es 'decir para n años desde donde se tenga información, pero con laparticularidad que todas las pantallas de ingreso de datos deben llenarse para el mismonúmero de años.
El pronóstico de los diferentes parámetros, se puede realizar máximo hasta el año horizonteconsiderado en el diseño. El año horizonte es el 2010.
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1998
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Residencial
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Residencial
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Residencial
Residencial clase baja
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Residencial
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Residencial
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Residencial 1 036
Residencial clase baja 902
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Otros (A.P.) 141.70 j
Total Microarea 455,78 ;
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Unidad de medida -~
Residencial
Residencial clase baja
Residencial clase media
Residencial clase alta
Comercial
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Unidad, de medida
Residencial
Residencial clase baja
Residencial clase media
Residencial clase alta
Comercial
Comercial local
Comercial Metropolitano
Industrial
Otros (A.P.)
Total Mícroarea
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Residencial ¡128.35
Residencial clase baja JiOO,B7
Residencial clase media ¡19.94
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Comercial Metropolitano ¡2,51
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Otros (A.P.) [11.87 ~~
Total Mieroarea [167.70
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201 0
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Residencial
Residencial clase baja
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Residencial clase alta
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Residencial
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Residencial clase media jo.16 :
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Comercial local 0,78
Comercial Metropolitano 0,22
Industrial 0.10
Otros (A.P.) 0.07
Total Mícmarea 0,75 ¡
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Residencial clase media 2D.71 \l clase alta 7,83 ;
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Comercial Metropolitano 2.63 ;
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Otros (A.P.) 12,43
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Residencial [S0.44
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Residencial clase media ¡66.19 ;
Residencial clase alta [B8.50 .
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Industrial 3,44 ;
Otros; (A.P.) ¡147,19 ;
Total Mícroarea 68,90 :
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Residencial
Residencial clase baja
Residencial clase media
Residencial clase alta
Comercial
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Industrial
Otros (A.P.)
Total Microarea
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Residencial |534,Q9
Residencial ciase baja (^37.27 :
Residencial clase media 117.58
Residencial clase alta. 29,23
Comercial 68,63 :
Comercial local 81,20 '•
Comercial Metropolrtano 4.42
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Otros (A.P.) [37,1 2 ;
Total Mieroarea 881.61
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Unidad de medida
Residencial
Residencial clase baja
Residencial clase media
Residencial ciase alta
Comercial
Comercial local
Comercial Metropolitano
Industrial
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2010
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Unidad, de medida
Residencial
Residencia! ciase baja
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Residencial clase alta
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201 0
Unidad de medida
Residencial
Residencial clase baja
Residencial cíase media
Residencial clase alta
Comercial
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Comercial Metropolitano
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Unidad de medida
Residencial
Residencial cfase baja
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Industrial
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Residencial clase alta 39,38 i
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Comercial Metropolitano 10,96 i
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Otros (A.P.) 47.44 ;
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Unidad de medida
Residencial
Residencial otase baja
Residencial clase media
Residencial clase alta
Comercial
Comercial local
Comercial Metropolitano
Industrial
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Total Mi ero área
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Unidad, de medida
Residencial
Residencial clase baja
Residencial clase media
Residencial clase alta
Comercial
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Comercial Metropolitano
Industrial
Otros (A_P.)
Terral Micro área
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Residencial
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Unidad de medida
Residencial
Residencial clase baja
Residencial ciase media
Residencial clase alta
Comercial
Comercial local
Comercial Metropolitano
Industrial
Otros (A.P_)
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CÓDIGO DE PROGRAMACIÓN DEFORMULARIOS Y MÓDULOS DEL
PROGRAMA MPCES VI.O
A continuación se presenta el código de programación del Modelo de Pronóstico de Cargaeléctrica Espacial (MPCES vl.O)El código de programación está dividido en un proyecto con 14 formularios extensión(.frm) y un módulo de programación extensión (.bas)
• frmal.frm
Dim wrkJet As WorkspaceDim BASE As DatábaseDim MT As RecordsetDimRCB AsDoubleDim A, B As Double
Prívate Sub Commandl_Click()Unload Me
End Sub
Prívate Sub Command2_Click()pot«Val(txtrb.Text)'AN1OP = Val(txtap.Text)Unload Mefrmgg.ShowEnd Sub
Prívate Sub Command3_Click()Commandl.Visible — FalseCommand2. Visible == FalseCommandS. Visible = Falsefrmal .PrintForrn
Iftr-Commandl.Visible = TrueCommand2. Visible — TrueCommand3. Visible = TrueEl seCommandl.Visible ~ TrueCommandS. Visible ~ TrueEndlf
End Sub
Prívate Sub FormJLoadQIftr-"dem" Then
frmal.Caption- "PROYECCIÓNDE LA DEMANDA MÁXIMA EN LA MICRO ARE A"+ Str(AACT)frmal.Labell2.Caption= "WA"Endlf . . .
Iftr="ene"Thenfrmal .Caption = "PROYECCIÓN DEL CONSUMO DE ENERGÍA EN LAMICRO ÁREA" + Str(AACT)frmal.Labell2.Caption = "kWh"Endlf
Iftr-"con"Thenfrmal. Caption = "PROYECCIÓN DEL NUMERO DE CONSUMIDORES EN LAMICRO ÁREA" + Str(AACT)frmal.Labell2.Caption = "Consumidores"End If
Iftr="fac"Thenfrmal.Caption= "PROYECCIÓN DEL FACTOR DE COINCIDENCIA EN LAMICRO ÁREA" + Str(AACT)frmaI.Labell2.Caption - "Cs"Endlf
Iftr-"den"Thenfrmal .Caption - "PROYECCIÓN DE LA DENSIDAD DE CARGA EN LAMICROÁREA" + Str(AACT)frmal.Labell2.Caption- "kVA/Km2"Endlf
Iftr-"tas"Thenfrmal.Caption - "PROYECCIÓN DE LA TAS A DE CRECIMIENTO DE CARGA ENLA MICRO ÁREA" + Str(AACT)frmal.Labell2.Caption - "%"Endlf
Iftr="fca"Thenfrmal.Caption = "PROYECCIÓN DEL FACTORDE CARGA EN LA MICRO ÁREA"Str(AACT)frmal.Labell2. Caption = "fe"Endlf
Set wrkJet = Workspaces(O)Set BASE - wrkIet.OpenDatabase("C:\TESIS\BASEVBASEP.mdb")
Set MTC - BASE.OpenRecordset("CONSUMIDC")Iftr="ene"Then
Set MT BASE.OpenRecordsetO'ENERGlAC")Endlf . ' 'Iftr = "con" ThenSet MT = BASE.OpenRecordset(llCONSUM3DC")Endlfrftr = "dem"ThenSet MT = BASE.OpenRecordset("CPOTMAX'')EndlfIftr="fac"ThenSet MT - BASE.OpenRecordset("CPOTMAX")EndlfIftr= "den" ThenSet MT - BASE.OpenRecordset("CUSOSUELO")Set MT2 - BASE.OpenRecordset("CPOTMAXu)Endlf
Iftr-"tas" ThenSet MT - B ASE.OpenRecordset("CPOTMAX")Do Until MT.EOFTf MTÍAREA-.AACT ThenVXJLTRB -MT!RESIDENCIAL_BAJAVULTRM - MT!residencial_mediaVULTRA - MT!residencial_aItaVULTTR - MTÍtotalj-esidencial\OJLTCL = MTicomercialJocalVULTCM = MT!comercial_metropolitanoVULTTC - MTltotal^comercialVULTJN = MTltoíalJndustrialVULTOT - MTltotal_otrosEndlfMT.MoveNextLoopMT.MoveFirstEndlf
Iftr= "fea" ThenSet MT - B ASE.OpenRecordset("CPOTPROM")Set MT2 - BASE.OpenRecordset("CPOTMAX")Endlf
Do Until MT.EOFIf MT! ÁREA - AACT ThenULTANIO-MTIAÑOEndlfMT.MoveNextLoopUA-ULTANIO
da = ANIOP - ULTANIO
ReDim ADP(da) As IntegerReDim PRCB(da) As DoubleReDim PRCM(da) As DoubleReDim PRCA(da) As DoubleReDim PRT(da) As DoubleReDim PCLOC(da) As DoubleReDim PCMET(da) As DoubleReDim PCT(da) As DoubleReDim PINDU(da) As DoubleReDim POTRO(da) As DoubleReDim PT(da) As DoubleReDim MATANIOS(da) As Integer
For I - 1 To daULTANIO - ULTAMO + 1MATANIOS(J) = ULTAMONext JAP-UÁ+1
For i ~ 1 To daMT.MoveFirst
""""""""SECTOR RESIDENCIAL
clasel - "cb"I fSloOThenP-0P = PLINEÁL(MTC, AACT, "tre", (AP - 1)) / PLINEÁL(MTC, ÁACT, "tre", AP)
Iftr="fac"ThenIf ajuste -"L"ThenPRCB(i) = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / CPLINEÁL(MT, AACT, "tre",
AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPRCB(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT3 AACT, "tre", AP) * P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRCB(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tre", AP) *
P)Endlf
EndlfIftr-"den" Then
If ajuste = "L" Then
PRCB(i) = (HJNEAL(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,clasel,AP)*P)
End IfIf ajuste-"LO"ThenPRCB(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, ÁP) *
P)End IfIf ajuste = "EX" ThenPRCB(i) = (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel,
AP)*P)Endlf
EndlfIftr-"tas" Then
If ajuste = "L"ThenPRCB(i) - (((PLINEAL(MT, ÁACT, clasel, AP) * P) / VULTRB) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "LO"ThenPRCB(i) = (((PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRB) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCB(i) - (((PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRB) * 100) - 100Endlf
End IfIftr="fca"Then
If ajuste = "L"ThenPRCB(i) = (PLINEÁL(iViT; AACT; clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT,
clasel, AP)*P)End IfIf ajuste = "LO "ThenPRCB(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) *
P)End IFIf ajuste = "EX" ThenPRCB(i) - (PEXPOQVrr, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel,
AP)*P)Endlf
EndlfIftr = "con" Ortr="dem" Ortr-"ene" Then
If ajuste = "L" ThenPRCB(i) = (PLINEALOIT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPRCB(I) = CPLOGOIT, AACT, ciaseí, AP) * p)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRCB(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P)Endlf
EndlfElsePRCB(i) - OEnd If
clasel = "cm"IfS2oOThen
Iftr = "fac"ThenIf ajuste = "L"ThenPRCM(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT, "tre",
AP) *P)End IfIf ajuste = "LO" ThenPRCM(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tre", AP) *
P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCM(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tre", AP)
*P)Endlf
EndlfIftr-"den"Then
If ajuste = "L"ThenPRCM(i) = (PLINEAL(MT23 AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT; AACT,
clasel ,ÁP)*P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPRCM(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, cíasel, AP)
*P)End IfIf ajuste = "EX" ThenPRCM(i) - (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel,
AP)*P)Endlf
EndlfIftr="tas"Then
If ajuste = "L"ThenPRCM(i) = (((PLINEAL(MT; AACT, clasel, AP) * P) / VULTRiVf) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "LO "ThenPRCM(Í) = (((PLOG(j\'IT; AACT, clasel, AP) * P) / VULTRM) * 100) -100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCM(i) = (((PEXPOCMT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRM) * 100) -100Endlf
EndlfIftr= "fea" Then
If ajuste = "L"ThenPRCM(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PUNEÁL(MT2, AACT,
clasel, AP) * P)- Endlf
If ajuste = "LO11 ThenPRCM(i) = (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP)
*P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRCM(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel,
AP)*P)Endlf
EndlfIf tr = "con" Or tr = "dem" Or tr = "ene" Then
If ajuste = "L" ThenPRCM(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)End IfIf ajuste = "LO "ThenPRCM(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRCM(i) = (T?EXPO(MT, AACT, clasel, ÁP) * P)Endlf
EndlfElsePRCM(i) - OEndlf
clasel = "cal(
I fSSoOThenIftr-"fac! tThen
If ajuste -"L" ThenPRCA(I) - (PLTNEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / CPLINEAL(MT, AACT, "tre",
AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO "ThenPRCA(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tre", AP) * P)End IfIf ajuste-"EX" ThenPRCA(i) = (PEXPOQVIT, AACT, clasel, AP) * P) / CPEXPOCMT, AACT, "tre", AP) *
P)Endlf
EndlfIftr= "den" Then
If ajuste ="L" ThenPRCA© - (PLINEAL(MT2, ÁACT3 clasel, AP) * P) / (PLrNEALfTvíT, AACT,
clasel, AP) * P)
EndlfIf ajuste-"LO" ThenPRCA© - 0?LOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) *
P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCA(i) = (PEXPO(MT2; AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel,
AP) *P)Endlf
EndlfIftr-"tas" Then
If ajuste = "L" ThenPRCA(i) - (((PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRA) * 100) - 100EndlfIf ajuste- "LO" ThenPRCA(i) - (((PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRA) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCA(i) = (((PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRA) * 100) - 100Endlf
EndlfIftr- "fea" Then
If ajuste = "L" ThenPRCA® = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT,
clasel, AP)*P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPRCA® - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, ÁACT, clasel, AP) *
?)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCA® = (PEXPO(MT3 AACT, clasel, AP) * P) / CP£XPO(MT2, AACT, clasel,
AP) * P)Endlf
EndlfIf tr- "con" Ortr- "dem" Ortr- "ene" Then
If ajuste = "L" ThenPRCA® - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPRCA® - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCA® - (PEXPOQVÍT, AACT, clasel, ÁP) * P)Endlf
EndlfElse
PRCA(i) - OEndlf •
clasel = "tre"IfS4oOThen
Iftr= "fac" Ortr- "den" Ortr- "tas" Ortr- "fea" ThenIftr-"fac"Then
If ajuste = "L" ThenPRT(i) - (PLTNEAL(MT, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PLINEAL(MT3 AACT, "tot",
AP)*P)EndlfIf ajuste-"LO "ThenPRT(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tot", AP) * P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRT(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tot", AP) *
P)Endlf
EndlfIftr = "den" Then
If ajuste = "L" ThenPRT(i) - (PLINEAL(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEÁL(MT, AACT, clasel.
AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO "ThenPRT(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) *
P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRT(i) - (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP)
*P)Endlf
EndlfIftr = "tas" Then
If ajuste ="L" ThenPRT(i) - (((PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / \^ULTTR) * 100) - 100End IfIf ajuste-"LO" ThenPRT(i) - (((PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) /VULTTR) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRT(i) = (((PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTTR) * 100) - 100Endlf
End IfIftr« "fea" Then
If ajuste ="L" Then
PRT(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT, clasel,AP)* P)
EndlfJf ajuste = "LO" ThenPRT(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) *
P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRT(i) - (PEXPO(MT, ÁÁCT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, ÁACT, clasel, AP)
*P)
EndlfEndlfEndlfIf tr= "con" Ortr- "dem" Ortr- "ene" ThenPRT(i) = PRCB(i) + PRCM(i) + PRCA(i)Endlf
ElsePRT(i) = OEndlf
""""""""SECTOR COMERCIAL
clasel = "lo"IfS5oOThenP-0 .P - PLINEAL(MTC, AACT, "tco", (ÁP - 1)) /PLINEAL(MTC, AACT, "tco", AP)
Iftr-"fac"ThenIf ajuste -"L" ThenPCLOC(i) = (PLINEAL(MT, AACT; clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,
"tco", AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPCLOC(i) - (PLOG(JVIT7 AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT3 AACT, "tco", AP) *
P)EndlfTf ajuste-"EX" ThenPCLOC(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tco", AP)
*P)Endlf
EndlfIftr = "den" Then
If ajuste = "L" ThenPCLOC(i) = (PLINEAL(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,
clasel, AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO" Then
PCLOC(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP)*P)
EndlfIf ajuste = "EX" ThenPCLOC(i) = (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel,
AP) * P)Endlf
EndlfIftr-"tas" Then
If ajuste = "L" ThenPCLOC(i) - (((PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTCL) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "LO "ThenPCLOC(i) = (((PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTCL) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPCLOC(i) = (((PEXPO(MT, ÁACT, clasel, AP) * P) / VULTCL) * 100) - 100Endlf
EndlfIf ir = "fea" Then
If ajuste ="L" Then'PCLOC(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT,
clasel, AP)*P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPCLOC(i) - (PLOGO'IT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP)
*P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPCLOC(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel,
AP)*P)Endlf
EndlfIf tr= "con" Ortr- "dem" Ortr- "ene" Then
If ajuste = "L" ThenPCLOC(i) = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPCLOC(í) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPCLOC(i) - (PEXPOpvIT, AACT, clasel, AP) * P)Endlf
EndlfElsePCLOC(i) - OEndlf
clasel = "me"IfSóo-OThen
Iftr = "fac"Then 'If ajuste = "L"Then-PCMET(i) = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,
"tco", AP)*P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPCMET(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tco", AP) *
P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPCMET(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tco",
AP)*P)Endlf
EndlfIftr-"den" Then
If ajuste = "L"ThenPCMET(i) = (PLINEAL(ÍVIT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,
clasel, AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO "ThenPCMET(i) - CPLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP)
*P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPCIVJET(i) = (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPOQV1T, AÁCT, clasel,
AP)*P)End If
EndlfIftr-"tas" Then
If ajuste = "L" ThenPCMET(i) - (((PLINEALO'JT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTCM) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "LO" ThenPCMET(i) = (((PLOGCMT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTCM) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "EX" ThenPCMET(i) = (((PEXPO(MT, AACT7 clasel, AP) * P) / VULTCM) * 100) - 100Endlf
EndlfIftr= "fea" Then
If ajuste ="L" ThenPCMET(i) - (PLINEAL(]vrr, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT,
clasel, AP)*P)
EndlfIf ajuste-"LO" ThenPCMET(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP)
*P)End IfIf ajuste- "EX" ThenPCMET(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel?
AP)*P)Endlf
EndlfIf tr - "con" Ortr- "dem" Or tr - "ene" Then
If ajuste = "L" ThenPCMET(i) - (PLmEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"LO "ThenPCMET(i) = (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P)End IfIf ajuste = "EX" ThenPCMET(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P)Endlf
EndlfEl sePCMET(i) - OEnd If
clasel = "tco"I fS7<>OThen
Iftr = "fac" Ortr= "den" Ortr = "tas" Ortr= "fea" ThenIftr="fac"Tben
If ajuste ="L" ThenPCT(i) - (PLINEAL(MT; AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT, "tot",
AP)*P). End If
If ajuste = "LO" ThenPCT(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tot", AP) * P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPCT(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tot11, AP) *
P)Endlf
EndlfIftr-"den" Then
If ajuste ="L" ThenPCT(i) = (PLINEAL(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT, clasel
AP) *P)Endlf
If ajuste- "LO" ThenPCT(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) *
P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPCT(i) = (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AÁCT, clasel, AP)
*P)Endlf
End TfIftr = "tas" Then
If ajuste = "L" ThenPCT(i) - (((PLINEAL(MT, ÁACT, clasel, AP) * P) / VULTTC) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "LO "ThenPCT(i) - (((PLOG0VÍT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTTC) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "EX" ThenPCT(i) = (((PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTTC) * 100) - 100Endlf
EndlfIftr = "fea" Then
If ajuste = "L" ThenPCT(i) - (PLINEAL(MT3 AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, ÁACT3 clasel,
AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPCT(i) = (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) *
P)End IfIf ajuste = "EX" ThenPCT(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP)
*P)End If
EndlfEndlfIf tr= "con" Or t r= "dem" Ortr = "ene" ThenPCT(i) - PCLOC(i) + PCMET(i)Endlf
ElsePCT(i) = OEndlf
clasel ="in"IfSSOOThenP = 0P =PLINEAL(MTC, AACT, clasel, (AP - 1))/PLINEAL(MTC, AACT, clasel, AP)
Iftr = "fac"ThenIf ajuste = "L"Then •PMDU(i) = (PLINEAL(MT, ÁACT, clasel, AP) * P) / (PL1NEAL(MT, AACT, "íot",
AP)*P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPINDU(i) - (PLOG(MT; AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tot", AP) *
*)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPINDU(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tot", AP)
*P)Endlf
EndlfIftr="den"Then
If ajuste -"L"ThenPINDU(i) = (PLINEAL(MT2; ÁACT? clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,
clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPINDU(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP)
*P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPINDU(i) = (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel,
ÁP)*P)End If
EndlfIftr= "tas" Then
If ajuste -"L" ThenPINDU(i) = (((PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTIN) * 100) - 100End IfIf ajuste-"LO "ThenPINDU(i) - (((PLOG(MT, A.ACT, clasel, ÁP) * P) /VULTIN) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPINDU(i) = (((PEXPO(MT; AACT, clasel, ÁP) * P) / VULTIN) * 100) - 100Endlf
EndlfIftr= "fea" Then
If ajuste = "L" ThenPINDU(i) = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLIKEAL(íyíT2, AACT,
clasel, AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO "ThenPrNDU(i) = (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP)
*P)
EndlfIf ajuste = "EX" ThenPIKDU© = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(iVrr2, AACT, clasel,
AP)*P) 'Endlf
End IfIf tr= "con" Ortr = "dem" Ortr- "ene" Then
If ajuste = "L" ThenPINDU© = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPINDU® - (TLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPINDU© = (PEXPO(MT, AÁCT, clasel, AP) * P)Endlf
End IfElsePINDU® = OEndlf
clasel-"ot"IfS9<>OThenP = 0P = PLINEAL(MTC, AACT, clasel, (AP - 1)) / PLINEAL(MTC, AACT, clasel, AP)Iftr-"fac"Then
If ajuste «"L" ThenPOTRO© = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT, "tot",
AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO "ThenPOTRO© - (PLOG(ÍVÍT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tot", AP) *
P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPOTRO® = (PEXPOfMT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tot", AP)
*P)Endlf
EndlfIftr-"den" Then
If ajuste -"L" ThenPOTRO© - (PLINEAL(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,
clasel, AP) * P)End IfIf ajuste = "LO" Then
POTRO® - (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP)*P)
EndlfIf ajuste-"EX" ThenPOTRO® - (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, ÁACT, clasel,
AP) * P)Endlf
EndlfIftr-"tas" Then
If ajuste-"L" ThenPOTRO(i) = (((PLrNEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTOT) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"LO11 ThenPOTRO® - (((PLOG(MT; AACT, clasel, AP) * P) / VULTOT) * 100) -100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPOTRO® = (((PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTOT) * 100) - 100Endlf
EndlfIftr-"fea" Then
If ajuste -"L"ThenPOTRO® = (PLINEAL(MT, AACT7 cíasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT,
ciasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPOTRO® = (PLOGOTT, AACT; clasel, AP) * P) / (PLOG(MT23 AACT; clasel, AP)
*P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPOTRO® = (PEXPO(JVÍT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel,
AP) * P)Endlf
EndlfIf tr - "con" Or tr = "dem" Or tr = "ene" Then
If ajuste = "L" ThenPOTRO® - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPOTRO® = (PLOG(MT, AACT, ciasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPÓTELO® - (TEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P)Endlf
EndlfElsePOTRO® - OEndlf
I fSlOOOThenIf tr- "con" Ortr= "dem" Ortr = "ene" ThenPT(i) - PRT(i) + PCT(i) + PINDU(i) + POTRO(i)End If
Iftr="fac"ThenDimVEC(4) AsDoubleDim MAYOR As Doubleclasel = "tot"P = 0P - PLINEAL(MTC, AACT, clasel, (AP - 1)) / PLINEAL(MTC7 AACT, clasel, AP)
If ajuste ="L" ThenVEC(l) - (PLINEAL(MT, AACT, "tre", AP) * P)VEC(2) = CPLINEAL(MT7 AACT, "tco", AP) * P)VEC(3) - (PLINEAL(MT, AACT, "in"7 AP) * P)VEC(4) - (PLINEAL(MT, AACT, "ot", AP) * P)F o r J = l T o 4MAYOR «VEC(l)If VEC(J) > MAYOR ThenMAYOR = VEC(J)EndlfNextJPT(i) = MAYOR / (PLIXEAL(MT; AACT, "tot", AP) * P)EndlfIf ajuste -"LO" ThenVEC(l) - (PLOGÍMT, AACT: "tre"7 AP) * P)VEC(2) = (PLOG(MT, AACT, "tco", AP) * P)VEC(3) - (PLOG(MT, AACT, "in", AP) * P)VEC(4) - (PLOG(MT3 AACT, "ot", AP) * P)For J - lTo4MAYOR -VEC(l)If VEC(J) > MAYOR Then 'MAYOR =VEC(J)EndlfNextJPT(i) == MAYOR/ (PLOGKMT, AACT, "tot", AP) * P)EndlfIf ajuste -"EX" ThenVEC(l) - (PEXPOCMT, AACT, "tre", AP) * P)VEC(2) - (PEXPO(MT, AACT, "tco"7 ÁP) * P)VEC(3) = (PEXPO(MT, ÁACT, "ín", AP) * P)VEC(4) - (PEXPO(MT, AACT7 "ot", AP) * P)
MAYOR -VEC(l)If VEC(J) > MAYOR Then
MAYOR = VEC(J)EndlfNext JPT(i) - MAYOR / (PEXPO(MT; AACT, "tot", AP) * P)End If
EndlfIftr- "fea" Then
clasel = "tot"P-0P - PLINEAL(MTC, AACT, clasel, (AP - 1)) / PLINEAL(MTC, AACT, clasel, AP)If ajuste -"L"ThenPT(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLESKÁL(MT2, AACT, clasel,
AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO " ThenPT(i) = (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPT(i) - (PEXPO(MT7 AACT, clasel, ÁP) * P) / (PEXPO(MT2, ÁÁCT, clasel, AP) *
P)Endlf
Endlf
Iftr- "den" Ortr= "tas" ThenPT(i) = (PRT(i) + PCT(i) + PINDU(I) + POTRO©) / 4EndlfElsePT(i) - OEndlfAP-AP + 1Next i
Iftr-" con" Thentxtrb.Text-Format(PRCB(da), "#0")txtrm.Text-Format(PRCM(da)J "#0")txtra.Text-Format(PRCA(da), "#0")
txtCl.Text = Format(PCLOC(da), "#0")txtCm.Text - Fonnat(PCMET(da), WTXTCT.Text-FonnatCPCT(da), "#0")
txto.Text = Fonnat(POTRO(da), "#0")txtt.Text-Format(PT(daX "#0")Elsetxírb.Text = Fonnat(PRCB(da)? "#0.#0txtrm.Text = Format(PRCM(da), "#OJtxtra.Text-Format(PRCA(da), "#0.#0
Format(PRT(da), "#0.#0")txtCl.Text = Format(PCLOC(da), n#0.#0")txtCm.Text = Format(PCMET(da), "#0 JO")
xt^FormatCPCTÍda), "#0.#0")x = Format(PINDU(da), "#0.#0")
txto.Text = Format(POTRO(da), "#0.#0")txttText --Formaí(PT(da), "#0.#0")Endlf
Textl.Text =
If tr= "fac" Ortr= "den" Ortr = "tas" Ortr= "fea" ThenCommand2.Enabled ~ FalseCommand2.Visible - FalseCommand3.Leñ = 2180Commandl.Left = 3740Endlf
End Sub
• frmanio.frm
Dirn 'NREG As IntegerPrívate Sub Cornmandl_Click()If Len(Trirn(Textl.Text)) - O ThenMsgBox "Debe ingresar el año de proyección", vblnformation, "Mensaje del sistema"Textl.SetFocusExit SubEndlf
If Val((Textl.Text)) <- UA ThenMsgBox "El año de proyección de ser mayor al último año de los datos históricos",vblnformation, "Mensaje del sistema"Textl.SetFocusExit SubEndlf
IfVal((Textl.Text))-UA> 11 ThenMsgBox "La diferencia entre el año de proyección y el último año de los datos históricosno debe ser mayor a 11", vblnformation, "Mensaje del sistema"Textl.SetFocusExit SubEndlf -
If Optionl = Truc Thenajuste = "L"End IfIf Option2 = True ThenANIOP = Val(Textl.Text)ajuste -"LO"EndlfIf Option3 - True Thenajuste = "EX"EndlfANIOP = Val(Textl.Text)Unload Mefrmal.ShowEnd Sub
Prívate Sub Command2_Click()Unload MeEnd Sub
Prívate Sub Form_Áctivate()
MsgBox "No existen los datos históricos necesarios para realizar la proyección"Unload MeExit SubEndíf
End Sub
Prívate Sub Form_Load()Dim \vrkJet2 As WorkspaceDim B ASE2 As DatábaseDim MT5 As RecordsetSet wrkJet2 = Workspaces(O)Set BASE2 - wrkJet2.0penDatabase("C:\TESIS\ ASE\BASEP.mdb")SetMT5=BASE2.0penRecordset("CONSUMIDCH)NREG-0S l = 0S2-0S3 =0S4-0S5-0S6 = 0
310 = 0
DoUntilMT5.EOFIf MT5! AREA = AÁCT Then
= MT5!AÑO
Al =MT5!RESIDENCIAL_BÁJAA2 ~ MT5!residencial_mediaA3 = MT5!residencial_altaA4 = MT5 !total_residencialA5 =MT5!comercial__localA6 ~ MT5!comercial_metropolitanoA7 — MT5 !total_comercialAS -MTSitotalJndustrialA9=sMT5ítotal_otrosA10 = MT5!totalSI = SI + AlS2-S2 + Á253 = S3 + A354 - S4 + A455 = S5-f A556 = S6 + A657 = S7 + A7S8-SS + A8S9-S94-A9
EndlfMTS.MoveNextLoop
End Sub
• frmcar.fnn
Prívate Sub bs_Click()Unload MeEnd Sub
Prívate Sub Combo l_Click()na = Combol.TextDatal.RecordSource = "select * from facth where area^valC" -i- na+ '")Datal.RefreshDBGridl.Columns(0).Visible =DBGridl.Refresh
End Sub
Prívate Sub DBGridl_AfterColEdit(ByVal Collndex As Integer)Tf Val(DBGridl.Columns(ColIndex).Text) <- O ThenMsgBox "Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation, "Mensajedel sistema"1DBGridl.Columns(ColIndex).Text - VCA'End IfEnd Sub
Prívate Sub DBGridl_BeforeColEditCByVal Collndex As Integer, ByVal KeyAscii AsInteger, Cancel As Integer)VCA-Val(DBGridl.Columns(ColIndex).Text)End Sub
Prívate Sub DBGridl J3eforeUpdate(Cancel As Integer)Datal.RecordsetlAREA = Val(Combol.Text)End Sub
Prívate Sub DBGridl_Error(ByVal DataError As Integer, Response As Integer)'Response = O'IfDataError^ 16389 Then'MsgBox " Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation, "Mensajedel sistema"'End If
End Sub
Prívate Sub Form_LoadQPor i = I To 24ComboI.Addltem (Str(i))Next iASEL = "C:\TESISVBASEVBASEP.mdb"frmcar.Datal .DatabaseName = ASELEnd Sub
frmclave.ñm
Prívate Sub Commandl_ClickQStatic cont As Integercont = cont 4-1If cont <= 3 ThenIf Textl.Text = "TESIS" ThenUnload Me'frmmen.Show
frmpr.ShowElseMsgBox "Clave de acceso incorrecta. Inténtelo otra vez", vblnformation, "Mensaje delsistema"Textl.Text-""Textl.SetFocusEnd IfElseUnload MeEndlf
End Sub
Prívate Sub Command2_Click()Unload MeEnd Sub
Prívate Sub Form_Activate()Textl.SetFocusEnd Sub
* FRMCON.fhn
Prívate Sub bs_CHck()Unload MeEnd Sub
Prívate Sub Combol_Click()na= Combo l.TextDataLRecordSource - "select * from CONSUMID C where area=val(ni + na + '")"Datal.RefreshDBGridl.Columns(O). Visible = FalseDBGridl.Columns(6).Locked = TrueDBGridl.Columns(9).Locked - TrueDBGridl.Columns(12).Locked - TrueDBGridl.RefreshEnd Sub
Prívate Sub DBGridl_AfterColEdit(ByVal CoUndex As Integer)Tf Val(DBGridl.Coíumns(ColIndex).Text) <= O ThenMsgBox "Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation., "Mensajedel sistema"T)BGridl.Columns(ColIndex).Text - VC
EndlfEndSub
Prívate Sub DBGridl_BeforeColEdit(ByVal Collndex As Integer, ByVal KeyAscii AsInteger, Cancel As Integer)VC = DBGridl.Columns(ColIndex).TextEnd Sub
Prívate Sub DBGridl_BeforeUpdate(Cancel As Integer)Datal.Recordset!AREA = Val(Combol.Text)End Sub
Prívate Sub DBGridl_Error(ByVaI DataError As Integer, Response As Integer)'Response- O'If DataError = 16389 ThenIvfsgBox " Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation, "Mensajedel sistema"EndlfEnd Sub
Prívate Sub Form_Load()For i = 1 To 24Combol.AddItem(Str(i))Next iASEL - "C:\TESISVBASE\BASEP.mdb"FRMCON.Datal JDatabaseName - ASEL
End Sub
Prívate Sub Textl_KeyPress(KeyAscii As Integer)
End Sub
• frmene.frm
Prívate Sub bs_Click()Unload Me
End Sub
Prívate Sub Combo l_Click()na- Combol.TextDataLRecordSource = "select * fxomENERGIAC where area=val(!" + na + '")'
Datal.RefreshDBGridl.Columns(O). Visible = FalseDBGridl.Columns(5).Locked = TrueDBGridl.Columns(S).Locked = TrueDBGridl.CoIumns(ll).Locked = TmeDBGridl.Refresh
End Sub
Prívate Sub DBGridl_AfterColEdit(ByVal Colinde* As Integer)If Val(DBGridl.Columns(ColIndex).Text) <= O ThenMsgBox. "Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnforrnatioa, "Mensaje delsistema"DBGridI.Colurnns(ColIndex).Text = VEEndlfEnd Sub
Prívate Sub DBGridl_BeforeColEdit(ByVal Colíndex As Integer, ByVal KeyÁscii AsInteger., Cancel As Integer)VE = DBGridl.Colurnns(ColIndex).TextEnd Sub
Prívate Sub DBGridl_BeforeUpdate(Cancel As Integer)DataLRecordsetlAREA - Val(Combol.Text)End Sub
Prívate Sub DBGridl_Error(ByVal DataError As Integer, Response As Iníeger)Response ~ OIf DataError = 16389 ThenMsgBox " Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnfbrmation, "Mensajedel sistema"Endlf
End Sub
Prívate Sub Form^LoadQPor i - I To 24ComboI.Addltem (Str(i))Next iASEL = "C:\TESISVBASEVBASEP.mdb"frrnene.DatalJDatabaseName = ÁSELEnd Sub
* firngg.frrri
Prívate Sub Commandl_Click()
'DimPRT2(5) As Variantfrmpg.Caption - "AREA DE ESTUDIO NUMERO:" + Str(AACT)
If Optionl .Valué ~ True ThenGRAFICAR "r", PRT()tg — "Total sector residencial"EndlfIf Option2.Value = True ThenGRAF1CAR "cb"; PRCBQtg = "Sector residencial clase baja"EndlfIf Option4. Valué = True ThenGRAFICÁH "cm", PRCMQtg" "Sectorresidencial clase media"EndlfIf OptionS. Valué = True ThenGRAPICAíLflca",PRCA()tg = "Sector residencial clase alta"EndlfIf OptionS. Valué = True ThenGRAP1CAR "lo", PCLOCQts— "Sector comercial local"EndlfIfOption?.Valué ~ True ThenGRAPICAR "me", PCMETQtg— "Sector comercial metropolitano"EndlfIf Option9.Valué = True ThenGRAPICAR "in", PINDUQtg = "Sector industrial"EndlfIf OptionS. Valué = True ThenGRAPICAR "ot", POTRO()tg= "Sector otros"End IfIf Option6.Valué - True ThenGRAFICAR"c"JPCTOtg = "Total sector comercial"EndlfIf Optionl O.Value - True Then
GRAFICAR "t", PT()tg = "Total microarea de estudio"Endlf
Unload Mefrmpg.Show'End If
End Sub
Prívate Sub Command2_ClickOUnload MeEnd Sub
Prívate Sub Form_Load()'tg = ""End Sub
• frmgra.frm
Prívate Sub Labell_Click()
AÁCT-1fhntipo.Caption - "MICROAREA DE ESTUDIO NUMERO: 1"frmtipo.Show
End Sub
Prívate Sub LabellO_Click()AACT-10íhntipo.Caption - "MICROAREA DE ESTUDIO NUMERO: 10"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate SubLabelll_Click()AACT - 12frmtipo.Caption - "MCROAREA DE ESTUDIO NUMERO: 12"frmtipo.Sho^vEnd Sub
Prívate Sub Labell2_Click()AACT-11frmtipo.Caption = "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 11"frmtipo.Show
EndSub
Prívate Sub Labell3_Click()AACT = 13frmtipo.Caption- "MtCROAKEADE ESTUDIO NUMERO: 13"fhntipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Labell4_Click()AACT = 14frmtipo.Caption = "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 14"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Labell5j31ick()AACT = 16frmtipo.Caption = "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 16"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Labell6_Click()ÁACT=15frmtipo.Caption - "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 15"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Labell7_Click()AACT = 17frmtipo.Caption- "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 17"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub LabellS_Click()AACT-18frmtipo.Caption - "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 18"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Labell9_Click()AACT-20frmtipo.Caption = "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 20"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label2_Click()AACT=2frmtipo.Caption = "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 2"
frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label20_Click()AACT =19frmtipo.Caption = "MCCROAREADE ESTUDIO NUMERO: 19"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label21_Click()AACT = 21frmtipo.Caption = "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 21"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label22_Click()AACT = 22frmtipo.Caption = "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 22"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label23_Click()AACT = 24frmtipo.Caption = "MICROAREADEESTUDIO NUMERO: 24"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label24_Click()AACT = 23frmtipo.Caption = "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 23"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label3_Click()AACT=4frmtipo.Caption = "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 4"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label4_CIick()AACT=3frmtipo.Caption - "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 3"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label5_ClickQAACT = 5
frmtipo.Caption - "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 5"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label6_Click()AACT-6frmtipo.Caption = "MICRO ARE A DE ESTUDIO NUMERO: 6"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label7_Click()
frmtipo.Caption - "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 8"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label8j31ick()AACT-7frmtipo.Capíion- "MICROAREADE ESTUDIO NUMERO: 7"frmtipo.ShowEnd Sub
Prívate Sub Label9_Click()AACT = 9frmtipo.Caption - "MICRO AKEA DE ESTUDIO NUMERO: 9"frmtipo.ShowEnd Sub
• frmmen.fon
Prívate Sub consu_ClÍck()FRMCON.ShowEnd Sub
Prívate Sub deman_Ciick()frmpot.ShowEnd Sub
Prívate Sub ener_ClÍck()frmene.ShowEnd Sub
Prívate Sub fac_Click()
írmcar.ShowEnd Sub
Prívate Sub faca_Click().frmcara.ShowEnd Sub
Prívate Sub facto_CHck()írmcar.ShowEnd Sub
Prívate Sub Form^LoadQfrmgra.ShowEncfSub
Prívate Sub nicro_ClickQfrmgra.ShowEnd Sub
Prívate Sub pot_ClickQfrmpot.ShowEnd Sub
Prívate Sub sal_Click()EndEnd Sub
Prívate Sub Toolbarl_ButtonClick(ByVal Button As ComctlLib.Butíon)A = Button.IndexSelect Case ACase 1
frmgra.ShowCase 2
FRJVíCOK.Show
Case 3frmene.Show
Case 4írmpot.Show
Case 5frmuso.Show
Case 6 •frmcar.Show
Case 7
EndEnd Select
End Sub
Prívate Sub us_Click()frmuso.Show
End Sub
Prívate Sub usosue__Click()frmuso.ShowEnd Sub
* frmpg.frm
Prívate Sub Combo l_Click()
ES = Combo l.TextSelect Case ES
Case "PASTEL"i = lCase "PASTEL 3D"i = 2Case "BARRAS"
T m— *~*1 — JCase "BARRAS 3D"i = 4Case "LINEA"i-6
Case "AJE^EA"
End SelectGraphl.GraphType - iGraph 1 .DrawMode = 2Graphl.Refreshfrmpg.Refresh
End Sub
Prívate Sub Commandl_Click()Unload MeEnd Sub
'Prívate Sub Command2_Click()CommandI .Visible ~ FalseCommand2. Visible = Falsefrmp g .P ri ntF o rmCommandI .Visible = TrueCommand2.Visible =* TrueEnd Sub
Prívate Sub Form_Activate()Combol.Text = "BARRAS"Label3 .Caption = tgIftr="dem"ThenLabell.Caption - "GRÁFICO DEMANDA vs AÑOS"Label6.Caption-"kVA"EndlfIftr = "con"ThenLabell.Caption- "GRÁFICO CONSUMIDORES vs AÑOS"Labeló.Caption- "CONSUMIDORES"EndlfIftr="ene"ThenLabe! 1.Caption- "GRÁFICO ENERGÍA vs ANOS"Label6.Caption="kWh"Endlf
LabeK.Caption = "ÁREA DE ESTUDIO NÚMERO: " + Str(AACT)
End Sub
• frmpotfrm
Prívate Sub bs_Click()Unload MeEnd Sub
Prívate Sub ComboI_Click()na = Combol.TextDatal.RecordSource = "select * from POTENCIAC where area=val('" + na -t-'")"Datal .RefreshDBGridl.Columns(0).Visible = False
DBGridl.Columns(8).Locked = TrueDBGridI.Columns(9).Locked - TrueDBGridl.Columns(14).Locked - TrueDBGridl.Columns(15).Locked - TrueDBGridl.Columns(20).Locked = TrueDBGridl.Columns(21).Locked = True
DBGridl.RefreshEnd Sub
Prívate Sub DBGridl_AfterColEdit(ByVal Collndex As Integer)Tf VaI(DBGridl.Columns(ColIndex).Text) <= O Then'MsgBox "Error! Debe ingresar solo números mayores a ", vblnformation, "Mensaje delsistema"'DBGridl.Columns(ColIndex).Text = VP'End IfEnd Sub
Prívate Sub DBGridl_BeforeColEdit(ByVal Collndex As Integer, ByVal KeyAscii AsInteger, Cancel As Integer)'VP-DBGridl.Columns(ColIndex).TextEnd Sub
Prívate Sub DBGridl_BeforeUpdate(Cancel As Integer)Datal.Recordset!AREA = Val(Combol.Text)End Sub
Prívate Sub DBGridlJError(ByVal DataError As Integer, Response As Iníeger)"Responso — O'If DataError = 16389 Then'MsgBox " Error! Debe ingresar solo números mayores a", vblnformation, "Mensaje delsistema"'End IfEnd Sub
Prívate Sub Form_Load()For i = 1 To 24Combol.Addltem (Str(i)) 'Next iASEL - "C:\TESlSVBASEVBASEP.mdb"frmpot.Datal.DatabaseName = ASELfrmpot.Datal .RefreshEnd Sub
• frmpr.frm
Prívate Sub Form_Load()'c = 0End Sub
Prívate Sub Timerl_Tirner()PB. Valué-cIfc = lOOThenUnload Mefrmmen.ShowTiinerl .Interval = OTimerl.Enabled = FalseEndlfc = c-MEnd Sub
• frmtipo.frm
Prívate Sub Cornmandl_Click()If opcon = True Thentr="con"EndlfIf opde = True Thentr="dem"EndlfIf opene " True Thentr="ene"EndlfIfOPFC-True Thentr="fac"End IfIfOPDEN-True Thentr="den"EndlfIf optas = True Thenir = "tas"EndlfIfopfca = True Thentr="fca11
Endlf
Unload Mefrmanio.Show
End Sub
Prívate Sub Command2_Click()Unload MeEnd Sub
Prívate Sub FormJloadQ
End Sub
• frmuso.frra
Prívate Sub bs_Click()Unload Me
End Sub
Prívate Sub Combo l_Click()na- Combol.TextDataLRecordSource - "select * frorn CUSOSUELO where area-val('" + na + "')"Datal.RefreshDBGridl.Columns(O). Visible-FalseDBGridl.Columns(0).Visible = FalseDBGridl.Columns(5).Locked = TrueDBGridl.CoIumns(8).Locked = TrueDBGrídl.Columns(ll).Locked-TrueDBGridl.Refi-esh
End Sub
Prívate Sub DBGrídl_AfterColEdit(ByVal Collndex As Integer)Tf Val(DBGridl.Columns(ColIndex).Text) <= O Then
. 'MsgBox "Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation, "Mensajedel sistema"DBGridl.Columns(ColIndex).Text - VU'End IfEnd Sub
Prívate Sub DBGridl J3eforeColEdit(ByVal Collndex As Integer, ByVal KeyAscii AsInteger, Cancel As Integer)VU - DBGridl.Columns(ColIndex).TextEnd Sub
Prívate Sub DBGridl_BeforeUpdate(Cancel As Integer)Datal .Recordset! ÁREA - Val(Cornbo 1 .Text)End Sub
Prívate Sub DBGridl JError(ByVal DataError As Iníeger, Response As Integer)'Response — O'If DataError- 16389 Then'MsgBox " Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation, "Mensajedel sistema"'End If
End Sub
Prívate Sub FormJLoad()For i - 1 To 24Combo l.Add!tem(Str(i))Next iASEL = "C:\TESIS\BASE\BASEP.mdb"frmuso.Datal.DatabaseName = ASELEnd Sub
• Código Modulol
• Modulop.bas
Global ANIOP, AACT, c As LongGlobal sclase As StringGlobal ajuste, tr As StringGlobal tg As StringGlobal UÁ As IntegerGlobal VC, VE, VP, VU3 VCA As IntegerGlobal P As DoubleGlobal UVPL, UVPLO, UVPEXP As DoubleGlobal SI, S2, S3, S47 S5, S6, S7, SS, S9, S10 As DoubleOptionBase 1Global ADPQ As IntegerGlobal PRCBQ As Double
Global PRCMQ As DoubleGlobal PRCAQ As DoubleGlobal PRT() As DoubleGlobal PCT() As DoubleGlobal PCLOCO As DoubleGlobal PCMETQ As DoubleGlobal PINDUO As DoubleGlobal POTROO As DoubleGlobal MATANIOSQ As IntegerGlobal PTO As Double
Public Sub GRAFICAR(clase4 As Variant, datproQ As Double)Dirn wrkJet As WorkspaceDim BASE As DatábaseDim MT As Recordsetne = UBound(datpro)frmpg.Combol.Addltem "PASTEL"frmpg.Combol.AddItem "PASTEL 3D"frmpg.Combol.AddIíem "BARRAS"frmpg.Combol.AddItem "BARRAS 3D"frmpg.Combol.Addltem "LINEA"frmpg.Combol.AddItem "ÁREA"
Set wrkJet = Workspaces(O)Set BASE - wrkJetOpenDatabase("C:\TESISYBASE\BASEP.mdb")
Iftr = "ene"ThenSet MT = BASE.OpenRecordset(MENERGIAC")EndlfIftr="con"ThenSet MT - BASE.OpenRecordsetC'CONSUMIDC11)EndlfIftr="dem"ThenSet MT = BASE.OpenRecordset("CPOTMAX")Endlf
contar reistros del área activa
Do Untii MT.EOFIfMTIAREA- AACT ThenNR-NR+1EndlfMT.MoveNextLoop
IfNR=OThenMsgBox "Insuficientes datos para generar el gráfico"Exit SubEnd Iffrmpg.Graphl.Labels = 1frmpg.Graphl.NumPomts = NR + nefrmpg.Graphl.NumSets = 1X- lMT.MoveFirstDo Until MT.EOFIf MT!ÁREA = AACT Thenfrmpg.Graphl.ThisPoint = Xírmpg.GraphI.LabelText = MI! AÑOfrmpg.Graphl.ThisPoint — XSelect Case clase4Case "r11
Y = MT!total_residencialCase "cb"Y - MTIRESIDENCIALJ3 AJACase "cm"Y — MT!residencial_mediaCase "ca"Y = MT!residencial_altaCase "c"Y = MTltotal_comercialCase "lo"Y - MT!comercial_localCase "me"Y = MTÍcomercial_metropolitanoCase "in"Y = MTltotalJndustrialCase "ot"Y = MT!total_otrosCase "t"Y = MT!totalEnd Selectfrmpg.Graphl .GraphData = Yfrmpg.Listl.AddItem (Str(Ivrr!AÑO) 4-" " + Str(Format(Y,X = X + 1EndlfMT.MoveNextLoopAI-ANIOP-neAI = AI+1NR-NR+1m = l
Do Until m~ ne + 1írmpg.Graphl.ThisPoint-NRfrmpg.Graphl.LabelText = AIfrrnpg.Graphl.ThisPoint = NRY = datpro(m)írmpg.Graphl .GraphData - Y
frmpg.Listl.Addltem (Str(Al) + " " + Str(Format(Y3 "#0.#0")))
m = m+ 1AI = AJ+1LoopfiTTipg.Graphl .DrawMode — 2'fimpg.Textl.Text = ANIOP'frmpg.Text2.Text = datpro(m - 1)
End Sub
Public Sub ABPLINEAL(TABLA2 As Variant, CLASE2 As Variant, AACT2 As Variant,ALI As Variant, BLI As Variant)DimX YAsDouble
SY =
sxy = On = lTABLÁ2.MoveFirstDo Until TABLA2.EOFIf TABLA2.AREA - AACT2 ThenX = TABLA2.AÑOSelect Case CLASE2Case "cb"Y « TABLA2.RESIDENCIALJ3AJACase "cm"Y = TABLA2.residencial_mediaCase "ca"Y= TABLA2.residencial_altaCase "tre"Y = TABLA2.totaí_residencialCase "lo"Y = TABLA2.comercial_locaLCase "me"Y= TABLA2.comercÍal_metropolitanoCase Mtco"Y = TABLÁ2.total_comercialCase "in"
Y - TABLA2.total_industrialCase "ot"Y - TABLA2.total_otrosCase "tot"Y = TÁBLÁ2.total
End SelectSX=SX + XSY=SY + Ysxy = sxy + X * Ysx2 - sx2 + X * Xn = n+lEndlfTABLA2.MoveNextLoopn = n - 1BLI = ((n * sxy) - (SX * SY)) / ((n * sx2) - (SX * SX))ALI = (SY-(BLI*SX))/nUVPL-YEnd Sub
Public Function PLINEÁL(TABLA As Variant, AACTl As Variant, clasel As Variant,ANP As \^ariant)Dim X, Y, ALI, BLI As DoubleUVPL-0X = 0Y = 0ALI -O
Select Case claselCase "cb"ÁBPLINEAL TABLA, "cb"3 AACTl, ALI, BLICase "cm"ÁBPLINEAL TABLA, "cm", AACTl, ALI, BLICase "ca"ÁBPLINEAL TABLA, "ca", AACTl, ALI, BLICase "tre"ÁBPLINEAL TABLA, "tre", AACTl, ALI, BLICase "lo"ÁBPLINEAL TABLA, "lo", AACTl, ALI, BLICase "tco"ABPLINEAL TABLA, "tco", AÁCT1, ALI, BLICase "me"ÁBPLINEAL TABLA, "me", AACTl, ALI, BLICase "in"ÁBPLINEAL TABLA, "in", AACTl, ALI, BLICase "ot"
ABPLINEAL TABLA, "ot"3 AACT1, ALT, BUCase "tot"ABPLINEAL TABLA, "tot11, AACT1, ÁLI, BLIEnd Select
Y-ALI-¡-BLI*XIf P o 1 ThenPLINEAL = YElsePLINEAL - UVPLEnd TfEnd Function
Public Function F(TABLÁ3 As Variant, CLASE3 As Variant, AACT3 As Variant)Dim ACUM, ACUM2 As DoubleACUM -OACUM2 - OTABLA3.MoveFirst
Do Until TABLAS .EOFIfTABLA3.AREA = AACT3 ThenACUM2 - ACUM2 + TABLA3.totalSelect Case CLASE3Case "cb"ACUM = ACUM + TÁBLA3 .RESIDENCIAL_B AJACase "cm"ACUM - ACUM + TABLA3.residencial_mediaCase "era"ACU^I = ACUM + TABLÁ3 .residencial_altaCase "lo"ACUíví - ACUM + TABLAS .comercialjocalCase "me"ACLOVÍ = ACUM -I- TABLA3.comercial_metropolitanoCase "in"ACUM - ACUM + TABLA3.total_industrialCase "ot"ACUM - ACUívl 4- TABLA3 .total_otrosEnd SelectEndlfTABLÁ3 .MoveNextLoopF = (ACUM/ACUM2)End Function
Public Function PLOG(TABLA As Variant, AACT1 As Variant, ciasel As Variant, AKPAs Variant)
Dim X, Y, ALOG, BLOG As DoubleUVPLO-0x«oY-0ÁLOG-0BLOG -OSelect Case claselCase "cb"ABPLOG TABLA, "cb", AACTl, ALOG, BLOGCase "cm"ABPLOG TABLA, "cm", AACT1, ALOG, BLOGCase "ca"ABPLOG TABLA, "ca", AACTl, ALOG, BLOGCase "tre"ABPLOG TABLA, "tre11, AACT1, ÁLOG, BLOGCase "lo"ABPLOG TABLA, "lo", AACTl, ALOG, BLOGCase "me"ABPLOG TABLA, "me", AACT1, ALOG, BLOGCase "tco"ABPLOG TABLA, "tco", AACT1, ALOG, BLOGCase "in"ABPLOG TABLA, "in", AACTl, ALOG, BLOGCase "ot11
ABPLOG TABLA, "ot", AACT1, ALOG, BLOGCase "tot"ABPLOG TABLA, "tot", AACT1, ALOG, BLOGEnd SelectX-ANPY = ALOG + BLOG * Log(X)If P o 1 ThenPLOG-YElsePLOG-UVPLOEndlfEnd Function
Public Sub ABPLOG(TABLA2 As Variant, CLASE2 As Variant, AACT2 As Variant,ALOG As Variant, BLOG As Variant)Dim X, Y As DoubleSX = 0SY-0
sxy - On = lTABLA2.MoveFirstDo Until TABLA2.EOF
If TABLA2.AREA = AACT2 ThenX = Log(TABLA2. AÑO) 'Select Case CLASE2Case"cb"Y = TABLA2,RESIDENCIAL_B AJACase "cm"Y - TABLA2.residencial_mediaCase "ca"Y = TABLA2.residencial_altaCase "tre"Y - TABLA2.total_residencialCase "lo"Y = TABLA2.comercial_localCase "me"Y = TABLA2.comercial_metropolitanoCase'WY = TABLA2.total_comercialCase "in"Y = TABLA2.total_industrialCase "ot"Y = TABLA2.total_otrosCase "tot"Y = TABLA2.totalEnd SelectSX-SX4-XSY-SY + Ysxy " sxy + X * Ysx2 - sx2 + X * Xn = n+lEndlfTABLÁ2.MoveNextLoopn = n ~ 1BLOG - ((n * sxy) - (SX * SY)) / ((n * sx2) - (SX * SX))ALOG = (SY - (BLOG * SX)) / nUVPLO-YEnd Sub
Public Rmction PEXPO(TABLA As Variant, AACTl As Variant, clasel As Variant, ANPAs Variant)Dim X, Y, AEXP, BEXP, Z As DoubleUVPEXP = 0X-0
AEXP = 0BEXP-0
Select Case claselCase "cb"ABPEXPO TABLA, "cb", AACTl, AEXP, BEXPCase "cm"ABPEXPO TABLA, "cm", AACTl, AEXP, BEXPCase "ca"ABPEXPO TABLA, "ca", AACTl, AEXP, BEXPCase "tre"ABPEXPO TABLA, "tre", AACTl, AEXP, BEXPCase "lo"ABPEXPO TABLA, "lo", AACTl, AEXP, BEXPCase "tco"ABPEXPO TABLA, "tco", AACTl, AEXP, BEXPCase "me"ABPEXPO TABLA, "me", AACTl, AEXP, BEXPCase "in"ABPEXPO TABLA, "in", AACTl, AEXP, BEXPCase "ot"ABPEXPO TABLA, "ot", AACTl, AEXP, BEXPCase "tot"ABPEXPO TABLA, "tot", AACTl, AEXP, BEXPEnd Select
If AEXP = O Then
ElseZ = Log(AEXP) + (BEXP * X)Endlf'Z - Log(AEXP) + (BEXP * X)If Z > 729 Then
ElseY-Exp(Z)Endlf'Y-Exp(Z)If P o 1 ThenPEXPO-YElsePEXPO-UVPEXPEnd IfEnd Function
Public Sub ABPEXPO(TABLA2 As Variant, CLASE2 As Variant, AACT2 As Variant,AEXP As Variant, BEXP As Variant)DiniX, YAsDoubleSX-0SY-0
sxy — On = l'x = 0'y -O
TABLAZMoveFirstDoUntilTABLAZEOF'If TABLA2.AREA = AACT2 ThenX = TABLA2.AÑOSelect Case CLASE2Case "cb"Y - Log(TABLA2.RESIDENCIALJB AJA)Case "cm"Y ~ Log(TABLA2.residencial_media)Case "ca"Y - Log(TÁBLA2.residencial_alta)Case "tre"Y = Log(TABLA2.totalj-esidencial)Case "lo"Y = Log(TABLA2.comerciaI Jocal)Case "me"Y = Log(TABLA2'.comercial_metropolitano)Case "reo"Y = Log(TABLA2.total_comercial)Case "in"Y = Log(TABLA2.total_industrial)Case "ot"Y - Log(TABLA2.total_otros)Case "tot"Y-Log(TABLA2.totaI)End Select
SY=SY-í-Ysxy ~ sxy + X * Ysx2 - sx2 + X * Xn = n + lEnd IfTABLA2.MoveNextLoopn" n - 1BEXP = ((n * sxy) - (SX * SY)) / ((n * sx2) - (SX * SX))AEXP = (SY-(BEXP * SX))/nAEXP-Exp(AEXP)UVPEXP-YEnd Sub
DIAGRAMA DEL SISTEMA
(ANP>0 AND (ANP-UAX^IOI
1
SIf
AP-UA+1
R(AP)-PROYECTAR(TR,AP,AJ)
AP-AP+1
NO
NO
R(AP)
FTN
FUNCIÓN PROYECTAR (TR,AP,AJ)
P(I)=PRDEMANDA(AP;ÁJ)
P(I)-PRENERGIA(AP,AJ)
P(I)=PRCONSUMI(AP,AJ)
P(I)=PRFCOINCIDEN(AP,AJ)
P(I)=PRDENSIDAD(AP,AJ)
P(I)=PRTASCRECI(AP;AJ)
P(I)-PRFCARGA(AP;AJ)
FIN
FUNCIÓN: PRDEMANDA(AP;AJ)
TNTPJO
AP.AJ
CLASESO, TDHDEMTDHCONSUM
PLINEAL(TDHCONSUM,AraA,CLASES(XAP)
PCI)=PLINEAL(TDHDEMMAX,AREA!CLASESOfAP)*P
P(Í)=PLCKXTDHDEMMAX,AREAÍCLASES(),AP)*P
P(I}=PEXP(TDHDEMAX,AREA,CLASE()JAP) *P
NO
FIN
ANEXO 6
MAPA DIGITALIZADO DEL ÁREA DESERVICIO DEL PRIMARIO 57A, DE LA
SUBESTACIÓN POMASQUI,
ÁREA DE STUDIO DIGITALIZADA
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ESCALA: Ikm