Sistema de Monitoreo de Mercado - Universidad de...

UNIVERSIDAD DE CHILE FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA

SISTEMA DE MONITOREO DE MERCADO COMO BASE PARA

EL ANÁLISIS DE RIESGO EN EL SEGMENTO DE

GENERACIÓN ELÉCTRICA

TESIS PARA OPTAR EL GRADO DE MAGÍSTER EN CIENCIAS DE LA

INGENIERÍA MENCIÓN: INGENIERÍA ELÉCTRICA

SHARO ROSAMEL ESCOBAR ZAPATA

PROFESOR GUÍA:

RODRIGO PALMA BEHNKE

MIEMBROS DE LA COMISIÓN:

ALEJANDRO JOFRÉ CÁCERES

LUIS VARGAS DÍAZ

RICHARD WEBER HAAS

MARCOS SEPÚLVEDA FERNÁNDEZ

SANTIAGO DE CHILE

Enero 2010

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RESUMEN DE LA TESIS PARA OPTAR EL GRADO DE MAGÍSTER EN CIENCIAS DE LA INGENIERÍA MENCIÓN ELÉCTRICA FECHA: 15 DE ENERO DE 2010 POR: SHARO ROSAMEL ESCOBAR ZAPATA PROF. GUÍA: Sr. RODRIGO PALMA BEHNKE

SISTEMA DE MONITOREO DE MERCADO COMO BASE PARA EL A NÁLISIS DE

RIESGO EN EL SEGMENTO DE GENERACIÓN ELÉCTRICA

La introducción de sistemas de monitoreo de mercado ha ido surgiendo como un instrumento de ayuda en la operación de los mercados eléctricos, ello ante las nuevas dificultades presentadas luego de iniciados los distintos procesos de reestructuración. Su principal aplicación está asociada a la detección y prevención de comportamientos anticompetitivos por parte de los agentes participantes. En este sentido su uso es cada vez mayor, probando ser un elemento de utilidad. No obstante, esta clase de sistemas también puede representar una fuente potencial de soporte para fines distintos a la fiscalización, como es ayudar a agentes generadores en las evaluaciones de riesgo que efectúan durante el desarrollo de una estrategia de negocio. Lo anterior se fundamenta en el potencial que tiene esta clase de sistemas de adquirir información, la que al ser analizada permite tener nociones de distintas situaciones que se están presentando en un sistema, y que podrían constituirse en escenarios adversos o bien en oportunidades. En este contexto, el objetivo de la tesis es disponer de una propuesta de sistema de monitoreo de mercado que considere aspectos técnicos y económicos de relevancia, que puedan ser incorporados a un proceso de toma de decisiones para efectuar análisis de riesgo en el segmento de generación en un sistema eléctrico, en particular para sistemas hidrotérmicos que operan con un mercado tipo pool. El sistema desarrollado en el este trabajo está constituido por un conjunto de veinticinco indicadores, los que se encuentran agrupados en cuatro categorías principales: situación de operación del sistema, situación de operación del mercado, estructura del sistema y, comportamiento y poder de mercado. Para la determinación de este conjunto se tiene en cuenta algunos criterios, como el cumplimiento de objetivos para el análisis de riesgo, la disponibilidad de información y la definición de una cantidad mínima suficiente. La validación como tal de la propuesta se realiza para un conjunto relevante de indicadores, a través de su aplicación a un mercado empírico denominado Juego de la Bolsa de Energía. Este juego corresponde a un modelo de mercado utilizado en el curso de Mercados Energéticos Internacionales que imparte el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile. La efectividad de los indicadores se mide en función de la satisfacción que se alcanza en la comprensión de los hechos que suceden dentro del juego, y no mediante la comparación con resultados de un sistema referencial, dado que no se dispone de uno. También se efectúa el planteamiento de la aplicación para el caso del sistema chileno, en cuanto a una nueva reglamentación relacionada con la seguridad de suministro. Como trabajo futuro se propone el desarrollo e implementación de herramientas informáticas que contribuyan con la evaluación de los indicadores propuestos en casos concretos de modelos de mercados reales y con un manejo eficiente de la información obtenida de diversas fuentes.

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AGRADECIMIENTOS Al concluir este trabajo se me vienen a la mente muchas personas a las cuales agradecer. En primer lugar a Dios, en quien siempre pude apoyarme hasta en los momentos de mayores dificultades. A mis padres, porque sin su esfuerzo, apoyo y cariño no me hubiera sido posible embarcarme en esta aventura. A mis hermanos, que siempre estuvieron atentos a todos mis requerimientos y me brindaron su apoyo y aliento. Así mismo, agradezco al profesor Rodrigo Palma, de quien recibí como profesor guía de la tesis y como persona, su apoyo, aliento y comprensión. En él hago extensiva mi gratitud a todos aquellos profesores que conocí y de los cuales recibí parte de su conocimiento y experiencia. También, agradezco al Centro de Modelamiento Matemático, por el apoyo financiero que me brindó para el desarrollo de parte de este trabajo. Por último, a todos aquellos nuevos compañeros y amigos que conocí y con los que compartí buenos y no tan buenos momentos durante la realización del magíster. Entre ellos a Jaime Herrera, Frank Leañez, Juan Pablo Rojas, Ricardo Fuentes, Claudio Troncoso, que supieron brindarme su amistad y valiosa colaboración. A todos ellos muchas gracias.

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ÍNDICE

RESUMEN DE LA TESIS ii

AGRADECIMIENTOS iii

ÍNDICE DE FIGURAS vi

ÍNDICE DE TABLAS vii

1. INTRODUCCIÓN 8 1.1 Objetivos 9 1.2 Alcances 9 1.3 Estructura del trabajo 10

2. LOS MERCADOS ELÉCTRICOS COMPETITIVOS 11 2.1 Organización de los mercados de energía 11 2.2 El negocio en el mercado eléctrico 14 2.3 Problemas en los mercados eléctricos competitivos 15 2.4 Los sistemas hidrotérmicos 17

3. EL MONITOREO DE MERCADOS ELÉCTRICOS 26 3.1 Sistemas de monitoreo de mercado eléctrico: objetivos y funciones 26 3.2 Experiencia internacional sobre monitoreo de mercado eléctrico 29 3.3 El proceso de monitoreo de mercado 36 3.4 Métricas y herramientas que se utilizan 41 3.4.1 Situación de operación del sistema 42 3.4.2 Condiciones de operación del mercado 42 3.4.3 Análisis de estructura de mercado 43 3.4.4 Poder de mercado y desempeño del mercado 47

4. ANÁLISIS DE RIESGO EN GENERACIÓN ELÉCTRICA MEDIA NTE EL USO DE SISTEMAS DE MONITOREO DE MERCADO 53

4.1 Concepto de toma de decisiones y riesgo 53 4.2 Fuentes de riesgo en el negocio de generación eléctrica 57 4.3 Manejo de riesgo y desarrollo de estrategias en el negocio de generación eléctrica 61 4.4 Sistemas de monitoreo en el contexto del análisis de riesgo de empresas generadoras 63

5. PROPUESTA DE SISTEMA DE MONITOREO DE MERCADO EN EL CONTEXTO DE ANÁLISIS DE RIESGO 65

5.1 Diseño general del SMM 65 5.2 Sistema de indicadores 65 5.3 Estructura del SMM desde el punto de vista de su funcionamiento 68

6. VALIDACIÓN DE LA PROPUESTA Y EJEMPLO APLICATIVO 73 6.1 Introducción – Metodología para la validación 73 6.2 Aplicación en el Juego de la Bolsa de Energía (JBE) 73 6.3 Caso de estudio – propuesta de aplicación a la reglamentación chilena 98

7. CONCLUSIONES Y DESARROLLO FUTURO 104 7.1 Conclusiones del trabajo 104 7.2 Desarrollos de trabajos futuros 106

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REFERENCIAS 107

ANEXOS 111

Anexo1: Abreviaturas 112

Anexo 2: Descripción de indicadores existente para el monitoreo de mercado 113

Anexo 3: Descripción de indicadores propuestos para el monitoreo de mercado 116

Anexo 4: Información sobre el Juego de la Bolsa de Energía 121

Anexo 5: Modelo implementado para la validación de la tesis 132

Anexo 6: CD-ROM que contiene los archivos que comprende el sistema 133

implementado para el JBE 133

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ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 2.1 - Modelo de mercado integrado 12

Figura 2.2 – Etapas de resolución de la operación de sistemas hidrotérmicos 19

Figura 3.1 – Proceso de monitoreo de mercado 37

Figura 3.2 – Proceso de recolección de información 38

Figura 3.3 – Relaciones precedentes entre las actividades de monitoreo en escala 39

Figura 4.1 – Modelación de la toma de decisiones 54

Figura 4.2 – Curva rentabilidad vs. Riesgo 58

Figura 5.1 Lógica de operación 69

Figura 6.1 – Costos promedios de producción 77

Figura 6.2 – Participación de los productores en el mercado e indicador HHI–Fase 1 78

Figura 6.3 – Margen de reserva de energía disponible para la fase 1 79

Figura 6.4 – Cálculo del Índice de Lerner 80

Figura 6.5 – Cálculo del Índice de Lerner para la fase 1 81


Figura 6.7 – Participación de los productores en el mercado e indicador HHI–Fase 2 84


Figura 6.9 – RSI de Prod_02 para los registros de la fase 2 85



Figura 6.12 – Cálculo del Índice de Lerner para la fase 2 88

Figura 6.13 – Precios en el mercado spot 89

Figura 6.14 – Unifilar del sistema 90


Figura 6.16 – Influencia de los productores en las distintas zonas 93




Figura 6.20 – Evolución de los precios spot y de nudo en el SIC 99

Figura 6.21 – Evolución de la producción del SIC por tipo de fuente de energía 100

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ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 3.1– Categorización de Técnicas de Detección de Poder de Mercado 41

Tabla 3.2 – Catalogación de indicadores 42

Tabla 6.1 – Costos promedios de producción 77

Tabla 6.2 – Cálculo del Índice de Lerner para la fase 1 81

Tabla 6.3 – Cubrimiento de la demanda 82


Tabla 6.5 – Cálculo del Índice de Lerner para la fase 2 87

Tabla 6.6 – Sobre compra de consumo 88

Tabla 6.7 – Energía disponible por zonas 91


Tabla 6.9 – Flujos de energía horaria en las redes de transmisión (MW) 95

Tabla 6.10 – Cálculo del Índice de Lerner para la zona 3 96

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1. INTRODUCCIÓN Los procesos de reestructuración del sector eléctrico a nivel mundial se iniciaron hace más de dos décadas, trayendo como consecuencia el cambio de paradigma de un sector centralizado hacia la creación de mercados competitivos, con nuevas oportunidades de negocio pero también con alto nivel de incertidumbre sobre su desenvolvimiento [1]. Así, cada país que inició este proceso definió la estructura de su mercado en función de la experiencia de otros países, y de la coyuntura económica y política que imperaba en ellos mismos. Por ejemplo, en el caso de Latinoamérica, países como Perú, Bolivia, Argentina, Panamá, entre otros, tomaron como base la experiencia de Chile para la implementación de sus mercados eléctricos. Sin embargo, la relativa poca experiencia en operación de mercados eléctricos bajo este nuevo entorno, trajo como consecuencia el surgimiento de problemas de ejercicio de poder de mercado así como de seguridad en la operación, generalmente debido a falencias en los diseños empleados o por el comportamiento anticompetitivo que mostraron algunos agentes participantes [2 - 3]. Frente a dicha situación, en algunos mercados se estimó conveniente el implementar sistemas de monitoreo (Market Monitoring Systems), para así evaluar el comportamiento de los agentes y detectar las conductas y/o fallas de diseño, para luego tomar medidas correctivas. Estos sistemas de monitoreo (o procesos de monitoreo), en general, contemplan el análisis de determinadas variables de la operación de los sistemas eléctricos en el corto, mediano o largo plazo, y en función a dicho análisis se toman medidas correctivas si la situación lo ameritara. En la práctica esto contempla la elaboración de indicadores de desempeño que permitan visualizar estas conductas o situaciones, además de contar con el soporte de distintas herramientas o modelos (modelo de agentes o simulación de escenarios, por citar algunos) que ayudan a efectuar dicho análisis. Si bien es cierto que en los últimos años ha surgido un mayor interés en la implementación y mejoramiento de estos procesos, una de las principales dificultades ha sido diseñar estructuras que se adecuen a cada modelo de mercado, en particular en lo que respecta al desarrollo de sistemas de indicadores apropiados y de herramientas que permitan efectuar estos procesos de manera eficiente. En este sentido, se han ido planteando algunas alternativas en función a los casos particulares de mercados y de los nuevos escenarios que se van enfrentando. Este generalmente ha sido el caso de mercados con participación voluntaria, donde se ha podido apreciar un mayor desarrollo en cuanto al planteamiento de sistemas de soporte técnico y regulatorio. No obstante, en muchos mercados se mantiene la tendencia de interpretar a los sistemas de monitoreo de mercado como sistemas que entregan el estado de las variables de la operación técnica (en especial en los de tipo obligatorio) y algunos casos económica, limitando así su potencialidad de poder brindar una mejor comprensión de lo que pudiese estar ocurriendo en el sistema en distintos aspectos.

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De esta manera, se pueden plantear modelos de monitoreo de marcado cuyos resultados puedan ser acoplados a los procesos de toma de decisiones de los agentes participantes de un mercado, como las empresas generadoras, las cuales tendrían la posibilidad de emplearlos para efectuar evaluaciones de riesgo y definir sus distintas estrategias de operación y/o inversión. La proposición de este tipo de aplicaciones sería de interés particular en sistemas hidrotérmicos, los cuales son sensibles a la presencia de diversas incertidumbres.

1.1 Objetivos El objetivo general de este trabajo es proponer sistema de monitoreo de mercado que incorpore aspectos técnicos y económicos de relevancia, que pueda ser incorporado a un proceso de toma de decisiones, y en particular para efectuar análisis de riesgo en el segmento de generación en un sistema eléctrico tipo pool. Los objetivos específicos contemplados son:

• Conocer las formas, modelos y herramientas de monitoreo de mercado existentes a nivel internacional, en particular en lo referido a los indicadores utilizados.

• Hacer una revisión de metodologías de análisis de riesgo desde el punto de vista del sector de generación, en lo que respecta a criterios y reglas de decisión.

• Disponer de un análisis de las características particulares de un sistema hidrotérmico en el contexto de monitoreo de mercado y análisis de riesgo.

• Proponer un sistema de monitoreo de mercado que pueda servir de base para la realización de estudios de análisis de riesgo del sector generación.

• Validar la propuesta mediante la aplicación a la actividad de Juego de la Bolsa de Energía1. Complementar la validación con el planteamiento de aplicación a un caso real.

1.2 Alcances Los alcances que tiene el presente trabajo son:

• La propuesta central está basada en el planteamiento de un sistema de indicadores para un sistema de monitoreo de mercado.

• Se contempla la implementación de un sistema de monitoreo a nivel de propuesta, que no pretende constituirse en una herramienta final, sino lo suficientemente detallada para validar la propuesta.

• En la propuesta no se proponen metodologías ni se desarrollan herramientas para realizar análisis de riesgo, sino este último sirve como marco dentro del cual se elabora la propuesta del sistema de monitoreo, de modo que dicho sistema forme parte de un análisis de riesgo.

1 Actividad realizada en el curso de Mercados Eléctricos Internacionales, dictado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile

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1.3 Estructura del trabajo

El presente trabajo se encuentra conformado por siete capítulos, además de una sección de información anexa. En el segundo capítulo se efectúa una revisión de la operación de los mercados competitivos, con el objetivo de mostrar su funcionamiento y plantear los problemas que se han presentado por su introducción. En la última sección de dicho capítulo se analiza el caso de la operación de los sistemas hidrotérmicos, sus particularidades e implicancias. En el tercer capítulo se hace una revisión sobre el estado del arte de los sistemas de monitoreo, sobre cómo surgieron, cuáles son sus objetivos, cómo se realiza el proceso de monitoreo y los distintos parámetros e indicadores que se emplean. En el cuarto capítulo se presenta una breve revisión sobre el análisis de riesgo, enfocándose en la toma de decisiones en la actividad de generación eléctrica. Al final de este capítulo se plantea la potencialidad de los sistemas de monitoreo para realizar análisis de riesgo. En el quinto capítulo se propone un sistema de indicadores como parte de la estructura de un sistema de monitoreo que sirva para realizar los objetivos planteados por la tesis. Se presenta el diseño bajo el cual ha sido estructurado. En el sexto capítulo se realiza la validación del sistema propuesto en el capítulo anterior, mediante la aplicación a un caso particular (Juego de la Bolsa de Energía) y la propuesta de aplicación a un caso real. En el séptimo capítulo se presentan las conclusiones a las que se llega como consecuencia del estudio realizado y al análisis de los resultados que se obtienen luego del proceso de validación. También se presentan recomendaciones sobre trabajos futuros que podrían seguirse a partir del resultado del presente trabajo.

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2. LOS MERCADOS ELÉCTRICOS COMPETITIVOS La reestructuración del sector eléctrico ha ido apuntando a la formación de nuevos mercados de energía, en los cuales la transacción de ésta se realiza como la de cualquier otro bien, que puede ser negociado entre consumidores y empresas eléctricas, dejando de lado la participación de entidades centralizadas e integradas que se hagan cargo de las tareas de planificación y operación del sector. El establecimiento de estos nuevos mercados se ha dado en forma paulatina en gran parte de los países, cada uno con características particulares en la forma de organización de los agentes participantes. Sin embargo, las funciones realizadas y los objetivos perseguidos, en esencia, son los mismos. Entre los objetivos se encuentra la búsqueda del establecimiento de nuevos esquemas de mercado, basados en principios de libre competencia principalmente, lo que representa mayores oportunidades de negociación tanto para las empresas como para los usuarios.

2.1 Organización de los mercados de energía Las características particulares de los procesos de reestructuración emprendidos por cada país determinaron la forma de organización que adoptarían sus mercados. Si bien estas particularidades son reflejadas en los modelos adoptados, se puede hablar de la existencia de dos tendencias que dejaron atrás al modelo existente de de mercado Integrado Verticalmente. Estos dos modelos, el modelo Pool y el modelo Bilateral, son caracterizados por la manera en que participan los agentes y la forma en que se realiza la coordinación de la operación.

2.1.1 Mercado Integrado Verticalmente En este modelo se integran el desarrollo de las tres principales actividades del sector eléctrico: generación, transmisión y distribución de la energía eléctrica, (ver figura 2.1), todo ello en torno a una misma entidad. Las decisiones de planificación y operación son tomadas en forma centralizada por dicha entidad. La adopción de este modelo por parte de los sistemas eléctricos se da en forma natural desde sus orígenes, ya que éstos surgen como pequeños sistemas de generación de electricidad que además de la producción se encargaban también del suministro. Posteriormente, con su crecimiento e interconexión con otros sistemas se mantuvo la forma de organización, y en varios países dichas entidades pasaron a ser administrados por entidades estatales. En otros países como Estados Unidos, muchas de ellas permanecieron como entidades privadas reguladas, constituyendo los denominados utilities. Generalmente en esta clase de modelos la forma en la que se determinan los precios de la electricidad se realizaba en función a los costos que implicaba operar y mantener las instalaciones

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respectivas, aplicándoseles algún margen que cubriera algunos otros costos, así como posibles inversiones o subsidios, dependiendo todo ello de lo que la regulación vigente les permitiese.

Figura 2.1 - Modelo de mercado integrado verticalmente

Fuente: elaboración propia

En la actualidad, si bien muchos países han reestructurado sus mercados y optado por modelos competitivos, todavía es posible encontrar esta clase de modelos ya sea en países donde no se ha hecho una reforma o en sistemas que por su tamaño o por la existencia de condiciones de monopolio natural se dificultaría (como puede suceder en sistemas aislados o rurales).

2.1.2 Modelo de Mercado Pool En forma general, la coordinación de la operación económica en este modelo se encarga a un organismo denominado Pool, el cual define cómo sería el despacho económico de las unidades en función a la información que recibe sobre oferta y demanda. La operación física del sistema se deja en manos de un operador de red, el cual debe validar la factibilidad del despacho determinado por el Pool. De esta manera, entre el Pool y el operador de red se llega a definir la operación coordinada del sistema. En algunos países ambas funciones se encuentran integradas dentro un mismo organismo, que realiza tanto las funciones de Pool como de operador de red; este es, por ejemplo, el caso de Chile, donde los Centros de Despacho Eléctrico de Carga (CDECs) realizan esas funciones. Dentro de este modelo se pueden distinguir los denominados Pool Obligatoros y los Pool Voluntarios. En los mercados Pool Obligatorios la participación de los agentes es de tipo obligatoria, estando la operación de las unidades de generación subordinada al despacho realizado por el Pool, basado en la casación que se haga entre la oferta y la demanda, la cual se puede realizar en función a costos de operación o de ofertas de suministro. Los generadores son despachados siempre y cuando sus costos o precios ofertados de operación sean inferiores o iguales al precio marginal del sistema, sujeto a las restricciones técnicas de operación.

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En el caso de los Pool Voluntarios la operación de las unidades generadoras es similar al caso anterior, sin embargo, la participación de los agentes en el Pool es de forma voluntaria, dependiendo de si les resulta conveniente o no. Un caso particular de este modelo son las denominadas Bolsas de Energía o Power Exchange. En las bolsas de energía también se determina el precio de equilibrio como producto de la casación de las ofertas de compra y venta que se reciben para una determinada hora. De acuerdo a [4], otros aspectos que caracterizan a una bolsa son: que en ellas se tranzan productos estandarizados, de manera que se facilite el proceso de oferta; existe reserva en el manejo de la información que se recibe, esto dado que dicha información tiene relevancia de tipo estratégico para cada participante; el enfoque central de una bolsa de energía tiene una mayor orientación comercial que la que tiene un pool clásico. Así mismo, en la Bolsa de Energía se hace necesario la coordinación con el operador de la red, el cual debe hacer los ajustes necesarios para asegurar el equilibrio de generación y demanda, así como la confiabilidad técnica de la operación.

2.1.3 Modelo de Mercado Bilateral En este modelo las relaciones comerciales son realizadas directamente entre comprador y vendedor, o mediante un comercializador, poniéndose de acuerdo ambos en el precio y las condiciones de venta. Esta forma de transacción es anterior a la reestructuración de los mercados eléctricos, efectuándose conjuntamente con los modelos verticalmente integrados para la negociación de los suministros con grandes clientes, por ejemplo. Dentro de estas transacciones se pueden distinguir dos tipos principales de contratos bilaterales como tales: los de tipo físico y los de tipo financiero. En el caso de los Contratos Bilaterales Físicos, suministradores y consumidores establecen libremente relaciones de tipo comercial, ya sea en forma directa o a través de un comercializador, esto mediante el intercambio directo de ofertas. Lo que generalmente caracteriza a un modelo basado en contratos bilaterales físicos, de acuerdo a [4], es su relación directa con el despacho de la operación resultante. Mediante el contrato de abastecimiento de energía, el suministrador asegura la inyección en el sistema de la potencia especificada en un plan de operación, y a su vez, los consumidores orientan su consumo a la potencia especificada en el plan de operación. En cambio, en el caso de los Contratos Bilaterales Financieros, desde el punto de vista de la operación del sistema éstos no afectan la decisión en el despacho de las unidades generadoras, dado que tienen un carácter principalmente de intercambio de flujos de dinero más que el de un bien. Es por esto que una de las motivaciones que se tiene a la hora de firmarlos, es la cobertura frente a riesgos, como la volatilidad de los precios (mayor referencia en [1]). Por ejemplo, esta forma de contratar es la que se establece en sistemas cuyo mercado es de tipo Pool Obligatorio, donde el operador de mercado realiza el despacho sin tener en cuenta las obligaciones contractuales de los agentes participantes. En este caso, el compromiso que se establece entre las partes sólo asegura que el vendedor realice todas las gestiones necesarias para que el comprador pueda retirar de la red la cantidad contratada, de acuerdo a las condiciones contractuales establecidas. Notar además que este tipo de contratos no constituye en sí un modelo de mercado, pero se puede encontrar como complemento de otros modelos.

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2.2 El negocio en el mercado eléctrico Si bien la introducción de competencia en el sector eléctrico abrió la posibilidad de transar la electricidad y otros productos asociadas a esta como si se tratara de un commodity2, las características particulares de este producto llamado “electricidad” hacen que su transacción en un mercado sea diferente a la de un commodity tradicional. Así por ejemplo, si bien se puede considerar a la electricidad como un producto homogéneo,3 se debe tener en cuenta que esta homogeneidad estará circunscrita a cada mercado en específico, dependiendo de los requerimientos técnicos que se tengan en cada uno de ellos. Otro aspecto a considerar es que la electricidad no puede ser almacenada como tal en volúmenes importantes para ser comercializada posteriormente, por lo cual su producción y consumo se realizan prácticamente en forma instantánea. Así mismo, se requiere de la existencia de una red de transmisión eficiente para transportar la electricidad desde los centros de generación hasta los puntos de consumo. Esto último es muy importante, ya que la dependencia de un medio de transmisión compartido por todos los agentes hace que las acciones de un agente afecten al resto, por lo que se requiere que la operación técnica sea coordinada. Lo anterior muestra que en un mercado eléctrico existe por un lado limitaciones de tipo operativo, ya que el suministro debe efectuarse bajo condiciones de seguridad y confiabilidad, y por otro limitaciones de tipo integracional con otros mercados eléctricos, ya que a diferencia los commodities tradicionales, la comercialización de la electricidad estará restringida geográficamente al sistema en el que se opera y a la existencia de interconexiones con otros sistemas eléctricos. Por otro lado, entre algunos de los productos que pueden ser transados en un mercado eléctrico se encuentran:

• La Energía Eléctrica • La Potencia Eléctrica • Los Servicios Complementarios • Los Derechos de Transmisión de Electricidad • Los Energéticos Primarios Combustibles. • Los Bonos de Contaminación

De estos productos, es la energía eléctrica a la que se suele hacer mayor referencia cuando se habla de transacciones en un mercado eléctrico. Sin embargo, se debe considerar que para tener una operación eficiente, confiable y segura se requiere que se determine el aprovisionamiento de por lo menos los cuatros productos siguientes del listado anterior.

2 Entiéndase por commodity a un bien primario, tangible y que cumple determinados estándares, el cual es transado entre una gran cantidad de compradores y vendedores. Ejemplos de commoditties son: granos, metales, productos energéticos (petróleo, carbón, etc.) y suaves (café, algodón, etc.) < www.cboe.com/International/Spanish/Resources/Glossary.aspx>, <www.bcrp.gob.pe/bcr/dmdocuments/Publications/Seminarios/Conf_0603/Conf_0603_Bendezu_Gallardo_Vasquez_combustibles-.pdf>, entre otros. 3 Esto en el sentido que la electricidad para ser vendida dentro de un mercado debe cumplir determinadas condiciones técnicas, de acuerdo a los requerimientos del sistema eléctrico => estandarizado.

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Por último, la transacción como tal de la energía eléctrica puede realizarse de distintas maneras, según sea el modelo del mercado en que se opere, dentro de los cuales se distingue los siguientes tipos de mercado en los que una empresa generadora podría transar:

• Mercado spot4: Mercado diario, mercado intradiario, de tiempo real o de balance, etc. • Mercado de contratos forward o de largo plazo: mercados OTC5, bolsas de contratos, etc.

2.3 Problemas en los mercados eléctricos competitivos

Con la introducción de la competencia en la industria eléctrica, y en el contexto de los modelos descritos anteriormente, en muchos mercados se logró una mayor eficiencia tanto en la operación como en la expansión de los sistemas, ya que las inversiones comenzaron a hacerse en forma más eficiente. Sin embargo, esto no ocurrió en todos los casos, presentándose problemas con la eficiencia económica y con la seguridad de operación [2 - 3]. Por ejemplo, en lo concerniente a las ineficiencias económicas, una de ellas se manifiesta a través de grandes subidas de los precios de casación en los mercados spot. Si bien es cierto que algunas de las características propias de los mercados eléctricos son responsables de la gran volatilidad de los precios spot (variabilidad de la demanda, variedad de costos de operación de las unidades generadoras como producto de las diferentes de tecnologías disponibles, restricciones técnicas en la operación, etc.), no obstante existen otros factores asociados a otra clase de circunstancias que pueden originar ineficiencias en el mercado. Con respecto a estos factores, en [5] por ejemplo se citan como causas principales de estas subidas de precios las siguientes:

• Problemas en las reglas del mercado, como la existencia de vacíos en ellas, muchos de ellos ocasionados por la falta de experiencia en la operación de los nuevos esquemas de mercado.

• Existencia de costos que deben recuperarse, como es el caso de las plantas participantes en un mercado tipo pool que sólo operan para cubrir la demanda de punta. En este caso, al sólo operar pocas horas al año, tratan de recuperar sus costos de inversión ofreciendo en dichas horas a precios altos, por encima de sus costos de operación, que en sí ya son altos.

• Problemas de congestión en las líneas de transmisión, provocando la formación de algunas islas en el sistema (load pockets), donde el generador que quede disponible para cubrir la demanda en dichas islas puede ofertar a precios altos.

• No adecuación entre oferta y demanda (visto en un horizonte de largo plazo). El crecimiento subestimado de la demanda o la falta de incentivo en inversión, puede ser una razón de tener un margen de reserva ajustado y por lo tanto precios altos.

• Ejercicio de Poder de Mercado.

4 Formalmente, un Mercado Spot se define como aquel en que la entrega del bien y el pago se realizan en forma inmediata <http://es.mimi.hu/economia/mercado_spot.html>; no obstante, en sistemas eléctricos se suele hacer referencia a un mercado de corto plazo, que en esquemas tipo pool es manejado por el operador de mercado. 5 Over the Counter – mercados paralelos a las bolsas organizadas en los que se efectúan transacciones comerciales y/o financieras no estandarizadas, sino que generalmente a la medida de las contra partes. <http://es.mimi.hu/economia/over_the_counter.html>

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• Factores inciertos, como mal tiempo, accidentes, fallas, catástrofes naturales, etc. De todas estas causas, resulta de interés analizar un poco más a fondo lo referido al ejercicio de poder de mercado, ya que éste puede llegar a representar una acción intencional de afectar la eficiencia del desempeño de un mercado, que a su vez, de cierto modo involucra a varias de las otras causas mencionadas.

2.3.1 Poder de Mercado Típicamente se define poder de mercado como la habilidad que se tiene de alterar los precios del mercado de su nivel competitivo para obtener beneficios propios [6]. No obstante, en un mercado eléctrico, la definición puede contener algunas otras implicancias sobre las cuales no exista mucho acuerdo. En [7] se mencionan algunas de ellas, las que son explicitadas a continuación. En primer lugar se encuentra lo relacionado con el beneficio que se obtiene como producto del ejercicio de poder de mercado. Al analizar el comportamiento de un agente se asume que éste actúa en forma racional, por lo tanto sus actos apuntarán a la maximización de sus beneficios. De esta manera se asume que dicho ejercicio debe conllevar a que el agente obtenga beneficios. Sin embargo, para determinar si una empresa obtiene o no beneficios se necesitaría conocer su portafolio completo. Otro aspecto es la intencionalidad o no del ejercicio de poder de mercado. Se debe analizar si los actos que se realizan tienen la intención o no de ejercer una posición dominante para obtener mayores beneficios. Esto por ejemplo se puede observar en los casos en que no se oferta unidades generadoras de bajo costo, aduciendo problemas de fallas en dichas unidades, lo que llevaría a operar con unidades más costosas, elevando así los precios del mercado. Dependiendo de si la indisponibilidad es efectiva o no, existiría una intencionalidad de elevar artificialmente los precios. En [7] también se menciona lo relacionado con la duración de dicho ejercicio. En el caso del mercado del Reino Unido, se intentó introducir la idea de duración y magnitud del ejercicio de poder mercado, de tal modo que se daban indicaciones sobre qué magnitud y por cuánto tiempo se ejercía dicha magnitud para calificarlo como ejercicio de poder de mercado. Esto se trató de introducir dentro del MALC (Market Abuse Licence Condition), sin embargo, no prosperó. Otro aspecto está referido con los efectos que produce el ejercicio de poder de mercado. Generalmente se relaciona ejercicio de poder de mercado con precios altos. Sin embargo, si se asume que la empresa está maximizando sus beneficios, podría ocurrir que la acción de la empresa apuntara a bajar los precios como una acción predatoria, que conlleve a que sus competidores salgan del mercado por reducción de sus beneficios, o también puede ser que se tengan muchos contratos por cubrir, por lo cual se desea tener precios bajos en el spot para comprar a este nivel de precios y así cumplir con sus contratos. Así también, la ocurrencia de precios bajos podría representar la acción dominante de algún cliente importante Otra implicancia es la que tiene que ver con el ámbito de ejercicio, es decir, si éste se produce a nivel de todo el mercado o a nivel zonal, como consecuencia de la disposición geográfica del sistema, o por problemas de restricciones en la red de transmisión que se producen en distintas zonas del sistema.

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Así mismo, dentro del ámbito de ejercicio, se debe considerar si se trata de un ejercicio horizontal o vertical, lo que está ligado con la forma en que se encuentra distribuido el desarrollo de la actividad eléctrica. El primer caso se relaciona con la existencia de una concentración horizontal de la propiedad o control de las instalaciones y/o recursos, de manera que pueda afectar los precios. Así, algunos economistas afirman que si se supera un 40% de concentración horizontal existe control del mercado. En el segundo caso se está hablando de una integración de las distintas actividades en forma vertical, es decir un encadenamiento de las actividades en sus distintas etapas, cuyo impacto puede ser el mantener cautivo a un cliente o impedir que otros competidores puedan ingresar al mercado dentro de algunas de las actividades. Por último, está lo relativo al potencial que se tiene de ejercicio de poder de mercado, frente al ejercicio efectivo de dicho poder. En general existen métricas simplificadas que permiten estimar el potencial que tendría un agente de ejercer poder de mercado (las que son vistas en 3.4) en función a la concentración, mientras que para la determinación de un ejercicio real se requiere de técnicas algo más sofisticadas que intenten establecerlo. A esto se le suma la decisión que debe tomar el regulador de mercado frente a la presencia potencial y/o efectiva del ejercicio de poder de mercado. Así, en el caso de un potencial ejercicio, la acción más recurrida es la de cambiar las reglas o imponer restricciones para evitar que se ejercite, mientras que en el caso de ejercicio efectivo, las acciones apuntan a la aplicación de sanciones. Es aquí donde encaja la discusión de si se debe eliminar toda posibilidad de ejercicio de poder de mercado o si es tolerable en cierta magnitud, y cuál sería dicha magnitud, ya que dicha tarea puede involucrar costos no deseados. Para algunos autores es necesario que exista un cierto grado de potencial para ejercer de poder de mercado, de modo que esto permita a los inversores recuperar su inversión, mientras que para otros las fluctuaciones de los precios spot son suficientes para la recuperación de la inversión y de los costos fijos. Sin embargo, este último razonamiento no considera que en la operación de sistemas eléctricos sea necesario contar con reserva de capacidad instalada por razones de seguridad y confiabilidad en la operación.

2.4 Los sistemas hidrotérmicos

La denominación de sistema hidrotérmico se suele aplicar a sistemas que cuentan con una fuerte componente de generación que utiliza energía hidráulica para producir electricidad; el resto lo puede constituir energía térmica, eólica, mareomotriz, etc. Pero en rigor cuando se habla de sistemas hidrotérmicos y sus particularidades se hace alusión a los sistemas que tienen una importante componente de centrales con capacidad de embalsar agua.

2.4.1 Características generales de los sistemas hidrotérmicos Algunas de las características más resaltantes de los sistemas hidrotérmicos son listadas a continuación:

• La capacidad que se tiene de almacenar grandes volúmenes de energía hidráulica en embalses naturales o artificiales, cuyo vaciado es controlado según los requerimientos de producción que se tenga, mientras que su llenado depende de los ciclos hidrológicos que se presenten. Esta característica puede ser vista como una excepción a la afirmación que la electricidad no puede almacenada [8], como fuese mencionado en la sección 2.2; no

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obstante, la complejidad en la operación de sistemas eléctricos no permite que se llegue a tener el grado de libertad de su disposición con fines de comercialización, como ocurre en el caso de los commodities tradicionales.

• A pesar de que el agua siga un determinado ciclo hidrológico estacional, el desarrollo de

dicho ciclo tiene un fuerte componente estocástico, siendo difícil predecir el comportamiento futuro. De esta manera, no existe la certeza de cuándo y por cuánto tiempo se va a poder disponer de dicha agua6.

• Dado que la cantidad de agua almacenada está relacionada con la cantidad de energía

eléctrica que se puede producir, el problema de las unidades generadoras hidráulicas, generalmente, no es la capacidad o potencia de las plantas generadoras, como en el caso de las térmicas (donde tradicionalmente se asumía que siempre se disponía de combustible), sino de cuánta energía se puede producir.

• La disponibilidad del agua que se embalsa es “gratuita“7, por lo cual el costo variable de

operación de estas unidades es cercano a cero, pero dicha disponibilidad es incierta. Como consecuencia, a la energía hidráulica que puede ser almacenada en embalses se le asigna un valor denominado “valor del agua”, que representa el costo de oportunidad por su uso. Este valor corresponde al costo esperado de tener que generar con energía térmica en el futuro. De esta manera, a diferencia de las plantas térmicas que tienen un costo directo de operación, la operación de centrales hidroeléctricas tiene un valor indirecto de operación.

• Como consecuencia de las características anteriores, el problema de la operación de

sistemas hidrotérmicos no puede ser resuelto considerando etapas independientes, ya que la decisión que se toma para una etapa afecta la del resto (acoplamiento en el tiempo)8.

• En el caso de centrales hidroeléctricas pertenecientes a una misma cuenca hidrográfica,

existe dependencia entre unidades que se encuentran en serie hidráulica, por lo cuál la operación de una afecta la producción de otras.

• Con respecto a la construcción de las centrales hidroeléctricas de embalse, en primer lugar

se tiene que los costos de inversión suelen ser muy altos en comparación a los de las centrales térmicas o los de las centrales de pasada, ya que se requiere efectuar mayor cantidad de obras civiles. Lo anterior es importante de recalcar porque ello significa periodos largos para la entrada en operación de nuevas centrales, no sólo por el tiempo que toma la construcción, si no también porque se requiere mayor tiempo en la obtención de financiamiento de la obra. Por otro lado se tiene que los proyectos hidroeléctricos en general están circunscritos al lugar geográfico donde se encuentra el recurso, lo que implica que dependiendo de dicha distribución geográfica la topología de la red transmisión se verá influenciada.

6 Esto es relativo, dependiendo del tamaño del embalse y el periodo de regulación del mismo. 7 Gratuita en el sentido que se obtiene por efectos de fenómenos naturales como las lluvias, descontándose los costos fijos por la construcción de las presas u otra infraestructura requerida, además de los pagos que se realicen de cánones por el uso del agua, etc. 8 Para mayor detalle revisar [9].

19

De lo anterior se puede apreciar que la variable relevante de estos sistemas es la disponibilidad de agua (las hidrologías), cuyas principales características son la aleatoriedad y el no tener control sobre ella, y desde el punto de vista de la operación, el problema que se presenta es cómo hacer uso de ella considerando estas últimas características.

2.4.2 Operación de sistemas hidrotémicos En un sistema hidrotérmico, en general, la resolución del problema de operación se realiza en varias etapas, cada una en forma secuencial, debido a que la solución de una de ellas sirve como información de entrada para la siguiente, como se describe en la figura 2.4.

Figura 2.2 – Etapas de resolución de la operación de sistemas hidrotérmicos

DESPACHO ECONÓMICO

COORDINACIÓN HIDROTÉRMICA

(Largo, mediano y corto plazo)

PREDESPACHO DE UNIDADES

GENERADORAS


a) Coordinación Hidrotérmica.- La decisión que se toma en esta etapa es cómo utilizar la

energía hidráulica disponible en los embalses de manera que se minimice el costo de operación para todo el periodo de estudio.

El horizonte de tiempo a considerar dependerá de la capacidad de regulación que tengan los embalses involucrados, correspondiendo a problemas de largo, mediano o corto plazo. Esto trae como consecuencia que la resolución se haga con distintos grados de discretización, esto es, resolver el problema en etapas que pueden ser anuales, mensuales, semanales, etc. A medida que cada intervalo sea menor, la información que se utiliza será más precisa. De esta manera, en la resolución de problemas de largo plazo se utilizan representaciones simplificadas de la oferta y de la demanda del sistema, mientras que para problemas de mediano plazo se empieza a utilizar información adicional como planes de mantenimiento, mientras que en el caso del corto plazo se introducen restricciones específicas en la operación.

Para cada etapa el problema a resolver es definir una estrategia operativa óptima del sistema, para lo cual se plantea el problema de la siguiente manera [9]:

+⋅= ∑=

G

t

N

jjtj

gt FCFEgcMinz

1,

(2.1)

Sujeto a las restricciones de: � Balance hídrico � Límites de almacenamiento y turbinamiento � Límites en la generación térmica � Suministro de la demanda

20

Donde:

∑=

⋅GN

jjtj gc

1, : es la sumatoria de los costos inmediatos de operación de las

unidades térmicas, dado por los costos jtj gc ,⋅ en la etapa t.

FCFE: es la función de costo futuro esperado, que depende de los

volúmenes almacenados en los embalses al final de la etapa t, y del vector de caudales naturales afluentes a los embalses en la etapa t9 .

tz : es la función objetivo del problema.

Restricción de balance hídrico: restricción que relaciona el volumen de

almacenamiento con los volúmenes de entrada y salida del embalse para cada etapa, esto es, considera los volúmenes de agua vertida, turbinada, afluente de caudales naturales o de unidades generadoras aguas arriba, filtraciones, etc.

Límites de almacenamiento y turbinamiento: considera las capacidades máximas

de almacenaje que tienen los embalses así como los volúmenes mínimos que deben ser mantenidos. Además, se considera la capacidad máxima que tienen las turbinas de las unidades generadoras (caudal máximo de agua que puede circular por ellas).

Límite de generación térmica: es la generación máxima y mínima que puede

efectuar cada central térmica.

Suministro de la demanda: es el cubrimiento de la demanda en la etapa t que debe efectuarse utilizando generación térmica e hidráulica, que se

encuentra expresado por

=+⋅ ∑∑

==

GH N

jttj

N

itii Dgq

1,

1,ρ .

b) Predespacho de las unidades [10].- El problema de predespacho de las unidades

térmicas (o unit commitment), consiste en definir qué unidades deben entrar en funcionamiento en cada etapa (en este caso por horas), de manera que se minimice el costo de hacerlo, es decir, de mantenerlas en funcionamiento o no. En el planteamiento de este problema sólo se considera el cubrimiento de la demanda que no puede ser suplida por la generación hidráulica que previamente ha sido determinada como resultado de la coordinación hidrotérmica, además de tenerse en cuenta algunas restricciones operativas. Entre las restricciones que deben ser consideradas se encuentran: tiempo mínimo de puesta en marcha y salida de operación de las unidades térmicas, reserva rotante que debe mantenerse para la operación, restricciones de disponibilidad de combustible, operación de unidades que por motivos de confiabilidad o seguridad de la operación

9 Para mayor referencia sobre el cálculo de la FCFE revisar [9]

21

(como el mantenimiento del nivel de tensión en una zona) son calificadas como necesarias en la operación (Must Run Units - MRU, en inglés), entre otras. Para la resolución de este problema existen distintas metodologías que pueden ser aplicadas, tales como la utilización de listas de prioridad, programación dinámica, relajación lagrangiana, entre otras.

c) Despacho económico [10].- el problema de despacho económico de carga consiste en

determinar cuánta potencia deben entregar las unidades generadoras térmicas, de manera que se cubra la demanda de cada etapa (una hora, por lo general) a mínimo costo de operación. Las unidades térmicas a considerar en el despacho económico son las que resultan convocadas en el problema de predespacho.

En forma general, el problema de despacho económico para la etapa t se plantea de la siguiente manera:

= ∑=

G

T

N

jjTj

pt PFMiny

1

)(

(2.2)

Sujeto a:

jTjTjT

N

jttHtjT

PPP

pérdidasGDPG

≤≤

+−=∑=1

Donde: ty : costo de operación para el periodo t.

jTP : potencia entregada por la unidad térmica j.

)( jTj PF : función de costo de combustible de la unidad térmica j.

Dt : demanda total del sistema para la etapa t. tHG : generación hidráulica para la etapa t.

pérdidast : pérdidas totales estimadas para la etapa t.

jTjT PP , : potencias mínima y máxima, respectivamente, que puede entregar la

unidad j.

2.4.3 Los sistemas hidrotérmicos y el poder de mercado En general, las características que presenta la operación de sistemas eléctricos y en particular en la operación de sistemas hidrotérmicos (sección 2.4.1), la hacen vulnerable al comportamiento estratégico de algún agente participante e incluso al ejercicio de poder de mercado. A estas

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características se le suman diversas condiciones asociadas al modelo de operación del mercado, a los recursos con los que se cuenta10, e inclusive al mismo entorno externo que lo envuelve. Seguidamente se describen algunas situaciones en las cuales se puede ejercer poder de mercado, considerando que estas situaciones no sólo se refieren a las centrales de embalse únicamente, sino al sistema en su conjunto:

a) La capacidad que tienen las centrales de embalse de poder almacenar agua y decidir cuándo se usa dicha agua para generar.- Las centrales que tienen embalases o reservorios capaces de almacenar agua tienen la posibilidad de desplazar su uso en el tiempo según su conveniencia. En [8] se plantea que aún en entornos regulados esta capacidad representa una gran ventaja para un agente, debido a que la capacidad que se tiene de concentrar generación hidráulica en horas de alta demanda permite recortar las “puntas” de dicha curva, con lo cual se reduce la necesidad de inversión en unidades de otra tecnología para cubrir dicha demanda. Así también, el relativo alto nivel de flexibilidad operativa provisto por las unidades hidráulicas también permite que se pueda seguir en forma económica las fluctuaciones de la demanda en tiempo real y rápidamente responder a cambios inesperados en la generación o en el consumo (esto puede proveerle cierta ventaja en otros mercados como en el de servicios complementarios). De esta manera, un productor con este tipo de plantas puede decidir su estrategia, desplazando el uso del agua según sea su conveniencia. Así, en el caso de un mercado con pool voluntario se podría manejar las decisiones de presentación oferta de manera que los precios sean mayores, mientras que en el caso de mercados de pool obligatorio basado en ofertas de precios, podrían ofertar efectivamente su producción, pero al precio que deseen. En el caso de pool obligatorios basado en costos de operación, el manejo se puede realizar mediante el manejo de la información que se entrega de los volúmenes reales almacenados (manejo de cotas).

b) La definición de los planes de mantenimiento.- Por lo general los planes de

mantenimiento contemplan la puesta en mantenimiento de las unidades, valga la redundancia, en forma estacional, en función a la tecnología empleada, pero teniéndose cuidado de no afectar el cubrimiento de la demanda.

Lo anterior tiene repercusión favorable en la operación del sistema, así como en el precio que se establece en el mercado, dado que se dispone de capacidad térmica cuando más se necesita. En este sentido, la alteración imprevisible de los planes de mantenimiento (sobre todo en época de estiaje) puede producir que los precios del mercado suban.

c) Manejo de precios y de disponibilidad de combustibles.- De las ecuaciones vistas en la

sección 2.4.2 se puede apreciar la influencia directa que tienen los precios de los combustibles en la definición del programa de operación y en los precios del mercado, independientemente del tipo de mercado en el que se opere.

10 En [11] por ejemplo se presenta un análisis sobre cómo la dotación con la que se cuenta de determinados recursos para producir electricidad y el tamaño de los sistemas eléctricos han influenciado las reformas de sus respectivos sectores, mostrando las tendencias observadas en distintos países latinoamericanos.

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En este sentido, los productores podrían tener incentivos para manejar esta situación a su favor, independiente de si en el mercado existe alguna medida que intente controlar los precios ofertados de energía. Así por ejemplo, en [12] se relata la situación presentada en California en diciembre del año 2000, en la cual se establecieron precios máximos de oferta (price caps), con la intención de controlar el abuso de poder de mercado, pero con la posibilidad de poder ser alterados si se presentaba comprobantes de la compra de combustible (gas) en los que se mostrara que los precios de compra eran mayores que los precios máximos fijados. De esta manera, algunos productores concordaron con sus proveedores de combustible en alterar los montos presentados en las facturas, de modo que se pudiese justificar ofertas por encima de los precios máximos permitidos. Más aún, en el caso de empresas que tienen integrada la parte de producción del energético primario como el gas natural, a la producción de energía eléctrica, resulta complicado definir cuál es el precio real, y cuál es el precio de venta del combustible.

d) Atraso o adelanto de obras de generación.- Las inversiones en ejecución de nuevos

proyectos o ampliaciones son efectuadas en función a cómo se perciben las expectativas futuras, de manera tal que pueden ser adelantadas o retrasadas, según los incentivos que se tengan.

El efecto que tenga el manejo de la fecha de entrada en operación de estos proyectos dependerá de cómo se modifique la curva oferta del sistema, y por lo tanto, de los nuevos precios que se establecerían en el mercado. Esto más aún, en situaciones en las que se requiere con cierta urgencia su ingreso la operación.

e) Problemas de restricción o congestión en la red de transmisión.- La operación que

asegure un acceso abierto a la red de transmisión es necesaria para un adecuado funcionamiento del mercado. Cuando se producen congestiones en la red, el sistema puede llegar a separarse en zonas (tanto en forma física como económica), donde en algunas de ellas se limite el acceso de productores más eficientes para satisfacer la demanda existente. De esta forma, podría otorgárseles la posibilidad de ejercer poder de mercado a los productores que queden dentro de dichas zonas para cubrir la demanda. Si bien es cierto que el problema de la congestión en las redes no es exclusivo de los sistemas hidrotérmicos, es posible que en escenarios con mucha afluencia de agua o de escasez de la misma la topología de la red se vea modificada, dependiendo de cómo dichas situaciones afecte la operación de las plantas hidroeléctricas, lo que pudiese derivar en la ocurrencia de problemas de congestión.

f) La gran brecha existente entre los costos variables de operación de las distintas

tecnologías.- Generalmente en mercados que operan como un Pool voluntario, los productores que poseen unidades de bajo y alto costo operativo podrían verse tentados a no presentar ofertas por las primeras unidades a fin de subir los precios del mercado, o en su defecto, a ofertar a precios muy por encima de sus costos de operación real, cercanos a los de las unidades con otras tecnologías que generalmente determinan el precio del mercado. En [13] se describe esta última situación como la existencia de una colusión

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implícita entre los actores, donde todos ellos se ven beneficiados de mantener un precio alto en el mercado.

g) La concentración en la propiedad de los recursos hídricos.- Los bajos costos de

operación de las centrales hidroeléctricas las hacen pasibles de obtener buenos márgenes de ganancia por su operación frente a otras tecnologías, ello en la medida que las condiciones hidrológicas y operativas del sistema lo permitan. No sólo eso, sino que las decisiones que se tomen en torno de su operación pueden tener influencia directa en la operación del resto de centrales o en el costo de operación del mercado, y por lo tanto en los precios que se establezcan en este11. En ese sentido, la concentración de la propiedad puede contribuir a un deterioro de la operación del mercado (ello desde el punto de vista de la competencia). Este efecto se manifestará en mayor o medida dependiendo del porcentaje que llegue a representar para el mercado la participación hidroeléctrica, de la existencia de otras tecnologías de bajos costos que realmente compitan con las primeras y de cómo se regula en el mercado la participación de los agentes.

h) Las barreras de entrada y salida en el negocio de generación.- Una de las principales

barreras de entrada está relacionada con los costos de entrada en que se incurre (generalmente los económicos y los financieros), como las inversiones que se tienen que realizar en estudios, construcción y/o conexión al sistema, los cuales pueden llegar a ser manejables dependiendo de cada caso. Otra barrera puede estar dada por la no existencia de redes de transmisión adecuadas que permitan su conexión al sistema, o la penetración en zonas que se encuentran relativamente aisladas del sistema. Otras están relacionadas con la no existencia de reglas claras sobre el funcionamiento del mercado, o de políticas claras que brinden ciertas seguridades de estabilidad a las inversiones que se van a realizar. Así también, existen mercados en los que ya existe una captura importante de los clientes que podrían resultar atractivos a los inversionistas, lo que desalienta la entrada de nuevos actores. Por el otro lado, no siempre resulta fácil retirarse del mercado a distintos factores, como por ejemplo la no recuperación total de los costos hundidos en que se han incurrido (como en el caso de centrales hidroeléctricas de altos costos de inversión).

Cabe indicar que la existencia de estas u otras barreras, más allá de no incentivar la desconcentración del mercado, su efecto más perjudicial puede estar por el lado de no incentivar de la competencia, que en sí es lo que realmente afecta negativamente el funcionamiento del mercado12.

Herramientas para la mitigación de poder de mercado.- Generalmente se plantean tres medidas o métodos para mitigar el ejercicio de poder de mercado ([7], [6], [14] y [15]):

- Promoción de la desconcentración del mercado. - Aplicación de precios máximos de oferta (price caps) - Impulso a la firma de contratos forward de largo plazo.

11 Como ocurre en el caso de centrales de embalse o en el de centrales pertenecientes a una misma cuenca y cuya operación pueda encontrarse encadenada. 12 Se hace esta distinción entre desconcentración y competencia teniendo en cuenta el concepto de mercados de contienda: mercados en los que incluso teniendo una única empresa o sólo unas pocas, la no existencia de costos de entrada o salida hace que las existentes se comporten como en competencia perfecta (con precios que sólo cubran los costos promedios) ante la potencial entrada de otros actores que pudiesen participar de manera más eficiente.

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El primer punto está asociado con los principios de la competencia perfecta, donde se entiende que en la medida que exista un mayor número de actores participantes, donde ninguno tenga una gran participación en el mercado, no existirán las condiciones para que se pueda ejercer una posición dominante sobre los consumidores. Sin embargo, desde un punto de vista teórico o extremo, algunos afirman que este requisito no sería necesario en la medida que aún existiendo inclusive un monopolio, pero que existan las condiciones para que cualquier nuevo actor pueda entrar a participar en el mercado sin complicaciones, los actores que participen tenderán a comportarse de manera eficiente para evitar que ello ocurra. Esta acción de promover la desconcentración del mercado, es una de las que usualmente tratan aplicar los reguladores en la mayoría de los mercados. El segundo punto implica el empleo de una medida de intervención directa en el funcionamiento del mercado, que se aplica a la forma en que se manifiesta el ejercicio de poder de mercado: la existencia de precios altos. Con este tipo de medidas se intenta evitar que en un mercado los actores que tengan una posición dominante, o varios agentes que actúen de manera coludida, intenten subir de manera artificial los precios del mercado. Cabe indicar que esta clase de medidas se aplica generalmente en mercados spot, principalmente de energía. Sin embargo, una de las principales complicaciones en su efectividad radica en si el valor definido como techo permite recuperar los costos fijos de las unidades generadoras. El tercer punto dice relación con una medida en la que se promueve la firma de contratos de suministro de largo plazo, con lo que se pretende disminuir las especulaciones en las transacciones de mercados de corto plazo. Así también, como ya fuese mencionado anteriormente, esta clase de compromisos puede ayudar en el incremento de la inversión en nueva infraestructura, y en dar cierta seguridad en el suministro, reduciendo la incertidumbre futura sobre el abastecimiento. De estas tres medidas la última es la que cuenta con el mayor consenso por parte de distintos autores ([14], [7], [4], etc.), teniéndose en cuenta que en el caso de sistemas hidrotérmicos la evaluación de estos contratos debe realizarse considerando el acoplamiento en el tiempo que existe en la operación ([14 - 15).

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3. EL MONITOREO DE MERCADOS ELÉCTRICOS

La relativa poca experiencia en la operación de mercados eléctricos bajo un entorno de competencia produjo distintos problemas en ellos. Muchos pensaron que la introducción de esquemas basados en las leyes del mercado, por sí misma, era suficiente para asegurar la competencia. Sin embargo, con el transcurrir de los años, diversos problemas como el ejercicio de poder de mercado u otros que afectaron la seguridad en la operación comenzaron a hacerse evidentes. Estos problemas generalmente se debieron a falencias en el diseño de los mercados o por el comportamiento anticompetitivo que comenzaron a mostrar algunos agentes participantes, como puede deducirse de la experiencia que se presentan en trabajos como [7], [3], [16 - 18], entre otros. Por ejemplo, en el Reino Unido se tuvo que re-reformar el modelo Pool convencional con el que se operaba bajo las reglas establecidas por el PSA (Pooling and Settlement Agreement), y definir nuevas reglas de operación dadas por el NETA (New Electricity Trading Agreement). Por otro lado, se tiene el caso de la Crisis de California, que en el año 2001 produjo, entre otros efectos, racionamiento del suministro eléctrico y la quiebra de algunas empresas importantes del sector [16]. Durante el desarrollo de la crisis de California, así mismo, surgieron algunos cuestionamientos a si la reestructuración era conveniente para un sector como el eléctrico [5]. Sin embargo, frente a dichos cuestionamientos, en ningún caso se decidió volver atrás en el proceso de reestructuración, sino que se buscó remediar los problemas que se presentaron a través de reformas o cambios de reglas. Más aún, en algunos mercados se estimó conveniente mejorar los sistemas de regulación existentes o implementar sistemas más especializados que ayudasen a las entidades reguladoras a supervisar el desempeño del mercado.

3.1 Sistemas de monitoreo de mercado eléctrico: objetivos y funciones

Los denominados Sistemas de Monitoreo de Mercado (SMM, en adelante) surgen con el objetivo de supervisar el comportamiento de los agentes y detectar conductas anticompetitivas o fallas en el diseño del mercado que incentiven estas conductas, las cuales pudiesen estar llevando a un desempeño ineficiente del mercado y/o afectando negativamente la operación técnica y económica, todo esto para luego proponer medidas correctivas a dichas falencias. En muchos casos estas tareas de vigilancia ya eran realizadas por el mismo mercado o por entidades reguladoras, sin embargo, no siempre existía claridad sobre sus funciones y atribuciones. Por esto se vio la necesidad de formar sistemas de monitoreo como tales, con funciones y responsabilidades definidas, que se coordinen con el resto de los participantes del mercado y entidades reguladoras, de manera que la tarea se realice en forma más efectiva.

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En esencia, la implementación de SMMs tiene como objetivo detectar problemas que pudiesen producir ineficiencias13 en el mercado, como la falta de competencia (uno de los casos más evaluados), perturbaciones de las condiciones de operación del mercado y últimamente el uso de energéticos primarios para la producción de electricidad. Muchos de estos problemas surgen como consecuencia de la naturaleza de la electricidad (descrita en el punto 2.2) De esta manera, cada mercado que ha implementado uno de estos sistemas ha definido funciones específicas de acuerdo a su estructura, pero en general se puede hablar de hasta tres funciones principales que se realizan:

a) Identificar fallas en el diseño del mercado (reglas o estructura en sí) que pudiesen ocasionar distorsiones en los resultados del mercado, conductas ineficientes, comportamientos estratégicos, etc. → monitoreo de operaciones del mercado.

b) Identificar problemas de ejercicio de poder mercado → monitoreo de poder de mercado.

c) Remediar los problemas anteriores, o alternativamente proponer medidas correctivas.

A continuación se describe cada una.

a) Monitoreo de Operaciones de Mercado.- De acuerdo a [19], muchas de las acciones que el operador del mercado debe realizar para mantener la confiabilidad del sistema pueden tener efectos substanciales en los precios del mercado, elevando los costos. Esto se puede apreciar, por ejemplo, en algunos mercados donde existen las unidades generadores a las que se les otorga el calificativo de “debe operar” (Must Run Units – MRU o Reliability Must Run – RMR), y cuyos operadores tratan de obtener ventaja de dicha situación ofertando su operación a precios muy elevados. Otro caso es el de las inversiones en nuevas instalaciones o mejoramiento de las que ya operan, donde la normativa existente no permite que se den las señales necesarias para realizar dichas inversiones y se ponga en riesgo la seguridad de suministro. De esta manera, de acuerdo a [19], se pueden identificar fallas en el diseño de mercado en tres áreas principales:

• Resultados distorsionados de mercado.- Existen procedimientos o reglas que pudiesen estar llevando a obtener resultados ineficientes, aún cuando los participantes actúen en forma competitiva.

• Conducta ineficiente.- Las reglas del mercado podrían estar imponiendo en forma involuntaria costos o riesgos a los participantes, lo cual podría incentivarlos a alejarse del comportamiento competitivo.

• Conducta estratégica.- Fallas en las reglas del mercado podrían crear oportunidades para los participantes de obtener mayores beneficios, apartándose de conductas competitivas.

13 En un sentido más amplio, por ejemplo en [3] se menciona que el propósito de la supervisión de mercado es “detectar cosas que no están funcionando”.

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b) Monitoreo de Poder de Mercado.- Como se vio en la sección 2.3.1, el concepto de poder de mercado engloba distintos aspectos que no son válidos para todos los mercados, sino que son dependientes de sus estructuras. En este sentido, no siempre es fácil detectar cómo uno o un conjunto de agentes lo está ejerciendo. Sin embargo, de acuerdo a distintos autores, para un mercado como el eléctrico la principal manera está asociada al concepto de “retención” (o withholding), la cual puede ser física o económica [19].

Retención Física.- Está relacionada con la reducción deliberada de la cantidad ofertada a producir, a pesar que dicha cantidad podría ser vendida aún a precios por encima del costo marginal. Esto no sólo puede acarrear problemas de precios altos, sino también de confiabilidad. La retención puede realizarse a través de la declaración de salida forzada por mantenimiento, aduciendo la disminución de la capacidad disponible por distintos motivos o no presentando oferta.

Retención Económica.- Está relacionada con ofertar a precios substancialmente mayores que los competitivos. Notar que aquí lo que se busca es que unidades inframarginales no operen (retengan el energético primario que utilizan para producir), para que operen otras unidades más costosas. Sin embargo, podría ocurrir que aún en este caso sean convocadas a operar, con lo que el precio de casación de todos modos aumentará, aunque esto ya no sería propiamente retención, pero el efecto de subir los precios sería el mismo.

Si bien ambas estrategias consiguen el mismo objetivo (subir los precios), es importante identificar cuál de ellas exactamente es la que se está ejerciendo, para así implementar las medidas precisas para corregirlas.

En [7] se agrega a las anteriores las estrategias relacionadas con el uso de la red de transmisión; esto es, se toma en cuenta las acciones que pudiesen desarrollar los agentes para originar problemas de congestión en la red, y así producir un desacoplamiento favorable de los precios de casación.

c) Remediar problemas.- Como complemento a las funciones anteriores de análisis y detección de ineficiencias en un mercado, los procesos de monitoreo de mercado también buscan remediar dichas situaciones. Generalmente esto se realiza de dos maneras: una a través de la intervención para solucionar una situación en específico y la otra mediante la propuesta de medidas, procedimientos o reformas que ayuden a alcanzar soluciones que vayan más allá del de hechos puntuales. En el primer caso se busca remediar situaciones puntuales de ineficiencia14 que podrían estar afectando el desempaño del mercado y que pueden ser mitigadas mediante acciones también puntuales, como por ejemplo la aplicación de restricciones en las ofertas que se reciben, de amonestaciones e incluso sanciones. En el segundo caso se busca proponer soluciones mucho más integrales a situaciones que podrían estar ocasionando que justamente se presenten los problemas puntuales. Mediante las evaluaciones periódicas que se realicen del mercado, conjuntamente con el estudio de problemas específicos suscitados, se analiza la necesidad de reformas que pueden ser de carácter estructural o regulatorias, que deberían ser implementadas para resguardar el

14 Algunas de estas situaciones son captadas a través de los reclamos que se reciben por parte de distintos actores.

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desempeño eficiente del mercado. Dentro de estas medidas se encuentran las planteadas en la sección 2.4.3. No obstante lo anterior, uno de los objetivos que se persigue con el monitoreo de mercado es prevenir que se presenten problemas que afecten el funcionamiento de este último, debido a que generalmente es muy difícil reparar hechos consumados, como por ejemplo la transferencia de bienestar de un participante hacia otro.

En cuanto a las actividades específicas que comprende el monitoreo de mercado, estas son descritas en la sección 3.4.

3.2 Experiencia internacional sobre monitoreo de mercado eléctrico

3.2.1 Estados Unidos de Norteamérica

En 1996 comienza el proceso de reforma del sector eléctrico, con la dación de la Orden 888 por parte de la FERC, mediante la cual se impone el derecho de acceso al transporte interestatal (Open Acces Rule – OAR), que luego se perfecciona con la Orden 889 (Open Access Same-Time Information System – OASIS), para que todos los participantes tengan acceso a la misma información al mismo tiempo, y así promover la competencia. En estos primeros años la regulación estuvo centrada en el establecimiento de mercados competitivos. No obstante, en [18] (p6), y en [16] (p9) se afirma que para que la FERC autorizara a los mercados mayoristas regionales la aplicación de las tarifas MBR - Market Based Rates15, no debería existir la posibilidad de ejercicio de poder de mercado por parte de los propietarios de los recursos de generación, por lo que los ISOs deberían implementar protocolos de monitoreo de mercado, contando con departamentos de monitoreo16. A fines de 1999 se emite la Orden 2000 [20], mediante la cual se solicita a las empresas propietarias de redes de transmisión a colocarse voluntariamente bajo el control de las denominadas Organizaciones Regionales de Transmisión (Regional Transmission Organizations – RTOs). Dentro de las funciones que se le asignaron a dichas organizaciones se encuentra la de Monitoreo de Mercado, esto, debido a que los problemas surgidos desde la liberalización de los mercados hasta ese entonces hicieron que la FERC reconociera la función de monitoreo como esencial. Para cumplir con esta ordenanza cada ISO/RTO debería proponer a la FERC un protocolo o plan de implementación de dicha función, el cual, una vez aprobado, debería ser puesto en marcha. Así también, las Unidades de Monitoreo de Mercado (Market Monitoring Units - MMUs), que se fueron creando en los diferentes ISOs y RTOs17 (PJM, NE ISO, CA ISO, NY ISO) desde la formación de estos últimos, empezaron a asumir un rol más

15 MBR: tarifas basadas en la operación del mercado. 16 Algunos ISOs decidieron contar con entidades independientes que hicieran esa tarea. 17 En la actualidad algunos RTOs aún están en proceso de formación, pero las unidades de monitoreo ya han sido implementadas

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preponderante. Estas entidades ya no sólo tenían la responsabilidad de responder ante los administradores de los mercados, sino que deberían responder también ante la FERC. En pleno proceso de implementación de estos sistemas se produce la Crisis de California (2001). Ya en el año 1998, el Market Surveillance Committee - MSC18 y el Department of Market Analysis - DMA del CAISO (ISO de California) habían dado advertencia de problemas en el diseño del mercado. Cuando en el año 2000 ya era evidente el ejercicio de poder de mercado, la FERC no tomó medidas para solucionarlo19. Recién en enero de 2001 trató de implementar los denominados remedios para solucionar el problema, sin embargo, algunas entidades independientes incluyendo el MSC y el Comité de Monitoreo de Mercado de la Bolsa de Energía de California (Market Monitoring Committe – MMC of the California PX) advirtieron que dichos remedios en lugar de solucionar la crisis iban a empeorar la situación. Una de las razones que se mencionan en [16] por las cuales la FERC no pudo actuar adecuadamente durante la Crisis de California, aún cuando ya existían entidades encargadas de realizar la tarea de monitoreo de mercado, fue porque no existía el suficiente respaldo regulatorio formal por parte de ella misma al proceso de monitoreo del mercado de California, por lo cual ignoró los reportes que el DMA y el MSC le enviaban respecto a los problemas que se avizoraban. Recién a mediados de junio de 2001 la situación comenzó a mejorar cuando varios de los contratos forward comprados por el Departamento de Recursos Agua de California comenzaron a hacerse efectivos y no por las soluciones dadas por la FERC. De esta crisis la FERC aprendió que era necesario mantener un mayor grado de coordinación con los encargados de monitorear los mercados. Después de esto la FERC cambiaría su política hacia un monitoreo de mercado más prospectivo en sus esfuerzos por vigilar el mercado, a través de la adopción de políticas diseñadas para identificar y establecer fallas en el diseño de mercado antes de que éstas produjeran daño significativo a la eficiencia del mercado y a la confiabilidad del sistema.

Es en este sentido que para abril de 2002 se crea la Oficina de Vigilancia e Investigación de Mercado (Office of Market Oversight and Investigations - OMOI), la cual tenía dentro de sus funciones la de ser el consejero principal de la FERC en lo referente a la emisión de documentos y normas sobre la regulación y vigilancia de la estructura del mercado, el funcionamiento del mercado y el cumplimiento por parte de los agentes participantes de las reglas de la FERC para las actividades relacionadas con el mercado. Así mismo, la OMOI se encargaba de conducir los estudios analíticos sobre estructuras de mercados de energía y sus actividades, para determinar sus estados, proporcionando la detección temprana de las condiciones vulnerables del mercado, y proponer políticas para su mejora.

18 El MSC – Comité de Supervisión de Mercado – es un grupo consultivo independiente de expertos provenientes de la industria, que hacen recomendaciones con respecto a la operación eficiente del ISO. Para asegurar su independencia, ninguno de sus miembros son afiliados o tienen cualquier interés financiero con cualquier agente participante del mercado. 19 Esto de a cuerdo a [16].

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También, coordinaba con las unidades de monitoreo de cada ISO/RTO las tareas de vigilancia. 20

En el caso de los otros ISOs norteamericanos, éstos tampoco estuvieron exentos de problemas de ineficiencias y/o ejercicio de poder de mercado. Por ejemplo, en [18] se describen varios de los eventos ocurridos en el PJM, NYISO y en NE ISO.

Finalmente, frente a estos problemas y otros suscitados (como la quiebra de ENRON), la FERC decide implantar cambios más profundos a través de la implementación de Standard Market Design - SMD, el cual es propuesto en julio de 2002, planteándose lo siguiente:

• Independencia del transportista, esto es, acceso abierto no discriminatorio a las redes

de transmisión. Así también la creación de ITPs – Independent Transmission Providers.

• Mayor estandarización de los mercados, para así facilitar el comercio entre los distintos mercados (como el spot con el de contratos bilaterales) y obtener menores costos.

• Mejor establecimiento de los precios de mercado, dando señales de localización, que luego se tradujeran en señales correctas de precio para la expansión. Así también manejo de la congestión.

• Mejores salvaguardas de mercado, para evitar el ejercicio de poder de mercado, la quiebra de mercados, suficiencia de recursos en el largo plazo, y reestablecer la confianza en los mercados.

El proceso de implementación del SMD se iniciaría en julio de 2003 y finalizaría para septiembre de 2004. Sin embargo, la discusión sobre esta propuesta se vio dilatada por la oposición a su implementación por parte de diversos agentes. Es así que por ejemplo varias entidades reguladoras de los respectivos estados se opusieron a la propuesta porque creyeron que constituiría una intervención en su autoridad, y no obstante las aclaraciones y cambios que se le realizara a la propuesta original, la oposición a su implementación continuó. Frente a esto la FERC decide terminar con esta iniciativa en julio de 2005, porque además consideró que desde la fecha de su presentación hasta ese entonces, la propuesta había sido sobrepasada21 por la evolución voluntaria de los ISOs y los RTOs. Cabe mencionar que no obstante lo ocurrido con esta propuesta, de todas maneras algunos mercados fueron adecuando algunos de los procedimientos que se incluían en ella, como por ejemplo el uso de Precios Marginales Localizados (LMP) en el PJM y el NYISO.

3.2.2 Reino Unido En 1990 se crea el Pool del Reino Unido, tras la separación del Central Electricity Generating Board – CEGB en cuatro compañías: National Power y Power Gen, las que se quedaron con la generación en base a fuentes convencionales; la Nuclear Electricity, que

20 En la actualidad estas tareas han sido definidas como parte de la Office of Enforcement - OE, a través de la Division of Energy Market Oversight. 21 “overtaken”: de acuerdo a Order Terminating Proceding SMD NOPR – 19-07-2005

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se encargó de la generación nuclear; y la National Grid Company - NGC22, a la que le correspondió la operación del sistema de transmisión de muy alta tensión así como la coordinación del Pool ([16] y [21]). Los roles y responsabilidades de éste último quedaron especificados en el Pooling and Settlement Agreement – PSA, acuerdo que fue firmado por todos los participantes.

Al transcurrir los años comenzaron a presentarse problemas de ejercicio de poder de mercado23, y, no obstante el PSA contemplaba la reformulación de dicho acuerdo para remediar problemas, el comité encargado de ello no tenía la voluntad de hacer las reformas necesarias24, debido a que dicho comité estaba formado por personal nombrado por los mismos participantes del Pool, y que tenía poca supervisión por parte de la entidad regulatoria - la OFFER (Office of Electricity Regulation). Así la OFFER no pudo hacer mucho por remediar la situación.

En 1997 las entidades reguladoras son instadas por las autoridades del gobierno a revisar los problemas que se estuviesen presentando en el Pool. Es de esta manera que a partir de 1998 comienzan a emitirse una serie de propuestas que finalizan el año 2001 con el reemplazo del PSA por el NETA - New Electricity Trading Agreement. Este nuevo acuerdo trajo consigo varios cambios (como la creación de cuatro mercados), siendo su principal diferencia con el anterior (con el Pool), el dejar de lado el despacho centralizado de las unidades generadoras por parte de un Pool, hacia un autodespacho de las unidades generadoras, con mecanismos de balance de la demanda no cubierta realizado por el operador de sistema del NGC. Así también se fusionaron las entidades encargadas de la regulación de electricidad y de gas, dando origen a la OFGEM (Office of Gas and Electricity Markets, en 1999), a la cual se le asigna mayores atribuciones para realizar tareas de supervisión prospectiva del mercado, con la posibilidad de poder intervenir para corregir situaciones anómalas. Un cambio radical frente a los poderes que tenía la OFFER es que la OFGEM tiene la última palabra frente a las discusiones sobre los cambios regulatorios del mercado. No obstante existe cierta discusión de si la aplicación del NETA ha sido mejor que la del Pool, ya que este último logró mejoras en la confiabilidad y en la seguridad, mientras que el aporte del NETA ha estado por el lado de atenuar problemas conducta anticompetitivas. En abril de 2005, la aplicación del NETA fue extendido hasta Escocia, por lo cual el acuerdo fue renombrado como BETTA – British Electricity Trading and Transmission Arrangements.

22 La NGC fue transferida en conjunto con las compañías distribuidoras a las RECS [21] 23 Esta situación era previsible, ya que en el mercado existían dos grandes compañías generadoras [16]. 24 De acuerdo a [16], los miembros de los comités que se formaban para analizar estas situaciones generalmente eran los mismos actores que se veían beneficiados por ellas.

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3.2.3 Nueva Zelanda

A partir de 1994 comienza el proceso desconcentración de las actividades de la industria eléctrica de Nueva Zelanda, llegándose a establecer un mercado mayorista competitivo en 1996, el cual estaba basado en un despacho tipo pool. En 1998 entra en vigencia el Electricity Reform Act, que obliga a las empresas a la separación total de sus propiedades entre generación, transmisión y comercialización para el año 2004.

Hasta el año 2001 el modelo funcionó bien, con poca intervención regulatoria (casi autorregulado), donde el New Zealand Market Surveillance Committee - NZMSC, cuyos miembros eran designados por participantes del mercado, se encargaba de supervisarlo. Durante el periodo de invierno de ese año, como producto de una sequía, se producen algunos problemas de desabastecimiento del suministro eléctrico y una fuerte alza de los precios spot del mercado. Luego de este suceso se realizó una investigación debido a que dos participantes del mercado reclamaron que se había ejercido poder de mercado unilateral. Como resultado de dicha investigación, si bien el NZMSC concluyó que existían las condiciones para tal ejercicio y que los precios altos se debieron a la falta de competencia, no analizó el comportamiento presentado en las ofertas de los generadores, por lo que no pudo determinar lo que estaba representando el ejercicio de poder de mercado unilateral en el mercado [16]. En [16] también se menciona que el motivo por el cual le resultó difícil al NZMSC tomar una posición contraria al de la industria fue porque su autoridad provenía de los miembros de esta última y no contaban con un respaldo de algún ente regulador formal del gobierno.

Para marzo de 2003 se avizoraba un otoño seco, con un invierno similar, por lo cual se trató de realizar una campaña de ahorro para evitar problemas de racionamiento y de subida de precios. Pero, a pesar de las medidas tomadas, de todos modos se produjeron las subidas de precios similares a las ocurridas en el año 2001.

En abril del año 2003 el Gobierno anunció que en caso los participantes de la industria no se pusieran de acuerdo, se estaba preparando para establecer una nueva entidad encargada del manejo de la industria (Governance Board for the Electricity Industry - GBEI). De esta manera en mayo de ese año se establece la Comisión de Electricidad (Electricity Commission - EC). La EC se encarga de regular la operación del mercado y de la industria eléctrica, asegurando que la electricidad se produzca y entregue a todos los consumidores de una manera eficiente, justa, confiable y ambientalmente sostenible25. Así también la EC debe actuar en concordancia con lo estipulado por la Declaración de Política de Gobierno (Goverment Policy Statement – GPS), por lo que una de sus tareas es la de asegurar la reserva de generación de manera que las necesidades de electricidad de Nueva Zelanda puedan ser cubiertas incluso en años muy secos sin tener que recurrir a campañas de

25 Mayor información sobre las tareas se puede encontrar en: <http://www.electricitycommission.govt.nz>

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ahorro de energía. Así también se incluye la tarea de mejorar la transparencia y liquidez del mercado y la participación de la demanda.

En la actualidad la administración del mercado está a cargo del Mco y de la EC, como entidad reguladora. Los generadores presentan sus ofertas de suministro en puntos de inyección a la red y los comercializadores presentan ofertas de compra en puntos de retiro. El Mco (a través del procedimiento Pricing Manager) determina el precio de casación en cada nodo, para luego establecer los pagos a los generadores en sus puntos de inyección y la facturación correspondiente a los comercializadores (a través del Clearing and Settlement Manager). Los precios y las cantidades son definidos cada media hora.

3.2.4 Otras experiencias Otros mercados como el Nord Pool, Alberta o Australia incorporan dentro de sus funciones actividades de monitoreo de mercado. En el primer caso, es el propio administrador el que se encuentra encargado de supervisar la operación del mercado y realizar las investigaciones pertinentes en caso presentarse situaciones de posible falta de competencia. En el segundo caso es una entidad independiente la encargada de supervisar el mercado con autoridad para sancionar, mientras que en el tercero es el propio organismo regulador, que en su rol de fiscalización realiza labores de monitoreo. Otro caso es el de CAMMESA (administrador del mercado argentino), que si bien no tiene un sistema de vigilancia en los mismos términos que en el de los países citados anteriormente, se encuentra pendiente de las condiciones de abastecimiento futuro del mercado argentino, esto mediante la realización de estudios periódicos de evaluación del riesgo de abastecimiento y de operación para el mediano y largo plazo.

3.2.5 Discusión establecida en base a la experiencia en creación de procesos de monitoreo de mercado

De esta manera, la experiencia presentada muestra que la reestructuración de los mercados eléctricos, además de la introducción de competencia, trajo consigo la necesidad de que se supervise que la competencia efectivamente se esté dando. Se debe considerar que si bien la experiencia habla de problemas que podrían ser catalogados como de orden netamente económico, el ejercicio de poder de mercado también afecta la operación técnica. También se puede apreciar que los procesos de establecimiento de sistemas de monitoreo son procesos paulatinos, que no necesariamente llegan a cumplir sus objetivos una vez implementados, por lo que necesitan ser afinados poco a poco conforme va evolucionando el mercado. Esto puede apreciarse de lo ocurrido en California, que no obstante ya se encontraba en proceso la implementación de sistemas de monitoreo de mercado y de vigilancia, la falta de coordinación hizo que el problema no fuera eliminado tempranamente. En este sentido, en la actualidad persisten varios puntos sin un consenso con respecto a cómo debe ser realizada esta tarea. De lo que se ha podido recoger en la literatura revisada, a continuación se citan los siguientes temas como algunos de los tópicos sobre los cuáles aún existe discusión al respecto:

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a) Las atribuciones que debe tener el encargado de supervisar el mercado, b) quién debe realizar la tarea de monitoreo de mercado, c) con qué grado de independencia se debe contar, d) cuál es el mejor conjunto de herramientas, métricas o indicadores para realizar dicha

tarea, e) qué parte de la información a la que se accede debe hacerse pública y después de

cuánto tiempo. a) Las atribuciones que debe tener la entidad encargada de supervisar el mercado.- Además

de las atribuciones y objetivos mencionados en la sección 3.2, existen otras con las que podría contar el supervisor de mercado, pero que no cuentan con el consenso de los distintos actores involucrados en este tema. Por ejemplo, dentro de las acciones correctivas que pueden ser tomadas, se discute si una de las atribuciones con la que debe contar el supervisor de mercado es la de poder intervenir directamente en función a las evaluaciones que realiza, o el de poder sancionar en forma pecuniaria las conductas anticompetitivas. Para poder hacer esto debería contar con el respaldo regulatorio.

b) Entidad encargada del monitoreo de mercado.- En este punto la discusión se centra en si debe ser el operador de mercado el que se auto supervise, o el operador del sistema, o si debe ser una entidad regulatoria, o alguna entidad independiente pero con respaldo regulatorio. En el caso de Estados Unidos por ejemplo, se creyó conveniente que los RTOs deberían contar dentro de sus funciones la de monitoreo de mercado, pero con doble responsabilidad: ante el propio RTO como ante la FERC (doble “accountability”). Algunas de las MMUs por su parte cuentan con consultores externos que son consejeros en estos procesos. Otro caso es el del mercado del Reino Unido, donde es la OFGEM la que se encarga de supervisar el mercado.

c) Grado de independencia con que se debe contar.- Este asunto se encuentra relacionado con el punto anterior, ya que dependiendo de qué entidad sea la que realice la función de monitoreo, se le exigirá que mantenga cierto grado de independencia. Pero en general se espera que el supervisor de mercado sea lo más independiente posible, independientemente de aspectos tales como a qué entidad se encuentra adscrita o de dónde proviene el financiamiento con el que se cuenta para realizar la tarea de monitoreo,

d) Conjunto de herramientas, métricas o indicadores para realizar dicha tarea.- Esta es una de las interrogantes más importantes que aún persisten, ya que constituye el núcleo de lo que es el monitoreo en sí. En la sección 3.5 se presentará una serie de métricas que comúnmente se utilizan en los distintos mercados. Sin embargo, la literatura muestra que no existe un consenso sobre el conjunto de indicadores necesarios para realizar la tarea de monitoreo, justamente por las diferencias que se presentan en los mercados. Así mismo, se debe considerar que el definir una serie de indicadores adecuados para el monitoreo implica un compromiso con la información que se requiera para realizar los análisis y las herramientas a emplear; es decir, el sistema de métricas o indicadores que se seleccione debe ser tal que no sea dificultoso obtener la información para hacerlo y además para que el proceso sea transparente. Cabe mencionar que este sistema debe permitir que los resultados obtenidos se puedan comparar entre los distintos mercados a lo largo del tiempo.

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Otro aspecto a considerar es la rigidez con que se miran los resultados y los posibles rangos de error dentro de los cuales se pueden mover. Este punto se debe tener en cuenta ya que es a partir de la interpretación de ellos que se pueden decidir tomar alguna acción o no, sobre todo cuando los sistemas operan con restricciones de transmisión [22].

e) Información a la que se accede debe hacerse pública y después de cuánto tiempo.- La opinión de algunos entendidos con respecto a este tema es que debe hacerse pública la mayor cantidad de información posible y cuanto más pronto sea, mejor, como una manera de transparentar el mercado y así haya mayor competencia. Sin embargo, por el lado de los participantes del mercado no todos están de acuerdo con que se hagan pública sus ofertas, porque así el resto puede llegar a conocer sus estrategias y anticiparse a ellas, o incluso entre ellos mismos efectuar una suerte de auto-vigilancia del mercado. En otros casos se piensa que el no tener disponible la información en forma inmediata previene que algunos agentes puedan utilizar estrategias de juego ([18] p27). En Australia por ejemplo la información sobre las ofertas, programación y niveles de operación se hace pública al día siguiente de la transacción, mientras que en el caso de Estados Unidos la FERC ha definido que la información se haga pública después de seis meses de la transacción, pero sin identificar de quiénes provienen las ofertas. En el caso de Nueva Zelanda la publicación de la información se realiza dos semanas después.

En resumen, se espera que el proceso de Monitoreo de Mercado posean por lo menos las siguientes características y/o cualidades:

� Independiente, de manera que no se favorezca a algún participante en especial, sino

que sea beneficioso para el conjunto. � Promotor de la transparencia tanto en el mercado como en las actividades que realiza

el propio supervisor. � Prospectivo, anticipándose a las situaciones que pudiesen originar problemas

significativos.

3.3 El proceso de monitoreo de mercado Como se vio en la sección 3.2, las tareas de monitoreo y funciones específicas que se realizan dependen de cada mercado, condicionando el proceso de monitoreo empleado. Sin embargo, en términos generales se puede decir que dicho proceso está compuesto por cuatro etapas, las cuales se muestran a continuación de manera esquematizada en la figura 3.1.

3.3.1 Recolección de información Las actividades de recolección incluyen, además de la recolección en sí, el procesamiento y almacenamiento de esta. La recolección consiste en recopilar información que provenga de diversas fuentes:

� Información interna del operador de sistema. � Información que se obtiene mediante reportes periódicos o solicitada específicamente por

la entidad que realiza el monitoreo. � Información pública con la que se puede obtener de diversas fuentes. � Información histórica con la que se cuente.

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Figura 3.1 – Proceso de monitoreo de mercado

Fuente: elaboración propia En el primer caso la información se obtiene de las bases de datos que maneja el centro de control del operador del sistema y de los reportes que allí se elaboran. Esta información puede ser sobre la operación económica o técnica (despacho, ofertas, precios, mediciones que se obtienen de sistemas SCADA, EMS, etc.). Según [17], generalmente esta información se maneja en diferentes bases de dato, por lo cual es importante realizar análisis de la consistencia de la información que se obtiene para evitar ambigüedades26.

Así mismo, existe información que puede ser solicitada por el encargado de realizar el monitoreo directamente a los agentes involucrados. En Estados Unidos, por ejemplo, todas las MMUs aprobadas por la FERC tienen la autoridad de recolectar la información necesaria para el desarrollo de su actividad [18]. Como ejemplo de la información que éstas pueden solicitar se encuentran los datos de costos de operación de los generadores para justificar su manera de ofertar (bidding behavior) y copias de los registros de operación de las plantas durante inspecciones físicas por interrupciones forzadas, las que se proporcionan bajo exigencias de confidenciabilidad [23].

En los otros casos, la información se obtiene generalmente de fuentes externas al operador de mercado. Esta información puede ser sobre precios de combustible, condiciones climatológicas, información sobre otros mercados eléctricos, entre otras. Una vez recopilada la información, ella es procesada, clasificándola y ordenándola de manera que en determinados casos se realicen análisis previos para la definición de valores referenciales o el establecimiento de tendencias, además de permitir su almacenamiento en forma adecuada para luego ser utilizada en la siguiente etapa. Algunas de las herramientas que se utilizan son las de análisis estadístico o también de simulación de la operación de mercados. Notar aquí que estas tendencias o valores referenciales se van actualizando a medida que se va obteniendo nueva

26 Para esto [17] también recomienda utilizar tecnología data warehouse, por ejemplo.

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información27. Los valores referenciales pueden estar referidos a tendencias propias o a tendencias del sistema en sí. Este proceso se representa en la figura 3.2.

Figura 3.2 – Proceso de recolección de información


3.3.2 Estudios y evaluación Como etapa siguiente a la de recolección se efectúan los estudios y análisis respectivos. Esta etapa tiene como objetivo evaluar el cumplimiento de estándares o criterios establecidos para la operación del mercado, para lo cual es necesario contar con una serie de indicadores que permitan mostrar dicho cumplimiento. El análisis se suele separar generalmente en uno que evalúa la información que se está obteniendo en tiempo real (o de muy corto plazo), y otro que analiza la operación fuera del tiempo real, en el mediano o largo plazo. La primera forma apunta a corregir situaciones en el momento que se producen o en el más breve plazo posible, para así evitar alteraciones en las operaciones del mercado. Debido a la intensidad de información que se maneja para dichos periodos, el proceso de evaluación debe hacerse en forma automatizada, utilizando los valores patrones o umbrales para detectar problemas. En el caso específico norteamericano, por ejemplo, los ISOs efectúan dos pruebas para identificar situaciones de falta de competencia [23 - 24]: una de conducta (conduct test) y otra de impacto (impact test). La primera de ellas consiste en hacer un seguimiento de la información que se va obteniendo, como los precios de mercado, cantidades, información sobre congestiones, etc., efectuándose algunos análisis de correlaciones entre los resultados de distintos mercados, todo esto con la finalidad de detectar condiciones no competitivas. En caso de detectarse alguna anomalía se procede a efectuar la prueba de impacto, para así cuantificar el impacto que tiene la acción ejercida; si el impacto es menor se continúa con el proceso de monitoreo, mientras que si es significativo, se evalúa la toma de alguna acción correctiva. En este último caso, además se

27 Esto por ejemplo sucede en el caso de mercados que establecen valores umbrales en función a la evolución de valores anteriores.

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puede determinar el efectuar un análisis más profundo para tratar de establecer si existe algún intento de ejercicio de manipulación o de poder de mercado, o si son otras las circunstancias las que están conduciendo a dichos resultados. El tiempo que transcurre durante dicho proceso es relativo, y depende del tipo de mercado en evaluación (tiempo real, intradiario, interdiario, etc.). En la siguiente figura (fig. 3.3) se muestra en escala logarítmica el tiempo que podría transcurrir en este proceso.

Figura 3.3 – Relaciones precedentes entre las actividades de monitoreo en escala logarítmica

Fuente: [24] Otro tipo de evaluaciones se enfoca al análisis de la operación fuera de tiempo real, lo que incluye periodos de corto, mediano hasta largo plazo. El objetivo es la supervisión permanente de las actividades que se desarrollan en el mercado. Algunas de estas evaluaciones parten como situaciones puntuales ocurridas, como producto de la detección de un análisis de tiempo real que produjo un impacto negativo, o como resultado de alguna queja. Otras se enfocan en la evaluación del desempeño total del mercado, el cual puede hacerse en base a simulaciones del mercado. Este último caso no solamente se refiere a hechos ocurridos, sino a proyecciones de lo que ocurriría ante algunos cambios. Ambos casos puede conllevar a la proposición de soluciones de más largo plazo como reformas. Para el primero de los casos anteriores, los análisis se realizan en forma periódica o cuando exista algún cambio en el mercado (ingreso de algún nuevo actor, cambio de alguna regla, etc.), y en el segundo caso, cuando se presenta la situación puntual. Para efectuar estas evaluaciones, además de las herramientas de simulación de la operación, también se pueden emplear herramientas de optimización y/o de simulación de comportamiento estratégico, por citar algunas. En ambos casos se hace uso de la información sobre las condiciones de operación del mercado, a fin de detectar si los problemas se presentan por acciones ejecutadas por los propios participantes, o porque existen otros factores que están influenciando. De esta manera lo que se suele supervisar es: las disponibilidades (o indisponibilidades) de las instalaciones de generación y transmisión, la suficiencia del sistema en el largo plazo, el comportamiento de los participantes, el ejercicio real o potencial de poder de mercado, las condiciones de otros mercados eléctricos u otros asociados (como los de combustibles), la estructura del mercado, factores externos como el clima, entre otros.

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3.3.3 Acción a tomar Dependiendo del resultado que se obtiene en la etapa anterior se define un curso acción. En principio, si el análisis no detecta la existencia de condiciones anormales, el proceso de monitoreo continúa efectuándose. En caso contrario, existen ciertas medidas que pueden ser tomadas, cuyo grado de efectividad depende del momento en que ello sucede (después de cuánto tiempo de detectado el problema) y del grado de intervención o peso que tengan en la operación (de corto y largo plazo). Así, algunas de estas medidas implican amonestaciones a los agentes involucrados en conductas anticompetitivas, mientras que otras pueden consistir en la intervención o modificación de una oferta, e inclusive la aplicación de una sanción punitiva. En otros casos se inician discusiones sobre el problema presentado o sobre potenciales problemas que pudiesen presentarse, lo que puede llevar a que se considere necesario efectuar algún cambio normativo. Con relación al caso de las medidas que involucran una intervención en la operación del mercado, la decisión de aplicar alguna de ellas proviene de efectuar una evaluación sobre el impacto negativo que tiene en la operación. Así por ejemplo, en el caso norteamericano (en algunos mercados) se utiliza un proceso de mitigación automática denominado Automated Mitigation Procedures – AMP, que se aplica luego de efectuarse la prueba de conducta y de impacto, y detectarse que existe una situación anómala que arroja como resultado valores que se encuentran fuera de los referenciales de ambas pruebas. En este último caso las acciones a tomar pueden consistir en cambiar la oferta a valores referenciales o a ofertas techo (bid caps), pero no retirarlas, e incluso se les da la oportunidad de justificar sus actos a los proveedores.

3.3.4 Reportes En la última etapa se elaboran los reportes respectivos sobre el análisis efectuado y sus resultados. En algunos casos se limitan a mostrar los resultados que se van obteniendo, mientras que otros están orientados a analizar situaciones de mayor envergadura, por lo que su realización es mucho más exhaustiva. La periodicidad con que se elaboran depende de cada mercado y del grado detalle que se requiere y del propósito que tengan; así, existen reportes que se efectúan diariamente, que resumen los resultados obtenidos de las operaciones del día, mientras que otros que involucran evaluaciones de mediano o largo plazo pueden ser efectuados en forma mensual, trimestral, etc. Estos reportes son presentados a las autoridades superiores de los propios ISOs y/o a las entidades reguladoras respectivas, incluyendo además de los estudios hechos, las propuestas que se estimen necesarias. Por último, los reportes no siempre son puestos a disposición de todos los participantes del mercado; es posible que se hagan públicos en forma íntegra o parcial, lo que dependerá de las reglas existentes.

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3.4 Métricas y herramientas que se utilizan Los SMM hacen uso de distintas herramientas. Parte importante la constituyen una serie de indicadores que se utiliza para evaluar el desempeño del mercado eléctrico28. Otra grupo, también importante, corresponde a los modelos de simulación, que se utilizan para evaluar la operación técnica-económica del sistema, así como simular los posibles comportamientos estratégicos que pudiese estar efectuando algún agente del mercado. Por último, se encuentran las observaciones o seguimientos que se van realizando en línea sobre los parámetros de operación del sistema, con las cuales se pueden ir elaborando curvas de tendencias. Todas estas métricas y/o herramientas pueden ser utilizadas en forma individual o combinada. Cabe mencionar que muchas de estas herramientas apuntan a la detección del ejercicio de poder mercado, empero, hasta ahora no es posible asegurar que alguna de ellas pueda establecer la existencia o no de ejercicio de poder de mercado a ciencia cierta, sino que buscan indicios de dicho ejercicio para luego, con evaluaciones más concretas, poder establecerlo. De esta manera, la literatura revisada presenta muchas técnicas que apuntan establecer dicho problema. En [7], por ejemplo, se ha hecho un esfuerzo por clasificarlas según el análisis que se hace en el corto (cercano al tiempo real) y argo plazo, además de si dicho análisis se hace ex-ante (buscando potencial ejercicio de poder de mercado) o ex-post (buscando indicios de poder de mercado ejercido). El resumen de dicha catalogación se presenta en la tabla 3.1, elaborada en el mismo trabajo.

Tabla 3.1– Categorización de Técnicas de Detección de Poder de Mercado Ex-ante Ex-post

Análisis de Largo Plazo

- Índices estructurales: porcentaje de mercado, HHI, Indicador Residual de Oferta

- Análisis del benchmark competitivo basado en costos históricos.

- Modelos de simulación de comportamiento estratégico

- Comparación de ofertas de mercado con ofertas maximizantes de beneficios.

Análsis de Corto Plazo

Visualización de ofertas comparadas con ofertas referenciales

- Análisis y auditoría de salidas forzadas.

- Algún uso de índices estructurales como el Indicador de Oferente Pivote, o indicadores de congestión

- Análisis de demanda residual.

Fuente: [7]

Con respecto a los indicadores en sí29, en trabajos como [5], [7], [17], [19], [25-29], se presentan una diversa gama, muchos de los cuales son utilizados en los mercados de Estados Unidos (PJM, NYISO, CAISO y NEISO), o de propuestas de los mismos autores. En función a lo desarrollado en ellos, en el presente trabajo se ha elaborado una nueva categorización de dichos indicadores, cuyo resumen se muestra a continuación en la tabla 3.2, y en forma detallada en el Anexo 2, incluyéndose la mayor cantidad de indicadores representativos, obviándose a aquellos que 28 Muchos de ellos no han sido desarrollados exclusivamente para evaluar el mercado eléctrico, sino para los mercados en general. 29 Para fines prácticos, en este trabajo se denominarán así a índices, variables, parámetros, métricas y estándares que se utilizan para las tareas de monitoreo

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corresponden a situaciones o análisis muy específicos a los mercados respectivos. A continuación se describen algunos indicadores.

Tabla 3.2 – Catalogación de indicadores Clasificación Indicador

- Análisis de la Demanda- Seguridad de suministro- Despacho y producción- Congestiones en la red- Pérdidas en el sistema de transmisión- Eficiencia de las unidades generadoras- Uso de los servicios complementarios- Precios de la electricidad- Ofertas de venta y compra- Costos de congestiones en la red

- Reclamos de los agentes- Concentración del mercado- Proveedor indispensable- Análisis de demanda residual- Posicionamiento en el despacho de las unidades generadoras- Costos de entrada y salida en el mercado- Sensibilidad de la demanda- Análisis de comportamiento competitivo- Exposición al mercado spot- Liquidez de mercado

Situación de

operación del

sistema

Situación de

operación del

mercado

Estructura del

mercado

Desempeño y

poder de

mercado


3.4.1 Situación de operación del sistema Esta categoría agrupa una serie de variables operacionales del sistema, a las cuales se les hace un seguimiento para supervisar su evolución. Esto permite establecer tendencias en el comportamiento, y a partir de ellas detectar la presencia de situaciones riesgosas en la operación o conductas anómalas de los agentes, así como poder distinguir entre ellas y lo que las estaría originando. En este caso, las variables que comúnmente son los más supervisados son la demanda, la disponibilidad de capacidad, el despacho, las pérdidas de transmisión, las congestiones, el uso de los sistemas complementarios, entre otros.

3.4.2 Condiciones de operación del mercado Esta categoría es similar a la anterior, en el sentido que agrupa una serie de variables a ser monitoreadas, más que índices, a las cuales se les hace un seguimiento sobre su comportamiento, pero que en este caso se relacionan con la operación como mercado en sí. Dentro de estas variables cabe destacar al precio de transacción, del cual se analiza su evolución en distintos mercados, así como el de distintos productos. Sin embargo, a partir de éstos, en conjunto con los parámetros de operación de red, se realizan otros análisis, como por ejemplo el análisis de la elasticidad de la demanda con respecto al precio.

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3.4.3 Análisis de estructura de mercado

Estos indicadores apuntan a mostrar las características estructurales del sistema, buscando además la existencia de potencial para ejercer poder de mercado. En este sentido algunos de estos indicadores se utilizan para determinar grados de concentración por parte de algunos agentes, ya que generalmente se entiende que el hecho de tener mayor participación en un mercado significa tener el potencial de ejercer poder de mercado. Si bien la idea anterior es discutible, de todos modos no se ha probado lo contrario por lo que no se descarta su validez. Los indicadores más utilizados son el Market Share y el HHI, que a continuación son descritos30.

a) Market Share (o ratio de concentración de cuota de mercado (CR), como también es conocido).- Este indicador representa el porcentaje del mercado que es compartido por las n empresas más grandes de una industria, con n=4 como valor típico.

∑=

=n

i

i

A

aCn

1

(3.1)

Donde: n: las n empresas más grandes de la industria ai: tamaño de la empresa i en la industria A: tamaño de la industria específica

Si bien su formulación es “sencilla”, no obstante, de acuerdo a [7], es importante previamente determinar cuál es el producto relevante sobre el que se evalúa y cuál es el mercado considerado (establecer las fronteras), en el sentido que se pueda determinar cuáles son los actores que compiten 31. En el caso del sector eléctrico se suelen definir como productos evaluados a la capacidad instalada o a la producción de energía, mientras que en el segundo caso la extensión del mercado generalmente queda definida por la extensión de la red de transmisión.

Existen algunos valores que se manejan como referenciales, a partir de los cuales se puede hablar de la existencia de concentración. Por ejemplo, para n=4, se habla de que un valor superior a 50% (en algunos casos se habla hasta de 40%) indicaría la existencia de oligopolio. En el caso del sector eléctrico se manejan otros referentes; por ejemplo en el caso de Estados Unidos, la FERC definía que un valor inferior al 20%32 mostraría la carencia de condiciones de poder de mercado, aunque de acuerdo a [7] no ha sido estricta en el uso de dicho valor33. Las críticas a este indicador apuntan a que no es capaz de representar el tamaño de las firmas (esto cuando se trabaja con n>1), ya que por ejemplo un índice C4=80% puede

30 Existen otros índices como el índice de dominancia, el de Entropía o el de Niehans, que en algunos casos tienen relación con los primeros. 31 El hincapié se hace en el primer caso dado que en el sector eléctrico es poco claro definir el “producto”, como ocurre en otros mercados. 32 20% por empresa o grupo asociado 33 Anteriormente para que la FERC permitiera a un agente aplicar las tarifas MBR se debía demostrar que no existiría condiciones para ejercer poder de mercado en función a las condiciones descritas.

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representar que de las cuatro firmas una represente el 50% y el resto de ellas 10%, como también que todas compartan una proporción igual. Así tampoco considera el número total de firmas de la industria. Y para un valor de n=1, es diferente hablar de tener un potencialidad de ejercer poder de mercado de 20% cuando se trata de la empresa más grande de una industria desconcentrada, a ser la segunda o tercera más grande de una industria altamente concentrada.

b) HHI.- Un intento por reflejar mejor lo relacionado al número de competidores así

como su participación en el mercado está dado por el índice de Herfindahl-Hirschman (HHI), el cual se calcula de la siguiente forma:

2222

21 ...... ni SSSSHHI +++++=

(3.2)

Donde n: es el número de empresas en la industria Si es el porcentaje de participación que tiene en el mercado la empresa i.

Por ejemplo, si en un mercado existen diez empresas con igual participación, el valor del indicador HHI sería: HHI=10x(102)=1000; mientras que si una de ellas tuviera el 55% y el resto tuviera 5% por igual, el indicador sería: HHI=552+9x(52)=3250; y si en lugar de tenerse diez empresas, existieran veinte con igual participación, el indicador sería: HHI=20x(52)=500. De esta forma se aprecia que cuanto mayor sea el número de empresas menor será el valor del indicador, y así también se reducirá a medida que la participación de ellas sea lo más proporcional. Es así que el valor del indicador puede ir desde un número cercano a cero (completamente desconcentrado) hasta diez mil (monopolio). Los valores referenciales que comúnmente se utilizan son los que el Departamento de Justicia de los Estados Unidos maneja, que son:

� Si HHI < 1000, el mercado no está concentrado. � Si 1000 < HHI < 1800, el mercado está moderadamente concentrado. � Si HHI >1800, el mercado está altamente concentrado.

La desventaja que presenta este indicador para evaluar un mercado como el eléctrico es que no captura el dinamismo de la operación, esto es las variaciones de las condiciones de operación. Así por ejemplo, bajo ciertas condiciones de restricción, un mercado altamente desconcentrado (en términos de la capacidad instalada) pueda separarse en zonas, donde determinados agentes podrían tener el potencial de ejercer poder de mercado. En este sentido las características físicas de los sistemas eléctricos acentúan las imperfecciones del indicador. Al parecer, tampoco sería útil una medida mucho más continua de dicho indicador; en [7] se menciona que en trabajos34 hechos con un cálculo diario del HHI en función a la energía producida, se muestra que dicho cálculo no es capaz de predecir el poder de mercado actual como lo hace otro indicador como el margen costo-precio.

34 En el trabajo realizado por William y Rosen en 1999: “A Better Approach to Market Analysis”

45

En cuanto a la separación del sistema en zonas, si bien ella no es percibida por estos indicadores, es posible aplicarlas en cada una de ellas, para lo cual se debe hacer un trabajo previo que permita identificar las zonas técnicas y económicas que se forman. Para esto se suelen hacer una serie de análisis, los que principalmente se basan en simulaciones o en el estudio de las situaciones que se presentan en la operación cotidiana del sistema. Por ejemplo, en [28] se evalúa una serie de topologías de una red ante distintas situaciones de congestión (congestiones de tipo radial y no radial), considerando la contribución de los distintos participantes a los flujos de congestión, aplicando el indicador HHI pero con ciertas modificaciones. Otra forma de análisis zonal se presenta en [2], donde se plantea el uso de una matriz de elasticidad de precios que relacione un vector de despacho con un vector de precios de energía, de manera que se identifique los generadores que son capaces de incrementar sus precios sin afectar su despacho normal, es decir detectar a generadores ubicados en zonas especiales o islas.

Finalmente, cabe mencionar que lo que ha llevado a que indicadores como el HHI y el market share sean usados con mucha frecuencia es la simplicidad de su cálculo, ya que no requieren de mucha información, además de utilizar fórmulas relativamente sencillas. En este sentido generalmente son utilizados para dar un primer vistazo sobre la existencia de potenciales problemas.

c) Indicador de Oferente Indispensable (Pivotal Supplier Indicador - PSI).- Es un

indicador binario que intenta incorporar las condiciones de demanda a las de la oferta, como medida potencial de poder de mercado. Examina si un generador es necesario para cubrir la demanda a una determinada hora bajo las condiciones de oferta de dicha hora; esto es, determina si la oferta de suministro que queda en el mercado luego de restarle la capacidad de un determinado generador, es suficiente para cubrir la demanda a una determinada hora.

Para una cuantificación de más largo plazo, se utiliza el indicador de Evaluación de Margen de Suministro (Supply Margin Assessment – SMA), que determina el PSI para la condición de demanda máxima del sistema. Este indicador fue adoptado en el año 2001 por la FERC, en reemplazo del indicador de market share de 20%. Sin embargo, a pesar que el uso de dichos indicadores (PSI y SMA) presentara una mejora en la predicción de poder de mercado [29], las críticas a ellos van en el sentido de ser medidas binarias, que no captan la posibilidad de que un actor estando muy cercano a ser calificado como indispensable, pudiese tener la habilidad de ejercer poder de mercado, y no ser registradas por estos indicadores. En el caso puntual del SMA, además de lo anterior, se agrega el hecho de que al sólo aplicarse para condiciones de demanda máxima no toma en cuenta otras condiciones críticas, como la salida de operación de unidades importantes o condiciones climáticas adversas, entre otras.

d) Indicador de Proveedor Residual (Residual Supply Index - RSI).- Este indicador mide

el porcentaje de oferta sobrante en el mercado (para un mercado en particular y a una

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determinada hora) luego de quitar la capacidad i de producción de la empresa i. Se calcula de la siguiente forma:

TotalDemanda

iempresaladerelevanteCapacidadSuministrodeTotalOfertaRSIi

−=

(3.3)

Donde:

Oferta Total de Suministro: Oferta total de producción, incluida las importaciones netas. Capacidad relevante: capacidad de la empresa i, menos sus obligaciones contractuales. Demanda Total: es la demanda medida más los servicios auxiliares comprados a una determinada hora.

Si bien el cálculo es similar al del PSI, el resultado es un valor continuo y no una calificación binaria, aunque de igual modo con los resultados que se obtienen se podría decir que: � Si el RSI > 100%, el resto de oferentes distintos de i tienen la capacidad suficiente para cubrir la demanda total del mercado, por lo cual la empresa i debiera tener poca influencia en el precio de casación del mercado. � Si el RSI < 100%, entonces la empresa i es necesaria para cubrir la demanda.

La experiencia obtenida con su uso en California ha servido para que en [29] se proponga otras aplicaciones para este indicador relacionadas a la evaluación de poder de mercado. Para esto se define un valor umbral mínimo de 110% para el RSI que permita evaluar la posible existencia de colusión. De esta manera el indicador no debería ser menor a dicho valor umbral por más del 5% de horas en un año, o dicho de otra manera, debería ser mayor a dicho valor el 95% de horas en un año35, para que se considere que no existe colusión. El propósito de permitir que se exceda en algunas horas el valor umbral, de acuerdo a [29], es que la fluctuación de precios permita reflejar la situación del mercado, dando señales para la conservación y nueva inversión.

Finalmente, el cálculo de este indicador puede extenderse a nivel de todo el mercado, correspondiendo al de la empresa con el menor valor RSI, o también al del oferente más grande del mercado [29]

e) Análisis de Demanda Residual (Residual Demand Analysis – RDA).- Esta métrica

implica ya un análisis algo más elaborado que los que se realizan en los casos anteriores. Para esto se examina la curva de demanda residual enfrentada por una empresa, la cual se construye substrayendo de la curva total de demanda todas las curvas de oferta de suministro del resto de participantes, obteniéndose de esta manera la curva de demanda que enfrenta la empresa en cuestión.

35 En dicho trabajo se indica además que los números pueden ser discutibles, pudiendo ser ajustados de acuerdo a la situación del mercado, no obstante la idea es lo primordial

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A simple vista una de sus primeras aplicaciones sería la de evaluar la necesidad que se tiene de dicha empresa para cubrir la demanda. Sin embargo, uno de sus mayores beneficios se encuentra en que a partir de esta curva es posible para un proveedor definir estrategias de oferta.

En [29] se hace una explicación de cómo utilizando la curva RDA se puede construir una curva de oferta que maximice el beneficio del oferente. También se presenta cómo la elasticidad de la curva residual de demanda representa una medida del poder de mercado unilateral que puede ejercer un oferente, y así también que la inversa de dicha elasticidad está relacionada con el cálculo del índice de Lerner (indicador presentado más adelante en este trabajo). Esto último es importante, ya que el resultado de este análisis (del RDA), se da en términos de dicho índice. No obstante, algunas de las dificultades que se presentan para realizar este análisis estarían por el lado de la información que se requiere para construir la curva residual de demanda. En principio, para un análisis en tiempo real no se conoce exactamente dicha curva ex-ante la operación, en consecuencia sólo puede construirse ella ex-post con la información exacta, por lo que se tendría que hacer suposiciones lógicas, como el comportamiento de la oferta del resto de oferentes. Empero, dicha información ex-post puede servir para los análisis que se realicen a futuro.

Otro punto a considerar es la presencia de restricciones por congestiones en las redes de transmisión. Para incorporar dichas restricciones es posible que se requiera realizar simulaciones, a fin de evaluar el impacto que la oferta de un proveedor tendrá en los precios de zonas con redes de transmisión congestionadas. De acuerdo a [7], la influencia de dichas restricciones podría disminuir la elasticidad de la curva residual de demanda y así incrementar el potencial de ejercer poder de mercado.

3.4.4 Poder de mercado y desempeño del mercado

En esta categoría se han agrupado indicadores o evaluaciones que pueden hacer uso de los parámetros anteriores y que permiten evaluar el desempeño del mercado, tratando de establecer la existencia efectiva de ejercicio de poder de mercado. Aquí se encuentran los denominados análisis o indicadores conductuales, cuyo objetivo es tratar de establecer el ejercicio efectivo de poder de mercado a través del estudio del comportamiento de los agentes, esto es, examinando el comportamiento actual de las empresas. Se debe tener en cuenta que la presencia de precios altos no es evidencia por sí misma de que existe ejercicio de poder de mercado, ya que en algunos casos dichos niveles de precio pueden indicar situaciones de escasez.

a) Sensibilidad de la demanda.- Uno de los parámetros más analizados para determinar el potencial ejercicio de poder de mercado es la sensibilidad de la demanda frente a la variación de otros parámetros o de condiciones de operación, y en especial frente a las variaciones que experimenta el precio de venta de la electricidad. Es por esto que generalmente se hace un seguimiento de la elasticidad demanda-precio en un mercado.

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b) Análisis de comportamiento competitivo.- A continuación se describe una serie de

indicadores y metodologías de análisis generalmente empleadas en la literatura para intentar establecer el ejercicio de poder de mercado.

i. Margen de Costo-Oferta.- De acuerdo a [30] la medida fundamental del poder de

mercado es el margen precio-costo, que mide el grado en que los precios se desvían del costo marginal, es decir del precio competitivo. Este indicador mide cuál es el margen de sobreprecio al que está ofertando un generador con respecto a su costo marginal de producción. Se calcula de la siguiente manera:

MC

MCPPCMI

−=

(3.4)

Donde: PCMI: indicador Margen Precio-Costo P: precio ofertado. MC: costo marginal de producción

Otra forma de verlo es mediante el Índice de Lerner (LI), que se calcula de la siguiente manera:

P

MCPLI

−= , o también ε1−=LI

(3.5)

Donde: LI: Índice de Lerner P: precio ofertado MC: costo marginal de producción ε: elasticidad de la demanda36

Si una empresa frecuentemente ofrece a precios que exceden su costo marginal, se podría presumir que estaría ejerciendo poder de mercado. El Departamento de Justicia de Estados Unidos establece que un mercado puede ser considerado competitivo si los precios no exceden su nivel “perfectamente competitivo” por más de 5%. Visto esto en términos de PCMI, si el PCMI es mayor a 5% entonces, de acuerdo al DOJ se puede decir que el mercado no es competitivo. Una de las mayores dificultades para el empleo de estos indicadores es la determinación del costo marginal (MC). Una de las aproximaciones usuales es considerar el “costo variable del generador” en función al costo del combustible que utiliza y de la eficiencia de las máquinas, sin considerar otros costos

36 Si se considera a una empresa que enfrenta una demanda residual DR, entonces la elasticidad sería

)()('

pDR

ppDR ×=ε , donde P es el precio.

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involucrados además del combustible37. En otros casos se realiza simulaciones de la operación en función a las condiciones horaria del sistema a fin de estimar el costo marginal de operación, y considerarlo como valor referencia para el sistema.

En el caso del índice de Lerner, en [29] se muestra la existencia de una correlación entre los resultados que se obtienen de este indicador con los que arroja el RSI para las horas de demanda de punta en la temporada de verano del año 2000. Con relación a la elasticidad, en trabajos como [31], [6] y otros ya citados, se puede encontrar mayor referencia. Esta relación es interesante recalcar ya que la elasticidad de la curva de demanda representa si los consumidores están dispuestos a cambiar su consumo ante variaciones de precios.

ii. Medición de la retención económica y física.- Ya se mencionó anteriormente que

en un mercado como el eléctrico el ejercicio de poder de mercado, de acuerdo a [19], está asociado al concepto de retención, la cual puede ser física o económica.

Para el caso de la retención económica, en [7] y en trabajos se propone utilizar el concepto de output gap (faltante de producción) como medida para estimar la retención económica. El output gap se define como la cantidad de oferta que no es producida a pesar de tener un precio competitivo. La forma de calcularlo sería:

prodi

econi QQGapOutput −=

(3.6)

Donde: Qecon: Cantidad económicamente conveniente a producir Qprod: Cantidad producida

Uno de los problemas se encuentra en determinar el valor de Qi

econ, en principio porque no se cuenta con toda la información, motivo por el cual muchas veces se recurre a estimaciones de costos variables de producción y/o información sobre ofertas anteriores que presumiblemente fueron competitivas. Si el valor del gap resulta positivo, indicaría la existencia de retención económica, ya que no habría otra explicación para que se presente. En [7] se menciona un valor de referencia; por ejemplo, para un valor menor al 1% de la capacidad, la retención no representaría un problema serio. Sin embargo, en dicho trabajo también se acota que si se están trabajando con valores estimados, un resultado como el anterior no queda libre de cuestionamientos. De esta manera pierde un poco sentido el fijarse en los números en sí, y toma más importancia el relacionar el resultado del output gap con incentivos que existirían para ejercer poder de mercado. Por otro lado, en el caso de la retención física, el generador no oferta toda su capacidad al mercado, y esto lo puede hacer ya sea declarando disminución de la capacidad disponible de las unidades generadoras, o salidas forzadas, con lo cual consigue retener recursos. Esto puede ser importante en circunstancias especiales,

37 Notar aquí que los precios de los contratos de compra de combustible de los generadores no siempre son conocidos, así como tampoco de la eficiencia real que tienen las unidades generadoras.

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por ejemplo empresas que deciden guardar combustible como gas para venderlo a otro mercado, o el simple hecho de producir menos para elevar el precio de casación.

Aquí también se debe tener en cuenta que la existencia por sí misma de retención física no es evidencia suficiente de la existencia de poder de mercado. En este sentido, el revisar información histórica sobre estos comportamientos podría ayudar a dilucidar la situación.

iii. Análisis competitivo referencial (competitive benchmark analysis) [7].- Este

análisis busca estimar el precio resultante de la operación del mercado si los actores se comportaran como tomadores de precios, y compararlos con los observados en el mercado. El análisis más común se basa en estimar el costo marginal de producción del generador marginal, simulando un mercado competitivo hipotético. Para esto por ejemplo, se puede reunir información sobre las tecnologías disponibles de generación en el mercado, y en función a ellas estimar las curvas de oferta. Así mismo, muchas veces es necesario realizar estimaciones simplificadas, como puede ser el no incorporar costos de partida o algunos efectos producto de la localización de la demanda.

iv. Análisis referencial del retorno neto (net revenue benchmark analysis).- Si bien el

tener grandes ganancias no es prueba por sí misma de ejercicio de poder de mercado, sin embargo, muchos investigadores piensan que el analizarlas es de gran utilidad para detectar dicho ejercicio [7].

Es por esto que en algunos análisis se hace una comprobación de si el retorno que obtienen los generadores alcanza para recuperar sus costos fijos, lo cual, a su vez, serviría para dar señales positivas para invertir. Si en un mercado los resultados no son positivos para muchos de los generadores, podría ser una señal que desincentive la entrada de nuevos agentes, mientras que en caso de ocurrir lo contrario, podría ser una señal de oportunidad para el ingreso de nuevos actores. Sin embargo, se debe tener cuidado ya que no sólo se deben considerar las transacciones en el mercado spot, sino también el mercado de contratos, ya que muchas veces es el establecimiento de contratos es el que da los incentivos de inversión.

v. Análisis de correlación de ofertas.- Como parte de las evaluaciones que se realizan

para detectar el ejercicio de poder de mercado, en algunos sistemas se analiza la correlación que existe entre las ofertas que aparentemente podrían estar relacionadas con dicho ejercicio, y situaciones específicas que se presentan durante la operación. Estas situaciones pueden ser congestiones, salidas de operación, operación en horas de demanda de punta, entre otras, o situaciones en las que se evalúe la activación de medidas mitigatorias, como precios máximos de oferta (caps).

vi. Modelos de simulación de comportamiento de agentes.- Como complemento a las

métricas presentadas anteriormente, existe una serie de modelos más sofisticados que permiten realizar un estudio más profundo de los mercados competitivos,

51

algunos de ellos pretendiendo emular los comportamientos ex-ante y ex-post del mercado y de sus agentes, de manera que se pueda detectar no precisamente ejercicio de poder de mercado, sino de comportamiento estratégico. Hay que tener en cuenta que muchos de los modelos desarrollados son aplicables para estructuras particulares de mercado [7].

Tal vez los modelos de simulación de mercados oligopólicos sean las herramientas más potentes para detectar poder de mercado, ya que incorporan en el modelo muchas de las características conductuales y factores de diseño de mercado que están relacionadas con el poder de mercado, incluyendo concentración, elasticidad de demanda, curva de oferta de producción, contratos forward, y en algunos casos las restricciones de transmisión. Utilizando estructuras de teoría de juegos, estos modelos pueden calibrarse con los datos de costo para predecir los precios de mercado o el índice de Lerner de un mercado, con una estructura y diseño dados [7]. Algunos de los modelos más utilizados son los que se describen a continuación:

� Modelo de Cournot.- El modelo de Cournot consiste en maximizar el beneficio

de un agente mediante la determinación de la cantidad óptima a producir, bajo los supuestos de que el producto involucrado es homogéneo, que los jugadores tienen la misma información, que las decisiones no consideran que el otro pueda modificar su estrategia en función a lo que uno decide (juego estático), que la demanda responde ante el precio, entre otros. La solución óptima a la que llega cada agente resulta de resolver la siguiente función objetivo:

),...,,...,( 10

∗∗

∞≤≤ niiq

qqqMáxi

π

(3.7)

Donde:

( )iniinii cqqqpqqqq −×= ∗∗∗∗ ),...,,...,(),...,,...,( 11π

πi: función de beneficio del agente i que depende de la cantidad qi que decide ofertar y de la producción que supone que el resto de participantes ofertará.

qi: cantidad ofertada por el agente i. ci: costo marginal de producción del agente i. p(Q): precio del mercado en función a la cantidad total producida por

todos los agentes.

� Modelo de Bertrand.- este modelo tiene tanto el mismo objetivo que el modelo de Cournot así como los mismos supuestos, pero la estrategia que utiliza es determinar el precio a ofertar en lugar de la cantidad. La solución óptima a la que llega cada agente resulta de resolver la siguiente función objetivo:

),...,,...,( 10

∗∗

∞≤≤ niip

pppMáxi

π

(3.8)

Donde:

( )iiniinii cppppqppp −×= ∗∗∗∗ ),...,,...,(),...,,...,( 11π

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πi: función de beneficio del agente i que depende del precio pi al cual decide ofertar y del precio que supone al cual el resto de participantes ofertará.

pi: precio al cual decide ofertar el agente i. ci: costo marginal de producción del agente i.

� Modelo de Stackelberg.- A diferencia de los dos modelos anteriores, en este

modelo las decisiones no se toman en forma conjunta, sino en función a la decisión que va tomando una empresa a la cual se le denomina “líder” (que decide actuar primero). La estrategia a decidir puede ser tanto en cantidad a producir (Cournot) como en precio (Bertrand).

� Función de equilibrio de producción (supply function equilibrium – SFE).- En

este modelo la estrategia de cada firma es escoger su programa de producción y su función de oferta (precio vs. cantidad), suponiendo que se conoce la del resto de firmas. Un mecanismo de despeje de mercado determina el precio de mercado al igualar la función de oferta con la demanda del mercado, la cual no necesariamente es elástica [7].

Existen varios trabajos que han utilizado estas metodologías para el estudio de situaciones de poder de mercado y de comportamiento estratégico aplicado al mercado eléctrico, como [13], [30], [31], [33], [34], entre otros.

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4. ANÁLISIS DE RIESGO EN GENERACIÓN ELÉCTRICA MEDIANTE EL USO DE SISTEMAS DE MONITOREO DE MERCADO

4.1 Concepto de toma de decisiones y riesgo Desde sus inicios el desarrollo de las actividades relacionadas al sector eléctrico ha estado expuesto a la presencia de diversos riesgos e incertidumbres. Sin embargo, con las reformas introducidas en las dos últimas décadas las incertidumbres se han visto incrementadas, ya que dichas reformas apuntaron a dejar de lado una operación centralizada de los sistemas eléctricos, para operar en entornos competitivos, con mayores oportunidades para transar, pero también con mayores incertidumbres.

4.1.1 Toma de decisiones La posibilidad de estar expuestos a riesgos se asocia al hecho de tener que tomar decisiones. Esto es, dado que se debe decidir sobre un curso de acción, cada uno de ellos puede implicar la obtención de un resultado que puede ser cierto o desconocido. Para una empresa la toma de decisiones es una tarea frecuente e importante en la planificación de las actividades que realiza. Por ejemplo, en el caso del sector eléctrico se toman decisiones a distintos niveles, como en el de inversión (en qué invertir, cuándo invertir y dónde), en la operación (cómo y bajo qué parámetros) o en la comercialización (a quién vender, cuánto vender, a qué precio vender). Esta tarea puede llegar a ser compleja en la medida que la evaluación involucre muchas variables, lo cual generalmente sucede cuando se debe realizar este proceso bajo la presencia de incertidumbres. En este sentido es recomendable modelar el proceso de toma de decisión considerando todas las simplificaciones que sea razonable realizar. Una alternativa de tratamiento del problema lo constituye la aplicación de matrices de decisión (o de escenarios), en las cuales se ordenan por filas las alternativas y por columnas a los estados de la naturaleza. Otra alternativa sería modelar el problema mediante árboles de decisión, los cuales siguen una secuencia cronológica definida, donde cada evento se coloca en el orden que ocurre38. La selección de alguna de ellas dependerá de cuál se adapte mejor al proceso que se tiene entre manos39. En la figura 4.1 se muestran ambas representaciones.

Así también, el proceso que conduce a la toma de decisión por lo general contempla los siguientes pasos:

a) Estructuración del problema (elaboración de las premisas y definición de metas), b) Identificación de alternativas (reconocimiento de todas las posibles soluciones a obtenerse), c) Evaluación de las alternativas, en términos de las metas que se desean alcanzar,

38 Mayores alcances sobre este tema se puede encontrar en [1] o en literatura relacionada con planificación estratégica de empresas. 39 En [1] también se presentan otras dos metodologías como extensiones de las anteriores, las que son: Análisis Multi Criterio, y Análisis Bayesiano.

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d) Selección de una alternativa. e) Implementación de la alternativa.

Figura 4.1 – Modelación de la toma de decisiones

Fuente: elaboración propia basada en [1] y [35]

Si bien las dos últimas etapas vienen a ser las más importantes, ya que implican la toma de decisión en sí y su implementación, no obstante, la primera etapa puede representar la más complicada de todas ellas. Por otro lado, el tomador de decisiones debe definir las metas objetivas que quiere y puede llegar a alcanzar, teniendo presente las alternativas y/o el grado de conocimiento que se tenga o información con la que se cuente. Algunas metas pueden estar orientadas a la maximización de beneficios, optimización del uso de recursos, obtención de un nivel mínimo de satisfacción, entre otras. Así mismo, debe seleccionar los criterios que va a utilizar para darle una valoración a las alternativas durante el proceso de selección, considerando su juicio acerca de las probabilidades de las posibles consecuencias. Para la formación de dicho juicio el tomador de decisiones puede basarse en probabilidades subjetivas (propias de su experiencia), conocimiento experto, incorporación de datos, uso de modelos, entre otros. También debe asignarle un peso a sus propias preferencias sobre las posibles consecuencias, en función de las metas que desea alcanzar, para lo cual puede apoyarse, por ejemplo, en la teoría de la utilidad. Existen criterios que se utilizan cuando se tiene certeza de los resultados que se obtendrían con cada alternativa, esto dependiendo de qué clase de decisión se esté tomando. Así, cuando se está realizando la evaluación de inversiones en un proyecto, generalmente se utilizan los siguientes criterios normativos de selección [36]:

� VAN del proyecto � TIR � Relación Beneficio/Costo

Cuando las decisiones se realizan bajo incertidumbre se suele emplear criterios y reglas descriptivos (criterios que explican o describen un comportamiento observado) tomados de algunos esquemas y conceptos de la teoría de juegos, los que son descritos a continuación [35].

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a) Regla de MaxiMín (pesimista o conservador).- El tomador de decisiones considera que para cualquier alternativa que seleccione los resultados le van a ser adversos, por lo cual a cada alternativa le asocia el peor evento. En este sentido buscará elegir la alternativa que produzca la mayor ganancia dentro de los peores escenarios que se le pudieran presentar.

b) Regla de MaxiMáx (optimista).- Opuesto al caso anterior. El tomador de decisiones

considera que para cualquier alternativa que seleccione los resultados le serán favorables, por lo cual asocia a cada evento resultados más favorables. Así, tratará de elegir la alternativa que produzca la mayor ganancia dentro de las mejores que pudiera obtener.

c) Regla de Minimizar el máximo arrepentimiento (minimax regret o criterio de Savage).-

En este caso el tomador de decisiones buscará minimizar las situaciones más adversas, para lo cual para cada alternativa buscará el escenario que le produzca el mayor perjuicio (lo que le producirá el máximo arrepentimiento), y con los resultados que se obtengan en ellos (en los escenarios más desfavorables) optará por la alternativa cuyo perjuicio (o arrepentimiento) sea el menor.

d) Criterio de Hurwicz .- Este criterio permite establecer grados de aversión al riesgo que se

ubican dentro un extremo optimista y uno pesimista. Para esto el criterio se apoya en un parámetro α para representar la actitud del tomador de decisiones frente a la incertidumbre. Este parámetro varía entre 0 (optimista) y 1 (pesimista). De esta manera, el valor representativo de cada estrategia j se calcula de la siguiente manera:

)()1()()( escenariomejordelutilidadescenariopeordelutilidadAH j ×−+×= αα

Luego se selecciona la alternativa Aj con el mayor valor H(Aj).

e) Criterio de Laplace.- Este criterio plantea que en caso se desconozca la probabilidad de

ocurrencia de un suceso, es razonable considerar que todos los escenarios tienen la misma probabilidad de ocurrencia, dado que a priori no existiría ninguna razón para suponer que un escenario tiene mayor probabilidad de ocurrencia que otro. Así, se selecciona como valor representativo de cada alternativa j el promedio de las utilidades que se obtienen para cada escenario, seleccionándose luego a la alternativa con el mayor valor promedio.

f) Criterio del máximo valor esperado (µµµµ).- Este criterio consiste en calcular el valor esperado

de las utilidades que obtendría cada alternativa, ponderando cada escenario por una probabilidad de ocurrencia.

∑ ∗=s

ijj iescenarioparaAaalternativdeutilidadiadprobabilidA )()()(µ

Luego se selecciona la alternativa Aj con el mayor valor µ (Aj). g) Criterio del máximo valor esperado y mínima varianza (µµµµ-σσσσ).- Este criterio consiste en

considerar tanto el valor esperado de las utilidades que obtendría cada alternativa, así como su varianza. La forma matemática puede variar de acuerdo al tomador de decisiones. Una de estas formas puede ser la que se muestra a continuación:

)()( jjj AAAdetivorepresentaValor σαµ ⋅−=

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Donde α es un parámetro arbitrario. Luego se selecciona la alternativa Aj con el mayor valor representativo.

Así también existen otros criterios que buscan darle valor cuantitativo a resultados que no son expresados en términos numéricos, y que hasta pueden ser de tipo subjetivos, esto dependerá también de si se tienen preferencias claras: criterios normativos (VAN mayor que cero) o descriptivos (adverso al riesgo).

4.1.2 Riesgo e incertidumbre [37] La incertidumbre es un término genérico usado para describir algo que no es conocido, ya sea porque ocurre en el futuro o porque su impacto es desconocido. Las incertidumbres están relacionadas a factores que se encuentran fuera de control o manejo del tomador de decisiones, como por ejemplo el comportamiento climatológico. En cambio, el riesgo viene asociado a la falta de certeza en la obtención de un resultado como consecuencia de la presencia de incertidumbre. En este sentido, el riesgo puede ser cuantificable, siendo una de las formas más sencillas el cálculo de la desviación estándar (o también de la varianza) de las rentabilidades posibles que se podrían obtener, con respecto a la rentabilidad esperada que se tiene. Es importante distinguir entre ambos términos, ya que poco se puede hacer para reducir las incertidumbres, sin embargo, el tomar en cuenta dentro de un proceso de planificación de actividades puede mejorar la información con que cuenta el tomador de decisiones, y así, potencialmente reducir los riesgos que se presentan como consecuencia de las incertidumbres. Normalmente el proceso de toma de decisiones involucra situaciones de falta de certeza, donde variables importantes pueden tener componentes de incertidumbre. Es por esto que en el planteamiento inicial del problema se debe reconocer todas estas situaciones, y determinar la necesidad de realizar un análisis de riesgo40. El Análisis de Riesgo es una herramienta que busca responder a preguntas como: qué puede salir mal, qué probabilidad hay de que algo salga mal, cuáles pueden ser las consecuencias de que algo salga mal, qué se puede hacer para reducir la posibilidad y las consecuencias de que algo salga mal41; en este sentido el análisis de riesgo sirve no sólo para la toma de decisiones en sí, sino también para hacer una gestión del riesgo. La evaluación de riesgos, en esencia, consiste en identificar las incertidumbres que se presentan en un proyecto, definir las variables relevantes involucradas (fuentes) y sus posibles comportamientos, para luego proceder con la cuantificación de su magnitud y posibles efectos. Para la cuantificación de riesgo existen distintas medidas, como la desviación estándar, pérdida máxima/menor beneficio, valor del riesgo (VaR), flujo de cajo bajo riesgo (CFaR), entre otras. En cuanto a la evaluación del riesgo, en [1] se presentan algunos ejemplos de modelos de análisis de riesgo, basados en metodologías de simulación (aplicando Monte Carlo), programación dinámica y programación estocástica.

40 En [36], p 109 se esquematiza un proceso para determinar si en una evaluación es necesario el análisis de riesgo. 41 < http://www.marearoja.cl/IMG/ppt/Analisis_de_Riesgo_Curso_Lab_Tox_Marinas_U_de_Chile_.ppt>

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No se debe perder de vista que es difícil apreciar todos los aspectos de incertidumbre que rodean a un proyecto, así tampoco prever todas las consecuencias de una medida de control, ya que siempre habrá cierto grado de incertidumbre. Tampoco se debe perder de vista que los resultados que se obtengan de una evaluación de riesgos deben ser tomados como previsiones de lo que puede suceder, y no como una predicción necesaria de lo que va a ocurrir en el futuro, que por lo demás no están exentos de errores. Sobre la base de la información obtenida de la evaluación de riesgo, se toman decisiones acerca de la mejor manera de enfrentar la exposición al riesgo. La Gestión de Riesgo es un proceso que conduce al planeamiento y aplicación de políticas, estrategias, instrumentos y medidas orientadas a impedir, reducir, prever y controlar los efectos adversos de fenómenos peligrosos sobre el proyecto. Contempla la realización de acciones integradas de reducción de riesgos a través de actividades de prevención, mitigación, y atención de emergencias y recuperación post impacto42. Dentro de la gestión de riesgo se encuentra el desarrollar estrategias de manejo y protección, para lo cual existen diversas maneras, cuya aplicación dependerá del proyecto en evaluación. Por ejemplo, una de las maneras más comunes es la toma de seguros contra riesgo, que se hace efectivo ante la ocurrencia del evento asegurado. Otras apuntan a la prevención, para lo cual se desarrollan sistemas de vigilancia o auditorias, que velan por el cumplimiento de los planes, normas, políticas, etc., y la elaboración de planes de contingencia. Otra forma de manejo es la realización de gestiones de tipo financieras, como la diversificación de carteras de inversión. Una cartera de inversiones o portafolio es la combinación de dos o más de activos, que en conjunto permiten administrar el riesgo que enfrenta su tenedor, ello a través de la correlación que presentan los retornos de dichos activos. Si la correlación entre ellos es negativa, los retornos se moverán en sentidos contrarios (si unos ganan los otros pierden), mientras que si fuese positiva, los retornos se moverán en el mismo sentido (se pierde o se gana en conjunto). El comportamiento del retorno esperado que se tenga del portafolio, según los distintos grados de exposición al riesgo que enfrente, se puede apreciar en la siguiente figura (figura 4.2). En ella se puede apreciar que para distintos niveles de riesgo, el retorno que se esperaría tener variará, obteniendo valores máximos en el borde exterior superior. Dicho borde representa la “frontera eficiente” de exposición, denominada así porque si se eligiese una combinación de activos que estuviera por debajo de dicha curva se estaría obteniendo menores ganancias.

4.2 Fuentes de riesgo en el negocio de generación eléctrica Dentro del entorno de mercados competitivos la realización de la actividad de generación eléctrica se enfrenta a incertidumbres de diversa índole, ello como producto de las distintas decisiones que son tomadas en su desarrollo. En base al análisis presentado, algunas de dichas incertidumbres son listadas a continuación:

� Indisponibilidad o falla de las unidades generadoras, � indisponibilidad del recurso primario para generar: combustibles, agua, viento, entre

otros,

42 < http://www.aduana.cl/p4_principal/site/artic/20050916/pags/20050916161822.html>

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Figura 4.2 – Curva Rentabilidad vs. Riesgo

Fuente: Elaboración propia

� fluctuación del precio de los combustibles, � fluctuación de los precios de la electricidad (y productos asociados) en distintos

mercados, � altos costos de mantenimiento, � falta de certeza en el comportamiento de la demanda, � ocurrencia de contingencias en la operación del sistema eléctrico, � falta de certeza en los retornos a obtenerse como producto de las inversiones, � cambio de reglas en el mercado eléctrico, ya sea desde un punto de vista técnico como

económico, � cambio del ordenamiento político, económico o jurídico en el país, � surgimiento de problemas de ejercicio de poder de mercado, � ocurrencia de desastres naturales, � establecimiento de malos contratos de comercialización (precios desfavorables, falta de

capacidad de pago por parte de los clientes, etc.), entre muchos otros. Por otro lado, la cuantificación del impacto que tienen, presenta diverso grado de dificultad, por lo que se suele optar por no tomar todas ellas en cuenta durante un análisis de riesgo. En consecuencia, en la literatura se suele presentar en forma genérica, para facilitar así su evaluación. A continuación se describen los más importantes en término de riesgos.

4.2.1 Riesgo de precios El precio de la energía es tal vez la variable más importante en el negocio de generación eléctrica. En un mercado spot por ejemplo, el precio de la energía experimenta variaciones a lo largo del tiempo, dependiendo de cómo está operando el sistema en un determinado instante. En este sentido la volatilidad de los precios introduce riesgos que puede definir dos cosas importantes para el negocio: el ingreso de las unidades generadoras en el despacho económico y la obtención de una rentabilidad adecuada. Por este motivo, es aquí donde se invierte el mayor esfuerzo en disminuirlo o protegerse de él. Algunos de los factores que provocan dicha incertidumbre son:

a) La Demanda.- La demanda es un factor que define el nivel de producción que se requiere, y por lo tanto, el número de unidades que deben entrar a cubrirla. Su fluctuación en el tiempo afecta el comportamiento de los precios de la energía. Para periodos de corto

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plazo se considera que en promedio la demanda tiene un comportamiento de forma estacional, asociada a la variación climatológica y a los hábitos de consumo, por lo cuál se podría considerar que tiene un grado de certeza predecible; sólo en el caso de variaciones imprevistas existirá el riesgo de no poder abastecerla por la indisponibilidad de reserva suficiente, pero estas situaciones, por lo general, son esporádicas y de corta duración, por lo cual, si bien provocan el aumento del precio spot, es prácticamente imposible protegerse de esta clase de riesgos.

Para horizontes de mediano y largo plazo, la determinación de la demanda se hace generalmente a través estudios de proyección, para los cuales se emplean diferentes técnicas que involucran aspectos económicos, patrones de consumo, y de crecimiento demográfico, entre otros, y que en términos generales tiene un comportamiento creciente. La proyección de la demanda para esta clase de horizontes es empleada en planificación de la expansión de los sistemas, y definir así la necesidad de instalar nuevas unidades generadoras o en el mejoramiento de las existentes, y por lo tanto en los costos futuros de la energía.

b) La Oferta .- Si bien la oferta de capacidad se encuentra directamente relacionada con la demanda a cubrir, no obstante, en sistemas eléctricos que se manejan bajo estructuras de competencia de mercado, dicha adaptación sucederá en la medida que existan precios de mercado que justifiquen la inversión, además de otras condiciones.

c) El Clima.- Es un factor que afecta al precio en dos formas. La primera es a través de la

fluctuación estacional de la demanda. La segunda forma está relacionada con la disponibilidad de recursos como agua o viento para generar electricidad. En el caso particular del agua, en la sección 2.4 ya fue descrita la relación entre la disponibilidad de energía hidráulica y de los costos de operación de un sistema eléctrico.

Si bien eventos tales como lluvias, deshielos, nevadas, entre otros, tienen un patrón medio de comportamiento a largo plazo, existe una gran incertidumbre al momento de realizar el pronóstico de la magnitud que tendrán en un determinado momento. Esta componente de incertidumbre en la ocurrencia y magnitud de estos eventos siempre debe tenerse en cuenta al momento de diseñar proyectos relacionados al manejo de recursos hídricos, como es el caso de la construcción de una central hidráulica.

El pronóstico de los caudales con que se dispondrá hacia futuro para la operación de esta clase de centrales se suele hacer en base a la combinación de estadísticas y probabilidades. Por un lado con la estadística se hace el estudio de la frecuencia de ocurrencia de los eventos en función a datos históricos, definiéndose patrones generales de comportamiento, mientras que por el otro, la teoría de probabilidades se aplica en el pronóstico de lo que puede esperarse en el futuro, en función a estos patrones definidos.

Por su parte, otras fuentes de generación de electricidad como la energía eólica también son dependientes de las condiciones climatológicas para poder disponer de ella, por lo cual utilizan sistemas de almacenamiento que les permite brindar un servicio más continuo. Esta fuente, al igual que en caso de energía hidráulica, producen electricidad a muy bajo costo de operación, similar al de una central hidroeléctrica de pasada, por lo que dependiendo de su porcentaje de participación en un sistema tendrán impacto sobre el costo de operación.

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d) Los Precios de los Combustibles.- Los precios de los combustibles afectan al generador

en su capacidad para competir en el mercado, en la medida que al incrementarse estos valores (los precios de los combustibles) aumenta los costos de operación del generador, lo que a su vez origina una reducción en la cantidad de horas que entre a operar.

El comportamiento de los precios de los combustibles se encuentra asociado a riesgos externos al mercado eléctrico, pero tienen ingerencia directa en el precio de la energía que se tendrá; el grado de ingerencia dependerá de cómo está compuesto el parque generador, de cuál sea el grado de participación de la generación térmica en dicho parque y de qué combustible en específico se esté utilizando.

Dada la variabilidad de los precios internacionales de los combustibles (petróleo, carbón, gas natural, entre otros), las empresas generadoras que incurren en estos gastos pueden cubrirse del riesgo de estas variaciones a través de contratos derivados de los mercados de futuros y opciones internacionales, que para estos productos están ampliamente difundidos.

4.2.2 Riesgo de Cantidad de Producción Esta incertidumbre está relacionada a la falta de certeza sobre la cantidad que producirá un generador en un sistema, principalmente en uno de tipo pool, donde desconoce si será convocado a operar o no. Esto afecta las proyecciones futuras sobre las ganancias que podría obtener, por lo cual una de las maneras de protegerse es a través de la firma de contratos bilaterales.

4.2.3 Riesgo de Disponibilidad de las unidades generadoras Las unidades generadoras presentan una probabilidad de falla inherente a su funcionamiento, las que pueden ser determinadas a través de ensayos. Estas probabilidades de falla son incorporadas en los programas de despacho de modo que en la operación se contemple la indisponibilidad que presenten y las restricciones que implicaría para su operación. Sin embargo, se presentan contingencias que no pueden ser previstas y que están más allá del control de los operadores, pudiendo afectar el abastecimiento de energía, que a su vez origina la entrada en operación de unidades con mayores costos variables y probables sanciones económicas a las empresas que no cumplan con brindar el suministro. Tradicionalmente dentro de estas contingencias se consideraban las fallas de equipos, así como falta del recurso hídrico que haga operar las centrales hidráulicas, o de otro recurso como el viento. Sin embargo, la actual coyuntura está haciendo reevaluar la supuesta disponibilidad absoluta que se tenía de ciertos combustibles como el gas o el petróleo, lo cual además influye en la fluctuación de su precio. Por último se debe mencionar que esta clase de riesgo no sólo está asociado a la unidad generadora en sí, sino también al sistema de transmisión que le permite conectarse a una red principal. En algunos casos esta resulta ser una de las causas más frecuentes que originan salidas de operación temporal de las unidades, muchas veces por la activación de algún sistema de protección. Adicional a estos riesgos citados, se puede mencionar el Riesgo Regulatorio, el cual está referido al posible cambio en las “reglas del juego” o marco normativo en el cual se desarrolla la

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generación de electricidad. Si bien esto podría considerarse poco probable de ocurrir en mercados donde se ha llegado a un buen desenvolvimiento del mismo, en la práctica en la mayoría de los mercados se viene buscando mejorar las reglas de juego de modo que se asegure la competencia y la seguridad de la operación. La influencia que tenga una variación de la normativa que rige un mercado dependerá de la magnitud de las reformas que se realicen, como por ejemplo la reestructuración de todo el sector energético y también de la forma en que se lleve a cabo dicho cambio, o la dación de normas que evitan la formación de monopolios, pasando por normas que contemplen aspectos técnicos de operación. Adicional a esto, también está presente la dependencia que se tenga de la estabilidad de las políticas de gobierno que tenga un país. Por último, se puede mencionar que cada uno de estos riegos afecta en diferente medida la operación física, económica y comercial de un mercado de energía. Dependerá cómo estén organizados estos mercados para determinar el grado de influencia que tendrá cada riesgo sobre la obtención de retornos económicos que se espera obtener.

4.3 Manejo de riesgo y desarrollo de estrategias en el negocio de generación eléctrica

En la sección anterior se presentó en forma genérica los riesgos que habitualmente podría enfrentar una empresa generadora. Esta sección trata dichos riesgos en función a las actividades que puede realizar una empresa generadora, teniendo en cuenta las decisiones que se deben tomar.

4.3.1 Decisiones de Inversión Las decisiones de inversión implican tanto la instalación de alguna nueva planta, la ampliación de alguna instalación, o un cambio de tecnología utilizada, por lo que pueden considerarse de mediano a largo plazo. En términos generales se puede decir que una empresa para invertir buscaría situaciones que presentasen:

� Altos precios en forma sostenible en el tiempo. � Aparición de una nueva tecnología que le permitiría producir a menor costo. � Que se observe una demanda creciente en forma sostenida. � La firma de contrato de venta con un nuevo cliente importante o el aumento de demanda

de uno ya existente. � Que las reglas del mercado se presenten favorables para él. � La existencia de políticas regulatorias favorables, como subsidios, por ejemplo.

No obstante todos estos incentivos, el problema en las decisiones de inversión radica en que los periodos de construcción son relativamente largos y que se requiere de fuertes montos de dinero para financiarlos. Se debe tener en cuenta que las decisiones de inversión involucran también las asociadas a la operación y la comercialización, pero visto en el sentido contrario no necesariamente es cierto. Esto sucede ya que cuando se analiza la posibilidad de inversión se considera además cómo operará la instalación y cómo rentará.

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Las decisiones que se suelen tomar son: Invertir o no .- Está asociada a distintas variables como la estabilidad regulatoria (riesgo regulatorio), política y/o económica, y principalmente a los resultados económicos que se obtendría (rentabilidad de la inversión). En [36] se menciona que una señal mínima de la posible existencia de reglas claras es que exista competencia. Sin embargo, en países en desarrollo en algunos casos los inversionistas pueden preferir condiciones de oligopolio. Fecha de puesta en servicio.- Dependiendo de la fecha de entrada se puede modificar los retornos esperados, ello como consecuencia de los precios de la energía que se esperan tener (referido a mercados tipo pool). Plazo para la recuperación del capital.- Forma parte de las metas que se trazan las empresas. Cuanto menor sea el periodo de recuperación, se dispondrá más pronto de liquidez, para así cumplir con ciertas obligaciones, como pago de deudas y de personal. Capacidad.- Se puede decir que es una apuesta sobre los requerimientos que se tendrá en el sistema, sobre el crecimiento de la demanda y su uso, así como de la disponibilidad del recurso primario que se emplee para generar. La capacidad a instalar se encuentra ligada a la tecnología que se decida usar y a las restricciones que existan sobre éstas, como la disponibilidad del recurso o la estandarización en los tamaños de las unidades generadoras, así como otras restricciones que puedan estar por el lado de las regulaciones medioambientales (caudales de agua con los que se pueda disponer, explotación de embalses, restricciones de emisiones de gases contaminantes, etc.). Tecnología a emplear.- Está en función a la disponibilidad que se tenga de contar con el recurso que se utilice para producir, así como de los costos que dicha disponibilidad involucre y los costos de operar con ellas. Ubicación y punto de conexión.- En el caso de las centrales hidroeléctricas, la ubicación depende principalmente de la ubicación geográfica de donde se disponga el recurso. En el caso de las unidades térmicas sí existen ciertas decisiones que deberían considerarse, como el ubicarse cerca de la carga, o centro de carga de los sistemas, o cerca al recurso para generar. De todos modos está restringido a restricciones para abastecerse del recurso para generar (como en el caso de las centrales a vapor, que requieren de agua). No obstante, si bien es una decisión importante no se considera de gran incertidumbre. Las decisiones anteriores tienen influencia sobre el flujo de los retornos que se tendría. Este parámetro generalmente se utiliza como variable principal para evaluar la factibilidad económica de un proyecto, y así decidir si se realiza o no. En dicho parámetro están involucrados, además dichas variables, otros costos que influyen en los flujos de caja, como por ejemplo los pagos por el uso del sistema de transmisión.

4.3.2 Decisiones de Operación Las decisiones de operación están asociadas a aquellas que se toman en el mediano y corto plazo. Ellas son más dependientes del tipo de mercado o mercados en que se participe, siendo una de las principales implicancias el quién define el despacho de las unidades generadoras.

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Independientemente de lo anterior, en términos generales se puede mencionar que los parámetros a considerar en la operación pueden ser:

� Determinación de la participación en los distintos mercados, como el spot de energía, de contratos, servicios complementarios, etc. (cuánto y cuándo).

� La compra de combustibles (si correspondiese), su almacenamiento o su venta a otros mercados. Tipo de contrato de suministro y forma de uso.

� Definición de los planes de mantenimiento (de las unidades generadoras en sí o del sistema de transmisión asociado a ella).

� Declaración de las cotas de los embalse (si correspondiese). � Determinación del retiro de una unidad, sea por repotenciamiento o por cumplimiento de

su vida útil. Dichas decisiones son afectadas por las siguientes incertidumbres:

� La demanda en el corto plazo, � la condiciones hidrológicas, � los precios de combustibles y su disponibilidad, � las condiciones de operación del sistema eléctrico (por ejemplo ocurrencia de

congestiones, fallas, requerimientos de servicios complementarios como reserva, etc.), � el comportamiento de los otros participantes, entre otras.

4.3.3 Decisiones de Comercialización Si bien, al igual que en el caso anterior, las decisiones de comercialización dependen del tipo de mercado en el que se opera, de los productos que pueden ser comercializados y de las reglas con las cuales se realizan las transacciones, no obstante, en general las decisiones de comercialización a tomar son las mismas: qué vender (asumiendo que puede ser más de un producto), en dónde, cuánto, cuándo, a quién y a qué precio. La determinación de cada uno de dichos parámetros puede afectar en forma directa o indirecta las decisiones que se tomen en la operación. Entre las principales incertidumbres que afectan dichas decisiones se encuentran las mismas que afectan a la operación, pero a ellas se agrega una más de gran importancia: los precios en el mercado. En la actualidad parte importante de la actividad está enfocada a este aspecto, dejando de lado, en parte, las anteriores, esto por el nuevo esquema de competencia que enfrentan las empresas, y los mayores desafíos y riesgos que se les presenta.

4.4 Sistemas de monitoreo en el contexto del análisis de riesgo de empresas generadoras Como ya ha sido visto, generalmente las empresas eléctricas realizan determinadas evaluaciones para elaborar estrategias que les permitan realizar sus actividades correspondientes. Estas evaluaciones pueden ser hechas con modelos que simulen su comportamiento futuro (dentro del sistema o del mercado) y que pueden ser complementadas con herramientas hechas específicamente para evaluación de riesgo. La aplicación de alguna de ellas dependerá del grado de complejidad que involucren dichas evaluaciones o la importancia de las decisiones a tomar.

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No obstante, el cambio frecuente de las condiciones de operación de los sistemas eléctricos y de sus respectivos mercados hace que se requiera la revisión constante de las estrategias elaboradas, algo que puede resultar impracticable, ya sea por la complejidad de las evaluaciones, la cantidad de información requerida en cada momento, el tiempo invertido, entre otros factores; sobre todo si se considera sistemas como los hidrotérmicos. Así, el tener en cuenta algunos de estos aspectos dentro del proceso de toma de decisiones y en la planificación de las actividades en los sistemas hidrotérmicos, puede contribuir a que las estrategias sean más robustas. De acuerdo a lo visto en el capítulo anterior, los SMM cuentan con elementos de utilidad para ir captando con cierta anticipación señales en el mercado que vayan indicando cuándo es probable que surjan situaciones de riesgo que posiblemente no hayan sido consideradas dentro de las estrategias elaboradas, y que por lo tanto sea necesario una reevaluación de estas últimas. En este sentido, en el presente trabajo se propone un sistema que involucra una serie de indicadores que se estiman necesarios, para ser incorporados en un proceso de toma de decisiones. Estos indicadores tienen como característica el ir reflejando el comportamiento de determinadas variables de la operación técnica y de mercado de un sistema, según se muestra en el capítulo siguiente.

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5. PROPUESTA DE SISTEMA DE MONITOREO DE MERCADO EN EL CONTEXTO DE ANÁLISIS DE RIESGO

5.1 Diseño general del SMM El diseño general de la estructura del SMM que se propone en este trabajo se plantea de la siguiente manera:

� Planteamiento de los objetivos buscados � Criterios y definición del sistema de indicadores � Estructura del sistema desde el punto de vista de su funcionamiento � Restricciones de implementación � Interpretación de resultados

En concreto, la propuesta de sistema de monitoreo de mercado consiste en la definición de un sistema de indicadores que permite dar señales de cómo se está comportando el sistema desde el punto de vista de operación técnica y de mercado. Estas señales están orientadas a identificar posibles situaciones de riesgo y/o de oportunidades, para que luego de su respectivo análisis, pueda contribuir en el diseño de estrategias y en la evaluación de las posibles consecuencias. Estas señales comprenden:

� Mostrar un perfil de la composición del mercado y de cómo se va modificando en el tiempo.

� Desde el punto de operación técnica del sistema eléctrico, hacer un seguimiento sobre la evolución de la demanda (corto y largo plazo), la suficiencia de suministro, las congestiones en las redes de transmisión, la producción de energía, etc.

� Desde el punto de vista de la operación del mercado, hacer un seguimiento del desempeño de precios de la energía principalmente, así como de los costos de operación de las centrales que operan en el sistema, y de los precios finales a los clientes y consumidores.

� Evaluar algunos aspectos sobre competencia y desempeño del mercado. De manera complementaria, para este sistema de indicadores se especifica una estructura operacional bajo la cual puede ser implementada como herramienta. Para esta estructura no se describen aspectos específicos relacionados a la administración de tareas de monitoreo, de adquisición de información, mantenimiento del sistema, ni tampoco con tecnologías computacionales.

5.2 Sistema de indicadores Desde el punto de vista de construcción, la selección de los índices del sistema de indicadores se realizó teniendo los siguientes criterios,

� Que permita realizar un adecuado análisis a las empresas generadoras en particular para sistemas hidrotérmicos.

� Que permita reflejar algunas de las cualidades principales de un SMM.

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� Sea factible de implementar, ello en cuanto a la adquisición de información: se pueda obtener la información o se pueda estimar con una adecuada precisión.

� Que al ser implementado permita validar algunos aspectos de su funcionalidad desde el punto de vista de herramienta computacional.

� Sea la cantidad de indicadores estrictamente necesaria. Por otro lado, con relación a la evaluación de riesgo de una empresa generadora los indicadores han sido seleccionados bajo las siguientes premisas:

� Desde el punto de vista de la operación técnica del sistema, se seleccionaron los parámetros principales asociados al suministro eléctrico como la demanda, la producción, la disponibilidad de energéticos primarios, así como las restricciones de transporte de energía en el sistema de transmisión. Estos parámetros apuntan a mostrar posibles requerimientos de generación, problemas de restricciones técnicas del sistema de transmisión que afecten su operación, el aprovechamiento de determinados recursos, o posibles situaciones futuras de riesgo en el suministro por efecto de restricciones técnicas.

� Desde el punto de vista de la operación económica del mercado, los indicadores apuntan a los precios de casación en el mercado, los costos de operación así como de otros costos que se producen por problemas de congestión en las redes. Ellos pueden mostrar qué precios se establecerían en condiciones de congestión en determinadas zonas de la red, y los posibles costos adicionales en los que se tiene que incurrir para operar en dichas condiciones. Además, pueden contribuir a identificar posibles situaciones de falta de competencia.

� Desde el punto de vista de la inversión en nueva infraestructura, los indicadores seleccionas entregan señales sobre el requerimiento de nuevas instalaciones de generación y/o de transmisión.

� Desde el punto de vista de un nuevo inversionista, los indicadores seleccionados entregan señales sobre el requerimiento de nuevas instalaciones de generación y/o de transmisión (indicadores asociados al margen de reserva y las restricciones de transmisión), señales de costos y precios del mercado a fin de poder realizar evaluaciones de rentabilidad de inversiones, señales de existencia de real competencia en el mercado.

Teniendo en cuenta dichos criterios, a continuación se presenta una clasificación de los indicares como parte del diseño de implementación:

a) Por tipo de análisis: estructura de mercado, situación de operación del mercado, situación de operación del sistema, desempeño y poder de mercado (se mantiene la clasificación hecha en el capítulo 3).

b) Por forma de cálculo: cálculo de índices, simulaciones. c) Por jerarquización de acuerdo al cálculo: se clasifica por niveles, según la dependencia de

información que se tengan de otros indicadores calculados previamente, algo que se presenta dado que algunos son propiamente variables medidas del sistema eléctrico, mientras que otros son índices calculados o simulaciones efectuadas que utilizan los parámetros medidos.

Considerando todo lo anteriormente mencionado, se han seleccionado los indicadores (índices, métricas, parámetros, etc.) que se listan a continuación:

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1) Situación de operación del sistema Demanda máxima Factor de carga Curva de duración

Demanda

Pronóstico de la demanda máxima Margen de reserva Requerimientos de combustible Reserva por proyectos no a firme

Seguridad de suministro

Energía no suministrada Estadística sobre congestiones

Congestiones Uso de determinadas líneas de transmisión Producción Despacho real vs. despacho programado Estadística de salidas forzadas y no forzadas

Producción

Cotas de embalses

2) Situación de operación del mercado Precios spot de energía Precios de combustibles Costos de operación de las centrales térmicas Costos de oportunidad de las centrales hidroeléctricas

con embalses Precios de contratos, o en su defecto, precios medios de

mercado

Precios de la electricidad

Precios regulados Costos por congestión

Costos por congestiones Pagos por el uso de la red de transmisión

Reclamos en la operación

Reclamos por operación

3) Estructura del mercado Capacidad instalada Composición del

mercado Producción de electricidad HHI RSI

Concentración del mercado

Energía disponible – costo de producción

4) Desempeño y poder de mercado Índice de Lerner Curva de duración de precios Correlación de precios con situaciones puntuales de

operación Análisis competitivo referencial

Comportamiento competitivo

Liquidez de mercado

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Para cada indicador se han identificado una serie de propiedades que permiten estandarizar su cálculo, registro o evaluación, las que se presentan a continuación:

Lo anterior no significa que todas las propiedades sean definibles para todos los indicadores, ni tampoco que se encuentren especificadas en la propuesta detallada en el anexo 3.

5.3 Estructura del SMM desde el punto de vista de su funcionamiento Para la operación del SMM se considera la existencia de tres bloques o módulos bien definidos dentro de su implementación:

a) Base de Datos b) El Motor de Cálculos c) La Interfaz de Ejecución y Visualización

a) Base de Datos: Es la que contiene toda la información necesaria para realizar la tarea de monitoreo. Debe ser capaz de almacenar toda la información que se le va introduciendo. Este proceso en algunos casos se efectúa en forma continua, mientras que en otros se realiza cada cierto periodo, el cual debe ser especificado.

La base de datos no sólo almacena la información que le es ingresada para hacer los cálculos, sino que también es la que almacena los resultados que se van obteniendo de los análisis que realiza el Motor de Cálculo. Es de aquí de donde se obtendrá la información para realizar el análisis de riesgo.

b) Motor de Cálculo: Es el módulo que contiene todas las fórmulas, índices o cálculos que comprende el SMM. Algunos cálculos se realizan en varias etapas, ya que requieren de información que provienen de simulaciones o cálculo externo.

Para determinados casos se pueden especificar valores umbrales fijos o que sean recalculados en función a la información que se va recogiendo. De darse este último caso, se debe especificar con qué cantidad de datos debe realizarse.

c) Interfaz de Ejecución y Visualización: Para ejecutar los cálculos se requiere de una interfaz

desde donde el usuario pueda interactuar, y que además sea a través de ella donde se vayan visualizando la información ingresada y los resultados. En este sentido, la interfaz debe permitir realizar las especificaciones iniciales sobre la información que se va a ingresar a la base de datos, como sobre los cálculos que se van a efectuar. Además, debe ir mostrando los resultados que se van obteniendo para el caso cálculos que se hacen en forma continua,

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presentar las alarmas de ser el caso, así como mostrar resultados o visualizaciones cada vez que lo solicite el usuario.

De esta manera la relación entre estos tres bloques es la que se muestra en la figura 5.1. La lógica de operación se puede resumir a través de los siguientes pasos:

1) La BD lee información de la Fuente Externa (FE). 2) Se inicia el proceso de cálculo de un indicador.

� En la Interfaz (IF) se selecciona el indicador a calcular. � Se indican algunos parámetros que sirvan para el cálculo (si es que se necesita).

Figura 5.1 – Lógica de operación


3) La Interfaz (IF) envía parámetros de cálculo al Motor de Cálculo (MC).

� El MC identifica el cálculo que se solicita. � El MC define la información que se requiere, diferenciando entre la que necesita

que se encuentre presente en la BD de la que se va a generar durante el proceso de cálculo pero va a ser utilizada.

� El MC almacena temporalmente los otros parámetros que han sido ingresados vía la IF.

4) El MC envía la solicitud de información a la BD. � La BD verifica que se dispone de la información que se requiere. � Si se dispone de ella manda una señal de conformidad al MC para que proceda. � Si no se dispone manda una señal de alerta al MC para que interrumpa el proceso,

y el MC manda una señal de advertencia a la IF. 5) El MC comienza el proceso de cálculo en sí.

� Dentro del MC se llama al procedimiento de cálculo general del indicador pedido. � Si existen procedimientos de cálculo externos, éstos son llamados. � La información que se va generando, se puede ir almacenando en forma temporal

en el MC o en forma permanente en la BD, según cuál sea. � Se termina con el proceso de cálculo.

6) La IF presenta los resultados.

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� Por defecto, la IF toma los resultados últimos almacenados en la BD y los presenta como una tabla.

� El usuario debe seleccionar otro modo de visualización, si así lo desea, como diagramas de tendencia, pies, etc., dependiendo de las opciones que se disponga para el indicador pedido.

7) Se termina el proceso de cálculo.

5.3.1. Estructura de datos En términos generales, la estructura que tiene la información que se almacena en la BD es la siguiente:

[Nombre] [Fecha de ocurrencia] [Unidad en la que se mide] [Referencia de pertenencia/tipo/ubicación] [ID]

Dentro de la información que se requiere para realizar el cálculo de los indicadores se encuentra:

� Estadísticas de demanda máxima (por barra o agregada) � Estadísticas de demanda media � Pronóstico de la demanda � Capacidad instalada � Estadísticas de energía no suministrada (duración, profundidad) � Estadísticas de congestiones � Estadísticas de producción real � Estadísticas de producción programada � Estadísticas de salidas de operación � Planes de mantenimientos � Estadísticas mediciones de las cotas de los embalses � Estadísticas de los precios spot reales (por barra o agregados) � Precios reales y/o estimados de combustibles (GN, GNL, Carbón, Diesel) � Costos variables reales y/o estimados de operación de las centrales térmicas � Precios de contratos reales y/o estimados � Precios regulados reales y/o estimados � Estadísticas de costos incurridos por congestión � Información sobre pagos que se hacen por el uso de la red de transmisión � Estadísticas de reclamos en la operación � Capacidad instalada � Estadísticas de la producción histórica � Información que permita simular en el futuro la operación del sistema eléctrico, para

determinar los requerimientos de combustibles � Información que permita simular en la actualidad la operación del sistema eléctrico que

permita estimar los costos de oportunidad del agua de los embalses, los costos marginales de producción, la operación de la red de transmisión, estimar los ingresos que obtienen las empresas.

Para el almacenamiento de esta información en una base de datos se debe clasificar la información de manera que su contenido luego pueda ser manejado fácilmente por el MC. Una de estas es discriminar entre la información que va a ser utilizada para efectuar los cálculos de aquella que sirve sólo como referencia a la hora de realizar los análisis. En el caso de la

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información que es empleada para efectuar cálculos existen dos consideraciones importantes: el tiempo en que cada dato es almacenado, y el cómo establecer la relación entre los distintos datos, como el empleo de identificadores.

5.3.2. Aspectos de visualización e interfaz hombre-máquina La parte final del proceso de monitoreo corresponde a la presentación de los resultados que se obtienen y a la generación de reportes. Cuando se realiza el cálculo de un indicador se genera un resultado de tipo numérico, el cual luego puede ser visualizado por medio de gráficos, que permitan mostrar los resultados de una manera más comprensible por el usuario en corto tiempo. Cada indicador puede disponer distintos tipos de gráficos para ser visualizados, dependiendo de lo que se quiera mostrar. Entre los tipos de gráficos que pueden ser empleados se encuentran los siguientes:

� Curvas de tendencia: demanda máxima, margen de reserva, índice de Lerner, precios � Curvas de duración: de demanda, de precios � Diagrama de barras: diagrama de carga � Diagrama de torta: repartición del mercado

5.3.3. Modelos de apoyo Los sistemas de monitoreo en general hacen uso de herramientas de soporte que permiten facilitar y complementar las evaluaciones que se efectúan. Así, existe una serie de herramientas de simulación que reciben la información los sistemas de monitoreo y efectúan distintos cálculos que serán necesarios para la evaluación de los distintos indicadores. En este sentido, en muchos casos los sistemas de monitoreo se apoyan en las distintas simulaciones que les permite efectuar sistemas como el SCADA, o hacen uso de otras herramientas que por ejemplo le permite realizar la simulación misma de de la operación técnica (como flujos de carga, por ejemplo) o económica (despachos, por citar alguno). Estas herramientas son utilizadas dentro del proceso mismo de monitoreo y en algunos casos pueden estar integradas a los SMMs, pero no son propias o exclusivas de éstos.

5.3.4. Consideraciones para la implementación Desde el punto de vista de implementación como tal, los requerimientos de los SMM no son muy diferentes a los requerimientos de los sistemas de información aplicados en distintas industrias, como diseño, software, recursos, entre otros, por lo que se deben tener las mismas consideraciones que en dichas aplicaciones. Así, en esta propuesta no se hace ninguna referencia a requerimientos especiales, salvo a aquellas antes mencionadas como la capacidad de administrar gran cantidad de información. Tampoco se hace alguna especificación en cuanto a las fuentes de información o a las técnicas de adquisición (entiéndase lectura) de ella; sin embargo este es un aspecto a considerar. De esta manera en la propuesta que se presenta se ha considerado parámetros que no presentan mayores restricciones para su obtención, mas no así para su lectura.

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Por el lado de los cálculos, se considera que algunos de los indicadores (parámetros, métricas, etc.) sólo son registrables, en el sentido que principalmente constituyen registro de situaciones específicas, pero que no pueden ser empleados para cálculos como tales, más allá de contabilizarlos.

5.3.5. Interpretación de resultados Desde el punto de vista de un sistema de monitoreo, los resultados que entregan los indicadores propuestos deben ser interpretados como parámetros que van reflejando situaciones históricas y en algunos casos tendencias que se estarían presentando, pero que no necesariamente van continuar. La definición de si alguna situación o tendencia continuará, o si alguna situación nueva se pudiera presentar dependerá del análisis de los resultados que realice el evaluador que utiliza esta herramienta, ello no obstante en el diseño efectuado se intenta que los resultados que entreguen los indicadores propuestos sean poco ambiguos. En este sentido los objetivos específicos de cada indicador son explicados en el anexo 3, no obstante, ello no limita que en algunos casos también sirvan para llegar a otras conclusiones.

73

6. VALIDACIÓN DE LA PROPUESTA Y EJEMPLO APLICATIVO

6.1 Introducción – Metodología para la validación En este capítulo se realiza la validación del sistema propuesto. Dada la naturaleza de la propuesta, se optó por efectuar la validación de forma empírica, en la que su efectividad no se mide a través de la comparación de sus resultados con los de otros sistemas considerados como referenciales (benchmark), si no que se opta por tener en cuenta la satisfacción de la comprensión del fenómeno de interés con los resultados que se obtiene. Dicha opción se tomó dado que no se dispone de otro sistema o modelo de características similares con la información necesaria para efectuar la comparación. Con la premisa anterior se plantean dos casos de estudio: en el primero se emplea el sistema propuesto a un mercado de prueba, mientras que en el segundo se plantea la aplicación a un caso real. La validación como tal de la propuesta se realiza en el primer caso de estudio. Los casos estudiados son:

� Evaluación de la operación de una bolsa de energía (Juego de la Bolsa de Energía)

� Propuesta de la aplicación en el sistema eléctrico chileno, en la utilización de planes de seguridad de abastecimiento para el Sistema Interconectado Central.

Para el primer caso se realiza la implementación parcial del sistema propuesto, con el que se pueda mostrar con cierto detalle aspectos sobre la evaluación de un mercado, mientras que para el segundo caso se realiza una propuesta de aplicación de los indicadores del sistema para evaluar el riesgo de abastecimiento en un sistema real.

6.2 Aplicación en el Juego de la Bolsa de Energía (JBE)

6.2.1 Descripción del juego El JBE es una actividad que se realiza anualmente en el DIE como parte del curso de Mercados Energéticos Internacionales – EM73543, y que cuenta con la participación de los alumnos de este curso y de cursos similares de otras universidades. El juego consiste en la presentación de ofertas de compra y de venta de energía en bloques horarios, para que luego a través de un proceso de casación el operador de mercado determine los resultados de la operación del día siguiente. Los participantes tienen como objetivo maximizar sus ganancias respetando una serie de reglas planteadas para el juego. Los participación se realiza mediante grupos de agentes compradores y agentes productores que forman parte de las operaciones de una bolsa de energía, inspirada en la bolsa española –

43 Se puede encontrar mayor referencia en: < http://146.83.6.25/be/index.htm>

74

OMEL44. Esta bolsa es administrada por un operador de mercado, que también se encarga de coordinar la operación del sistema. El juego se realiza por etapas denominadas “fases”. En total son cuatro fases, que van desde la fase cero hasta la fase tres. Las reglas de cada fase, así como la información sobre los participantes, varían a medida que transcurre el juego. El detalle de dichas reglas se presenta en el anexo 4, así como la información sobre el sistema eléctrico en evaluación y sobre los participantes.

6.2.2 Aplicación del sistema de monitoreo al JBE En este caso la aplicación se efectúa desde dos puntos de vistas: desde el punto de vista de un productor (o generador) que desea elaborar su estrategia de participación, y desde el punto de vista del operador de mercado, que desea analizar el comportamiento competitivo de los anteriores. En este último análisis se deja de lado a los consumidores debido a que las reglas del mercado les imponen medidas que los hacen más susceptibles a sanciones de no participar de acuerdo a lo indicado en las reglas. La evaluación como tal se realiza en forma conjunta, pero los puntos de interés a destacar para ambos caso se van describiendo en forma separada. Para el monitoreo el proceso a seguir (de acuerdo al esquema planteado en la figura 3.1) es el siguiente:

a) Recopilación de información.- Dado que en esta ocasión el estudio se realiza en conjunto con el operador del mercado, se tiene acceso a toda la información con la que cuentan los agentes participantes (de todos ellos) y la del mismo operador, además de toda aquella que se genera como producto de las transacciones, por lo cual el proceso de recopilación no representa mayor dificultad. Con la información que no se contó es la curva desagregada de ofertas de los productores, dado que ella es parte de la estrategia que plantea cada agente. Con toda esta información se armó la base de datos.

b) Proceso de evaluación y análisis.- La evaluación se realiza por fases, desde la fase uno

hasta la fase tres. No se considera la fase cero, ya que ésta tiene como objetivo entrenar a los participantes sobre el mecanismo del juego y el uso de las herramientas disponibles para dicho fin, por lo que no se encuentra exenta de distorsiones externas a la operación de un mercado como tal.

En determinados casos se optó realizar evaluaciones diarias, e inclusive para algunas horas del día, mientras que en otros se efectúo la evaluación total por fase, lo cual dependió de la clase de análisis que se quería realizar.

La primera parte se centra en revisar las características del mercado y sus reglas, para luego realizar una evaluación descriptiva desde el punto de vista de su estructura, lo que incluye algunos aspectos relacionados con concentración de mercado y posible ejercicio de poder de mercado. La segunda parte contempla la realización de una evaluación más

44 < http://www.omel.es>

75

enfocada sobre el comportamiento en sí de los participantes y el riesgo al que se ven enfrentados. Para iniciar con la evaluación de la composición del mercado se parte graficando la relación costo de oportunidad de operación y la energía disponible de cada productor, de manera que se pueda visualizar cómo están distribuidos ambos parámetros para cada agente productor. En el caso de la energía se está considerando la energía disponible para cada fase, mientras que en el caso del precio, dado que cada empresa no tiene una única tecnología, se está determinando un precio promedio ponderado por la energía, que corresponde al 70%45 de su oferta de energía disponible. Así también, se calculan los índices HHI y RSI, apoyado este último con la evaluación del margen de reserva de energía disponible en el sistema. Para el caso de la evaluación de la competencia se calcula el índice de Lerner, teniendo en cuenta que para la fase se requiere la evaluación previa del efecto de la red de transmisión en el sistema eléctrico.

c) Acciones a tomar y reportes.- Dado que la evaluación se realizó ad posteriori de la realización del juego, esta etapa sólo contempla la presentación de algunas conclusiones sobre los resultados y recomendaciones.

6.2.3 Evaluación de resultados Dentro de las características generales del juego se destaca que si bien el sistema eléctrico es hidrotérmico, las plantas con embalses son tratadas como centrales térmicas, con costos de operación variable establecidos y sin limitación en el uso de la energía hidráulica. En el caso de las centrales de pasada sí se presentan restricciones diarias sobre la energía con la que disponen, como centrales con estanque de regulación diaria, y de manera similar con las plantas térmicas que utilizan gas natural. Otra característica es que en el juego no se permite que ningún productor pueda retener físicamente los recursos con los que cuenta para operar, dado que están obligados a incluir en su curva de oferta toda la capacidad con la que disponen. Esto no ocurre en la fase dos, ya que las empresas productoras que tienen contratos bilaterales de suministro pueden cubrir directamente dichos contratos, por lo que no están obligadas a presentar ofertas de venta que incluya toda su capacidad de producción. En el caso de las plantas que tienen restricciones de energéticos, en el balance diario debe verificarse que se cumple dicha restricción. Pese a todo esto, no existe ninguna limitación en cuanto al precio máximo al cual se puede ofertar, por lo que en forma indirecta podría darse el caso, hipotéticamente, que se logre excluir del despacho a algunas unidades (siempre las de mayor costo de operación) al ofertar a precios bastante elevados. Por el lado de la demanda se tiene que ésta tiene una flexibilidad de ±15% por hora sobre la demanda asignada, no obstante, para cada día la variación no puede ser superior a ±5%. Sin embargo, no se especifica una sanción por no cumplimiento, a no ser la pérdida económica que sufrirán las empresas distribuidoras (que en este caso son las encargadas de comprar la energía para cubrir la demanda) por comprar en exceso/déficit a lo que requieren sus clientes.

45 Valor supuesto, aunque otro valor a considerar podría ser el cociente de la demanda entre la energía total disponible.

76

Así mismo, las empresas distribuidoras están obligadas a cubrir toda la demanda (con la flexibilidad dicha anteriormente), y en caso de no comprar la energía suficiente deben pagar una compensación para el caso de la primera fase, o pueden comprar la energía faltante en un mercado spot para el resto de las fases. En este sentido, existe una diferencia con sus contrapartes vendedoras, las que pueden optar por no vender en las horas que no les resulte conveniente. A pesar de tener la característica de precios volátiles, este mercado spot llega a constituir una suerte de fijador de precios techo a los cuales podrían ofrecer los productores, en caso desearan vender su producción. Sin embargo, esto podría incentivar a una colusión implícita entre los productores, de manera que les resultaría conveniente a todos ofrecer a precios algo menores a los que se pudiesen establecer en el mercado spot. Desde el punto de vista de un productor, en este juego la decisión relevante a tomar es qué cantidad de energía debe ofertar, en cuáles bloques horarios y a qué precio debe ofrecerlo. Dicha decisión puede conllevar a:

� Vender o no buena parte de su capacidad disponible. � Obtener o no buenos precios en la casación del mercado. � Llegar a comprar o no a buen precio la energía necesaria para cubrir sus contratos de

venta, etc. Sólo la tercera decisión de la lista anterior podría conllevar a una pérdida monetaria efectiva para un productor, mientras que el resto sólo afectaría el margen de ganancia a obtener. En este sentido, para los productores resulta de interés tener en cuenta aspectos como:

� Su posición en el mercado frente al resto de participantes. � El margen de reserva disponible del sistema, teniendo en cuenta cuanta de dicha

disponibilidad puede ser desplazada entre bloques horarios debido a restricciones de energía (fases 2 y 3).

� Ubicación en el sistema donde se tiene una mayor influencia en el mercado debido a restricciones en el sistema de transmisión (fase 3).

� Posibilidad de tener cierto margen de manejo de precios en algunas horas. Posterior a la evaluación, los resultados en general muestran que los participantes no opten por posturas riesgosas de especular en demasía con sus ofertas, si no que utilizan como guía los costos de operación y los resultados de los días anteriores de casación, ello principalmente en empresas generadoras de baja participación en el mercado, que asumen su rol de tomadores de precio. Son pocos los productores que aún obteniendo buenos resultados ensayan alguna nueva estrategia que les permitan mejorar aún más. Mientras que por el lado de los compradores, su aptitud conservadora es aún mucho mayor, no intentando disminuir los precios de casación, o haciéndolo con poco éxito. Esto se explicaría por la aversión mayor que se tiene a obtener resultados negativos, lo que es mucho más probable en el caso de los compradores que en el de los vendedores. Con la descripción anterior, a continuación se detallan los resultados de la evaluación hecha por fase.

a) Fase 1.- En esta fase sólo se transa a través de la bolsa, y la energía que no llega a ser comprada por el distribuidor debe ser comprada en el mercado spot, que para esta fase

77

tiene un valor fijo. Para comenzar el análisis sobre la estructura del mercado, en primer lugar se realizó una comparación de los costos promedios variables de producción de los productores y de la energía disponible con la que contaron para producir, esto último en lugar de la capacidad instalada, cuyos resultados se muestran la tabla y figura 6.1.

Tabla 6.1 – Costos promedios de producción vs. % Energía disponible en el mercado

EmpresaEnergía Disponible (GW.h)

% de participación

Costo (USD/MW.h)

Prod_01 11.29 1.7% 43.9Prod_02 55.29 8.4% 16.9Prod_03 144.73 21.9% 30.4Prod_04 210.64 31.9% 53.1Prod_05 25.54 3.9% 21.6Prod_06 48.91 7.4% 50.2Prod_07 51.14 7.8% 52.1Prod_08 36.42 5.5% 22.7Prod_09 28.59 4.3% 19.7Prod_10 16.41 2.5% 70.0Prod_11 30.59 4.6% 0.1TOTAL 659.54


Figura 6.1 – Costos promedios de producción vs. % Energía disponible en el mercado

Comparación entre el % de repartición de la energía disponible de los productores vs. sus costos de oportunidad de op eración

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

Prod_

10

Prod_

04

Prod_

07

Prod_

06

Prod_

01

Prod_

03

Prod_

08

Prod_

05

Prod_

09

Prod_

02

Prod_

11

Cos

to*

de o

portu

nida

d de

ope

raci

ón

(US

D/M

W.h

)

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

% d

e R

epar

tició

n

Costo Participación


Se debe notar que, no obstante el estar utilizándose costos promedios para efectos de comparación, existe una considerable variación entre los costos de oportunidad de los productores, a consecuencia de la disparidad sistémica existente entre las distintas tecnologías con las que operan las unidades generadoras, lo que no hace recomendable realizar una evaluación de la estructura del mercado en función a la energía disponible o a

78

la capacidad instalada del sistema. En este sentido, para efectos del cálculo del indicador HHI se hace la evaluación en función a la producción real efectuada.

Más allá de lo anterior, del gráfico se podría ir prediciendo que una de las empresas que tendría un buen resultado en el juego es el productor Prod_03, dado que tiene una relativa alta cantidad de energía disponible para ser producida en el mercado, a un costo de oportunidad de operación aparentemente no muy alto, en comparación al resto de participantes del mercado. En la tabla y gráfico siguiente se muestra los resultados del cálculo del indicador HHI. Como se dijo anteriormente, la evaluación no se realiza sobre la capacidad instalada ni la energía disponible, sino la producción efectiva de cada productor. Figura 6.2 – Participación de los productores en el mercado e indicador HHI–Fase 1

GW.h %Prod_03 107.24 20.00%Prod_02 66.79 12.45%Prod_04 91.39 17.04%Prod_09 44.38 8.28%Prod_11 43.53 8.12%Prod_10 7.62 1.42%Prod_06 50.82 9.48%Prod_01 13.52 2.52%Prod_08 39.61 7.39%Prod_07 35.03 6.53%Prod_05 36.33 6.77%Total (GW.h) 536.25HHI 1221.19

Total por empresaEmpresa

Participación en mercado e indicador HHI

Fase 1

20.00%

12.45%

17.04%8.28%

8.12%

1.42%

9.48%

2.52%

7.39%

6.53%

6.77%Prod_03

Prod_02

Prod_04

Prod_09

Prod_11

Prod_10

Prod_06

Prod_01

Prod_08

Prod_07

Prod_05

Producción total = 536,25 GW.h

HHI = 1221,19

El valor resultante del HHI es mucho menor a los 1800 que se suele especificar para catalogar a un mercado como concentrado. Sin embargo se puede apreciar que casi el 50% de la producción se encuentra en manos de tres empresas, lo que podría indicar una situación de oligopolio, algo que también era deducible con la información de la figura 6.2. Prod_03 es quien despacha cerca del 100% de su energía disponible, seguido por Prod_02, que también tiene un costo de operación promedio bajo. El tercero en orden resulta ser Prod_04, pero que debido a tener costos promedios de operación mucho más altos a los de los dos anteriores no logra producir ni el 50% de su energía disponible.

Por el lado de la demanda, en primer lugar se debe mencionar que se tratan de empresas distribuidoras, que cumplen funciones de comercializadoras, a las cuales se les ha asignado un determinado porcentaje de la demanda total del sistema. En el gráfico siguiente se muestra el margen de reserva de la energía disponible del sistema, representativo de la fase para un día.

79

Figura 6.3 – Margen de reserva de energía disponible para la fase 1

MARGEN DE RESERVA DISPONIBLE PARA LA FASE 1

79.70%

151.57%

179.53%

109.64%

67.72%57.23%

79.70%

57.23%

93.52%

185.88%

151.57%

53.40%

51.55%

57.23%

102.88%

84.98%

79.70%

79.70%

79.70%

74.70%57.23%

67.72%

79.70%

47.98%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

140%

160%

180%

200%

H-1 H-2 H-3 H-4 H-5 H-6 H-7 H-8 H-9 H-10 H-11 H-12 H-13 H-14 H-15 H-16 H-17 H-18 H-19 H-20 H-21 H-22 H-23 H-24

Horas

Mar

gen

MARGEN RESERVA


Del gráfico anterior se puede apreciar que el margen de reserva en las horas de mayor demanda continúa siendo mayor a la participación del mayor productor en el mercado (superior al 31%), por lo que se presume que la no participación de uno de los productores no afectaría el cubrimiento de la demanda, motivo por el cual no se efectuó una evaluación del RSI de manera explícita en esta etapa. Se debe tener en cuenta que no se presentarán situación de desabastecimiento en la medida que los precios ofertados para compra no estén muy por debajo de los de venta, situación que tratan de evitar principalmente los consumidores.

La última evaluación se refiere al cálculo del índice de Lerner, la cual principalmente lo efectuaría el operador de mercado. Esta consiste en calcular dicho índice para todo el sistema y no por cada uno de los productores, evaluando el indicador para el punto en que se realizó la casación en el mercado. Esto es, a partir de la energía casada en el mercado, se considera como costo marginal el costo al que se oferta esa misma cantidad en la cuerva de oferta del sistema que se construye a partir de los costos variables de operación de las unidades generadoras de todos los productores (ver figura 6.4, no se incluye el REG_09). Si bien en estricto rigor esta forma de calcular no es la que se presenta en la ecuación 3.5, el resultado que se obtiene tiene el mismo significado, es decir determinar cuál es el porcentaje de sobre costo que están pagando los consumidores con respecto a los costos reales de producción de la energía que se está consumiendo. Los resultados obtenidos se presentan en el Tabla 6.2 y en la figura 6.5.

80

Figura 6.4 – Cálculo del Índice de Lerner

Q

P

Q

P

P0

P1

Q1

Q1

Curva de Oferta en función

a costos variables de

operación

Curvas de Oferta y

Demanda presentados

en el mercado

S0

S1D1

P1>P0


Los resultados muestran un comportamiento aparentemente competitivo de los productores, con valores algo superiores en las horas de menor demanda que en las de mayor demanda, algo que puede ser contradictorio con lo que suele ocurrir en los mercados reales. Esto último significaría que se intentó especular más con el precio en esas horas, o de ofrecer menor cantidad de energía en dichas horas de bajo costo de producción para reservarla en horas que puedan obtener mayores ganancias.

A diferencia de los registros previos, los resultados del registro Reg_09 (día 9) presentan valores distintos en ciertas horas del día, debido a que los productores presentaron ofertas similares a los de los días anteriores, a pesar que ese día la demanda fue menor. Esto se puede apreciar en el Tabla 6.3, donde se muestra la diferencia entre la energía consumida estimada y la energía casada. Para el registro Reg_09, a las mismas horas en que ocurren las mayores variaciones con el índice de Lerner se presenta el mayor déficit de cubrimiento de la demanda.

81

Tabla 6.2 – Cálculo del Índice de Lerner para la fase 1

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

1 60.00 70.00 0.00 60.00 70.00 0.00 60.00 70.00 0.00 61.00 70.00 0.00 70.30 70.00 0.002 33.77 52.10 0.00 33.77 32.61 0.03 36.10 32.61 0.10 36.50 32.61 0.11 45.60 32.61 0.283 33.00 32.61 0.01 33.77 32.61 0.03 35.40 32.61 0.08 35.60 32.61 0.08 35.00 21.60 0.384 33.77 32.61 0.03 33.77 32.61 0.03 35.40 32.61 0.08 35.60 32.61 0.08 35.00 19.67 0.445 33.77 31.78 0.06 33.77 32.61 0.03 35.40 31.78 0.10 40.90 31.78 0.22 32.61 18.34 0.446 33.77 32.61 0.03 33.77 32.61 0.03 35.40 32.61 0.08 35.60 32.61 0.08 32.61 18.34 0.447 33.77 52.10 0.00 33.77 32.61 0.03 36.80 32.61 0.11 39.78 32.61 0.18 59.00 22.72 0.618 71.50 70.00 0.02 71.50 70.00 0.02 71.90 70.00 0.03 72.00 70.00 0.03 70.00 70.00 0.009 71.50 70.00 0.02 71.50 70.00 0.02 72.00 70.00 0.03 71.90 70.00 0.03 72.00 70.00 0.0310 72.00 70.00 0.03 72.00 70.00 0.03 72.00 70.00 0.03 72.00 70.00 0.03 70.56 70.00 0.0111 71.50 70.00 0.02 71.90 70.00 0.03 72.00 70.00 0.03 72.00 70.00 0.03 72.00 70.00 0.0312 71.50 70.00 0.02 71.50 70.00 0.02 72.00 70.00 0.03 71.90 70.00 0.03 71.14 70.00 0.0213 70.00 70.00 0.00 70.00 70.00 0.00 68.60 70.00 0.00 71.90 70.00 0.03 72.09 52.10 0.2814 70.00 70.00 0.00 70.00 70.00 0.00 68.60 70.00 0.00 71.90 70.00 0.03 71.90 32.61 0.5515 70.50 70.00 0.01 70.98 70.00 0.01 69.00 72.00 0.00 71.90 70.00 0.03 71.90 32.61 0.5516 72.00 70.00 0.03 72.00 70.00 0.03 70.00 72.00 0.00 72.00 70.00 0.03 72.09 52.10 0.2817 71.00 70.00 0.01 71.90 70.00 0.03 70.00 72.00 0.00 72.00 70.00 0.03 71.90 70.00 0.0318 71.75 70.00 0.02 72.00 70.00 0.03 70.00 72.00 0.00 72.20 70.00 0.03 72.09 70.00 0.0319 73.25 70.00 0.04 73.29 72.00 0.02 73.25 72.00 0.02 73.25 72.00 0.02 73.25 70.00 0.0420 75.00 75.00 0.00 75.00 75.00 0.00 75.00 75.00 0.00 75.00 75.00 0.00 74.90 72.00 0.0421 75.00 75.00 0.00 75.00 75.00 0.00 75.00 75.00 0.00 75.00 75.00 0.00 75.00 72.00 0.0422 75.00 75.00 0.00 75.00 75.00 0.00 75.00 75.00 0.00 75.00 75.00 0.00 74.90 72.00 0.0423 71.00 70.00 0.01 71.90 70.00 0.03 72.09 70.00 0.03 72.00 70.00 0.03 72.10 70.00 0.0324 71.25 70.00 0.02 71.14 70.00 0.02 72.00 70.00 0.03 71.90 70.00 0.03 72.10 70.00 0.03

HoraReg_05 Reg_06 Reg_07 Reg_08 Reg_09


Figura 6.5 – Cálculo del Índice de Lerner para la fase 1

Índice de Lerner - Fase 1

-0.05

0.00

0.05

0.10

0.15

0.20

0.25

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Horas

L.I.

Reg_05 Reg_06 Reg_07 Reg_08


82

Tabla 6.3 – Cubrimiento de la demanda

Consumo estimado (MW.h)

Compras en la Bolsa (MW.h)

Diferencia (%)



Diferencia (%)



Diferencia (%)



Diferencia (%)



Diferencia (%)

1 4262.25 3968.57 -6.9% 4262.25 3958.94 -7.1% 4262.25 4001.71 -6.1% 4262.25 3997.67 -6.2% 4546.40 4148.07 -8.8%2 3693.95 3874.57 4.9% 3693.95 3740.54 1.3% 3693.95 3699.23 0.1% 3693.95 3827.50 3.6% 3978.10 3606.56 -9.3%3 3523.46 3826.57 8.6% 3523.46 3589.07 1.9% 3523.46 3699.23 5.0% 3523.46 3663.78 4.0% 2841.50 2445.20 -13.9%4 3409.80 3676.56 7.8% 3409.80 3620.54 6.2% 3409.80 3643.23 6.8% 3409.80 3589.78 5.3% 2841.50 2383.20 -16.1%5 3352.97 3382.70 0.9% 3352.97 3501.54 4.4% 3352.97 3441.23 2.6% 3352.97 3464.78 3.3% 2557.35 1934.18 -24.4%6 3409.80 3627.57 6.4% 3409.80 3578.54 4.9% 3409.80 3551.23 4.1% 3409.80 3549.78 4.1% 2500.52 1916.65 -23.3%7 3693.95 3874.57 4.9% 3693.95 3740.54 1.3% 3693.95 3667.40 -0.7% 3693.95 3772.40 2.1% 3409.80 3003.79 -11.9%8 4546.40 4592.60 1.0% 4546.40 4592.60 1.0% 4546.40 4757.20 4.6% 4546.40 4757.20 4.6% 3978.10 4010.74 0.8%9 4660.06 4619.90 -0.9% 4660.06 4619.90 -0.9% 4660.06 4853.50 4.2% 4660.06 4853.50 4.2% 3978.10 4068.24 2.3%10 4830.55 4890.10 1.2% 4830.55 4890.10 1.2% 4830.55 4998.30 3.5% 4830.55 4967.99 2.8% 4091.76 4244.06 3.7%11 4660.06 4684.80 0.5% 4660.06 4684.80 0.5% 4660.06 4941.30 6.0% 4660.06 4941.30 6.0% 3978.10 4078.24 2.5%12 4546.40 4592.60 1.0% 4546.40 4592.60 1.0% 4546.40 4903.30 7.9% 4546.40 4867.99 7.1% 4262.25 4262.86 0.0%13 4262.25 4163.20 -2.3% 4262.25 4337.20 1.8% 4262.25 4976.28 16.8% 4262.25 4808.30 12.8% 3978.10 3877.04 -2.5%14 4262.25 4222.50 -0.9% 4262.25 4396.50 3.1% 4262.25 4976.28 16.8% 4262.25 4808.30 12.8% 3864.44 3787.32 -2.0%15 4546.40 4542.57 -0.1% 4546.40 4534.94 -0.3% 4546.40 5048.10 11.0% 4546.40 4873.30 7.2% 3523.46 3669.20 4.1%16 4830.55 4893.90 1.3% 4830.55 4957.30 2.6% 4830.55 5105.90 5.7% 4830.55 4977.46 3.0% 3693.95 3906.23 5.7%17 5001.04 4547.57 -9.1% 5001.04 4770.94 -4.6% 5001.04 5161.90 3.2% 5001.04 4977.46 -0.5% 4262.25 4457.86 4.6%18 5114.70 4756.57 -7.0% 5114.70 4933.10 -3.6% 5114.70 5199.90 1.7% 5114.70 4982.10 -2.6% 4546.40 4766.37 4.8%19 5455.68 5013.90 -8.1% 5455.68 5228.50 -4.2% 5455.68 5121.90 -6.1% 5455.68 5121.90 -6.1% 4546.40 4890.87 7.6%20 5683.00 5880.00 3.5% 5683.00 5880.00 3.5% 5683.00 5928.00 4.3% 5683.00 5928.00 4.3% 4830.55 5284.51 9.4%21 5569.34 5760.00 3.4% 5569.34 5760.00 3.4% 5569.34 5807.00 4.3% 5569.34 5807.00 4.3% 4660.06 5084.69 9.1%22 5569.34 5780.00 3.8% 5569.34 5780.00 3.8% 5569.34 5827.00 4.6% 5569.34 5827.00 4.6% 4716.89 5133.40 8.8%23 5001.04 4547.57 -9.1% 5001.04 4770.94 -4.6% 5001.04 4957.10 -0.9% 5001.04 4992.46 -0.2% 4546.40 4714.07 3.7%24 4546.40 4551.57 0.1% 4546.40 4546.94 0.0% 4546.40 4784.88 5.2% 4546.40 4873.30 7.2% 3978.10 4017.94 1.0%

Reg_05 Reg_06 Reg_07 Reg_08 Reg_09

Hora


b) Fase 2.- En esta fase se transa a través de la bolsa de energía para el mercado del día siguiente, y por medio de un mercado spot para el mercado de tiempo real, donde los distribuidores deben comprar la energía que no llegaran a comprar en la bolsa. En un sentido práctico el precio del mercado spot cumple un papel similar al del costo de falla como costo alternativo a desembolsar por no cubrir un consumo con compras en la bolsa de energía.

Otra característica de esta fase es la introducción de contratos bilaterales entre productores y distribuidores, para cubrir parte del suministro de estos últimos. En este caso se permite a los productores a retener parte de su producción para cubrir sus contratos directamente o preferir ofertar la venta de toda su producción en la bolsa y a su vez presentar ofertas de compra para cumplir con dichos contratos. Al igual que en la fase anterior, la evaluación se inicia con la comparación de los costos promedios variables de producción de los productores y de la energía disponible con la que contaron para producir para esta fase.

83

Tabla 6.4 – Costos promedios de producción

vs. % Energía disponible en el mercado

EmpresaEnergía Disponible (MW.h)

% de repartición

Costo (USD/MW.h)

Prod_01 11.29 1.8% 43.9Prod_02 46.11 7.4% 23.1Prod_03 137.56 22.2% 33.7Prod_04 200.77 32.4% 57.2Prod_05 25.54 4.1% 21.6Prod_06 44.81 7.2% 57.6Prod_07 47.72 7.7% 58.0Prod_08 36.42 5.9% 22.7Prod_09 28.59 4.6% 19.7Prod_10 16.41 2.6% 70.0Prod_11 24.35 3.9% 0.6TOTAL 619.54 Fuente: elaboración propia Figura 6.6 – Costos promedios de producción


Comparación entre el % de repartición de la energía disponible de los productores vs. sus costos de oportunidad de operac ión

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

80.00

Prod_

10

Prod_

07

Prod_

06

Prod_

04

Prod_

01

Prod_

03

Prod_

02

Prod_

08

Prod_

05

Prod_

09

Prod_

11

Cos

to*

de o

portu

nida

d de

ope

raci

ón

(US

D/M

W.h

)

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

% d

e R

epar

tició

n

Costo Repartición

En la figura siguiente se muestra el cálculo del indicador HHI, esto en función a la producción efectiva de cada productor.

84

Figura 6.7 – Participación de los productores en el mercado e indicador HHI–Fase 2

GW.h %Prod_03 111.39 27.79%Prod_02 56.06 13.98%Prod_04 64.56 16.10%Prod_09 18.28 4.56%Prod_11 17.06 4.26%Prod_10 8.60 2.14%Prod_06 46.48 11.60%Prod_01 11.65 2.91%Prod_08 25.52 6.37%Prod_07 31.96 7.97%Prod_05 9.32 2.32%Total (GW.h) 400.86HHI 1522.90

EmpresaTotal por empresa

Participación en mercado e indicador HHI Fase 2

27.79%

13.98%

16.10%

4.56%

4.26%

2.14%

11.60%

2.91%

6.37%

7.97% 2.32%

Prod_03

Prod_02

Prod_04

Prod_09

Prod_11

Prod_10

Prod_06

Prod_01

Prod_08

Prod_07

Prod_05

Producción total = 400,86 GW.h

HHI = 1523

El valor resultante del HHI sigue siendo menor a los 1800, pero es mayor a los1221 de la fase anterior. Este resultado se obtiene debido a que en esta oportunidad las tres empresas con mayor participación en el despacho llegan a representar más del 50% de la producción total del sistema. El Prod_03 es quien despacha cerca del 100% de su energía disponible, seguido por Prod_02, que también tiene un costo de operación promedio bajo. El tercero en orden resulta ser Pro4_04, pero que debido a tener costos promedios de operación mucho más altos a los de los dos anteriores no logra producir ni el 50% de su energía disponible.

En el gráfico siguiente se muestra el margen de reserva de la energía disponible del sistema representativo de la fase para un día. Del gráfico se puede apreciar que el sistema no tiene problemas de capacidad disponible para cubrir la demanda, pero que disminuyó en comparación a la fase anterior, llegando a tener una reserva menor al 30% entre las horas veinte, veintiuno y veintidós. No obstante, se debe considerar que en esta fase existe un mercado spot paralelo donde se puede compensar las compras no hechas en la bolsa.

85



93.8%

53.7% 53.7%

68.0%

48.2%

31.2% 28.6%

43.2%

57.5%

43.2%

57.5%

68.0%57.5%

48.2%57.5%

68.0%

103.2%

113.6%

110.0%

93.8%

110.0%

40.0%

28.6%26.0%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

Hora

1

Hora

2

Hora 3

Hora

4

Hora

5

Hora

6

Hora

7

Hora

8

Hora

9

Hora 1

0

Hora 1

1

Hora 1

2

Hora 1

3

Hora 14

Hora 1

5

Hora 1

6

Hora 17

Hora 1

8

Hora 1

9

Hora 2

0

Hora 2

1

Hora 2

2

Hora 2

3

Hora 2

4

Horas

Mar

gen

MARGEN RESERVA


Como consecuencia del resultado anterior, se hizo una evaluación de indicador RSI para los productores Prod_02, Prod_03 y Prod_04, desde la hora diecinueve hasta la veintidós, para cada día de operación (registro). El resultado se grafica en las siguientes figuras.

Figura 6.9 – RSI de Prod_02 para los registros de la fase 2

RSI del productor Prod_02 - Fase 2

50%

70%

90%

110%

130%

150%

170%

190%

210%

Reg_10 Reg_11 Reg_12 Reg_13 Reg_14 Reg_15 Reg_16

Registros

RS

I

Hora 19 Hora 20 Hora 21 Hora 22 Hora 23


86



60%

80%

100%

120%

140%

160%

180%


Registros

RS

I





60%

80%

100%

120%

140%

160%

180%


Registros

RS

I



El RSI se utiliza para determinar si un participante es “indispensable” para cubrir la demanda del sistema, y en qué magnitud lo es. Para este caso, el RSI se calculó no considerando los contratos bilaterales existentes.

De la figura 6.9 se aprecia que sin Prod_02 se llega a cubrir la demanda. En el caso del productor Prod_03 no ocurre lo mismo para el registro Reg_11, ya que en la hora veinte es necesaria su participación en el mercado. En caso de Prod_04 es más evidente dicho requerimiento, y no sólo para el registro Reg_11, sino también para Reg_10, así como para las horas que van desde las diecinueve hasta la veintidós. En este sentido, ambos productores tienen cierto margen de manejo de precios a los que pueden ofertar en dichas

87

horas, en la medida que dichos precios sean menores a los precios en el spot, ya que es el precio alternativo que tienen los consumidores al cual pueden comprar.

Por otro lado, al igual que en la fase anterior, la última evaluación realizada es el cálculo del índice de Lerner (ver Tabla 6.5 y figura 6.12). En este caso los resultados muestran menos uniformidad que en el caso anterior, aunque la tendencia de presentar valores más competitivos en las horas de mayor demanda sigue ocurriendo. A diferencia de lo que ocurre en un mercado real, en este caso la introducción de contratos bilaterales no ha mostrado tener efecto sobre la reducción de la especulación en el mercado.

Tabla 6.5 – Cálculo del Índice de Lerner para la fase 2

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

1 71.50 32.61 0.54 70.09 32.61 0.53 60.00 21.60 0.64 71.00 31.78 0.55 70.00 26.13 0.632 35.00 19.67 0.44 63.10 22.72 0.64 57.90 19.67 0.66 69.90 21.60 0.69 70.00 22.72 0.683 35.00 21.60 0.38 63.10 22.72 0.64 57.40 19.67 0.66 57.90 21.60 0.63 57.90 21.60 0.634 35.00 19.67 0.44 57.30 21.60 0.62 35.00 19.67 0.44 44.00 21.60 0.51 63.10 21.60 0.665 35.00 19.67 0.44 36.00 21.60 0.40 33.13 19.67 0.41 35.00 21.60 0.38 63.10 21.60 0.666 35.00 19.67 0.44 57.40 21.60 0.62 53.00 21.60 0.59 45.06 19.67 0.56 63.10 21.60 0.667 60.00 21.60 0.64 70.00 26.13 0.63 66.00 21.60 0.67 70.00 22.72 0.68 69.99 22.72 0.688 70.00 32.61 0.53 71.90 70.00 0.03 70.00 23.64 0.66 71.50 31.78 0.56 71.50 32.61 0.549 70.00 32.61 0.53 71.90 70.00 0.03 71.00 26.13 0.63 73.00 52.10 0.29 72.00 70.00 0.0310 70.78 52.10 0.26 71.90 70.00 0.03 70.36 31.78 0.55 73.00 70.00 0.04 72.00 70.00 0.0311 70.00 32.61 0.53 71.90 70.00 0.03 70.07 26.13 0.63 73.00 52.10 0.29 72.00 70.00 0.0312 70.00 32.61 0.53 71.90 70.00 0.03 70.00 26.13 0.63 71.50 32.61 0.54 71.00 32.61 0.5413 70.00 31.78 0.55 71.50 32.61 0.54 70.00 22.72 0.68 71.50 31.78 0.56 71.00 32.61 0.5414 70.00 31.78 0.55 71.50 32.61 0.54 70.00 22.72 0.68 71.00 32.61 0.54 70.07 32.61 0.5315 70.20 32.61 0.54 71.90 70.00 0.03 70.00 26.13 0.63 71.50 26.13 0.63 71.90 32.61 0.5516 71.50 52.10 0.27 71.90 70.00 0.03 70.07 31.78 0.55 72.10 52.10 0.28 72.10 70.00 0.0317 71.99 70.00 0.03 73.25 70.00 0.04 71.00 32.61 0.54 72.20 70.00 0.03 72.20 70.00 0.0318 74.90 32.61 0.56 74.90 70.00 0.07 71.50 32.61 0.54 72.20 70.00 0.03 72.30 70.00 0.0319 75.59 70.00 0.07 75.00 70.00 0.07 72.00 52.10 0.28 73.44 70.00 0.05 73.44 70.00 0.0520 75.59 70.00 0.07 75.00 72.00 0.04 73.00 70.00 0.04 75.00 70.00 0.07 75.00 72.00 0.0421 75.59 70.00 0.07 75.00 72.00 0.04 74.86 70.00 0.06 75.00 70.00 0.07 75.00 72.00 0.0422 75.59 70.00 0.07 75.00 72.00 0.04 73.00 70.00 0.04 75.00 70.00 0.07 75.00 72.00 0.0423 75.00 32.61 0.57 73.00 70.00 0.04 71.00 31.78 0.55 72.05 70.00 0.03 72.05 70.00 0.0324 72.40 31.78 0.56 70.00 26.13 0.63 70.00 26.13 0.63 71.50 31.78 0.56 71.90 32.61 0.55

Reg_13 Reg_15

Hora

Reg_10 Reg_11 Reg_12


Este mayor sobre costo originó que existiese mayor diferencia negativa entre la energía casada y el consumo estimado, descontando lo comprometido mediante contratos de suministro (Tabla 6.6). El origen de este sobre costo estaría asociado al hecho que algunos productores como Prod_04 decidieron comprar energía en la bolsa, a fin de cumplir con sus contratos. Esto significó el entrar a competir con el resto de distribuidores en la compra de energía.

Por otro lado, aparentemente los consumidores prefirieron especular con los precios resultantes en el mercado spot (ver Tabla 6.6), algo que no ocurría en la fase anterior, donde el pago de compensaciones por racionamiento resulta mayor a lo que se podría esperar en el mercado spot.

88

Figura 6.12 – Cálculo del Índice de Lerner para la fase 2

Índice de Lerner - Fase 2

-0.10

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

Horas

L.I.



Tabla 6.6 – Sobre compra de consumo



Diferencia (%)



Diferencia (%)



Diferencia (%)



Diferencia (%)



Diferencia (%)

1 3272.50 3444.30 5.2% 3272.50 3313.78 1.3% 3272.50 2201.02 -32.7% 2782.50 3146.58 13.1% 4507.50 3045.30 -32.4%2 2671.50 2037.81 -23.7% 2671.50 2498.31 -6.5% 2671.50 2026.81 -24.1% 2181.50 2251.22 3.2% 3906.50 2743.59 -29.8%3 2491.20 1994.99 -19.9% 2491.20 2493.48 0.1% 2491.20 1991.69 -20.1% 2001.20 2175.26 8.7% 3726.20 2284.34 -38.7%4 2371.00 1991.79 -16.0% 2371.00 2387.70 0.7% 2371.00 1800.54 -24.1% 1881.00 2085.06 10.8% 3606.00 2305.14 -36.1%5 2310.90 1990.19 -13.9% 2310.90 2183.44 -5.5% 2310.90 1877.61 -18.7% 1820.90 2083.46 14.4% 3545.90 2303.54 -35.0%6 2371.00 1991.79 -16.0% 2371.00 2387.70 0.7% 2371.00 1954.54 -17.6% 1881.00 1823.26 -3.1% 3606.00 2305.14 -36.1%7 2671.50 2429.31 -9.1% 2671.50 2930.21 9.7% 2671.50 2255.99 -15.6% 2181.50 2794.50 28.1% 3906.50 2591.15 -33.7%8 3573.00 3318.70 -7.1% 3573.00 3731.80 4.4% 3573.00 2874.86 -19.5% 3083.00 3212.02 4.2% 4808.00 3412.46 -29.0%9 3693.20 3459.50 -6.3% 3693.20 3793.51 2.7% 3693.20 3011.32 -18.5% 3203.20 3608.66 12.7% 4928.20 3911.60 -20.6%10 3873.50 3595.70 -7.2% 3873.50 3897.33 0.6% 3873.50 3141.40 -18.9% 3383.50 3770.37 11.4% 5108.50 4062.71 -20.5%11 3693.20 3459.50 -6.3% 3693.20 3793.51 2.7% 3693.20 3011.32 -18.5% 3203.20 3608.66 12.7% 4928.20 3911.60 -20.6%12 3573.00 3368.70 -5.7% 3573.00 3781.80 5.8% 3573.00 2924.86 -18.1% 3083.00 3362.55 9.1% 4808.00 3531.22 -26.6%13 3272.50 3141.30 -4.0% 4273.50 3513.80 -17.8% 3272.50 2707.70 -17.3% 2782.50 3145.86 13.1% 4507.50 3300.23 -26.8%14 3272.50 3141.30 -4.0% 3272.50 3513.80 7.4% 3272.50 2707.70 -17.3% 2782.50 3269.40 17.5% 4507.50 3407.23 -24.4%15 3573.00 3335.30 -6.7% 3573.00 3781.80 5.8% 3573.00 2924.86 -18.1% 3083.00 3101.37 0.6% 4808.00 3462.46 -28.0%16 3873.50 3595.70 -7.2% 3873.50 3897.33 0.6% 3873.50 3141.40 -18.9% 3383.50 3600.51 6.4% 5108.50 4030.73 -21.1%17 4053.80 3731.30 -8.0% 4053.80 3981.30 -1.8% 4053.80 3271.10 -19.3% 3563.80 3919.68 10.0% 5288.80 4179.59 -21.0%18 4174.00 3415.43 -18.2% 4174.00 4274.30 2.4% 4174.00 3357.56 -19.6% 3684.00 4079.12 10.7% 5409.00 4278.84 -20.9%19 4534.60 3969.74 -12.5% 4534.60 4688.20 3.4% 4534.60 3668.34 -19.1% 4044.60 4268.96 5.5% 5769.60 4480.91 -22.3%20 4775.00 3976.14 -16.7% 4775.00 5001.80 4.7% 4775.00 3941.27 -17.5% 4285.00 4667.04 8.9% 6010.00 4967.23 -17.4%21 4654.80 3972.94 -14.6% 4654.80 4845.00 4.1% 4654.80 3804.81 -18.3% 4164.80 4457.43 7.0% 5889.80 4816.83 -18.2%22 4654.80 3972.94 -14.6% 4654.80 4845.00 4.1% 4654.80 3804.81 -18.3% 4164.80 4516.23 8.4% 5889.80 4816.83 -18.2%23 4053.80 3560.90 -12.2% 4053.80 4159.50 2.6% 4053.80 3221.10 -20.5% 3563.80 3969.87 11.4% 5288.80 4129.59 -21.9%24 3573.00 3251.90 -9.0% 3573.00 2894.20 -19.0% 3573.00 2945.76 -17.6% 3083.00 3212.02 4.2% 4808.00 3412.46 -29.0%


Hora


89

Figura 6.13 – Precios en el mercado spot

Comportamiento de los precios en el mercado spot

0.0

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

140.0

160.0

180.0

0 5 10 15 20 25

Hora

Pre

cios

spo

t (U

SD

/MW

.h)


Fuente: elaboración propia c) Fase 3.- La operación del mercado es similar a la de la fase 2, con la diferencia que ya no

existen contratos bilaterales. Así mismo, para esta fase se considera la existencia de una red de transmisión, con restricciones de transferencia. Por el lado las empresas productoras, se presentaron algunas modificaciones sobre su composición y sobre las unidades generadoras con las que contaban. Para hacer un mejor análisis, se han definido tres zonas de operación en función a la ubicación de las cargas. En la figura 6.14 se puede apreciar la configuración de la red identificando dichas zonas. Por cada zona existen determinados actores participantes que influyen sobre ellas. Esta separación se presenta en el Tabla 6.7.

90

Figura 6.14 – Unifilar del sistema

ZONA 1

ZONA 2

ZONA 3

P13

P09P05

P03

P08 P11

P06 P07 P12

P01 P10

C02

C01

C03

Pmáx=1000

Pmáx=2000

Pmáx=2000

Pmáx= 600

Pmáx=350

Barra-A

Barra-B

Barra-C

Barra-D

Barra-E

Barra-F


91

Tabla 6.7 – Energía disponible por zonas

(GW.h) % (GW.h) % (GW.h) %Prod_01 13.50 57.6%Prod_03 105.80 17.0%Prod_05 85.86 13.8%Prod_08 77.72 13.2%Prod_09 148.61 23.9%Prod_10 23.44 21.5%Prod_11 29.55 5.0%Prod_13 41.28 6.6%Resto del sistema 240.00 38.6% 480.00 81.7% 72.00 66.1%

Total 621.55 587.27 108.94

Zona 1 Zona 2 Zona 3


Al igual que en las fases anteriores, para comenzar el análisis sobre la estructura del mercado se realizó la comparación de los costos promedios variables de producción de los productores con la energía disponible con la que contaron para producir, sin considerar la separación por zonas, ya que el gráfico sólo es referencial. El resultado se muestra en el Tabla 6.8 y en la figura 6.15.

Tabla 6.8 – Costos promedios de producción


EmpresaEnergía Disponible (GW.h)

% de participación

Costo (USD/MW.h)

Prod_01 9.45 1.5% 42.3Prod_13 28.89 4.5% 26.4Prod_03 74.06 11.6% 58.3Prod_12 176.89 27.6% 60.3Prod_05 60.10 9.4% 25.9Prod_06 46.32 7.2% 54.7Prod_07 48.85 7.6% 56.0Prod_08 54.40 8.5% 15.5Prod_09 104.03 16.3% 17.5Prod_10 16.41 2.6% 70.0Prod_11 20.68 3.2% 1.0TOTAL 640.09 Fuente: elaboración propia

92

Figura 6.15 – Costos promedios de producción vs. % Energía disponible en el mercado

Comparación entre el % de repartición de la energía disponible de los productores vs. sus costos de oportunidad de operación

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

70.00

Prod_

12

Prod_

03

Prod_

07

Prod_

06

Prod_

01

Prod_

10

Prod_

13

Prod_

05

Prod_

09

Prod_

08

Prod_

11

Cos

to*

de o

portu

nida

d de

ope

raci

ón

(US

D/M

W.h

)

0.0%

5.0%

10.0%

15.0%

20.0%

25.0%

30.0%

% d

e R

epar

tició

n

Costo Repartición


Bajo este nuevo esquema el productor Prod_09 es el que presenta una posición de mayor ventaja, dado que tiene la segunda participación más alta en el mercado (como energía disponible a suministrar) y a su vez uno de los menores costos promedios de operación, mientras que uno de los menos beneficiados es el productor Prod_10, con un alto costo promedio de operación y la segunda menor participación en el mercado. Sin embargo, a la hora de hacer la evaluación por zonas se observa que la situación anterior cambia debido a que en la red de transmisión existen limitaciones en la capacidad de potencia a transferir entre zonas. En la figura 6.16 se muestra cómo es la participación de los productores, en lo que se refiere a energía disponible para producir en cada zona. En el caso de los productores a los cuales no se les puede identificar una influencia directa en una determinada zona se les ha agrupado como “resto del sistema”.

De esta manera se puede distinguir qué productores tienen influencia directa sobre los precios de cada zona. Sin embargo, la influencia no es completa, ya que existe un mercado spot al que pueden acudir los distribuidores a comprar en caso consideren que es una mejor opción. En el análisis de la estructura no se ha considerado la aplicación del indicador HHI. En [28] se muestra algunas formas de alternativas de aplicarlo.

93

Figura 6.16 – Influencia de los productores en las distintas zonas


En el gráfico siguiente se muestra el margen de reserva de la energía disponible del sistema representativo de la fase para un día. Del gráfico se puede apreciar que el sistema no tiene problemas de capacidad disponible para cubrir la demanda, y además aumentó con respecto a la fase anterior, sin embargo, no se está mostrando el efecto de las redes de transmisión.



83.2%

111.4% 111.4%

82.7%

61.6%

71.7%

83.2%

71.7%

56.1%

40.2%

56.1%

71.7%

40.2%43.1%

37.4%

52.7%

61.6%

83.2%

67.6%

129.0%

132.8%

129.0%

121.6%

67.6%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

140%

Hora 1

Hora 2

Hora 3

Hora 4

Hora 5

Hora 6

Hora 7

Hora 8

Hora 9

Hora 1

0

Hora 1

1

Hora 1

2

Hora 1

3

Hora 1

4

Hora 1

5

Hora 1

6

Hora 1

7

Hora 1

8

Hora 1

9

Hora 2

0

Hora 2

1

Hora 2

2

Hora 2

3

Hora 2

4

Registros

Mar

gen

MARGENRESERVA

Fuente: elaboración propia Considerando lo anterior se efectúa una evaluación del indicador RSI, esto en la zona 3, dado que en las otras dos zonas existe la suficiente capacidad para cubrir la demanda.

94

El cálculo del indicador RSI se efectúa para los dos productores que operan en la zona tres, sin embargo, en el cálculo se considera el aporte de todos los productores del sistema, teniendo en cuenta las restricciones de transmisión entre zonas. Para esto, en principio se plantea la siguiente ecuación que refleja el aporte de todos los productores a la demanda de la zona:

DemZona1]Prod13Prod3Prod5Prod9;Mín[2000Py

Py]Prod11Prod8DemZona2;Mín[2000PxDem.Zona3

Px]Prod12Prod7Prod6;Mín[600Prod10Prod1MargZona3

−+++=−−−=

−++++=

(6.1)

El RSI de un productor para una determinada hora, se obtiene no considerando su aporte al margen. De esta manera, los resultados obtenidos se muestran en las Figuras 6.18 y 6.19, donde se aprecia que en ninguno de los dos casos se logra cubrir la demanda si faltase alguno de ellos, por lo cual su participación es necesaria. Sin embargo, se mantiene la opción de que el consumidor de esa zona pueda optar por cubrir parte de su suministro con energía comprada en el mercado spot.


RSI del productor Prod_10 - Zona 3 - Fase 3

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

70.0%

80.0%

90.0%


Horas

RS

I (%

)



95


RSI del productor Prod_01 - Zona 3 - Fase 3

0.0%

10.0%

20.0%

30.0%

40.0%

50.0%

60.0%

70.0%

80.0%

90.0%

100.0%


Horas

RS

I (%

)



En la última parte de la evaluación se efectúa el cálculo del índice de Lerner. Para esto, en forma previa se evalúa los flujos registrados en las líneas de transmisión. Los resultados se muestran en el Tabla 6.9.

Tabla 6.9 – Flujos de energía horaria en las redes de transmisión (MW)

Reg_17 Reg_18 Reg_19 Reg_20 Reg_17 Reg_18 Reg_19 Reg_20 Reg_17 Reg_18 Reg_19 Reg_20 Reg_17 Reg_18 Reg_19 Reg_20 Reg_17 Reg_18 Reg_19 Reg_20

1 240 240 96 96 490 490 632 697 -163 -718 -694 -850 1272 717 792 789 443 443 443 4432 240 240 96 96 490 490 90 51 -176 -461 -179 -245 890 605 629 685 393 393 393 3933 240 240 96 96 490 490 11 37 -130 -322 -311 -295 682 489 617 625 393 393 393 3934 240 240 96 96 490 490 15 37 -103 -381 -272 -337 675 398 617 625 393 393 393 3935 240 240 96 96 490 490 0 37 53 -365 -510 -358 815 398 603 625 393 393 393 3936 240 240 96 96 490 490 0 37 -103 -381 -405 -337 675 398 617 625 393 393 393 3937 240 240 96 96 490 490 90 127 -176 -429 -390 -321 890 638 638 700 393 393 393 3938 240 240 96 96 503 503 571 631 -299 -763 -821 -690 1135 672 561 636 593 593 593 5939 240 240 96 96 527 527 697 697 -351 -760 -1100 -756 1804 1395 1078 1202 593 593 593 59310 240 240 96 96 527 527 697 697 -323 -756 -939 -808 1912 1479 1202 1202 600 600 600 60011 240 240 96 96 527 527 697 697 -351 -753 -976 -756 1797 1395 1202 1202 600 600 600 60012 240 240 96 96 490 490 697 697 -619 -814 -884 -793 1581 1386 1202 1202 600 600 600 60013 240 240 96 96 490 490 490 697 -497 -828 -770 -849 1553 1223 1202 1195 593 593 593 59314 240 240 96 96 490 490 490 608 -497 -828 -796 -761 1553 1223 1201 1201 593 593 593 59315 240 240 96 96 490 490 697 697 -619 -878 -1096 -793 1581 1322 1161 1202 600 600 600 60016 240 240 96 96 527 527 697 697 -312 -738 -1067 -808 1922 1497 1202 1202 600 600 600 60017 240 240 96 96 697 697 697 697 -444 -710 -946 -808 1877 1611 1202 1202 600 600 600 60018 240 240 96 96 697 697 697 697 -267 -383 -758 -567 1373 1257 1198 1202 600 600 600 60019 240 240 96 96 697 697 697 697 240 -377 -608 -453 2003 1386 1202 1202 600 600 600 60020 240 240 96 96 697 697 697 697 317 -459 -694 -377 2162 1386 1202 1202 600 600 600 60021 240 240 96 96 697 697 697 697 279 -418 -721 -415 2083 1386 1202 1202 600 600 600 60022 240 240 96 96 697 697 697 697 279 -418 -608 -415 2083 1386 1202 1202 600 600 600 60023 240 240 96 96 644 644 697 697 -198 -213 -755 -604 1401 1386 1205 1202 600 600 600 60024 240 240 96 96 490 490 695 697 -505 -375 -852 -755 1272 1401 1201 1202 443 443 443 443

BARRA E - BARRA DHora

BARRA A - BARRA B BARRA C - BARRA B BARRA D - BARRA B BARRA E - BARRA F


En la Tabla anterior los números resaltados representan valores que han llegado a sus máximos. De esta manera, la línea BarraE-BarraF presenta congestiones en varias horas del día, debido a que en dichas horas la energía que suministran los productores Prod_10 y Prod_01 no logra cubrir los requerimientos del consumidor de esa zona, por lo que se trata de suplir con suministro desde el resto del sistema, pero la capacidad de la línea de transmisión no permite que una mayor transferencia que la de su capacidad máxima.

96

En el caso de la línea BarraE-BarraD, para el registro Reg_17 se observa que entre las horas diecinueve a veintidós se llega a congestionar la línea, mientras que en la línea BarraD_BarraB para esa misma hora cambia el sentido del flujo que transita por ella. Ello ocurre debido a que para dicho registro (durante todo el día) el productor Prod_09 ofrece en venta muy poca cantidad de energía, por lo que se requiere cubrir ese faltante con producción proveniente de la barra Barra_E.

Con este resultado, para la evaluación del indicador de Lerner se considera la separación del sistema en dos: la zona 3 y el resto del sistema. En este sentido, en el Tabla 6.10 se muestra los resultados del cálculo del índice de Lerner en la zona 3 para determinadas horas del día.

Tabla 6.10 – Cálculo del Índice de Lerner para la zona 3

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

Precio Marginal

Costo de operación

Índice Lerner

10 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1%11 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1%12 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1%15 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1% 73.0 70 4.1%16 75.0 70 6.7% 75.0 70 6.7% 75.0 70 6.7% 75.0 70 6.7%17 76.0 70 7.9% 76.0 70 7.9% 76.0 70 7.9% 76.0 70 7.9%18 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1%19 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1%20 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1%21 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1%22 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1% 77.0 70 9.1%23 76.0 70 7.9% 76.0 70 7.9% 76.0 70 7.9% 76.0 70 7.9%24 68.9 70 -1.6% 63.9 70 -9.5% 64.9 70 -7.8% 64.1 70 -9.3%

Hora

Reg_17 Reg_18 Reg_19 Reg_20


A diferencia de lo ocurrido en las fases anteriores, el resultado muestra la existencia de un mayor sobre costo establecido como producto de la reducción de oferta de generación en la zona. Sin embargo, los productores de esa zona no están especulando tanto como para llegar a precios tan altos como los del mercado spot, precios a los cuales todavía les resultaría rentable comprar a los distribuidores, siempre y cuando estos últimos reciban la señal de precio y también incrementen los precios a los cuales están dispuestos a comprar energía.

6.2.4 Análisis y observaciones de los resultados obtenidos de aplicar un SMM al JBE Los resultados obtenidos en la evaluación anterior han permitido mostrar los aspectos de cálculos y evaluación que se pueden realizar con la implementación de parte de la estructura del SMM propuesto en el capítulo anterior. En el anexo 5 se muestran los detalles de su implementación computacional, no obstante, algunas característica a indicar son su desarrollo en función a un motor de cálculo desarrollado en MS Excel que manejaba la información de la base de datos principal desarrollada en MS Access, y que a su vez se conectaba a la base de datos del operador mercado para obtener los resultados de la operación. Cabe indicar que en este caso la conexión entre el motor de cálculo y la base de datos externa, también desarrollada en MS Access, se realizaba en forma directa, y no a través de la base de datos principal, esto por un asunto de simplicidad que en este caso resultó ser lo más óptimo a realizar.

97

En este caso la implementación se realizó, desde el punto de vista de un productor, para identificar sus oportunidades de tener mejores resultados en el mercado, y desde el punto de vista del operador de mercado, con la finalidad de evaluar aspectos relacionados con el desempeño de mercado y la existencia de condiciones que permitieran la competencia. Gran parte de los análisis se efectuaron con información que se encontraba a disposición de todos los agentes participantes. En principio, si bien la adquisición de la información en sí no fue un problema, el lograr configurar la estructura para almacenar la información y el manejo de ella sí mostró ciertas complejidades, debido a la cantidad de información que se va generando a medida que transcurren los días, además de tenerse que adecuarse a los requerimientos del motor de cálculo para los cálculos a efectuar, y a su vez tratando de darle una estructura general que pudiese ser de utilidad para otros casos. Con relación al motor de cálculo para realizar las evaluaciones, en él se implementaron algunas rutinas básicas para calcular algunos indicadores y para mostrar la evaluación de algunos de los parámetros importantes como la demanda o los precios, presentando los resultados en el mismo archivo donde se efectúan los cálculos, de manera que se dispusiera de ellos en forma rápida y poder trabajar con ellos directamente. Si bien es posible que en sistemas pequeños como el evaluado sea menos complicado realizar esta clase de cálculos, no obstante, en sistemas más grandes la cantidad de información que se maneja y los requerimientos que se tienen en cuanto a tiempo de adquisición de información y obtención de resultados hace necesario una automatización de esta clase de procesos de manera que los resultados puedan ser obtenidos en forma oportuna y ser utilizados en otra clase de evaluaciones. Desde el punto de vista de los cálculos mismos, aparentemente muchos de los indicadores tienen fórmulas no muy complejas de evaluar, según lo visto en la sección 3.4. Sin embargo, su aplicación a un sistema real, y en particular en el eléctrico, no resulta ser tan directa, teniéndose que hacer algunas adaptaciones en algunos casos, en función a lo que se considerara “adecuado” para el sistema. Esto muestra que podría introducirse cierta discrecionalidad en los cálculos mismos y por ende en los resultados que se obtienen, es por esto que en los sistemas existentes en algunos mercados que operan, los agentes participantes y los reguladores concuerdan la mejor manera de cálculo. En el caso particular de la evaluación hecha en este trabajo, por citar algunos ejemplos, se observó cómo el cálculo del indicador HHI en el ámbito zonal requiere de algunos supuestos previos, o en su defecto de cálculos previos46. También por ejemplo, en el caso del cálculo del índice de Lerner se estimó conveniente efectuar un cálculo del sistema completo, y no por empresa como se suele encontrar en la literatura. Desde el punto de vista en sí de los resultados obtenidos, si bien existían ciertas condiciones que permitían que algunas empresas productoras estuvieran en mejor posición que otras para obtener mejores resultados y tomar ventajas sobre los compradores, sin embargo, no se observó que en la práctica esto ocurriera, mostrando no muy altos sobreprecios. Generalmente la mayoría de las distorsiones se presentaron por errores a la hora de realizar las apuestas o por no entender bien las reglas, que por intentos de afectar el mercado. No obstante esto último, existieron algunas situaciones generales, como que si bien los precios de casación más altos ocurrieron en la hora de mayor demanda, sin embargo, el mayor margen de sobre precio se pagó fuera de esas zonas,

46 En [28] se presentan algunas formas de analizar estos casos.

98

salvo en el caso de la fase 3 para la zona 3, donde el efecto de la congestión se reflejó en los precios. Así también, no se notó mayor efecto en los productores con la introducción de los contratos bilaterales, ni tampoco en la señal que da el precio spot del mercado como precio techo alternativo al que estaban dispuestos los compradores a pagar para cubrir sus requerimientos, sobre todo en el caso último de la fase 3 en la zona 3 cuado ocurrieron los problemas de congestión. Finalmente, sobre el JBE en sí, se puede mencionar que resulta una experiencia interesante de aprender cómo se va dando el proceso de formación de precios de una bolsa de energía, y cómo, a medida que se incorporan nuevos factores en la operación del mercado, se logra ir definiendo estrategias de operación. Si bien es cierto que el tiempo de aprendizaje en esta actividad en particular resulta ser limitado (5 semanas, aproximadamente), el extenderlo por mayor tiempo tampoco traería mayores beneficios ya que la idea es introducirse en los aspectos básicos y generales de la operación de este tipo de modelos de mercado. Algunos aspectos que podrían ser tomados en consideración es que no todos los participantes que actuaron de productores sintieron la necesidad de ensayar nuevas estrategias que efectivamente maximizaran sus beneficios. Tal vez la inclusión de metas a cumplir al final de cada fase podría impulsarlos a explorar algo más en estrategias de participación, y posiblemente tendría un efecto similar en el caso de lo compradores, dado que generalmente tendieron a preocuparse de no obtener pérdidas más que de mayores ganancias. Como conclusión de la aplicación en general, cabe mencionar que la utilización de un SMM ha permitido realizar algunas evaluaciones importantes considerando la gran cantidad de información que se generó durante el juego y todas las evaluaciones que podrían hacerse con ella. No obstante algunas evaluaciones complementarias podría realizarse como la aplicación de un juego de Bertrand.

6.3 Caso de estudio – propuesta de aplicación a la reglamentación chilena 6.3.1 Antecedentes En Chile operan dos grandes sistemas eléctricos: el Sistema Interconectado Norte Grande – SING y el Sistema Interconectado Central - SIC. En el caso particular del SIC, este tiene como características el ser un sistema hidrotérmico, así como de abarcar parte importante del territorio chileno con un sistema de transmisión de energía eléctrica de topología radial. La operación del mercado eléctrico está basada en un modelo tipo pool centralizado, donde se manejan precios spot horarios para valorizar las transferencias de energía entre los generadores. Para la venta de los generadores a los distribuidores se estableció un mecanismo basado en el promedio de precios spot esperados y actualizados, los que son proyectados para cuarenta y ocho meses, denominado Precio de Nudo, al cual luego se le agregó un sistema de precios basados en licitaciones para suministro, con precios estabilizados de la largo plazo. Si bien los precios de nudo son calculados para un periodo de proyección de cuarenta y ocho meses, su recálculo se efectúa cada seis meses. Así mismo, el periodo de regulación del embalse más grande con el que cuenta el sistema, el embalse Laja, es de cuarenta y ocho meses.

99

Durante los últimos años se han presentado periodos con diferencias acentuadas entre los precios del mercado spot, denominados Costos Marginales de Corto Plazo, y los precios de nudo, como se puede apreciar en la figura 6.20.

Figura 6.20 – Evolución de los precios spot y de nudo en el SIC

Los periodos en los que se ha presentado esta mayor diferencia han coincidido con aquellos en los cuales surgieron problemas con el abastecimiento en el SIC. En el periodo comprendido entre 1997 a 1999 ocurrieron sequías, mientras que desde mediados de 2004 hasta la actualidad se vienen presentando restricciones con la disponibilidad del gas natural proveniente de Argentina (figura 6.21). Sin embargo, no sólo fueron dichas restricciones las causantes de los picos en los precios spot observados en la figura, sino que otras circunstancias como un restringido margen de reserva capaz de cubrir los requerimientos con tecnologías que utilizaran energéticos de menor costo que los que tuvieron que ser empleados, e inclusive la ocurrencia de fallas de las unidades generadoras. De esta manera, por ejemplo, en 1999 tuvo que decretarse el racionamiento del suministro de electricidad. Este tipo de circunstancias no fueron posible de ser captadas por los precios de nudo, los cuales, principalmente en el caso de la sequía de 1999, no lograron reflejar el encarecimiento en la producción de electricidad como producto de la utilización de combustibles mucho más costosos como el diesel, lo que a su vez impide dar como señal de precio a los usuarios finales el costo real de la producción de la energía eléctrica.

100

Figura 6.21 – Evolución de la producción del SIC por tipo de fuente de energía

Evolución de la producción del SIC por tipo de ener gético primario

0

10 000

20 000

30 000

40 000

50 000

60 000

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

GW

h p

or

año

DIESEL-FUEL

FUEL

DIESEL

DESECHOS

CARBON

CARBON-PETCOKE

GAS

PASADA

EMBALSE

Restricción de gas naturalSequía

Fuente: elaborado con información de la CNE Como consecuencia de lo anterior, en conjunto con otras circunstancias, los titulares de las centrales eléctricas comenzaron a no renovar contratos de suministro para el suministro a clientes regulados, lo que trae como consecuencia la no justificación en la inversión de nuevas centrales eléctricas, no obstante la tasa de crecimiento de la demanda sigue manteniéndose en el orden de 6%. Ante estas circunstancias, en mayo del año 2005 se produjo un cambio normativo con la promulgación de la Ley número 20.018 (Ley Corta 2), orientada a crear los incentivos para la firma de contratos de suministro a los clientes regulados. Así también se consideró necesario la incorporación de los sobre costos en que se incurren en la operación del sistema eléctrico para evitar situaciones de desabastecimiento. En concordancia con lo anterior, el artículo 102 bis de la citada ley (actualmente 170 del DFL447) establece lo siguiente:

“ Los precios de nudo a que se refiere el artículo 103º incorporarán un porcentaje de los mayores costos en que incurra el sistema eléctrico por planes de seguridad de abastecimiento requeridos excepcionalmente al CDEC por la Comisión, previo acuerdo de su Consejo Directivo El reglamento establecerá las condiciones para que se dé el carácter excepcional, el mecanismo para establecer el porcentaje señalado en el inciso anterior, el que corresponderá a la proporción del consumo regulado a precio de nudo en relación al consumo total, las reliquidaciones necesarias para asegurar la recaudación por parte de las empresas generadoras que incurrieron en costos adicionales por planes de seguridad, así como también asegurar que no existan dobles pagos por parte de los usuarios.”

47 El DFL4 o Decreto con Fuerza de Ley Nº 4 es el texto que integra al DFL1 las modificaciones hechas mediante las leyes 19.940 (Ley Corta 1) y 20.018 (Ley Corta 2).

101

6.3.2 Reglamentación del artículo 170 del DFL4 La aplicación de un plan de seguridad supone un constante monitoreo de las condiciones de abastecimiento. El monitoreo debe permitir reflejar la situación de abastecimiento futuro del mediano-corto plazo, por lo cual su análisis estará enfocado a ello. Con esta premisa, en julio de 2006 la CNE planteó un proyecto de reglamento de dicho artículo [38], el cual fue aprobado en el año 2008 [39]. Básicamente lo que se plantea es:

a) Las condiciones para el monitoreo del abastecimiento de sistemas eléctricos por parte del

CDEC. b) Las condiciones para que se dé el carácter de excepcional. c) Los mecanismos para el requerimiento de un plan de seguridad respectivo. d) El mecanismo para establecer los mayores costos en que incurre el sistema eléctrico y el

porcentaje a traspasar a los usuarios; e) La forma de calcular las reliquidaciones necesarias para asegurar la realización por parte

de las empresas generadoras que incurrieron en costos adicionales por planes de seguridad, así como también el asegurar que no exista dobles pagos por parte de los usuarios.

De este modo, la presente evaluación se enfoca en los planteamientos a) y e) del listado anterior. En principio el objetivo del plan de seguridad es “… asegurar el abastecimiento del respectivo sistema eléctrico y evitar situaciones de déficit en un determinado horizonte de tiempo y deberá considerar un manejo de los recursos hídricos de un sistema, y/o utilización de las disponibilidad de insumos para centrales térmicas.”. Esto significa que para enfrentar una situación de desabastecimiento se tendrá que operar a mayores costos.

En este sentido, en el reglamento se plantea la realización de un “… monitoreo del sistema eléctrico, con el objetivo de contar con la información adecuada de las condiciones esperadas de abastecimiento del respectivo sistema eléctrico para los siguientes seis meses, considerando según corresponda, diferentes condiciones hidrológicas y diversos escenarios de indisponibilidad de insumos de centrales térmicas”. Por otro lado, de acuerdo al reglamento, para el desarrollo se debe considerar: la realización de estudios mensuales y extraordinarios (esto a cargo del DOE del CDEC); el estudio es enviado a la CNE; los estudios deberán considerar simulaciones de la operación bajo diferentes condiciones hidrológicas y/o escenarios de disponibilidad de suministro. Los requerimientos del estudio son:

a) Horizonte de planificación de a lo menos doce meses. b) Realizarlo por etapas semanales para los primeros seis meses, por lo menos. c) Considerar tres bloques de demanda temporal. d) Desagregar la demanda por barra y tipo de cliente. e) Modelar la red de transporte hasta 66 kV. f) Considerar incertidumbre hidrológica entre los meses de abril a septiembre. g) Considerar hidrología con aleatoriedad restringida entre octubre a marzo del siguiente

año. h) Considerar las cotas de los embalses al inicio del mes cuando se trate de un estudio

mensual, y al día de la solicitud cuando se trate de un estudio extraordinario.

102

Para decretar la condición de excepcionalidad, los resultados deben anticipar la existencia de déficit en los primeros seis meses del horizonte en evaluación en:

a) a lo menos el 10% de las hidrologías o simulaciones hidrológicas consideradas en el Estudio para sistemas eléctricos con capacidad de embalse.

b) un escenario o en escenarios que en conjunto tengan una probabilidad esperada de a lo

menos 10% para sistemas eléctricos sin capacidad de embalse. La implementación del plan de seguridad significa una modificación en el programa de operación para dicho horizonte (seis meses, en principio), de manera que se haga un uso racionado de los energéticos que presentarían problemas de restricciones, lo que incluye además una optimización de los programas de mantenimiento y la exigencia de disponibilidad de stock de combustibles a las centrales térmicas. La duración mínima del plan sería de cuatro meses, pero que podría finalizar antes de dicho periodo si se decreta Racionamiento por parte de las autoridades pertinentes. Para la incorporación del costo de la aplicación del plan de seguridad en los precios de nudo, se calculará un cargo unitario correspondiente a los costos totales de la ejecución del plan dividido entre el consumo total de energía esperada del sistema en el periodo en que se debe pagar. Dentro del mismo CDEC, la reliquidación de los costos entre sus integrantes debería ser definida mediante un procedimiento establecido por la Dirección de Peajes del propio CDEC. 6.3.3 Propuesta de sistema de monitoreo de mercado desde el punto de vista de los

generadores En principio, una situación de falta de suministro o desabastecimiento no sólo afecta a los consumidores, sino que también tiene impacto en el negocio de las empresas generadoras, ya que puede implicar desde mejores ganancias hasta problemas para cumplir con sus contratos, dependiendo de la posición en que se encuentren dentro del CDEC (excedentario o deficitario), o problemas para la recuperación del capital, que inclusive puede conllevar a algunos cambios normativos que pueden resultarle favorable o no. Esto induce a que las empresas generadoras especulen dentro de cierto margen los casos que les resultarían más convenientes o desfavorables. En este sentido, independiente de una nueva normativa como esta, las empresas generadoras siempre se encontrarán expectantes de los escenarios futuros que podrían presentarse, e ir considerando dentro del diseño de sus estrategias cómo situaciones como estas afectaría su negocio. Por este motivo es de esperar que el uso de herramientas que les permitan ir obteniendo señales sobre cómo podría presentarse el futuro ha de ser muy importante, y así ir anticipándose a las circunstancias. No obstante, una reglamentación que introduce la elaboración de planes de seguridad en el sistema también agrega algunas nuevas variables a su negocio, debido a que la puesta en práctica de algunas acciones anticipadas para evitar situaciones de riesgo puede modificar su plan de operación (restricciones o puesta en operación de algunas unidades, planificación de mantenimiento, compra y uso de combustibles, entrada en servicio de nuevas unidades, entre otros).

103

En este sentido, la evaluación de riesgo que se plantea para una empresa es cómo la implementación de esta nueva ley, modifica su plan de operaciones y cómo afecta en sus ganancias. Por esto, los parámetros en los que se estaría enfocado son, por un lado, los costos marginales del sistema y la cantidad de energía a producir, mientras que por otro se encuentra los la demanda, el ingreso de nuevas obras y la disponibilidad de insumos primarios para operar. Se debe tener en cuenta que a pesar que los planes de seguridad pueden ser temporales, en la práctica repercute en un periodo más allá de su duración, ya que el mercado quedará expectante a si la situación de riesgo ha sido superada o es posible que se vuelva a presentar en un futuro cercano. Es así que entre algunos de los indicadores del sistema propuesto en el capítulo 5 que se plantean para ser utilizados se encuentran los siguientes:

� Seguimiento de la demanda horaria, ya que ella define los futuros requerimientos de producción en el sistema.

� Uso de determinadas líneas de transmisión, con lo que se identifica los sectores del sistema que se establecen bajo determinadas condiciones de operación, además de dar señales de cuándo se requeriría nuevas ampliaciones.

� Evolución del margen de reserva de energía disponible del sistema, con el objetivo de observar cómo la oferta de producción se va adaptando a la demanda y si se vislumbra posibles problemas de abastecimiento.

� Estadísticas de salidas de operación de unidades generadoras y líneas de transmisión, para conocer la disponibilidad (o indisponibilidad) de dichas instalaciones, en particular de las más importantes del sistema.

� Evolución y estimación futura de los requerimientos de combustible, ello dado que una de las señales que puede gatillar la aplicación de un plan de seguridad es la falta de combustible primario para que opere el sistema.

� Estadística de las series hidrológicas ocurridas, esto dado que es uno de los parámetros importantes que definen la suficiencia energética para cubrir la demanda.

� Seguimiento de las cotas de los embalses, este parámetro se cuantificaría con el mismo carácter del anterior, pero además en un contexto de ayudar en la planificación de su uso o del uso que estaría haciendo de ellos otros agentes.

� Estadística de la energía no servida, para identificar problemas de desadaptación de la oferta a la demanda, en un contexto de corto plazo.

� Evolución de los costos marginales del sistema, esto dado que es uno de los parámetros que influyen directamente en la operación, ya que son los que dan las señales de escasez en la oferta, especulación o falta de incentivos para la inversión.

� Estimación de los costos variables de operación de las unidades generadoras, ella para ir evaluando su correspondencia con los con los costos de combustibles que existen en el mercado.

� Evolución y estimación de los precios de los combustibles, dado que influyen directamente en los costos marginales que se obtendrán, y que para el futuro influyen en el tipo centrales generadoras se utilizarán.

104

7. CONCLUSIONES Y DESARROLLO FUTURO

7.1 Conclusiones del trabajo En este trabajo se realizó un estudio sobre los sistemas de monitoreo de mercado, los cuales han emergido en el sector eléctrico desde ya cerca de diez años, pero que no obstante dicho tiempo, se observa un desarrollo muy incipiente en su aplicación en mercados tipo pool que operan en particular en sistemas eléctricos hidrotérmicos. El objetivo general del trabajo ha sido introducirse en el tema y evaluar su aplicación, proponiendo un sistema de monitoreo que pueda constituirse en una herramienta para una empresa generadora que sirva como base para efectuar análisis de riesgo en sus actividades. La revisión bibliográfica realizada permite conocer sus diversos aspectos, como su principal aplicación en la supervisión del comportamiento de los agentes participantes, a fin de garantizar la competencia de los mercados. Así, la revisión hecha de los principales indicadores muestra que éstos se orientan mayormente a la detección del ejercicio de poder de mercado y de comportamiento estratégico no competitivo. Esto se debe a que ellos se encuentran entre los principales problemas que afectan el funcionamiento de los mercados eléctricos desde su implementación, y que han obligado a aplicar diversas adecuaciones normativas a lo largo de los años para tratar de mitigarlos. Del universo existente de índices, métricas, modelos utilizados y parámetros supervisados, se seleccionan treinta y nueve de ellos como los más recurrentes en ser aplicados, o los que son más representativos del espectro de evaluaciones que comprende el monitoreo de mercado. Estos son clasificados de acuerdo a cuatro categorías, en función a la clase de información que son capaces de brindar: situación de operación del sistema, situación de operación del mercado, estructura del sistema y, comportamiento y poder de mercado. Tomando como base la experiencia y los indicadores anteriores, se ha propuesto un sistema de monitoreo de mercado que incorpore algunos elementos adicionales que lo hacen adecuado para efectuar análisis de riesgo. Esta adecuación se realizó partiendo del hecho que la mayoría de las experiencias recogidas hacen mención al uso de estos sistemas como herramienta para controlar situaciones de falta de competencia, mientras que esta propuesta apunta a ayudar en el diseño de estrategias que realice una empresa generadora. El sistema propuesto consta de veinticinco indicadores que son agrupados de acuerdo a la clasificación anteriormente mencionada. Se considera que esta cantidad resulta lo mínimamente suficiente para evaluar de manera general los principales riesgos que enfrenta un sistema hidrotérmico, pero que en la medida de estudiarse un mercado específico debiera ajustarse. La propuesta incluye una estructura general de implementación como herramienta y de operación. Así, se especifican las propiedades de un indicador en general, y una estructura sobre los datos a ser empleados para el cálculo de los indicadores. El soporte que brinda al análisis de riesgo se realiza en dos etapas: el primero, entregando información para la planificación de una actividad (inversión, operación, comercialización),

105

mientras que el segundo en el seguimiento del desarrollo de lo planificado, supervisando las condiciones del mercado y detectando las señales que pudiesen indicar la necesidad de revisar lo planificado. De esta manera, en el sistema propuesto se deja de lado el énfasis en problemas de competencia, y se apunta a otros elementos como la incertidumbre hidrológica, la disponibilidad de insumos primarios para generar, la suficiencia en el mercado, problemas de restricciones técnicas en la operación, entre otros. Para la validación de la propuesta se tomó como base un mercado empírico, dado por el JBE, sobre el cual se probaron algunos de los indicadores, ello en función a los requerimientos de los participantes de dicho mercado. Para la verificación de su utilidad se optó por tener en cuenta la satisfacción de la comprensión del fenómeno de interés con los resultados que se obtuvieron, es decir, a medida que se fueron produciendo distintos cambios en la configuración del mercado, se fueron observando los comportamientos de los distintos actores. Se optó por esta metodología dado que no pudo disponer con otro sistema referencial con la información necesaria para realizar la comparación de resultados, o con datos históricos para avalarlos. La evaluación se realizó desde el punto de vista de los productores y del operador de mercado. En general, los resultados de la aplicación a este caso permiten reflejar cómo determinadas condiciones de operación pueden entregar mayores oportunidades de llevar a cabo estrategias no competitivas por parte de unos y no de otros, lo que no significa que se haga uso de ellas (algo que en mercados reales puede dejar de tener validez). No obstante en este caso no fue posible apreciar algunos aspectos importantes que caracterizan a la operación de sistemas hidrotérmicos debido a que el periodo de duración de la actividad no fue lo suficientemente extenso. En cuanto al cálculo mismo de los indicadores, se tiene que a pesar que varios de ellos tienen fórmulas de cálculo aparentemente simples, dentro del ámbito de un mercado eléctrico no siempre es posible aplicarlos directamente, debido a distintos factores. Por un lado se encuentra la existencia de una red de transmisión que impone un comportamiento al sistema que no se rige por preferencias económicas; así también, el hecho de que en muchos casos se tienen distintas tecnologías de producción y una comparación directa puede resultar engañosa. Además, en muchos casos se requiere la realización de simulaciones en paralelo a la operación del sistema. En un segundo caso de estudio se planteó la aplicación del sistema de indicadores a un mercado real, como es el que opera en el sistema de la zona central de Chile. En este caso se analizó de forma específica la suficiencia de suministro en el mediano y largo plazo, esto en el marco de un reciente reglamento sobre la elaboración de planes de seguridad, y se realizó un planteamiento de los indicadores contenidos en la propuesta que serían de utilidad a una empresa generadora. En trabajos posteriores podrían ser desarrolladas las evaluaciones respectivas. Finalmente, se puede agregar, que la importancia de contar con sistemas que manejen parte de la información que se genera dentro de un mercado, en sistemas con alta incertidumbre, resulta de utilidad tanto para advertir la ocurrencia de problemas, para preverlos, como para planificar estrategias futuras para enfrentarlos, teniendo en cuenta que esta clase de sistemas resultan de utilidad en la medida que no sólo se utilice como un medio de captación de información, sino que también se analicen y aprendan de sus resultados.

106

7.2 Desarrollos de trabajos futuros Como se menciona en la sección 3.8, uno de los puntos más importantes que permanecerá en discusión es el conjunto óptimo de indicadores con el que se debería contar. Si bien este trabajo contribuye proponiendo un conjunto de indicadores en general, esta propuesta debiera ser ajustada para modelos de mercado concretos, dado que ello dependerá su efectividad. Esto puede incluir el desarrollo de herramientas computacionales elaboradas para cada mercado. Así mismo, otro aspecto a considerar es el efecto de la red de transmisión en el cálculo de los indicadores, para lo cual, lo más adecuado sería analizar los efectos en sistemas específicos, como puede ser el sistema de la zona central de Chile. Para este mismo sistema, además, podría estimarse algunos valores umbrales. Otro aspecto que no fue abordado es el de la determinación de valores umbrales de los indicadores que gatillen señales de alerta. Para esto se debería estudiar un mercado específico y sobre él analizar cuáles se constituirían en valores umbrales a considerar para un grupo de indicadores. Por otro lado, se advierte que otro tema que debiera estudiarse es el relativo al desarrollo de medidas mitigatorias de situaciones de falta de competencia en sistemas hidrotérmicos. Si bien en [15] y en algunos otros trabajos ya se realiza un análisis de este tema, sería importante evaluar medidas más concretas a modelos de mercado específicos. Finalmente, dentro del ámbito de implementación de herramientas complementarias, se puede mencionar algunas que resultarían de utilidad desarrollar, como aquellas que permiten efectuar un filtrado de la información que se va recopilando, sobre todo en el caso en que se requiere efectuar los cálculos en muy corto tiempo (casi en línea) o cuando se maneja una gran cantidad de información que harían compleja la tarea de revisión de la calidad de los datos adquiridos. También está el empleo de algunas técnicas como data mining que permitan mejorar las evaluaciones sobre las situaciones que se vienen presentando o la definición de parámetros de referencia a tener en cuenta para determinados indicadores. Y por último, se puede citar a aquellas que permiten una mejor visualización de los resultados que se van obteniendo, de acuerdo al tipo de evaluación que se efectúa.

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[13] WATTS, D. y RUDNICK, H. Market Power and Competition in a Hydrothermal System. En: International Conference on Power System Technology - PowerCon 2002, 13 – 17 de octubre de 2002, Kunming, China. IEEE Power Engineering Society. Proc., ISBN: 0-7803-7459-2. Vol 3. pp. 1360 – 1365.

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[22] MICHAELS, Robert. Electricity Market Monitoring and the Economics of Regulation. Review of Industrial Organization. 32: 197-216, 2008.

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109

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[34] KRAUSE, Th., ERNST, D., BECK, E. V., Cherkaoui, R. y Germond, A. A Comparison of Nash Equilibria Analysis and Agent-Based Modelling for Power Markets. En: 15th Power Systems Computation Conference - PSCC, 22 – 26 de agosto de 2005, Liege, Bélgica.

[35] SOCÍAS Hernández, Gonzalo Emilio. Creación de un sistema de apoyo a la toma de decisiones en la planificación de la transmisión en sep mediante la metodología del trade-off/risk. Memoria (Ingeniero Civil Industrial). Santiago, Chile. Universidad de Chile, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, 2002. 85 h.

[36] VÉLEZ, Ignacio. Decisiones empresariales bajo riesgo e incertidumbre. Bogotá, Editorial Norma. ISBN 958-04-7441-9, 2003. 464p.

[37] CROUSILLAT, E. y MERRIL, H. The Trade-Off/Risk Method: A Strategic Approach to Power Planning. En: Energy series paper Nº 54. World Bank. 74p. Mayo de 1992.

110

[38] Proyecto. Reglamento para el requerimiento de planes de seguridad de abastecimiento a Centros de Despacho Económico de Carga – Art. 102 Bis, Ley Nº 20.018. Comisión Nacional de Energía, Santiago, Chile, julio de 2006. 15p.

[39] D.S. Nº 97. Aprueba Reglamento para el requerimiento de planes de seguridad de abastecimiento a Centros de Despacho Económico de Carga. Subsecretaría de Economía, Fomento y Reconstrucción; Ministerio de Economía, Fomento y Reconstrucción. Santiago, Chile, 7 de abril de 2008, promulgado el 5 de diciembre de 2008. 3p.

111

ANEXOS

Anexo 1 Abreviaturas

Anexo 2 Descripción de indicadores existente para el

monitoreo de mercado

Anexo 3 Descripción de indicadores propuestos para el

monitoreo de mercado

Anexo 4 Información sobre el Juego de la Bolsa de Energía

Anexo 5 Modelo implementado para la validación de la tesis

Anexo 6 CD-ROM que contiene los archivos que comprende

el sistema implementado para el JBE

112

Anexo1: Abreviaturas

A continuación se presenta el significado de las abreviaturas empleadas en este documento.

BD Base de datos

CDEC Centro de Despacho Económico de Carga

CNE Comisión Nacional de Energía

FERC Federal Energy Regulatory Commission

HHI Herfindahl-Hirschman Index

ISO Independent System Operator

JBE Juego de la Bolsa de Energía

LI Lerner Index

MMU Market Monitoring Unit

MRU Must Run Unit

NGC National Grid Company

OFFER Office of Electricity Regulation

PSI Pivotal Supply Index

RSI Residual Supply Index

RTO Regional Transmission Organizations

SIC Sistema Interconectado Central

SMM Sistema de Monitoreo de Mercado

113

Anexo 2: Descripción de indicadores existente para el monito reo de mercado

Seguimiento de la evolución de la demanda

- Dmáx, Dmed, curva de duración, etc. MW, MWh

Comparación de los valores pronosticados con los ocurridos

Comparación de los valores estadísticos %

Seguimiento de la evolución del factor de carga

Estadísticas sobre el factor de carga %

Seguimiento de la evolución de la capacidad instalada

- Capacidad instalada, capacidad disponible, capacidad por tipo de recurso, por propietario, potencia firme, etc.

MW, MWh

- Evolución del margen de reserva, con respecto a la capacidad instalada total y a la capacidad disponible. Proyección del margen de reserva.

MW, %

- Comparación de la capacidad pronosticada con la real.

%

- Estimación del retorno económico adecuado requerido para que ingrese un nuevo generador.

USD

- Evolución de la reserva en giro disponible para distintos horizontes de tiempo.

MW, %

- Estadística de salidas programadas y no programadas de instalaciones de generación y transmisión.

# veces, MW, MWh

- Frecuencia de ocurrencia de salidas no programadas, unidades más frecuentes, tipo de unidades más frecuentes.

# veces

- Evolución de la tasa de indisponibilidad. %

Requerimientos de combustibles- Estimación sobre los requeriemientos de combustible por tipo de tecnología

MWh, otras

Evolución de la energía no suministrada- Estadítica sobre la energía que no llega a suministrarse.

%, MWh

Análisis de las unidades que deben operar- Estadística de unidades calificadas como MRU y sobre su operación

-

Costo de racionamiento - Evolucuión del costo de racionamiento USD, %

- Evolución de la producción por tipo de unidad, por propietario, para distintos horizontes de tiempo.

MWh, %

- Desviación del despacho programado en el mercado day-ahead respecto al ejecutado

MWh, %

- Frecuencia de ocurrencia de restricciones puntuales en la red de transmisión y sus orígenes, porcentaje de tiempo con congestiones, MW restringidos, etc.

# veces, %, MW

- Análisis sobre el uso de determinadas líneas de transmisión (curvas de corbata)

-

- Información sobre importaciones netas entre zonas

MWh

- Información sobre contratos para el uso de la transmisión

-

- Eficiencia de las unidades generadoras

Estadísticas sobre la evolución de la eficiencia de las unidades generadoras

- Estadísticas sobre la evolución de la eficiencia de las unidades generadoras

%

- Uso de servicios complementarios

Estadísticas sobre el uso de servicios complementarios

- Estadísticas sobre el uso de servicios complementarios

%

- Pérdidas en el sistema de transmisión

Estadística sobre la evolución de las pérdidas en el sistema de transmisión

- Evolución de las pérdidas en el sistema de transmisión

%, MWh

p 1/3

Estadísticas descriptivas sobre las congestiones

- Congestiones

Situ

ació

n de

ope

raci

ón d

el s

iste

ma

- Demanda

Estadísticas sobre las Salidas de Operación

- Seguridad de suministro

Evolución del Margen de Reserva

Indicadores Objetivos Índice / Análisis / Herramienta

- Despacho y Producción

Seguimiento de la evolución del despacho y la producción

Unidad

114

- Precios promedios de casación de energía, precios máximos (volatilidad)

USD/MWh

- Precios de potencia USD/kW-mes- Precios promedios de servicios complementarios: reserva, etc.

USD/[ ]

- LMPs, para los distintos mercados USD/MWh- Precios regulados USD/MWh- Evolución del promedio de los precios de contratos

USD/MWh

- Comparación de precios entre distintos mercados: day-ahead, de balance, forward, etc., por zonas, con mercados adyacentes y con otros productos (como con el de servicios complementarios, por ejemplo).

%

- Identificación de las unidades que fijan el precio de casación

-

- Estadística o estimación de los costos variables de operación de las unidades

USD/MWh

- Seguimiento de la evolución de los precios de los combustibles.

USD/[ ]

- Comparación de los precios de la energía con respecto a los precios de los combustibles.

%

Evolución del volumen transado- Evolución de los montos de energía transados

%, USD

Análisis sobre la suficiencia de oferta- Evolución de la diferencia entre las ofertas de suministro y las de demanda

%, MWh

Curvas de oferta de suministro y de demanda

- Estadísticas sobre las curvas de oferta (demanda y suminstro), cambio de patrones de oferta, etc.

MWh

- Costos: total, peak, por periodo, por zonas, etc.

USD, USD/MWh

- Recaudación de Inngresos marginales USD

- Estadísticas de pagos por peajes USD

- Estadísticas de reclamos # veces

- Revisión del algoritmo que se utiliza para fijar los precios de casación.

-

- Concentración de mercado

Determinación de distintos ratios de repartición y/o concentración del mercado. Determinación de porcentajes de concentración horizontal y vertical.

Análisis de la repartición y/o concentración en función a la producción, la capacidad instalada, por tipo de tecnología, por propietario, etc., para distintos horizontes de tiempo, para todo el sistema y por zonas. Indicadores: Market Share y HHI

-

- Análisis de proveedor pivote o residual

Determinación del proveedor pivote o residual para las distintas horas de operación del sistema

Indicadores: RSI, PSI, SMA. %

- Análisis de demanda residual

Análisis de la demanda que enfrenta un proveedor y su relación con el poder de mercado

Análisis: RDA -

- Posicionamiento de las unidades en el despacho

Determinación del posicionamiento en el despacho de las unidades generadoras en función a sus costos de producción

Estimación del oreden en que las unidades generadoras cubren la demanda para distintas condiciones de operación.

-

- Análisis de costos de entrada y salida del mercado

Estimación de costos de entrada y de salida al mercado para un nuevo actos. Estimación del costo alternativo de instalaciones de transmisión a la generación.

USD

- Sensibilidad de la demanda

Respuesta de la demanda ante cambios en los precios de mercado o ante otras variaciones de las condiciones de operación

Análisis: elasticidad de precio demanda, o de otras sensibilidades mostradas por la demanda.

-

p 2/3

Comparación de precios

Estadísticas relacionadas con los costos e ingresos por congestión

Seguimiento de la evolución de los precios de distintos productos

Índicadores Descripción Índice / Análisis / HerramientaE

stru

ctur

a de

mer

cado

- ReclamosEstadística de reclamos por parte de la oferta y por parte de la demanda

Situ

ació

n de

ope

raci

ón d

el m

erca

do

- Precios de la electricidad

Seguimiento de los precios de energía con respecto a los precios de energía

- Ofertas de compra y venta

- Costos de congestión

Unidad

115

Análisis del Margen precio-costo- Índice de Lerner, PCMI, ventana móvil de 12 meses sobre el promedio del margen de ganancia horario

%

Análisis de la retención económica de recursos para produccir

- Análisis de ofertas con sobreprecios (Output gap)

MWh

- Análisis de derrateos de la capacidad en la ofertas de suministro (declaración de indisponibilidades, manejo de cotas de embalses, etc.)

-

- Análisis de la exixtencia de incentivos para retener, como condiciones de demanda, etc.

-

- Correlación entre cambios de oferta y condiciones especiales de operación como congestiones, salidas de operación de unidades o demanda máxima, entre otras

-

- Análisis de las unidades que generalmente fijan precios con situaciones especiales de operación.

-

- Comparación de la estrategia de oferta de una unidad para distintos mercados y distintos productos.

-

Estadística de activación de medidas mitigatorias

- Frecuencia de activación de caps o de otras medidas mitigatorias

# veces

Análisis de benchmark competitivo- Utilización de modelos que simulen comportamiento competitivo

-

- Estimación del margen de ganancia de una empresa

USD

- Proyección de ingresos en los distintos mercados.

USD

Empleo de modelos de simulación del comportamiento de los agentes

- Modelos de oligopolio, modelos basados en agentes, teoría de juego, SFE, OPF, etc.

-

- Exposición al mercado spot

Determina cuán expuesto se está a la variación de los precios spot

- Porcentaje de demanda comprada mediante contratos forward de largo plazo.

%

- Liquidez de mercado Medición de la liquidez de mercado- Medición de la liquidez del mercado en función a los volúmenes transados

%

p 3/3

Des

empe

ño y

pod

er d

e m

erca

do

- Análisis de comportamiento competitvo Análisis de correlación de ofertas

Análisis de la retención física de recursos para produccir

Análisis de retorno neto

Indicadores Descripción Índice / Análisis / Herramienta Unidad

116

Anexo 3: Descripción de indicadores propuestos para el monitoreo de mercado

Medido sobre? objetivo observaciones Qué se muestra o calcula Forma de cálculo Tipo de resultadoInformación

requerida

Seguimiento de Demanda

Dmáx, Dmed

Conocer la evolución de la Demanda, además servirá para el cálculo de otros indicadores

Se muestra la evolución de la demanda máxima, media, y con ellas se calcula la curva de duración. Además se obtiene una tasa de crecimiento de la demanda

Para la curva de duración, se ordena de mayor a menor la estadística que se tenga de la demanda.

Cuadros y curvas de tendencia, tasas de crecimiento, factor de carga

Dmáx, Dmed

Evolución del pronóstico de demanda

DmáxComparar las proyeciones que se hacen sobre la demanda con lo que realmente ocurre

Se calcula con respecto a la demanda existente

Se muestra las proyecciones que se tienen sobre el crecimiento de la demanda. Además se calcula el desvío que existe entre este pronóstico y lo que realmente está ocurriendo

Para el cálculo del desvío se puede utilizar el siguiente índice como una forma de merdir la evoluvión del desvío: Cuadros comparativas y

cuervas tendencialesDmáx y pronósticos de Dmáx

Estadística sobre congestiones

Estadística de congestiones

Conocer los problemas de congestión en la red, dado que puede dificultad la transacciones (camprar a mayor precio)

La clasificación del tipo de congestión se debe hacer por fuera de SMM

Se presentan las estadísticas que se tienen sobre congestiones ocurridas en el sistema

Primero se requiere que a la hora de almacenar la información se haga una clasificación de las congestiones

Cuadros que muestren las estadísticas de las congestiones y diagramas de barras

Estadísticas o información sobre congestiones en el sistema

Uso de determinadas líneas

la capacidad que tienen estas líneas

Realizar un análisis sobre el uso de las líneas que presentan mayores problemas de restricciones

las líneas se definirán de la estadística de congestiones o según otro criterio

Se muestra una estadística sobre el uso de determinadas líneas, medido esto sobre su capacidad nominal, y se muestra las curvas corbata sobre el uso que se hace de ellas

Se simulan las distintas situaciones de operación del sistema (flujo DC) y se esbosan las curvas corbata

Cuadros donde se presenten las líneas con mayores problemas de congestión y sus respectivas curvas corbata

Información sobre el sistema para poder correr flujos de potencia

Salidas de operación de unidades generadoras

estadísticas de disponibilidad de las unidades

Determinar la frecuencia de salida de operación de unidades generadoras, identificando las más frecuentes, para luego relacionarla con estrategias

Se calcula de las programadas y de las no programadas

Se muestran las estadísticas que se tienen sobre salidas de operación, separando las programadas de las no programadas. Además se debe mostrar las unidades que presentan mayor frecuencia en salir de operación

Tablas que muestren las estadísticas y la disponibilidad en porcentajes, así mismo la frecuencia de salidas de las unidades, señalando las más frecuentes

estadísticas de salidas de operación, planificadas y no programadas, planes de mantenimiento

Evolución del margen de reserva

margen de reservaEstimar o detectar cuándo se necesita del ingreso de nuevas instalaciones

Además se podría hacer un pronóstico de este parámetro

Se calcula el porcentaje de sobrecapacidad que se tiene en el sistema con respecto a la capacidad instalada. Se muestra como evoluciona este porcentaje.

Se construye una curva de tendencia sobre el siguiente cálculo:

Cuadro que muestre la evolución y una curva tendencial

Dmáx, pronósticos de Dmáx, Capacidad instalada y su pronóstico, potencia firme

p 1/6

1) Situación de operación del sistema

indicador

General Cálculo

%Re

|RePr|

alDem

alDemonDem −

%_

__

TotDem

TotDemSistCapMR

−=

117


requerida

Reserva por Proyectos no a Firme

Capacidad instalada de proyectos anunciados

Determinar el porcentaje extra de reserva que existiría en el sistema si se concretaran proyectos que se salen anunciados

Se calcula el porcentaje adicional de reserva que tendría el sistema con respecto a la demanda.

Cuadro que muestre la evolución y una curva tendencial

Capacidad deproyectos futuros que son anunciados, Dmáx

Seguimiento de las Cotas de los embalses

Cotas de los embalses

Llevar un registro sobre la energía que almacenan las plantas con embalse y cómo se va utilizando

Calcula las variaciones porcentuales de las alturas de los embalses y lo que representa eso en energía producible

Cuadros que muestren la evolución y graficos

cotas de los embalses

Seguimiento de la energía no suministrada

Racionamientos

Conocer las ocaciones en las que el sistema no ha sido capaz de suplir toda la demanda

Cuadros que muestren la evolución y grafico

energía no suplida

Evolución de la Producción

Energía producida (potencia)

conocer la evolución de la energía producida en el sistema

Se muestra la evolución de la producción (energía), por unidad y por empresa. Además se calcula la tasa de variación mensual

Cuadro que muestre la evolución, curvas de tendencia, tasa de crecimiento

Energía producida

Seguimiento de las Pérdidas en el sistema de transmisión

pérdidas de energía

conocer la evolución de las pérdidas en los sistemas de transmisión

Se muestra la evolución de las pérdidas de energía

Cuadro que muestren la evolución y grafico

pérdidas producidas en la red de transmisión

p 2/6

indicador

General Cálculo

%_

Pr__

TotDem

oyAdicCapRPNF=

118


requerida

Evolución de los Costos marginales (precios de casación)

costos marginales o precios de casación

conocer los precios de casación en el mercado, por nudo de transferencia de ser posible

dependiendo del tipo de mercado se tendran precios de casación o costos marginales de operación

Se muestra los costos marginales de operación, o los precios de casación, por barra

Cuadro que muestre la evolución y curvas de tendencias, por barras, si se tiene

precios de casación o costos marginales de operación

Evolución de los precios de combustibles

Precios de combustibles

poder estimar los costos de operación de las unidades térmicas

Luego se puede hacer una comparación de estos precios con los declarados por las unidades térmicas

Se muestra la evolución delos costos de combustibles y se definen escenarios en base a los cuales se hacen proyecciones

Los combustibles a evaluar serán: GN, GNL, petróleo y carbón. Se realiza un seguimiento de sus valores y se hace una proyección sobre su variación en función a escenarios

cuadrosPrecios de combustibles

Estimación de costos de operación de las unidades térmicas y del costo de oportunidad del agua de las centrales de embalse

costos variables combustibles y no combustibles

hacer un seguimiento de la estimación de los costos reales de producción

estos costos incluyen los costos variables combustibles y los no combustibles por separado

Se calcula o estima el costo variable de operación de una planta térmica y el costo de oportunidad de una central hidroeléctrica, mostrándose su evolución, y se hace una proyección

En función a los precios de combustibles y otra información de la que se disponga, se estima los costos de operación y su proyección. Para el caso del cálculo de costos de oportunidad del agua, se requieren de simulaciones

cuadros que muestren los valores

costos variables combustibles y no combustibles de las unidades térmicas, información del sistema para poder calcular el valor del agua

Evolución de precios libres y regulados

Precios regulados, precios lires

Tener una estadística de cómo evolucionan los precios regulados

Luego se puede hacer una comparación de estos precios con los costos marginales

Se muestra un seguimiento a los precios libres y regulados

Cuadro que muestren la evolución y curvas de tendencias, por nudos

Precios regulados, precios libres

Comparación de Costos incurridos por congestiones

Costos por congestiones

determinar los sobrecostos en que se incurre por problemas de congestiones en la red

para esto se simulará una operación sin congestiones, y en función a los costos que resulten se comparará con los costos realmente ocurridos

Se muestran los costos por congestión y los que se obtienen en una operación sin congestiones

Cuadro comparativo y curva de tendencia

costos marginales de operación, reportes sobre congestiones

p 3/6

General

2) Situación de operación del mercado

Cálculo

indicador

119


requerida

Pagos por el uso de la red de transmisión (contratos, peajes, ingreso tarifario, etc)

Ingresos marginales

Determinar o estimar los pagos que se hacen por el uso de la red de transmisión

Se debe clasificar según el tipo de pago que corresponda

En el caso de contratos, se hace una estimación; en el de peajes se hacen estimaciones o proyecciones, y en de ingreso tarifario se muestra las tendencias

Se hacen estimaciones o simulaciones, de ser el caso

cuadro y gráficos que muestren estos resultados

información directa sobre los pagos (rentas, peajes Ingresos marginales), o información que permita hacer simulaciones que sirva para simular

Evolución de la desviaicón del despacho programado vs el ejecutado

Despacho programado, despacho ejecutado

analizar las desviaciones que ocurren entre el despacho programado y el ejecutado.

un análisis posterior podría tratar de determinar los motivos de dichas desviaciones

Se muestran ambos despachos y se calculan las desviaciones

Cuadro comparativo y curva de tendencia

despacho ejecutado de energía y los programas de despacho del mercado day-ahead

Seguimiento de la estadítica de los reclamos por la operación

Estadítica de los reclamos por la operación

conocer los problemas más frecuentes que se presentan en la operación del sistema a partir de los reclamos que se producen

esto también podría servir como un indicador de si las reglas de juego están claras. Requiere una clasificación previa

Se muestra cómo evoluciona las estadísticas por reclamos, haciéndose un ranking

cuadros comparativos de reclamos

estadísticas sobre reclamos

p 4/6

indicador

General Cálculo

%Re

|RePr|

alDesp

alDesponDesp −

3) Estructura del mercado


requerida

Market sharecapacidad instalada, por zona y por recurso

conocer la composición del mercado según distintos parámetros

Muestra cómo se encuentra compuesto el mercado

Se saca en porcentaje cómo se encuentra el mercado, esto por empresa, por tipo recurso con el que se produce, etc.

diagramas de barra y diagramas de torta

estadísticas sobre potencia instalada por empresa, por tipo de tecnología, etc.

HHI producciónconcocer la concentración de mercado en cuanto a la producción

Se calcula el indicador HHI para la producción. Esto puede ser la producción media del último mes o año, o puede construirse una curva en función a cómo ha evolucionado el indicador en los últimos años o meses

Se aplica la fórmula del HHI sobre la producción:

curvas de tendencia y diagramas de torta e indicar cómo se encuentra respecto a los valores umbrales

estadísticas sobre la producción en el mercado

Residual supply index

capacidad instalada, por zonas

determinar las empresas que son indispensables en la operación

Debe calcular, por empresa, si su capacidad es indispensable para cubrir la demanda, para determinadas condiciones de operación

Se calcula el porcentaje sobrante en el mercado luego de que se retiera la capacidad de la empresa:

un valor porcentual, que luego puede analizarse en una curva tendencial

demanda, capacidad ofertada

p 5/6

Cálculo

indicador

General

2

222

21

...

...

n

i

S

SSSHHI

+

++++=

120


requerida

Índice de Lerner

costos marginales o precios de casación y los costos de producción

Conocer el margen existente entre los precios que resultan de la casación del mercado y los costos de producción

esto se debe hacer por nudos. En un mercado en base a precios ofertados, se puede hacer con los precios ofertados

.Para calcular el costo marginal de producción se hace una simulación de la operación asumiendo condiciones de competencia.

un valor tendencial, que es calcualado para una empresa

costos marginales de producción (precios ofertados)

Curva de duración de precios

costos marginalesanalizar qué porcentaje de un año se está (o estaría) por encima de determinado precio

Se construye y muestra la curva de duración de precios para distintos horizontes

Se construye y muestra la curva de duración de precios y se define un valor benchmark

un diagrama de duracióncostos marginales o precios de casación

Correlación de precios y situaciones especiales en la operación

costos de casación del mercado

analizar la correlación que se presenta entre los precios en el mercado y algunas situaciones especiales que se hayan presentado en el mercado

Para esto en forma manual se debe seleccionar contra qué otro parámetro se desea hacer la comparación

Mostrar curvas comparativas y algún análisis estadístico

costos marginales de producción o los precios de casación, así como información de los otros parámetros con los cuales se desea comparar

Análisis de benchmark competitivo

los ingresos que obtiene una empresa. Por ejemplo puede refereirse a los mercados spot y de contratos

determinar si las empresas exisentes están obteniendo ganancias por encima de las que les correspondería si actuaran en forma competitiva

requerirá de simulaciones sobre una operación competitiva, además de estimar los ingresos que obtiene la empresa por ventas en el spot como de ventas por contratos

Se hace una estimación de lo que obtiene una empresa por su participación en distintos mercados, y se hace una proyección de lo que necesita para recuperar sus costos de inversión, además de considerar una rentabilidad

Se hacen simulaciones para calcular o estimar las ganancias de una empresa

un valor tendecial que refleje la sobregancia que obtienen. Mostrar cuadros con las proyecciones de ventas y curvas para distintos periodos

costos marginales de producción y los precios de casación. Información sobre el sistema y sobre la empresa que permita hacer proyecciones de ventas en el spot y contratos

p 6/6

indicadorGeneral

4) Desempeño y poder de mercado

Cálculo

P

MCPLI

−=

121

Anexo 4: Información sobre el Juego de la Bolsa de Energía A continuación se presenta información relativa a las reglas aplicadas en el JBE y los datos utilizados en dicha actividad. Reglas para la Fase 1:

� Inexistencia de contratos bilaterales físicos. � No se consideran restricciones de transmisión. � Todas las unidades del SIC están operativas de acuerdo a datos entregados en tablas. � El valor estratégico del agua embalsada es diferente para cada embalse. Se entregan

dichos valores. � Las demandas tienen una elasticidad que permite variar la cantidad demandada por hora

en +-15%. Sin embargo, la variación de energía para los días no puede ser mayor al +-5%. � Las tarifas a usuarios finales para la fase 1 están regulados en 95US$/MWh. � Se exige que los generadores oferten toda su energía disponible por hora. Las centrales

hidráulicas de pasada deben respetar las restricciones diarias de energía definidas en las tablas.

� No se consideran restricciones de potencia mínima. � Las restricciones de potencia máxima de las centrales térmicas y embalses son las

indicadas en las tablas. � Ofertar como mínimo 2 bloques de energía por hora. El máximo es de 25 bloques por

cada hora. � La energía no comprada en la bolsa deberá ser adquirida en el mercado en tiempo real a

un precio de 145 US$/MWh. Tomar en cuenta para sus balances financieros! Reglas para la Fase 2:

� Existencia de contratos bilaterales físicos. � No se consideran restricciones de transmisión. � NO se exige que los generadores oferten toda su energía disponible por hora, de modo

que un generador puede abastecer sus contratos con sus propias unidades, sin necesidad de transarlo en la bolsa. Sin embargo, si vende toda su energía disponible en la bolsa, deberá adquirir la cantidad contrata COMPRANDO en la misma bolsa, actuando como comprador.

� El valor estratégico del agua embalsada es entregado. Seguirá considerándose como un costo variable en los balances financieros.

� Las demandas tienen una elasticidad que permite variar la cantidad demandada por hora en +-15%. Se mantiene la variación de energía para los días restrictiva en +-5%.

� No se consideran restricciones de potencia mínima. � Se entrega las restricciones de potencia máxima. Las excepciones corresponden a las

limitaciones de caudales de las centrales hidráulicas de pasada y a la disponibilidad del gas natural.

� No se esperan restricciones de gas para el día inicial de la fase. Sin embargo, es posible que ocurran en el transcurso de la fase.

� Las tarifas a usuarios finales para la fase 2 fueron ajustadas a 95US$/MWh. � Para satisfacer los contratos, los generadores tendrán que escoger entre las dos opciones:

122

� Emplear generación propia para abastecer el contrato. � Comprar la energía contratada en la bolsa. Es decir, podrán realizar sus ofertas de compra. � Para satisfacer los contratos, las distribuidoras deberán comprar la energía contratada a los

generadores al precio del contrato y las diferencias transarlas en la bolsa o recurrir al SPOT.

� Se muestran los precios promedios del SPOT para los últimos 7 días. Aunque pueden considerarse “típicos”, el precio resultante tendrá una componente de incertidumbre. El precio final del mercado en tiempo real será publicado aprox. a las 16:00hrs del día siguiente.

Reglas para la Fase 3:

� Inexistencia de contratos bilaterales físicos. � Se incorpora una red de transmisión inspirada en el SIC chileno. � Se exige que los generadores oferten toda su energía disponible por hora. � El valor estratégico del agua embalsada para cada central es dato. Seguirá considerándose

como un costo variable en los balances financieros. � Las demandas tienen una elasticidad que permite variar la cantidad demandada por hora

en +-15% y +-5% diario. � Las centrales hidráulicas de pasada podrán ofertar la energía máxima de acuerdo a los

valores entregados. � No se consideran restricciones de potencia mínima. � Las tarifas a usuarios finales para la fase 3 fueron establecidas en 85US$/MWh. � Las restricciones de potencia máxima son las indicadas en la tabla I. Las excepciones

corresponden a las limitaciones de caudales de las centrales hidráulicas de pasada y a la disponibilidad del gas natural. Traspaso de algunos activos para la presente fase.

� No se esperan restricciones de gas para el día inicial de la fase. Sin embargo, es posible que ocurran en el transcurso de la fase.

� Se muestran los precios promedios del SPOT para los últimos 7 días. Aunque pueden considerarse “típicos”, el precio resultante tendrá una componente de incertidumbre. El precio final del mercado en tiempo real será publicado aprox. a las 16:00hrs del día siguiente.

123

Datos de la fase 1: DATOS DE –GENERACIÓN.- información sobre los productores, sus unidades generadoras y las características de estas últimas.

Empresa Central Tipo Capacidad (MW) CV (us$/MWh) Total Térmico Total hidro TOTALProd_01 G01 vapor-licor negro 18 52.1

G02 vapor-licor negro 61 52.1G03 vapor-licor negro 5.5 52.1G04 gas 24.3 74.4G05 vapor-licor negro 10 22G06 vapor-licor negro 9 57.2G07 Desechos forestales 9 0 136.8 0 136.8

Prod_02 G08 vapor-carbón 54.7 75.588G09 vapor-carbón 338 32.608G10 gas-diesel 18.8 169.796G11 Petróleo Diesel grado B 25 202G12 Pasada 160 0G13 Pasada 30.8 0G14 Pasada 41.07 0G15 Pasada 13 0 436.5 244.87 681.37

Prod_03 G16 ciclo-combinado 370 18.338G17 gas 108 202G18 gas 390.4 15.603G19 ciclo-combinado 253.9 174.81G20 Embalse 400 75G21 Embalse 90 75G22 Pasada 37 0G23 Pasada 170 0 1122.3 697 1819.3

Prod_04 G24 vapor-carbón 16 111.558G25 vapor-carbón 125 31.777G26 gas-IFO 180 64.23 176.609G27 gas-diesel 23.75 214.811G28 gas 240 26.131G29 Pasada 16 0G30 Embalse 350 80G31 Pasada 76.8 0G32 Pasada 9.5 0G33 Embalse 101.4 75G34 Pasada 68 0G35 Embalse 640 75G36 Embalse 300 72G37 Embalse 400 72G38 Pasada 136 0 468.98 2097.7 2566.68

Prod_05 G39 vapor-carbón 304 21.599 304 0 304Prod_06 G40 Pasada 49 0

G41 Pasada 75 0G42 Embalse 467 70 0 591 591

Prod_07 G43 Embalse 500 70G44 Pasada 85 0G45 Pasada 38 0 0 623 623

Prod_08 G46 ciclo-combinado 379 22.723G47 vapor-diesel 100 218.775 479 0 479

Prod_09 G48 ciclo-combinado 370 19.667 370 0 370Prod_10 G49 Petróleo Diesel 50.3 202

G50 Embalse 145 70 50.3 145 195.3Prod_11 G51 Gas 41 23.64

G52 derivado del petróleo 75 3.9G53 vapor-des.forest. 8.7 0G54 vapor-des.forest. 8.7 0G55 Pasada 48.6 0G56 Pasada 72.9 0G57 Pasada 28 0G58 Pasada 39.3 0G59 Pasada 25 0G60 Pasada 10.7 0G61 Pasada 1.104 0G62 Pasada 10.896 0G63 Pasada 14.7 0 133.4 251.2 384.6

Totales 3501.28 4649.77 8151.05

DATOS CENTRALES

124

ENERGÍA DIARIA DISPONIBLE CENTRALES DE PASADA.- energía diaria generable para cada central de pasada

UNIDAD TIPO MARTES MIÉRCOLES JUEVES VIERNES SÁBADOG12 Pasada 3773 3249 3247 3621 3570G13 Pasada 677 653 656 647 680G14 Pasada 868 845 893 849 962G15 Pasada 277 263 287 297 296G22 Pasada 761 745 835 757 807G23 Pasada 3947 3920 3676 3404 3556G29 Pasada 370 362 359 375 347

G31 Pasada 1652 1814 1705 1580 1771G32 Pasada 205 205 217 213 214G34 Pasada 1536 1592 1555 1509 1491

G38 Pasada 2727 2849 2743 2732 3005G40 Pasada 1125 996 1153 1055 1108G41 Pasada 1561 1650 1654 1776 1751

G44 Pasada 1755 1963 1814 1737 1708G45 Pasada 802 767 882 799 828

G55 Pasada 1125 1004 1084 1046 1104

G56 Pasada 1538 1534 1563 1592 1721G57 Pasada 642 606 646 608 574

G58 Pasada 936 895 876 932 837G59 Pasada 564 524 582 512 531G60 Pasada 237 236 217 218 238G61 Pasada 25 26 22 24 23G62 Pasada 248 240 245 259 229G63 Pasada 325 321 352 299 330

DATOS ENERGÍA DIARIA DISPONIBLE CENTRALES DE PASADA (MWh)

CARACTERÍSTICAS DE LA DEMANDA DIARIA.- Curva de carga horaria del sistema para cada día que comprende la fase

MARTES-VIERNES SABADO1 4262 4546

2 3694 39783 3523 28424 3410 28425 3353 25576 3410 25017 3694 34108 4546 39789 4660 397810 4831 409211 4660 397812 4546 426213 4262 397814 4262 386415 4546 352316 4831 369417 5001 426218 5115 454619 5456 454620 5683 483121 5569 466022 5569 471723 5001 454624 4546 3978

Consumo (MW)Hora

125

DISTRIBUCIÓN CONSTANTE DE LA DEMANDA TOTAL.- porcentaje de consumo de energía correspondiente a los clientes de las empresas consumidoras, valga la redundancia.

Chilectra 48.4%CGE-Chilquinta 32.5%

Saesa y otros 19.1%

Distribuidora

126

Datos de la fase 2:

DATOS DE GENERALES - GENERACIÓN

Empresa Central Tipo Capacidad (MW) CV (us$/MWh) Total Térmico Total hidro TOTAL

Prod_01 G01 vapor-licor negro 18 52.1G02 vapor-licor negro 61 52.1G03 vapor-licor negro 5.5 52.1G04 gas 24.3 74.4G05 vapor-licor negro 10 22G06 vapor-licor negro 9 57.2G07 Desechos forestales 9 0 136.8 0 136.8

Prod_02 G08 vapor-carbón 54.7 75.588G09 vapor-carbón 338 32.608G10 gas-diesel 18.8 169.796G11 Petróleo Diesel grado B 25 202G12 Pasada 160 0G13 Pasada 30.8 0G14 Pasada 41.07 0G15 Pasada 13 0 436.5 244.87 681.37

Prod_03 G16 ciclo-combinado 370 18.338G17 gas 108 202G18 gas 390.4 15.603G19 ciclo-combinado 253.9 174.81G20 Embalse 400 75G21 Embalse 90 75G22 Pasada 37 0G23 Pasada 170 0 1122.3 697 1819.3

Prod_04 G24 vapor-carbón 16 111.558G25 vapor-carbón 125 31.777G26 gas-IFO 180 64.23 176.609G27 gas-diesel 23.75 214.811G28 gas 240 26.131

G29 Pasada 16 0G30 Embalse 350 80

G31 Pasada 76.8 0G32 Pasada 9.5 0G33 Embalse 101.4 75G34 Pasada 68 0G35 Embalse 640 75G36 Embalse 300 72G37 Embalse 400 72G38 Pasada 136 0 468.98 2097.7 2566.68

Prod_05 G39 vapor-carbón 304 21.599 304 0 304

Prod_06 G40 Pasada 49 0G41 Pasada 75 0G42 Embalse 467 70 0 591 591

Prod_07 G43 Embalse 500 70G44 Pasada 85 0G45 Pasada 38 0 0 623 623

Prod_08 G46 ciclo-combinado 379 22.723G47 vapor-diesel 100 218.775 479 0 479

Prod_09 G48 ciclo-combinado 370 19.667 370 0 370

Prod_10 G49 Petróleo Diesel 50.3 202G50 Embalse 145 70 50.3 145 195.3

Prod_11 G51 Gas 41 23.64G52 derivado del petróleo 75 3.9G53 vapor-des.forest. 8.7 0G54 vapor-des.forest. 8.7 0

G55 Pasada 48.6 0G56 Pasada 72.9 0G57 Pasada 28 0G58 Pasada 39.3 0G59 Pasada 25 0G60 Pasada 10.7 0G61 Pasada 1.104 0G62 Pasada 10.896 0G63 Pasada 14.7 0 133.4 251.2 384.6

Totales 3501.28 4649.77 8151.05

DATOS CENTRALES

127

ENERGÍA DIARIA DISPONIBLE CENTRALES DE PASADA

UNIDAD TIPO MARTES MIÉRCOLES JUEVES VIERNES SÁBADO

G12 Pasada 2054.9 2077.1 1523.2 1880.4 1174.4G13 Pasada 417.9 334.3 470.5 203.3 276.7G14 Pasada 567.6 596.6 332.3 483.5 297.4G15 Pasada 236.5 147.3 104.5 171.3 138.1G22 Pasada 518.6 465.0 374.8 273.8 322.6G23 Pasada 3297.6 1792.6 2212.8 1134.8 1765.3G29 Pasada 306.9 166.4 214.0 112.8 126.5G31 Pasada 1309.3 1301.1 1155.3 899.8 554.0G32 Pasada 154.1 124.2 97.7 65.1 56.1

G34 Pasada 1323.1 736.7 862.5 494.5 794.1G38 Pasada 2403.4 1461.3 1946.4 1715.4 637.1G40 Pasada 803.4 509.2 762.5 681.1 247.1



G58 Pasada 647.8 605.1 571.0 343.9 330.4G59 Pasada 444.7 266.8 398.0 302.2 139.0

G60 Pasada 141.1 108.9 95.6 109.4 75.4G61 Pasada 19.3 19.4 9.8 14.6 8.3G62 Pasada 216.2 140.8 112.5 78.0 50.6G63 Pasada 228.8 163.7 164.3 184.0 112.2


CONTRATOS BILATERALES FÍSICOS

PRECIO MARTES MIÉRCOLES JUEVES VIERNES SÁBADO [us$/MWh]

Prod_02 100 100 150 85 50 75Prod_03 50 50 75 43 25 85Prod_04 350 350 525 298 175 70Prod_05 100 100 150 150 50 65Prod_08 150 150 225 128 75 85Prod_09 150 150 225 128 75 85Prod_10 25 25 38 21 13 72Prod_07 25 25 38 21 13 55Total Contratado 950 950 1425 873 475 -Prod_01 25 25 25 25 25 55Prod_06 25 25 25 25 25 55Prod_09 50 50 50 50 50 68Prod_05 100 100 100 100 100 60Total Contratado 200 200 200 200 200 -

Comp_03 Prod_11 85 85 100 85 85 45

Contratos Bilaterales FISICOS - FASE 2

Comp_01

Comp_02

ENERGIA [MWh]E. GENERADORAE. DISTRIBUIDORA

PRECIOS EN EL MERCADO SPOT (TIEMPO REAL)

Bloque 1 Bloque 2 Bloque 300:00 - 05:59 06:00 - 17:59 18:00 - 24:00

LUNES 84 96 120MARTES 77 88 110MIÉRCOLES 94.5 108 135JUEVES 45 76 95VIERNES 84 96 120SÁBADO 90 100 125DOMINGO 63 80 90

PRECIO EN EL MERCADO EN TIEMPO REAL (SEMANA ANTERIOR)

DIA

128

CARACTERÍSTICAS DE LA DEMANDA DIARIA

MARTES-VIERNES SABADO1 4508 4808

2 3907 42073 3726 30054 3606 30055 3546 27056 3606 26447 3907 36068 4808 42079 4928 420710 5109 432711 4928 420712 4808 450813 4508 420714 4508 408715 4808 372616 5109 390717 5289 450818 5409 480819 5770 480820 6010 510921 5890 492822 5890 498823 5289 480824 4808 4207

Consumo (MW)Hora

DISTRIBUCIÓN CONSTANTE DE LA DEMANDA TOTAL

Comp_01 48.4%Comp_02 32.5%Comp_03 19.1%

Distribuidora

129

Datos de la fase 3:

DATOS DE GENERACIÓN

Empresa Central Tipo Capacidad (MW) CV (us$/MWh) TOTALProd_01 G01 vapor-licor negro 18 52.1

G02 vapor-licor negro 61 52.1G03 vapor-licor negro 5.5 52.1G05 vapor-licor negro 10 22G06 vapor-licor negro 9 57.2G07 Desechos forestales 9 0 112.5

Prod_13 G24 vapor-carbón 16 111.558

G26 gas-IFO 180 64.23 176.609G27 gas-diesel 23.75 214.811G28 gas 240 26.131 343.98

Prod_03 G19 ciclo-combinado 253.9 174.81G20 Embalse 400 58G21 Embalse 90 55

G22 Pasada 37 0G23 Pasada 170 0 950.9

Prod_12 G25 vapor-carbón 125 31.777G29 Pasada 16 0G30 Embalse 350 88G31 Pasada 76.8 0G32 Pasada 9.5 0G33 Embalse 101.4 55G34 Pasada 68 0G35 Embalse 640 60

G36 Embalse 300 52G37 Embalse 400 52G38 Pasada 136 0 2222.7

Prod_05 G39 vapor-carbón 304 21.599G08 vapor-carbón 54.7 75.588G09 vapor-carbón 338 32.608G10 gas-diesel 18.8 169.796 715.5

Prod_06 G40 Pasada 49 0G41 Pasada 75 0G42 Embalse 467 70 591

Prod_07 G43 Embalse 500 70G44 Pasada 85 0G45 Pasada 38 0 623

Prod_08 G46 ciclo-combinado 379 22.723G47 vapor-diesel 100 218.775G11 Petróleo Diesel grado B 25 202G12 Pasada 160 0

G13 Pasada 30.8 0G14 Pasada 41.07 0G15 Pasada 13 0 748.87

Prod_09 G48 ciclo-combinado 370 19.667G16 ciclo-combinado 370 18.338

G17 gas 108 202G18 gas 390.4 15.603 1238.4

Prod_10 G49 Petróleo Diesel 50.3 202G50 Embalse 145 40 195.3

Prod_11 G51 Gas 41 23.64

G52 derivado del petróleo 75 3.9G56 Pasada 72.9 0G57 Pasada 28 0G58 Pasada 39.3 0G59 Pasada 25 0G60 Pasada 10.7 0G61 Pasada 1.104 0G62 Pasada 10.896 0G63 Pasada 14.7 0 318.6

Totales 8060.75

DATOS CENTRALES

130

ENERGÍA DIARIA DISPONIBLE CENTRALES DE PASADA

MIÉRCOLES JUEVES VIERNES SÁBADO MARTES MIÉRCOLES

01-nov 02-nov 03-nov 04-nov 07-nov 08-novG12 Pasada 722.6 1640.3 2353.5 2125.1 sin rest. 2718.3G13 Pasada 136.2 252.7 446.0 391.1 583.9 sin rest.G14 Pasada 289.5 527.8 618.0 612.8 504.6 sin rest.G15 Pasada 77.2 128.2 154.1 178.4 192.3 sin rest.G22 Pasada 420.2 261.4 320.2 553.4 sin rest. sin rest.G23 Pasada 1136.9 2130.0 2581.6 2692.2 2971.3 sin rest.G29 Pasada 182.5 216.7 205.4 234.6 291.6 sin rest.

G31 Pasada 358.1 641.2 1145.0 1044.9 1241.5 sin rest.G32 Pasada 112.9 59.3 95.6 165.8 170.6 sin rest.G34 Pasada 615.3 605.4 836.8 823.9 906.9 sin rest.

G38 Pasada 927.3 1531.5 1863.8 2162.8 2000.6 sin rest.G40 Pasada 474.0 328.3 648.8 731.9 637.1 sin rest.G41 Pasada 873.8 675.6 1182.0 1152.8 1455.7 sin rest.G44 Pasada 948.9 977.1 1114.8 1419.4 1095.8 sin rest.

G45 Pasada 309.9 485.2 601.8 635.5 713.5 sin rest.G55 Pasada MM MM MM MM MM MMG56 Pasada 855.3 880.3 823.9 1215.7 sin rest. 1156.5

G57 Pasada 243.6 280.9 403.2 317.9 416.5 sin rest.G58 Pasada 270.1 252.8 419.0 638.8 sin rest. sin rest.G59 Pasada 112.8 207.0 202.7 311.9 476.9 sin rest.

G60 Pasada 96.6 107.8 90.9 160.3 sin rest. sin rest.G61 Pasada 5.5 12.9 17.2 13.9 16.7 sin rest.G62 Pasada 57.5 75.6 99.0 167.7 216.6 sin rest.

G63 Pasada 104.5 93.3 197.2 184.7 271.9 sin rest.


UNIDAD TIPO

CARACTERÍSTICAS DE LA DEMANDA DIARIA

MARTES-VIERNES SABADO1 4238 45202 3673 39553 3503 33904 3390 35035 3334 28256 3390 31087 3673 33908 4520 39559 4633 395510 4803 406811 4633 395512 4520 423813 4238 395514 4238 384215 4520 350316 4803 367317 4972 423818 5085 452019 5424 497220 5650 480321 5537 463322 5537 497223 4972 452024 4520 3955

Consumo (MW)Hora

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PRECIOS “ESPERADOS” EN EL MERCADO SPOT (TIEMPO REAL)

Bloque 1 Bloque 2 Bloque 300:00 - 05:59 06:00 - 17:59 18:00 - 24:00

LUNES 55 96 120MARTES 65 88 110MIÉRCOLES 85 92 115JUEVES 65 70.4 88VIERNES 56 64 80SÁBADO 90 96 120DOMINGO 68.6 78.4 98

PRECIO EN EL MERCADO EN TIEMPO REAL (SEMANA ANTERIOR)

DIA

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Anexo 5: Modelo implementado para la validación de la tesis A continuación se esboza la estructura y características del sistema implementado en este trabajo. Estructura de archivos.- Sistema de monitoreo: \\Sistema\ → Carpeta donde se encuentra los archivos del sistema implementado

� SMM.xls → Interfaz y Motor de Cálculo � MMSDB.mdb → BD local � Temp.xls → Archivo para almacenar información temporal

Información que proviene del operador de mercado: \\Resultados\ → Carpeta que almacena la información sobre las ofertas y los

resultados del juego � \Fase0

• MDE.mdb → BD que contiene toda la información sobre los participante, así como las ofertas diarias presentadas

� \Fase1 • MDE.mdb

� \Fase2 • MDE.mdb

� \Fase3 • MDE.mdb • Archivos con resultados individuales por participante

Sistema de Indicadores

� Demanda: Calcula la demanda máxima por fase, para todo el juego, diagrama de carga. � Margen de Reserva: Calcula el margen de reserva de la energía disponible para todo el

sistema, para una fase o por registro. � HHI: Calcula el indicador HHI por fase � RSI: Calcula el indicador RSI por fase, para cada productor y para todo el sistema. � Índice de Lerner: Calcula el índice de Lerner por fase.

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Anexo 6: CD-ROM que contiene los archivos que compr ende el sistema

implementado para el JBE

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