CAPITULO I INTRODUCCION. En este capítulo se da a conocer la importancia de realizar un pronóstico de mercado eléctrico, los objetivos del presente trabajo y la ubicación de la zona de mercado eléctrico.
1.1.
Introducción: El presente trabajo de investigación contiene las bases para el análisis y la posterior proyección proyección de la energía y máxima demanda a mediano mediano plazo plazo en el distrito de San Miguel M iguel,, Región- Cajamarca, Perú. En este trabajo se aplica el método MICRO para realizar el pronóstico tanto de Energía como de Máxima Demanda a largo plazo (pronostico a 15 años). Se tendrá en cuenta la información histórica a partir del año 2005 hasta el 2014, información información proveniente de diferentes d iferentes fuentes y de diferentes d iferentes sectores, tales como sociales, sociales, demográficos, económicos, minería, etc. et c. Los sistemas de distribución de energía eléctrica, deben satisfacer la demanda de energía eléctrica de la sociedad de forma segura y económica, y con un grado aceptable de calidad y confiabilidad. En general estos sistemas se diseñan de forma robusta para satisfacer el consumo de energía bajo condiciones operativas extremas. Sin embargo para satisfacer el crecimiento de consumo de energía, originado en la incorporación de nuevos consumidores y el aumento de consumo de ellos, debe invertirse continuamente en el desarrollo de su infraestructura. El diseño económico y técnicamente adecuado de las obras de expansión de un sistema eléctrico, requiere del conocimiento anticipado y preciso del consumo de energía eléctrica a futuro, para de esta forma no correr riesgos para los usuarios y empresas encargadas de la distribución de energía, asociados con la incertidumbre incertidumbre de pronóstico pr onóstico de consumo de energía. De esta manera en la actualidad en cualquier empresa eléctrica es indispensable contar con un pronóstico de energía y máxima demanda confiable, para lo cual es necesario necesario tomar t omar características específicas específicas del área en estudio, ya que existen variables fundamentales que afectan el pronóstico.
1.2.
Objetivos: El objetivo general de este trabajo es aplicar el método para el Pronóstico de Pequeños Centros para realizar el estudio de proyección de Energía y Máxima Demanda a largo plazo (15 años) del distrito de San Miguel, Provincia San Miguel, Región-Cajamarca.
1.1.
Introducción: El presente trabajo de investigación contiene las bases para el análisis y la posterior proyección proyección de la energía y máxima demanda a mediano mediano plazo plazo en el distrito de San Miguel M iguel,, Región- Cajamarca, Perú. En este trabajo se aplica el método MICRO para realizar el pronóstico tanto de Energía como de Máxima Demanda a largo plazo (pronostico a 15 años). Se tendrá en cuenta la información histórica a partir del año 2005 hasta el 2014, información información proveniente de diferentes d iferentes fuentes y de diferentes d iferentes sectores, tales como sociales, sociales, demográficos, económicos, minería, etc. et c. Los sistemas de distribución de energía eléctrica, deben satisfacer la demanda de energía eléctrica de la sociedad de forma segura y económica, y con un grado aceptable de calidad y confiabilidad. En general estos sistemas se diseñan de forma robusta para satisfacer el consumo de energía bajo condiciones operativas extremas. Sin embargo para satisfacer el crecimiento de consumo de energía, originado en la incorporación de nuevos consumidores y el aumento de consumo de ellos, debe invertirse continuamente en el desarrollo de su infraestructura. El diseño económico y técnicamente adecuado de las obras de expansión de un sistema eléctrico, requiere del conocimiento anticipado y preciso del consumo de energía eléctrica a futuro, para de esta forma no correr riesgos para los usuarios y empresas encargadas de la distribución de energía, asociados con la incertidumbre incertidumbre de pronóstico pr onóstico de consumo de energía. De esta manera en la actualidad en cualquier empresa eléctrica es indispensable contar con un pronóstico de energía y máxima demanda confiable, para lo cual es necesario necesario tomar t omar características específicas específicas del área en estudio, ya que existen variables fundamentales que afectan el pronóstico.
1.2.
Objetivos: El objetivo general de este trabajo es aplicar el método para el Pronóstico de Pequeños Centros para realizar el estudio de proyección de Energía y Máxima Demanda a largo plazo (15 años) del distrito de San Miguel, Provincia San Miguel, Región-Cajamarca.
1.3.
Zona geográfica de Mercado Eléctrico: Distrito de San Miguel-Cajamarca M iguel-Cajamarca..
1.3.1. Ubicación: El Distrito de San Miguel es uno de los trece distritos de la Provincia la Provincia de San Miguel, Miguel, ubicada en el Departamento de Cajamarca, bajo la administración del Gobierno del Gobierno regional de Cajamarca, en el Perú. el Perú. Con Con un altitud de 2620 msnm. Limita al sur con los distritos de Tantarica y Yomon, al norte con el distrito de Calquis, al este con los distritos de Llapa, San Pablo, San Luis y San Silvestre de Conchan y al oeste con el distrito de El Prado. Su extensión territorial del distrito de San Miguel ocupa en superficie de 368.26 km2, ocupando el 14.48 % de la provincia de San Miguel
Fig. N° 1: Mapa del distrito de San Miguel-Cajamarca. Miguel-Cajamarca.
1.3.2. Capital, clima y geografía del distrito de San Miguel. El distrito de San Miguel o San Miguel de Pallaques como también es conocido este distrito, es capital de distrito de la provincia del mismo nombre San Miguel en Cajamarca, ubicada a 116 km de la ciudad de Cajamarca. La ciudad de San Miguel de Pallaques se encuentra a 2.665 msnm, se encuentra en la parte más baja de la región quechua orillas del río San Miguel, siendo asiento de la catarata del Condac, presentando un agradable clima primaveral con una media de 14.8 °C al año. Tiene un clima templado y seco, con invierno frío y verano intensamente lluvioso en los meses de enero, febrero y marzo. Además por encontrarse en plena ladera, se encuentra con intensas neblinas entre los meses de octubre a mayo. Esta ciudad es la cuna del insigne y eminente político peruano Alfonso Barrantes Lingán. Orgullo Lingán. Orgullo de nuestro querido San Miguel.
1.3.3. Vías de acceso al distrito de San miguel. Se llega a la ciudad por una vía asfaltada, que la conecta con la vía departamental hacia la ciudad capital de Cajamarca y a la Costa (Pacasmayo y Chepén). Del distrito de Chilete, en el km 90 de la carretera Ciudad de DiosCajamarca, se toma un desvío hacia el norte, por la carretera Chilete-San PabloSan Miguel, y a 56 km se encuentra la ciudad en una bella quebrada, con paisajes que muestran la más increíble variedad de tonalidades verdes de sus campos y las paredes blancas de sus casitas campesinas, campesinas, todo rodeado por el perfume de bosques de eucaliptos.
CAPITULO 2 CARACTERISTICAS ECONOMICAS GENERALES Y DEL SECTOR ELECTRICO DEL DISTRITO DE SAN MIGUEL.
En este capítulo, primero se describen las características económicas generales del distrito de San Miguel; principales indicadores económicos y la influencia sobre el mercado eléctrico.
2.1.
Características económicas generales: La Población Económicamente Activa del Distrito de San Miguel es de 4625 personas dedicándose a actividades agrarias 2643 habitantes. La actividad económica primaria está representada por la agricultura, ganadería, silvicultura; que es realizada generalmente con métodos tradicionales, destinadas para el autoconsumo, el mercado de las mismas es bajo. La PEA muestra que en la provincia de San Miguel la actividad más importante es la agricultura, ganadería, caza y silvicultura (57,15 %). Este porcentaje se refleja en que el Distrito de San Miguel el 69,56 % de la población se ubica en la zona rural del territorio.
CUADRO N0 1 PEA: DISTRITO DE SAN MIGUEL POR ACTIVIDAD ACTIVIDAD DISTRITO DE SAN MIGUEL Agricultura, ganadería, caza y silvicultura Pesca Explotación de minas y canteras Industrias manufactureras Suministro de electricidad, gas y agua Construcción Venta, mant.y rep. veh.autom.y motoc. Comercio al por mayor Comercio al por menor Hoteles y restaurantes Trans., almac. y comunicaciones Intermediación financiera Activid.inmobil., empres. y alquileres Admin.pub. y defensa; p. segur.soc afil Enseñanza Servicios sociales y de salud Otras activ. serv.comun.soc y personales Hogares privados con servicio doméstico Actividad economica no especificada Desocupado
HOMBRES 3727 2488 2 4 94 5 93 11 15 131 15 80 1 13 101 185 21 23 4 47 394
MUJERES 898 155 118 -
TOTAL 4625 2643 2 4 212 5 93 11 21 224 77 86 1 20 125 377 41 31 69 102 481
6 93 62 6 7 24 192 20 8 65 55 87 F UE NT E: Censos Nacionales 2007: X I de Población y VI de Vivienda.
- Sector secundario o de transformación: Como ya mencionamos anteriormente este sector tiene poco desarrollo en la provincia de San Miguel, pues absorbe sólo el 6.85% de mano de obra del total de la PEA de la provincia. Podemos identificar el desarrollo de algunas actividades de transformación desarrollada de manera artesanal y a pequeña escala.
Artesanía Textil: La provincia de San Miguel es conocida por la calidad de su artesanía textil (ponchos, mantones, fajas, manteles, colchas, alforjas, servilletas, etc.) Que son confeccionados a mano. El proceso de producción de los tejidos en San Miguel es de tipo artesanal. Se utiliza un telar tradicional simple conocido también con el nombre de telar de cintura o tejido a callua. La materia prima empleada en elaboración de los tejidos es el hilo de algodón in dustriali zado (de varias calidades) y la lana industrial izada ; en algunos casos se emplea lana de ovino (procesada íntegramente por la artesana).
Elaboración de Quesos y Derivados Dentro de la provincia de San Miguel se destaca también la fabricación de quesos y derivados lácteos los mismos que son elaborados de manera artesanal ya que se tiene la materia prima disponible en las diferentes zonas de la provincia como son: El Prado, Agua Blanca, Catilluc, Tongod, Llapa, Cochan, Niepos, entre los distritos más importantes, dichos productos cuentan con un mercado ya establecido en las ciudades de Chiclayo, Trujillo, Lima y Cajamarca destacando la presencia de los quesos “Agua Blanca”.
Trabajos en Madera En la provincia se destaca la carpintería con la introducción de la sierra circular, el cepillo de tambor simple, machimbra, torno, etc., empleando fuerza motriz diesel u energía eléctrica se confecciona muebles, puertas, ventanas, pisos, trabajos de buena calidad, y de aceptación en el mercado.
Micro y pequeña empresa (PYMES) La Micro y Pequeña Empresa es la unidad económica constituida por una persona natural o jurídica, bajo cualquier forma de organización o gestión empresarial contemplada en la legislación vigente, que tiene como objeto desarrollar actividades de extracción, transformación, producción, comercialización de bienes o prestación de servicios . La PEA Urbana, se caracteriza por estar dedicada a actividades económicas terciarias, en servicios y comercio especialmente ambulatorio que en su mayoría son informales.
CUADRO N0 2 PEA: Distrito de San Miguel por sexo y actividad TOTAL
HOM
URBANA
MUJ
TOTAL HOM
RURAL MUJ
TOTAL HOM
MUJ
TOTAL
13925
6708
7217
3296
1599
1697
10629
5109
5520
PEA
4625
3727
898
1408
893
515
3217
2834
383
OCUP
4144
333
811
1300
817
488
2844
2516
328
DESOC
481
394
87
108
76
32
373
318
55
NO PEA
9300 2981 6319 1888 706 1182 7412 2275 F UE NT E: Censos Nacionales 2007: X I de Población y VI de Vivienda.
5137
La PEA Urbana, se caracteriza por estar dedicada a actividades económicas terciarias, en servicios y comercio especialmente ambulatorio que en su mayoría son informales.
CUADRO N0 3 PEA: PROVINCIA DE SAN MIGUEL Y ACTIVIDAD DIST./COND.
SAN MIGUEL
TOTAL
BOLIVAR
CALQUIS
TOTAL
49,791
13,925
1,503
3,907
PEA
16,159
4,625
541
1,208
OCUPADOS
14,924
4,144
536
1,187
1235
481
5
21
33,632
9,300
962
2,699
DESOCUPADOS NO PEA DIST./COND.
CATILLUC
EL PRADO
LA FLORIDA
LLAPA
NANCHOC
TOTAL
2,920
1,741
2,277
4,799
1,258
PEA
1,105
561
887
1,282
479
OCUPADOS
1,060
536
865
1,153
472
45
25
22
129
7
1,815
1,180
1,390
3,517
779
DESOCUPADOS NO PEA DIST./COND. TOTAL
NIEPOS 3,909
SAN GREGORIO 2,242
COCHÁN 4,130
TONGOD 3,941
AGUA B. 3,239
PEA
1,174
823
1,081
1,180
1,213
OCUPADOS
974
791
959
1,131
1,116
DESOCUPADOS
200
32
122
49
97
2,735
1,419
3,049
2,761
2,026
NO PEA
F UE NT E: Censos Nacionales 2007: X I de Población y VI de Vivienda.
En la provincia de San Miguel, a nivel de distritos, la PEA se encuentra en su mayoría en el distrito de San Miguel con un 28.62 % de la provincia y de este porcentaje el 89.6% se encuentran ocupados; el distrito con el menor porcentaje de PEA es el de Bolívar con 3,35 %, pero también el distrito de Bolívar cuenta con el menor porcentaje de desocupados que llega tan solo al 1%.
2.1.1. Mercado eléctrico del distrito de San Miguel- Cajamarca. El departamento de Cajamarca ha sido el departamento con el grado de electrificación más bajo de todo el Perú. En el año 1994 la Empresa Regional de Servicio Público de Electricidad Electronorte Medio S.A. HIDRANDINA S.A gana la concesión de la zona sur del departamento y en el año 1995 su homóloga, la Empresa Regional de Servicio Público de electricidad del Norte S.A. – ELECTRONORTE S.A la zona centro, que luego con el pasar de los años van aumentado su zona de influencia pero siempre como pequeños sistemas aislados. Por lo tanto hasta el año 2000 era un sistema aislado que en su gran mayoría la electricidad llegaba solo a las zonas atendidas por el sistema aislado Bagua – Jaén y zonas aledañas. Las otras grandes ciudades como Chota y Cajamarca generaban su propia energía mediantes centrales térmicas e hidroeléctricas aisladas para cada sistema. Ya en el año 2001 la empresa Consorcio Energético de Huancavelica S.A. (CONENHUA) construye una línea de transmisión de 220 kv de 147 km, entre las subestaciones Trujillo Norte y Cajamarca, para atender a la minera Yanacocha y que además permite la electrificación masiva de Cajamarca y sus alrededores debido a que la interconecta por primera vez al SEIN. En el año 2014 la Empresa Regional de Servicio Público de Electricidad del Norte S.A. - ELECTRONORTE S.A gana la concesión para la electrificación de la zona norte que incluía a la provincia de San Ignacio.
2.1.2. Mercado eléctrico del distrito de San Miguel- Cajamarca. El sistema eléctrico del distrito de San miguel, toma parte de la energía producida de la Central Hidroeléctrica de Gallito Ciego, el cual con una línea de media AAAC 240 mm2 y con una longitud de redes de 16,68 km llega a la Sub Estación de Tembladera de allí con una line AAAC 240 mm2 y una longitud de 38,36 km, todo con una tensión de 60 kV llega a la Sub Estación de Chilete, de donde parte al distrito de San Miguel con una línea de trifásica de 22.9 kV alimentado de igual forma a San Pablo, Contumaza.
-
Desde 1994 bajo el marco de la ley de Concesiones Eléctricas- DL. 25844, la empresa Hidroandina S.A tiene contrato de concesión para la distribución y comercialización en parte de la Región Cajamarca y dentro de ella al Distrito de San Miguel (También las provincias de Cajamarca, Contumaza, San Pablo, Celendin, San Marcos y Cajabamba).
CAPITULO 3 PRONOSTICO DE ENERGÍA Y MÁXIMA DEMANDA DEL DISTRITO DE SAN MIGUEL.
En este capítulo se estudiara la importancia de contar con pronósticos de energía y máxima demanda de energía eléctrica y luego una breve definición de los horizontes de pronóstico de demanda de energía, para finalmente exponer la metodología para la realización del pronóstico.
3.1 Importancia de los pronósticos de demanda de energía. Los pronósticos de demanda de energía son la llave para un buen planeamiento de la operación de los sistemas eléctricos, ya que dependiendo del horizonte de tiempo a evaluar, pueden ayudar a determinar si en algún momento se llegara a producir un déficit de la capacidad de generación y en consecuencia, puede ser conveniente considerar la construcción de nuevas centrales de generación de energía, expansión del sistema de transmisión o impulsar positivas de ahorro energético, o de otra manera, puede indicar que hay un exceso de capacidad de generación.
Fig. N° 2: Usos del pronóstico de energía..
La predicción de la demanda de energía es una actividad de mucha importancia para las empresas destinadas a la generación y para los organismos encargados de la supervisión y regulación de dicha generación. Una correcta política de la demanda de energía juega un papel importante ya que puede servir para la toma de decisiones de las empresas eléctricas respecto a que cantidad y a que precios seria conveniente realizar transacciones con otras empresas del sector. Si se llegara a tener un pronóstico subestimado de la demanda de energía, podría provocar que el sistema no esté preparado ante un alza de la demanda, y como consecuencia, se estaría comprometiendo la confiabilidad y seguridad del sistema así como, en un caso extremo, tener que realizar un racionamiento de la energía. Por el contrario, si ele pronóstico resultase demasiado alto, los costos de
oportunidad pueden ser elevados a tener comprometidos, de forma improductiva, cuantiosos fondos económicos durante largos periodos de tiempo.
3.2 Horizonte de la predicción de energía y máxima demanda. El pronóstico de demanda de energía, se clasifica principalmente en tres horizontes de tiempo: El pronóstico a coroto plazo, es útil en la determinación de la operación de unidades y el despacho económico. El pronóstico a mediano plazo, es requerido para la planeación es requerido para la planeación del uso de energéticos y programar el mantenimiento. El pronóstico a largo plazo, es necesario para la planeación de la expansión del sistema eléctrico, y el análisis financiero. El pronóstico de energía y máxima demanda es a cierto grado incierto sin importar que los límites de confianza se fijen cuidadosamente, el pronóstico se basa fundamentalmente en la probabilidad.
3.3
Pronostico a largo plazo. Este pronóstico es de gran importancia para la planeación de la creación de nuevas plantas de generación, de redes o líneas de transmisión de energía eléctrica y la valoración de los costos de producción de la energía eléctrica. Desempeñando un papel importante para prever la necesidad de programar la construcción de nuevas centrales de generación de energía eléctrica, expansión del sistema d retransmisión de energía y determinar políticas de regulación de precios.
3.4
Variables que afectan el pronóstico de energía y máxima demanda. Hay dos tipos de variables de mercado eléctrico que afectan el pronóstico de energía y máxima demanda:
-
3.5
Variables internas: Estas variables son la capacidad instalada en la zona de estudio, expansión de redes contemplada en el plan local del distrito y el mantenimiento oportuno de las redes eléctricas. Variables externas: Estas variables son el Producto Bruto Interno (PBI), la Población, la tarifa, fenómenos naturales y las acciones gubernamentales. Procedimiento de pronóstico de mercado eléctrico. a) Centros de carga: Hace referencia al área o zona de estudio en nuestro caso es el distrito de San Miguel, que según la clasificación de centros de carga, consideramos como ciudad pequeña que cuenta con una población estimada de 15641 habitantes según el censo Nacional realizado en el año 2007. b) Interconectados en el año de referencia: Es el número de usuarios conectados a la red en el año 2015, que es el año de referencia.
c) Recopilación de información: Recopilar información del mercado eléctrico como: POB, TAR, PBI, número de abonados y consumo del sector doméstico, comercial, industrial y alumbrado público, además de fenómenos naturales y políticas locales que influyan en el pronóstico de mercado eléctrico. d) Análisis de la información estadística: Se hará la verificación de la información obtenida en la búsqueda de datos atípicos, luego se evaluara la información histórica hallando una tendencia para luego obtener la evolución de dichos datos a futuro. e) Pronostico de mercado eléctrico por centros de carga: Se aplicara el método MICRO a largo plazo. Dicho pronóstico se evaluara mediante tres escenarios: El base, el optimista y el pesimista. f) Análisis de sensibilidad: Aquí se hace la verificación del pronóstico del obtenido a futuro. 3.6
Procedimiento de pronóstico de mercado eléctrico a largo plazo para pequeños centros. Este procedimiento es válido para poblaciones menores a 20 000 habitantes, siendo así según el último censo Nacional realizado el año 2007 la población del distrito de San Miguel es de 15 641 habitantes. Por lo tanto este procedimiento es válido para realizar el presente trabajo, el cual se describe a continuación:
1. Pronostico de población (POB): Se obtiene el pronóstico de población con la información de los dos últimos censos de Población y Vivienda, empleando la expresión siguiente: = ( + )
(1)
Donde: : Población en el año x de proyección. : Población en el año 0 : Tasa de crecimiento poblacional inter censal “0” y “x” La tasa de crecimiento a utilizar en el pronóstico, debe estar en el rango ≤≤%
El procedimiento para realizar la proyección es como sigue:
a) Se obtiene la información de Población urbana y el índice de habitantes por vivienda (IHV) de los 4 últimos censos de Población y Vivienda. Se verifican y validan. b) Con los valores validados, se calcula las tasas de crecimiento inter censal histórica, esperando sea el último censo, la tasa idónea para el pronóstico.
c) Se verifica que la tasa de crecimiento se encuentre dentro del rango pre señalado. Si sobrepasa alguno de los valores, se toma el límite del rango como tas para proyección, salvo casos debidamente justificados en la que se define que la migración poblacional será sostenida en el tiempo y se tomara un valor fuera del rango. d) Por último, se obtiene pronóstico de población (POB) para cada año de la proyección, empleando la expresión ( 1). 2. Pronostico de número de viviendas (NV): Se obtiene determinado el índice de habitantes por vivienda (IHV), y utilizando la expresión siguiente: = /
(2)
Donde: : Número de viviendas en el año “x” : Población en el año “x” : Índice de habitantes por vivienda El IHV a utilizar en el pronóstico, debe estar en el rango: ≤≤
El procedimiento para realizar la proyección es como sigue:
a) Se obtiene la información los 4 últimos censos de Población y Vivienda. Se verifican y validan. b) Con los valores validados, se calcula las tasas de crecimiento inter censal histórica, esperando sea el último censo, la tasa idónea para el pronóstico. c) Se verifica que la tasa de crecimiento se encuentre dentro del rango pre señalado. Si sobrepasa alguno de los valores, se toma el límite del rango como tas para proyección, salvo casos debidamente justificados en la que se define que la migración poblacional será sostenida en el tiempo y se tomara un valor fuera del rango. d) Por último, se obtiene pronóstico de población (POB) para cada año de la proyección, empleando la expresión ( 2). 3. Pronostico del número de abonados domésticos (NAD): Se obtiene determinando el coeficiente de electrificación (CE), y utilizando la expresión siguiente: = ∗
Donde: : Número de abonados domésticos en el año “x”
(3)
: Número de viviendas en el año “x” : Coeficiente de electrificación en el año “x”
El procedimiento para realizar la proyección es como sigue:
a) Se verifica y validan los datos históricos. b) Con los valores validados, se calcula el CE histórico, y se verifica que el CE del año de referencia no sea atípico. c) Definido este último valor, se utiliza para identificar, en el grafico N° 1, las rectas de evolución esperada del CE que se utilizaran para el pronóstico. Para cada año de proyección se determinara el valor de Ce a utilizar del grafico N° 1. d) Por último, se obtiene el pronóstico del número de abonados domésticos (NAD) para cada año, empleando la expresión (3). 4. Pronostico del número de abonados comerciales (NAC): Se obtiene determinando el índice de abonados comerciales (IAC), y utilizando la expresión siguiente: = /
(4)
Donde: : Número de abonados comerciales en el año “x” : Número de abonados domésticos en el año “x” : Índice de abonados comerciales en el año “x” El IAC a utilizar en el pronóstico, en la metodología de inicio de los 80’s, debería estar en el rango de 4 a7. Sin embargo, la nueva legislación sectorial, el desarrollo de la electrificación rural y el incremento del coeficiente de electrificación urbana, ha permitido una mayor presencia del sector doméstico en los pequeños centros poblados y evaluando la información estadística de muchas, el rango se ha modificado a (Grafico N°2). ≤ ≤
El procedimiento para realizar la proyección es como sigue:
a) Se verifica y validan los datos históricos. b) Con los valores validados, se calcula el IAC histórico, y se verifica que el IAC del año de referencia no sea atípico. c) Definido este último valor, el IAC para el pronóstico será: Si se encuentra dentro del rango, el IAC del año de referencia se mantendrá constante a lo largo de todo el periodo. Si se encuentra fuera del rango, el IAC evolucionara como se indica en le Gráfico N° 2, manteniéndose constante hasta el año 5, para disminuir o aumentar proporcionalmente, hasta alcanzar el
valor límite del rango hacia el año 10, y se mantenga con ese valor, hasta el final del periodo de proyección. d) Por último, se obtiene el pronóstico del número de abonados comerciales (NAC) para cada año, empleando la expresión (4).
5. Pronostico de consumo doméstico y alumbrado público: Se obtiene determinando el consumo unitario doméstico y alumbrado público (CUDAP), utilizando la expresión siguiente: = /
(5)
Donde: : Consumo sectores doméstico y alumbrado público en el año “x” : Número unitario doméstico y alumbrado público en el año “x” : Número de abonados domésticos en el año “x” En el grafico N° 3 se muestra la tendencia esperada del CUDAP en el que se han establecido curvas diferenciadas para localidades con y sin posibilidades de desarrollo. La curva C/DES, corresponde a localidades, que por la disponibilidades de recursos naturales y/o de servicios con atracción para inversiones, tienen posibilidades de desarrollo y de mayor consumo unitario de energía eléctrica. La curva S/DES, corresponde a localidades, que por la no disponibilidad de recursos naturales y/o de servicios, no tienen posibilidades de desarrollo y tendrán un bajo consumo unitario de energía eléctrica. Cada una de las curvas responde a una función matemática, que se indican a continuación: = , ∗ ^, C/DES S/DES = , ∗ ^, Para determinar si una localidad tiene o no posibilidades de desarrollo, se debe obtener información de los gobiernos municipal y regional para conocer la disponibilidad de recursos y/o servicios que lo faciliten. Adicionalmente, se calcula el CUDAP histórico y se compara con los valores de la curva del grafico N° 3 confirmada esta condición, se emplea las curvas con índice seleccionado, para el pronóstico. El procedimiento para realizar la proyección es como sigue:
a) Se verifica la información disponible para validarla. b) Con los valores validados, se calcula el CUDAP histórico c) Se compara los valores del CUDAP histórico con los valores de las curvas y se identifica a cuál de ellas tiende: de índice C/DESV o C/DES. d) Con la información recolectada sobre disponibilidad de recursos naturales y/o servicios, se complementa la decisión de adjudicarle o no las posibilidades de desarrollo.
e) Se determina la cantidad de años en que el CUDAP histórico se identificara con el teórico, ateniendo los valores que tomara en el periodo de tránsito. Los otros años, el CUDAP tomara los valores obtenidos de la curva elegida. f) Por último, se obtiene el pronóstico del CDAP para cada año de la proyección, empleando la expresión (5). 6. Pronostico del consumo comercial (CC): Se obtiene determinando el Índice de Consumo Comercial (ICC), y utilizando la siguiente expresión: = / = ∗
(6) (7)
Donde: : Índice de consumo comercial en el año “x” : Consumo unitario comercial en el año “x” : Consumo unitario doméstico y alumbrado público en el año “x” : Consumo comercial en el año “x” : Numero de abonados comerciale s en el año “x” El índice ICC a utilizar en el pronóstico, debe estar en el rango (N° 4) , ≤ ≤
El procedimiento para realizar la proyección es como sigue:
a) Se verifica y validan los datos estadísticos. b) Con los valores validados, se calcula el ICC histórico, y se verifica que el ICC del año de referencia no sea atípico. c) Definido este último valor, el ICC para el pronóstico será: Si se encuentra dentro del rango, el ICC del año de referencia se mantendrá constante a lo largo de todo el periodo. Si se encuentra fuera del rango, el ICC evolucionara como se indica en le Gráfico N° 4, manteniéndose constante hasta el año 5, para disminuir o aumentar proporcionalmente, hasta alcanzar el valor límite del rango hacia el año 10, y se mantenga con ese valor, hasta el final del periodo de proyección. d) Por último, se obtiene el pronóstico del consumo comercial (CC) para cada año, empleando la expresión (7). 7. Pronostico de consumo industrial (CI): Se obtiene determinando proporción que resulta, en relación a la suma de los consumos domésticos, alumbrado público y comercial ( ), utilizando la expresión siguiente:
= ∗ ( + )
(8)
Donde: : Consumo industrial en el año “x” : Proporción del sector industrial en el año “x” : Consumo doméstico y alumbrado pú blico en el año “x” : Consumo comercial en el año “x” Se considera viable para poblaciones ≥ 5 000 habitantes al año de referencia, con los siguientes valores de : = 0,10 y constante en todos los años de proyección, para poblaciones con posibilidades de desarrollar en este sector. Para localidades con sector industrial desarrollado, será el histórico promedio. El pronóstico del consumo comercial (CC) se obtiene, para cada año de la proyección, empleando la expresión (8).
8. Pronostico de ventas totales (VT): Se obtiene determinando las perdidas d energía en relación a la suma de los consumos domésticos, alumbrado público, comercial e industrial ( ), y utilizando la expresión siguiente: = ( + ) ∗ ( + + )
(9)
Donde: : Ventas totales en el año “x” : Factor por pérdidas de energía en el año “x” : Consumo doméstico y alumbrado público en el año “x” : Consumo comercial en el año “x” : Número de abonados Consumo industrial en el año “x” El procedimiento para realizar la proyección es como sigue:
a) Se verifica y validan los datos estadísticos. b) Con los valores validados, se calcula el histórico, y se verifica que los valores de sigan la tendencia de control de pérdidas de energía de las empresas concesionarias producto de la fijación tarifaria. c) En coordinación con el concesionario donde se ubica la localidad en estudio, se definen las pérdidas de energía a considerar. d) Por último, se obtiene el pronóstico de ventas totales (VT) para cada año, empleando la expresión (9).
9. Pronostico de máxima demanda (MD): Se obtiene determinando el factor de carga , y utilizando la expresión siguiente: = /( ∗ )
(10)
Donde: : Máxima demanda en el año “x” : Factor de carga en el año “x” : Ventas totales de energía en el año “x” El procedimiento para realizar la proyección es como sigue:
a) Se verifica y validan los datos estadísticos. b) Con los valores validados, se calcula y analiza histórico, tomando en cuenta la participación de los sectores de consumo. c) Se realiza el pronóstico del factor de carga futuro, en base al factor de carga histórico las modificaciones que se producirán por efecto de mayor participación del sector comercial e industrias y políticas de control de máxima demanda. d) Por último, se obtiene el pronóstico de máxima demanda (MD) para cada año, empleando la expresión (10). 10. Análisis de sensibilidad: Se verifica el pronóstico de ventas totales y máxima demanda en tres escenarios: Base, optimista y pesimista.
CAPITULO 4 DESARROLLO DE PRONOSTICO DE ENERGÍA Y MÁXIMA DEMANDA DEL DISTRITO DE SAN MIGUEL MEDIANTE EL METODO MICRO A LARGO PLAZO PARA PEQUEÑOS CENTROS.
En el presente capitulo se expondrá la metodología expuesta en el capítulo III, para encontrar el pronóstico de energía y máxima demanda en pequeños centros de carga. Aclarando que el distrito de San Miguel cuenta con una población urbana menor a los 20 000 habitantes, lo que la convierte en un pequeño centro de carga.
1. PRONOSTICO DE POBLACIÓN -
A continuación presentamos el cuadro donde se muestra los censos realizados a nivel nacional:
CUADRO N0 3 Censos realizados a nivel nacional
-
TASA INTERCENSAL (%)
AÑO
POBLACION URBANA
VIVIENDAS URBANA
1981
2204
718
1993
2264
738
0,22
2007
3635 1119 FUENTE: INEI
3,44
Se observa que la población en la zona ha ido aumentando a lo largo de los últimos censos realizados, por lo que se espera que se siga con esta tendencia para hacer el pronóstico. - Para realizar el pronóstico de población, se ha recurrido a la información en el: “Pan de Desarrollo Concertado San Miguel”, en el cual se menciona los objetivos estratégicos de desarrollo económico que a su vez se espera que incremente a más personas trabajando en dicho distrito. Esos objetivos son: Incrementar la productividad agraria, fomentar la agroindustria y artesanía, ampliar y/o mejorar los sistemas de comunicaciones y promover la actividad turística. - A continuación se mostrara los proyectos desarrollados y en marcha, contemplados en el “Pan de Desarrollo Concertado San Miguel” :
Desarrollo Agrario
Fuente: “Plan de desarrollo concertado San Miguel”
Desarrollo Turístico
Fuente: “Plan de desarrollo concertado San Miguel”
Desarrollo de PYMES
Fuente: “Plan de desarrollo concertado San Miguel”
Transportes y comunicaciones
Fuente: “Plan de desarrollo concertado San Miguel”
-
-
Dados estos proyectos de inversión ecónoma justificara en el futuro el aumento de población dados en la tasa de crecimiento de los dos últimos censos. En el cuadro N° 5 se detalla la población a partir del año 1981 hasta el año base 2015, esto con las tasas intercensales.
CUADRO N0 4 Población Histórica. AÑO 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
N° DE AÑO
PRONOSTICO DE POB 2204 2208 2212 2216 2220 2224 2228 2232 2236 2240 2244 2248 2264 2333 2402 2471 2540 2609 2678 2747 2816 2885 2954 3023 3092 3161 3635 3704 3829 3898 3967 4036 4105 4174 4243
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0 1 2 3 4 5 6 7 8 F uente: E laboración propia.
-
Para realizar el pronóstico de población que se muestra en el cuadro N° 6 se a tomado la tasa intercensal de los censos de 1993 y 2007 (3,44 %), el cual se encuentra dentro del rango señalado en el método ( 1 ≤ ≤ 6%).
CUADRO N0 5 Pronostico de Población. AÑO 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
PRONOSTICO DE POB
N° DE AÑO
8 4243 9 4368 10 4493 11 4618 12 4743 13 4868 14 4993 15 5118 16 5243 17 5368 18 5493 19 5618 20 5743 21 5868 22 5993 23 6118 F uente: E laboración propia.
2. PRONOSTICO DE NÚMERO DE VIVIENDAS (NV) -
En el cuadro N° 7 se muestra los valores del número de viviendas de los 4 últimos Censos Nacionales realizados, y el Índice de Habitantes por Vivienda.
CUADRO N0 6 Población, Viviendas e IHV. AÑO
POBLACION URBANA
VIVIENDAS URBANA
IHV
1981
2204
718
3,070
1993
2264
738
3,068
2007
-
3635 1119 3,248 F uente: I NE I , Censos Nacionales.
El IHV ha tenido poca variación como se observa en el cuadro N° 6 donde el IHV está cerca de 3, solo ha tenido una ligera variación de 0,18 entre los censos de 1993 y 2007.
-
Para la realización del pronóstico se tomara en cuenta una disminución gradual del IHV, entre los censos de 1981 a 1993 y un aumento gradual para los censos de 1993 a 2007. Para la proyección se recomienda, tomar el valor del año 2007, donde el IHV es igual a 3,248, el cual será el mismo para toda la proyección.
CUADRO N0 7 Número de Viviendas Histórica. AÑO 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
N° DE AÑO
POB
IHV
0 2204 3,070 1 2208 3,070 2 2212 3,070 3 2216 3,070 4 2220 3,069 5 2224 3,069 6 2228 3,069 7 2232 3,069 8 2236 3,069 9 2240 3,069 10 2244 3,068 11 2248 3,068 0 2264 3,068 1 2333 3,081 2 2402 3,094 3 2471 3,107 4 2540 3,120 5 2609 3,133 6 2678 3,145 7 2747 3,158 8 2816 3,171 9 2885 3,184 10 2954 3,197 11 3023 3,210 12 3092 3,223 13 3161 3,236 0 3635 3,248 1 3704 3,248 2 3829 3,248 3 3898 3,248 4 3967 3,248 5 4036 3,248 6 4105 3,248 7 4174 3,248 8 4243 3,248 F uente: E laboración propia.
NV 718 719 721 722 723 725 726 727 729 730 731 733 738 757 776 795 814 833 851 870 888 906 924 942 959 977 1119 1140 1179 1200 1221 1243 1264 1285 1306
CUADRO N0 8 Pronostico de Número de Viviendas. AÑO
N° DE AÑO
POB
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
4243
IHV
3,248 4368 3,248 4493 3,248 4618 3,248 4743 3,248 4868 3,248 4993 3,248 5118 3,248 5243 3,248 5368 3,248 5493 3,248 5618 3,248 5743 3,248 5868 3,248 5993 3,248 6118 3,248 F uente: E laboración propia.
PRONOSTICO DE NV 1306 1345 1383 1422 1460 1499 1537 1576 1614 1653 1691 1730 1768 1807 1845 1884
3. PRONOSTICO DE NÚMERO DE ABONADOS DOMÉSTICOS (NAD) Para ello se calcula el CE de cada año de información histórica. Analizando estos valores tenemos lo siguiente:
a) Inicialmente el coeficiente de electrificación es bajo con un 0,432 en 1981 luego sube a 0,571 en 1993. b) Antes de la interconexión al SEIN, la zona de mercado y otras localidades venía siendo abastecida de dos centrales hidráulicas pequeñas: Sayamuc con 315 MW y Condac con 1150 MW, además de un central térmica de respaldo… c) En el año 1995 empezó las labores para la interconexión al SEIN, siendo en 1996 la interconexión. Lo que hace que aumente el CE hasta 0,70%. d) Se ha verificado la existencia de proyectos de electrificación denominado “SISTEMA ELECTRICO RURAL CHILETE V ETAPA” en el distrito de San Miguel en las localidades de: El Milagro, Catamuche, Sunuden alto, Chuad Alto, Trapiche Viejo, Yamalan, Tayapampa las cuevas, La Mezeta, Nueva Esperanza, La laguna, Tierra Colorada, Succha Alta, Bellavista y San José de la Arteza. Ademas de ampliaciones en las localidades de Chalaques, Lanchepampa, El Porvenir, Palo Blanco, Lamaspampa, La Succha Baja, Pampa-Tanon y Quebrada Honda. Los beneficiando lo conforman 22 localidades del Distrito de San Miguel. e) Otro proyecto es “PEQUEÑO SISTEMA ELECTRICO SAN MIGUEL”
F uente: Sistema Nacional de I nversión Públi ca (SNI P), B anco de Proyectos.
El objetivo del proyecto es proveer los servicios de electricidad a 21 Centros Poblados del PSE San Miguel, desde el Sistema Eléctrico Interconectado Nacional (SEIN), a través del Alimentador en Media Tensión Nº CHL001 de la Subestación de Potencia Chilete de propiedad de Hidrandina S.A., beneficiando a 5,647 pobladores, cumpliendo con las normas de calidad vigentes. Comprende: Líneas y Redes Primarias en 22.9/13.2 KV, así como Redes Secundarias monofásicas en 440/220 Voltios, atendiendo al Distrito de San Miguel. Este servicio constituirá el medio más eficaz para que la población se integre y pueda dedicarse a las actividades de usos productivos derivados de la electricidad. f) A continuación se mostrara un cuadro con los proyectos de electrificación:
F uente: Sistema Nacional de I nver sión Públi ca (SNI P), B anco de Proyectos.
g) Dado estos proyectos se ve un incremento paulatino del CE entre los años 2008 al 2015.
Para fines de pronóstico se tomara en cuenta lo siguiente a) Un crecimiento rápido del CE hasta 0,951 en el año 2015, a consecuencia de los proyectos de electrificación desarrollados. b) A partir del año 2016, el CE crecerá linealmente, hasta alcanzar un valor de 0,981 al final del periodo de proyección. c) Una vez establecido el pronóstico de proyección del CE, se procederá a realizar el pronóstico de NAD mediante la fórmula descrita anteriormente.
CUADRO N0 10 Información histórica de NAD. AÑO
NV
CE
NAD
1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
718
738 757 776 795 814 833 851
0,538 0,660 0,714 0,718
428 537 595 611
870 888 906
0,730 0,750 0,777
635 666 704
924 942 959
0,792 0,836 0,849
732 787 814
977 1119 1140 1179
0,865 0,793 0,816 0,861
845 887 930 1015
719 721 722 723 725 726 727 729 730 731 733
2010 2011 2012 2013 2014 2015
1200
0,882
1058
1221 1243 1264
0,905 0,925 0,948
1105 1149 1198
1285 0,949 1306 0,951 F uente: E laboración pr opia.
1219 1242
CUADRO N0 11 Pronostico de NAD. AÑO
NV
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
1306
CE
0,951 1345 0,953 1383 0,955 1422 0,957 1460 0,959 1499 0,961 1537 0,963 1576 0,965 1614 0,967 1653 0,969 1691 0,971 1730 0,973 1768 0,975 1807 0,977 1845 0,979 1884 0,981 F uente: E laboración pr opia.
PRONOSTICO DE NAD 1242 1282 1321 1361 1400 1440 1480 1521 1561 1601 1642 1683 1724 1765 1806 1848
4. PRONOSTICO DEL NÚMERO DE ABONADOS COMERCIALES (NAC). Primero se calcula el IAC con la información histórica. Para fines de proyección se tomara en cuenta el grafico siguiente:
Gr afi co N°1: Pronostico del I CC
a) El IAC, esta entre valores de 25 y 30, siendo a valores muy elevados para pequeñas ciudades. b) Para la proyección se tomara en cuenta el grafico N° 1. c) Para los primeros 5 años el IAC tomara valores de 25. d) Para el año 6 al 10, disminuirá progresivamente hasta 20. e) Para el año 11 en adelante, se mantendrá en 20. Finalmente para determinar el pronóstico de NAC se utiliza la expresión: = /
CUADRO N0 12 Información histórica de NAC. AÑO
NAD
IAC
NAC
1981 1982 1983 1984
98
428
26,8
16
537
29,8
18
595
28,3
21
611
27,8
22
635 666
27,6 29,0
23 23
704
28,2
25
732
28,2
26
150 165 182
1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991
196 213
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
366
787
29,1
27
2005 2006
814
30,1
27
845
28,2
30
2007 2008
887
27,7
32
930
26,6
35
2009
1015
28,2
36
256 289 306 318 347 378 394 416
2010 2011 2012 2013 2014 2015
1058 1105
28,6 28,3
37 39
1149
27,4
42
1198
27,2
44
1219
27,1
45
1242 25,3 F uente: E laboración propia.
49
CUADRO N0 13 Pronostico de NAC. AÑO 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
NAD
IAC
PRONOSTICO DE NAC
1242 25,3 1282 25 1321 25 1361 25 1400 25 1440 25 1480 25 1521 24,2 1561 23,5 1601 22,1 1642 21,4 1683 20 1724 20 1765 20 1806 20 1848 20 F uente: E laboración propia.
49 51 53 54 56 58 59 63 66 72 77 84 86 88 90 92
5. PRONOSTICO DE CONSUMO DOMESTICO Y ALUMBRADO PUBLICO (CDAP). Para este pronóstico antes se debe calcular el Consumo Unitario Domestico y Alumbrado Público CUDAP, de cada año de la información histórica, luego se expone lo siguiente:
a) En el siguiente grafico se muestra la evolución del CUDAP histórico y su comparación, con los valores teóricos de localidades con y sin posibilidades de desarrollo. b) Se tiene valores de los últimos años, pero se ha calculado para los años anteriores hasta 1996, año en que se hizo la interconexión al SEIN.
750 700 650 600
o ñ550 a / h W500 K 450
CUDAP h
400
CUDAP C/DES
350
CUDAP S/DES
300 1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
2009
2011
2013
2015
Año
Gr afico N° 2: Compar ación del I AC h istóri cos y teóricos.
c) Los valores del CUDAP luego del año 2006 ha ido disminuyendo, para luego a partir del 2011 mantener un ritmo constante. d) El distrito cuenta con diversos atractivos turísticos como: Cataratas de Condac, Las ventanillas de Jangala, aguas termales de Quilcate, zonas arqueológicas, etc. También cuenta con muchas asociaciones dedicadas a la artesanía y la elaboración de diseños textiles. Una de las principales actividades es la agricultura teniendo el distrito una superficie bajo riego de 3873 hectáreas (Fuente: Censo nacional agropecuario), para el desarrollo del mismo el gobierno local está trabajando con una estrategia de creación de cadenas productivas. Para la ganadería se cuenta con un manejo de 1600 hectáreas de pastos (Fuente: Censo nacional agropecuario), siendo grandes productores de leche fresca que la comercializan a empresas como Nestlé y Gloria. (Fuente: Plan de desarrollo contemplado de la Provincia de San Miguel). e) En cuanto a recursos minerales, a nivel provincial se cuenta con varias mineras como la CIA Minera Norzana, con un área de explotación de 28 100 hectáreas. Minera la Zanja (consumo 2.5 MW), ubicada a 40 km de la ciudad de San Miguel. Minera Sipan a 30 km de la ciudad, actualmente en estado de cierre. Yacimiento de hierro “Unión Agua Blanca” a 5 km de la ciudad. Yacimiento minero de plata y oro “San Greogorio”, con explotación suspendida a 40 km de la ciudad. f) Esto y con los proyectos contemplados en el Plan de desarrollo del distrito, consideramos como una población con posibilidades de desarrollo. A pesar que en los últimos años la tendencia del CUDAP habría tendido hacia la curva de ciudades sin posibilidades de desarrollo. Para la proyección se tomara en cuenta la expresión, y el siguiente gráfico N°3. Para la proyección, la zona se adaptará a la curva CUDAP C/DES aumentando de 601 a 775 kWh/año durante los primeros 10 años. Luego para la proyección se hará con: = 91,913 ∗ ^0,289 Finalmente se halla el CDAP con: = ∗
Grafi co N°3: Pr onostico del CUDA P.
CUADRO N0 14 Información histórica de CUDAP. AÑO
NAD
1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993
98 150 165 182 196 213 256 289 306 318 347 366 378
CUDAP h
CDAP (kW-h)
1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
394 416 428 467 537 480 595 580 611 650 635 643 666 671 704 598 732 582 787 548 814 601 845 705 887 682 930 671 1015 630 1058 629 1105 586 1149 596 1198 568 1219 608 1242 601 F uente: E laboración propia.
200 258 345 397 408 447 421 426 431 489 596 605 624 639 665 648 685 681 741 747
CUADRO N0 15 Pronostico de CDAP. AÑO 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
NAD
CUDAP h
PRONOSTICO DE CDAP (kW-h) 1242 601 746 1282 618 792 1321 635 839 1361 653 888 1400 670 938 1440 687 990 1480 705 1043 1521 722 1098 1561 740 1155 1601 757 1213 1642 775 1273 1683 787 1324 1724 792 1365 1765 797 1408 1806 803 1450 1848 808 1493 F uente: E laboración propia.
6. PRONOSTICO DE CONSUMO COMERCIAL (CC). Par realizar este cálculo antes se halla el Consumo Unitario Comercial (CUC), mediante el índice de consumo comercial (ICC), de la información histórica, analizando dicha información tenemos: a) El ICC, en la mayor parte de los años se encuentra entre los valores de 1 y 2, debido a que el sector comercial no se acentúa mucho en la zona. b) Los valores se encuentran dentro del rango definido. Para encontrar el ICC para el pronóstico al año de referencia se tomara el promedio de los últimos 3 años, del cual se obtiene 1,7. Para el pronóstico se tomara este valor de 1,7 del año de referencia para la proyección. Con ese valor y el CUDAP hallamos el CUC, para la información histórica y posteriormente para hallar el CC. Los resultados se muestran a continuación:
CUADRO N0 16 Información histórica para el pronóstico de CC. AÑO
CUC
CUDAP
ICC
NAC
CC (kW-h)
1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
524 548 600 687 645 712 725 763
467 480 580 650 643 671 598 582
1,1 1,1 1,0 1,1 1,0 1,1 1,2 1,3
16 18 21 22 23 23 25 26
8 10 13 15 15 16 18 20
2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
800 865 825 783 840 845 898 927 956 988 1015 1025
548 1,5 601 1,4 705 1,2 682 1,1 671 1,3 630 1,3 629 1,4 586 1,6 596 1,6 568 1,7 608 1,7 601 1,7 F uente: E laboración propia.
27 27 30 32 35 36 37 39 42 44 45 49
22 23 25 25 29 30 33 36 40 43 46 50
CUADRO N0 17 Pronóstico de CC. AÑO
CUC
CUDAP
ICC
NAC
PRONOSTICO DE CC (kW-h)
2015
1025
601
1,7
49
50
2016
1051
618
1,7
107
112
2017
1080
635
1,7
110
119
2018 2019
1109
653
1,7
113
126
1139
670
1,7
117
133
2020
1168
687
1,7
120
140
2021 2022 2023
1198
705
1,7
123
148
1228
722
1,7
127
156
1258
740
1,7
130
164
2024 2025
1288
757
1,7
133
172
1318
775
1,7
137
180
2026 2027
1337
787
1,7
140
188
1346
792
1,7
144
193
2028
1356
797
1,7
147
199
2029 2030
1365
803
1,7
151
205
808 1,7 154 F uente: E laboración propia.
212
1374
7. PRONOSTICO DE CONSUMO INDUSTRIAL (CI). En el distrito no se encontró industrias, por lo que no figura en la información histórica. Pero como se mencionó en el aparatado 5, la zona presenta signos que nos permiten considerar que podrían incorporarse en los próximos años, debido a la necesidad de la población. Para nuestro pronóstico, según la información de los distritos más cercanos quienes si cuentan con consumo comercial, sobre todo en el sector minero, se tomaran un valor límite dado en la teoría, = 0,10 en el año 1 del pronóstico y luego se irá incrementando, hasta alcanzar 0.15 en 5 años para finalmente mantener este valor para toda la proyección.
CUADRO N0 18 Pronóstico de CI. AÑO 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
CUDAP
CC
Ki
PRONOSTICO DE CI
601 50 0,10 618 112 0,11 635 119 0,12 653 126 0,13 670 133 0,14 687 140 0,15 705 148 0,15 722 156 0,15 740 164 0,15 757 172 0,15 775 180 0,15 787 188 0,15 792 193 0,15 797 199 0,15 803 205 0,15 808 212 0,15 F uente: E laboración propia.
65 80 91 101 112 124 128 132 135 139 143 146 148 150 151 153
8. PRONOSTICO DE ENERGÍA DISTRIBUIDA (CI). En primer lugar se calcula el factor de pérdidas de la información histórica: a) En el siguiente cuadro se muestra las pérdidas de energía sufrida a nivel de empresa concesionaria. Las cuales para el año de referencia se registra un baja debido a la revisión permanente de los puntos de medición en las Unidades de Venta Chimbote y Cajamarca y la alimentación al sistema Cajamarca desde la SET Gallito Ciego inciden en la disminución. Se observa que las pérdidas se han mantenido en una rango similar de un 3 y 4 % durante todos los años, ya que hay mayor control sobre estas y esto es debido a
las cargas de las dos mineras entre ellas la más grande es la minera la Zanja con una potencia instalada de 2,5 MW. Lo que nos permite tener una buena base para la realización de la proyección.
CUADRO N0 19 Perdidas de energía AÑO 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Kp (%) 4,88 4,68 4,57 4,67 4,36 4,32 3,80 3,52 3,72 3,75 3,48 4,00 4,44 3,82
F uente: H idrandina. 6,00 5,00 4,00 s a d i 3,00 d r e P 2,00
1,00 0,00 2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
2016
AÑO
Gr af ico N° 4: Perdi das de energía.
Según el grafico N° 4 las perdidas han disminuido con un ritmo constante entre 2002 y 2009, entre los años 2009 y 2012 tuvo lugar fluctuaciones entre alza y baja, para 2013 las perdidas aumentaron considerablemente, pero ya para el año de referencia bajo de 7,74 hasta 7,62, para la proyección se espera que continúe con esta tendencia.
b) Para fines de pronóstico, el factor de perdidas, disminuirá gradualmente, desde 3,82 a 3,805 %. Manteniéndose así los valores de pérdidas mostrados anteriormente en el cuadro N° 20. c) Finalmente después de establecer el pronóstico de , se elabora la proyección de Ventas Totales. Los resultados se muestran en los cuadros N° 21 y 22.
CUADRO N0 21 Información histórica para el pronóstico de VT. AÑO 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
CUDAP
CC
Kp
200 8 258 10 345 13 397 15 408 15 447 16 421 4,88 18 426 4,68 20 431 4,57 22 489 4,67 23 596 4,36 25 605 4,32 25 624 3,80 29 639 3,52 30 665 3,72 33 648 3,75 36 685 3,48 40 681 4,00 43 741 4,44 46 F uente: E laboración pr opia.
VT (KW-h)
208,4 267,9 357,6 412,1 422,8 463,4 460,6 466,7 473,3 536,3 647,8 657,3 678,2 693,0 724,2 709,8 750,4 753,5 821,6
CUADRO N0 20 Pronóstico de VT. AÑO
CUDAP
CC
CI
Kp
PRONOSTICO DE VT VT (KW-h)
2015
747
50
65
3,820
894,7
2016
792
112
80
3,819
1022,6
2017
839
119
91
3,818
1088,9
2018
888
126
101
3,817
1157,5
2019
938
133
112
3,816
1228,6
2020
990
140
124
3,815
1302,1
2021
1043
148
128
3,814
1369,2
2022
1098
156
132
3,813
1438,2
2023
1155
164
135
3,812
1509,2
2024
1213
172
139
3,811
1582,2
2025
1273
180
143
3,810
1657,2
2026
1324
188
146
3,809
1720,5
2027
1365
193
148
3,808
1771,6
2028
1408
199
150
3,807
1823,3
2029
1450
205
151
3,806
1875,6
2030
1493
212 153 3,805 F uente: E laboración pr opia.
1928,3
9. PRONOSTICO DE MAXIMA DEMANDA (CI). Para la MD, antes se calcula el factor de carga de cada año con la información histórica. a) Se tiene información a partir del año 2010.
CUADRO N0 21 MD histórica. AÑO
VT
Fc
MD
2010 2011
724,2
0,169
488
709,8
0,170
477
2012 2013
750,4
0,172
498
753,5
0,177
486
2014 2015
821,6
0,187
502
747 0,163 F uente: H idrandina.
522
b) En el siguiente grafico se muestra en porcentaje la participación de acuerdo al consumo de los sectores domestico-alumbrado público y sector comercial. Donde se observa que CDAP está entre el 94 y 96 %, mientras que el sector comercial, esta entre entre el 4 y 6 % y no hay sector industrial. 120 100 80 o m u s 60 n o C 40
CDAP CC
20 0 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015
AÑO
Gr afico N°5: Por centaje de los sector es de consumo, San M iguel.
c) Para zonas sin desarrollo del sector industrial, bajo desarrollo comercial y alto consumo doméstico y alumbrado público, los factores de carga se encuentra entre 0,20 y 0,30. En función de que en el futuro aparezca el sector industrial. Para la proyección se tomara los siguientes valores: a) Iniciará con un 0,25 debido a que como ya se expuso anteriormente la incursión del sector industrial. b) Luego durante los primeros 6 años se incrementara desde 0,22 a 0,28 y finalmente para los años restantes se mantendrá constante ese valor.
CUADRO N0 21 Pronostico de MD. AÑO
PRONOSTICO DE VT
Fc
MD
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024
894,7 1022,6 1088,9 1157,5 1228,6 1302,1 1369,2 1438,2 1509,2 1582,2
0,220 0,225 0,230 0,235 0,240 0,245 0,250 0,255 0,260 0,265
464 519 540 562 584 607 625 644 663 682
2025 2026 2027 2028 2029 2030
0,270 1657,2 0,275 1720,5 0,280 1771,6 0,285 1823,3 0,290 1875,6 0,295 1928,3 F uente: E laboración pr opia.
701 714 722 730 738 746
10. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD. Para realizar este análisis se realizara un estudio del PBI departamental y de las actividades económicas más resaltantes que involucran a la zona del mercado en estudio. PBI a precios constantes de 2007 en miles de soles Actividades
2007
2008
2009
2010
1.260.057
1.303.761
1.322.345
1.361.611
249
274
458
532
2.489.275
3.236.611
3.789.024
3.398.102
Manufactura
622.678
640.462
599.528
683.752
Electricidad, Gas y Agua
123.840
142.108
141.119
130.745
Construcción
542.666
656.647
660.877
736.750
Comercio
621.792
678.680
696.572
775.947
Transporte, Almacen., Correo y Mensajería
245.150
263.792
267.939
304.115
Alojamiento y Restaurantes
146.741
159.386
160.459
173.116
Telecom. y otros Serv. de Información
120.165
148.785
162.709
180.507
Administración Pública y Defensa
473.032
515.979
583.697
633.371
Otros servicios
1.513.854
1.573.284
1.665.740
1.762.357
Valor Agregado Bruto
8.159.499
9.319.769
10.050.467
10.140.905
Agricultura, Ganadería, Caza y Silvicultura Pesca y Acuicultura Extracción de Petróleo, Gas y Minerales
Actividades
2011
2012
2013
2014
2015
1.380.041
1.396.103
1.390.066
1.321.997
1.341.076
611
779
710
722
797
3.362.234
3.562.303
3.168.653
2.872.538
2.663.958
Manufactura
718.431
728.105
730.167
704.031
692.183
Electricidad, Gas y Agua
132.743
148.426
158.027
150.626
161.094
Construcción
892.801
1.057.858
1.068.269
1.051.674
942.997
Comercio
829.087
906.504
960.116
997.016
1.018.466
Transporte, Almacen., Correo y Mensajería
343.178
350.280
372.109
377.798
385.067
Alojamiento y Restaurantes
191.095
207.384
216.682
221.825
228.415
Agricultura, Ganadería, Caza y Silvicultura Pesca y Acuicultura Extracción de Petróleo, Gas y Minerales
Telecom. y otros Serv. de Información
202.788
230.473
251.348
270.161
302.513
Administración Pública y Defensa
679.807
717.193
763.202
804.811
838.223
1.862.681
1.965.175
2.071.015
2.195.964
2.317.913
10.595.497
11.270.583
11.150.364
10.969.163
10.892.702
Otros servicios
Valor Agregado Bruto
F uente: I NEI .
12000 10000 8000 ) S M M 6000 ( I B P 4000
PBI CAJAM PBI AGRIC PBI MINER
2000 0 2006
2008
2010
2012
2014
2016
AÑO
Gr afi co N° 5: Evoluci ón del PB I departamental , agri cultur a y mi nería.
a) Análisis de VT. -
Para el escenario pesimista, no se considerara la puesta en marcha de los proyectos y actividades propuestas en el Plan de Desarrollo Concertado del distrito, para la parte económica, en agricultura, ganadería y turismo principales actividades económicas del distrito. Finalmente del grafico N° 5 se observa una tendencia negativa del PBI minero debido a las últimas políticas instaladas por el gobierno Regional y el agrícola en una constante, siendo así se mantendrá esta tendencia de baja. Siendo así se mantendrá una tasa de diminución de un 6 % valor promedio de la última tasa del PBI minero entre los años 2014 y 2015. - Para el escenario optimista, se tomara en cuenta la ejecución completa de los proyectos llamados a incrementar la economía del distrito, como por ejemplo: Incrementar la producción y productividad agraria, fomentar la agroindustria y artesanía, promover la actividad turística, impulsar el desarrollo vial y mejorar los sistemas de telecomunicaciones. Considerando esto se mantendrá para este escenario una tasa del 4% del escenario base. En el siguiente cuadro se muestra los escenarios para VT:
CUADRO N0 22 Análisis de sensibilidad de VT. AÑO 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
BASE 894,7 1022,6 1088,9 1157,5 1228,6 1302,1 1369,2 1438,2 1509,2 1582,2 1657,2 1720,5 1771,6 1823,3 1875,6 1928,3
VT (MWh) ESCENARIOS OPTIMISTA 894,7 1063,5 1132,4 1203,8 1277,8 1354,2 1423,9 1495,7 1569,6 1645,5 1723,5 1789,3 1842,5 1896,3 1950,6 2005,4
PESIMISTA 841,0 961,2 1023,5 1088,1 1154,9 1224,0 1287,0 1351,9 1418,7 1487,3 1557,8 1617,2 1665,3 1713,9 1763,0 1812,6
F uente: E laboración pr opia.
2400,0
2000,0
1600,0 ) h . W M1200,0 ( D E
BASE
800,0
Optimista Pesimista
400,0
Historico 0,0 1994 1997 2000 2003 2006 2009 2012 2015 2018 2021 2024 2027 2030 2033
AÑO
Grafico N° 6:
Análisis de sensibilidad de VT .
b) Análisis de MD. -
Para el escenario optimista, debido a que no hay zonas mineras que tengan una influencia sobre la MD en la zona y tampoco en el futuro. Por o tanto este escenario no tendrá una gran evolución. Para el escenario pesimista, se seguirá la tendencia a la baja del PBI minero en la región. En el siguiente cuadro se muestra los escenarios para VT:
CUADRO N0 23 Análisis de sensibilidad de MD. AÑO 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030
BASE 464,3 518,8 540,4 562,3 584,4 606,7 625,2 643,8 662,6 681,6 700,7 714,2 722,3 730,3 738,3 746,2
MD (kWh) ESCENARIOS OPTIMISTA 464,3 539,6 562,1 584,8 607,8 631,0 650,2 669,6 689,1 708,8 728,7 742,8 751,2 759,5 767,8 776,0
PESIMISTA 459,0 498,1 518,8 539,8 561,0 582,4 600,2 618,1 636,1 654,3 672,6 685,6 693,4 701,1 708,8 716,3
F uente: E laboración pr opia. 850,0
750,0
) 650,0 h . W k ( D E 550,0
BASE Optimist a Pesimist a
450,0
350,0 2009 2011 2013 2015 2017 2019 2021 2023 2025 2027 2029 2031
AÑO
