cambio de hora informe final revisado

Departamento de Ingeniera Elctrica

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE

CAMBIO DE HORARIO Y SU EFECTO EN EL CONSUMO DE ENERGA ELCTRICA

Informe Final

Preparado por:

Departamento de Ingeniera Elctrica

Universidad de Santiago de Chile

Santiago, febrero 2015

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1. TABLA DE CONTENIDOS

1. Tabla de Contenidos ................................................................................................... 2 2. Introduccin ................................................................................................................ 4 3. Estado del arte............................................................................................................ 5

3.1. Historia del DST................................................................................................... 5 3.2. Casos de estudios internacionales Recientes ...................................................... 6 3.3. El Cambio de Hora en Chile............................................................................... 12

4. Metodologas para analizar el impacto del cambio de hora ....................................... 18 4.1. Mtodo Heurstico .............................................................................................. 18

4.1.1. Aplicacin en Santiago ............................................................................... 21 4.1.2. Aplicacin en Regiones .............................................................................. 31

4.2. Mtodo Economtrico aplicado a Santiago ........................................................ 39 4.2.1. Estrategia de Identificacin, causalidad y experimentos. ............................ 39 4.2.2. Por qu un cuasi-experimento? ................................................................ 40 4.2.3. Anlisis de los contra factuales. .................................................................. 40

4.2.4. Interpretacin de las estimaciones muestrales. (Ver anexo estimaciones) . 45 5. Aplicacin del modelo economtrico en regiones ..................................................... 48

5.1. Aplicacin Arica. ................................................................................................ 51 5.1.1. Interpretacin de las estimaciones muestrales: modelo Arica. (Ver anexo estimaciones Arica) .................................................................................................. 55

5.2. Aplicacin Concepcin. ...................................................................................... 56 5.2.1. Interpretacin de las estimaciones muestrales: modelo Concepcin. (Ver anexo estimaciones Concepcin) ............................................................................. 59

5.3. Aplicacin Punta Arenas .................................................................................... 61 5.3.1. Interpretacin de las estimaciones muestrales: modelo Punta Arenas. (Ver anexo estimaciones Punta Arenas)........................................................................... 64

5.4. Reduccin en el consumo electrico debido a la aplicacin del DST ................... 65 6. Resumen de resultados del modelo Econometrico ................................................... 68 7. Conclusiones ............................................................................................................ 70 8. Bibliografa ................................................................................................................ 71

9. Anexos ..................................................................................................................... 73 9.1. Estimaciones Economtricas de los modelos propuestos. ................................. 73 9.2. Estimaciones Stata para modelo Arica. ............................................................. 75 9.3. Estimaciones Stata para modelo Concepcin. ................................................... 77 9.4. Estimaciones Stata para modelo Punta Arenas. ................................................ 79

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2. INTRODUCCIN

El presente documento corresponde al informe final del estudio Cambio de horario y su efecto en el consumo de energa.

La poltica de cambio de horario en los periodos de verano e invierno, conocido internacionalmente como Daylight Saving Time (DST), tiene como objetivo principal reducir el consumo de energa elctrica a nivel residencial. Esto sera conseguido al disminuir el uso de luz artificial mediante el ajuste de la hora, tal que se aproveche de forma ms eficiente la luz del da, siendo la modificacin en la luminosidad en los horarios de demanda peak matinal y vespertino los eventos que produciran el mayor efecto en el consumo de energa elctrica.

Sin embargo, ltimamente se ha cuestionado su objetivo principal, debido a diversos factores de naturaleza variable y diversa, como son los cambios meteorolgicos, polticas de eficiencia energtica enfocadas a reducir el consumo de energa elctrica por iluminacin artificial en los hogares y en las empresas, uso de aire acondicionado durante el verano y calefaccin durante el invierno, geografa, peak de demanda matinal, entre otros. Particularmente, y segn se expresa en el Informe Preliminar [1], la experiencia internacional ha demostrado que el efecto de aplicar el DST es a lo menos cuestionable, ya que en algunos estudios se ha demostrado que el efecto es prcticamente nulo, as como tambin hay casos donde el efecto ha sido negativo, es decir, aplicar una medida DST ha aumentado el consumo de energa elctrica, en lugar de disminuirlo como es su objetivo; tambin se debe considerar los efectos biolgicos y sociales que provocan los cambios de hora sobre la poblacin.

En Chile se decret por primera vez la medida del cambio de hora en el ao 1970, y desde esa fecha se ha aplicado cada ao, sin mayores variaciones, hasta el ao 2010. A partir de ese ao, y hasta la actualidad, se han establecido decretos con el fin de aumentar la duracin del horario de verano, aludiendo que existen motivos asociados a ahorro de energa que justificaran las medidas que adopta la autoridad.

En base a lo anterior, el objetivo de este estudio es determinar, en primer lugar, si existe un efecto en el consumo de energa elctrica en Chile al aplicar una medida de cambio de hora (DST), para luego establecer qu tipo de efecto (positivo o negativo) tiene el aplicar dicha medida.

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3. ESTADO DEL ARTE

3.1. HISTORIA DEL DST

Los primeros indicios de ahorro energtico en relacin al aprovechamiento de la luz del da comenzaron con una carta enviada por Benjamin Franklin a los editores del Journal of Paris en 1784, llamada The waste of both candlelight and daylight 1 , en la cual argumentaba que era posible conseguir grandes ahorros de velas y combustibles para las lmparas al utilizar de forma ptima la luminosidad del dia.

Pero no fue hasta el ao 1907 cuando el britanico William Willet publicara la primera metodologa DST llamada The Waste of Daylight2. En ella propuso adelantar los relojes en 80 min durante el verano y 20 min ms en Abril, para luego en Septiembre generar un retraso de la misma cantidad3. Esta medida fue examinada y rechazada por el parlamento de aquella poca.

En la Primera Guerra Mundial (1916), Alemania fue el primer pas en aplicar el DST. Como la guerra continu, los dems pases de Europa terminaron tambin adoptando aquellos cambios de horario hasta el final de la guerra, con el fin de conservar recursos.

El estallido de la Segunda Guerra Mundial, estableci un YRDST (Year-Round DST4), que para su finalizacin, termino siendo reemplazado en varios pases de Europa por un DST aplicado en temporada de verano.

Esto perdur hasta 1973, cuando el Congreso de los Estados Unidos promulg un periodo de ensayo del YRDST (1974-1975) con el fin de ahorrar combustible producto del embargo de petrleo que viva el pas.

Posterior a esta prueba, Estados Unidos retorn al DST5, que desde entonces, comienza el primer domingo de abril (o ltimo domingo de marzo), y finaliza el ltimo domingo de octubre [2].

Hoy en da, el DST es aplicado sobre 70 pases y territorios a lo largo del mundo [3], pero con un duro cuestionamiento, debido principalmente a resultados contradictorios, as como los efectos biolgicos y sociales que provocan los cambios de hora sobre los das en los cuales se aplica, adems de la veracidad sobre un efecto significativo en el ahorro del consumo elctrico [4] [5].

1 La prdida de luz de las velas y luz de da. 2 La prdida de luz de da. 3 Del tipo Double Daylight Saving Time (DDST) 4 Horario de ahorro de luz de da durante todo el ao. 5 Canad ha seguido los cambios de US, principalmente con el fin de evitar el caos financiero y comercial debido a la falta de sincronizacin horaria de ambos pases

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3.2. CASOS DE ESTUDIOS INTERNACIONALES RECIENTES

INDIANA 2007

El ao 2007, la Universidad de Notre Dame realiz un estudio sobre el impacto que tena la aplicacin del DST sobre el consumo de electricidad en el estado de Indiana [6]. En l se utiliz un DST variable compuesto por 24 ecuaciones lineales correspondientes a cada hora de la curva de demanda diaria. Entre las variables que contienen las ecuaciones, las ms influyentes son las respectivas a las condiciones climticas correspondientes a cada hora.

El estudio concluye que habra una reduccin en la demanda elctrica en el estado de Indiana de alrededor de 320 MW. Por su parte, cuestiona los estudios realizados el 2001 en los estados de Indiana y California, debido a que no consideraban las condiciones climticas en su aplicacin del DST.

AUSTRALIA 2008

En el caso de Australia (2008) [4] se examina el impacto de aplicar el DST en la demanda de electricidad en Australia, mediante un estudio quasi-experimental en el cual algunos estados de Australia extendieron la aplicacin del DST, mientras que otros estados vecinos mantuvieron el cambio de horario normal, todo esto debido a la realizacin de los Juegos Olmpicos de Sydney el ao 2000. Considerando el tipo de informacin y las particularidades del experimento, no fue necesario simular casos de estudio, ya que se realiz la comparacin de forma directa de los estados. Este mismo trabajo menciona que los estudios realizados con anterioridad en Australia no son necesariamente representativos en la actualidad, ya que la naturaleza de los consumos han variado en los ltimos aos, siendo especialmente importante la reduccin en la participacin de la iluminacin dentro de la demanda total de los hogares. Las medidas DST aplicadas anteriormente solo entregan como resultado una reduccin del 1% y, segn se menciona, fue determinado en un estudio realizado hace 30 aos, antes de la integracin masiva de aire acondicionado y otras medidas de eficiencia energtica.

Especficamente, el estudio de Australia considera un quasi-experimento, en donde de un total de seis estados, dos de ellos comenzaron con el DST antes de la fecha tpica, con el fin de facilitar el desarrollo de las Olimpiadas. De todos los estados candidatos a ser analizados, se eligieron los estados de Victoria y South Australia por los siguientes motivos:

El estado de Victoria extendi durante dos meses la aplicacin del DST, en cambio, el estado de South Australia no modific la aplicacin del DST, por lo cual fue considerando como estado de control o referencia para el estudio.

Ambos estados no albergaron eventos olmpicos, por lo que el aumento en la demanda, debido a los preparativos por las Olimpiadas, no seran relevantes. Adicionalmente, se omiti del anlisis las dos semanas donde se realiz el evento.

Son estados vecinos, por lo mismo, se puede plantear que las variaciones en el consumo elctrico se debera principalmente al cambio de hora, y no a condiciones demogrficas.

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Para ver el efecto de la extensin del DST en Victoria, en comparacin con South Australia, su estado vecino, se utiliz la siguiente informacin:

1. Demanda elctrica cada media hora durante un periodo de tiempo de dos meses. 2. Precios de la electricidad de los ltimos 7 aos (13/12/1998 a 31/12/2005). Este

precio corresponde al precio de mercado que pagan las distribuidoras a las generadoras, ya que los clientes libres son sometidos a precios fijos y no fluctan sus costos.

3. Informacin meteorolgica detallada, ya que se asume que la demanda depende fuertemente de las condiciones climticas. Se incluyen las variables: Temperatura, velocidad del viento, presin del aire, humedad, precipitaciones y horas de sol incluyendo nubosidad.

Para verificar que variables ajenas al DST no influyeran en los resultados, se consider como variable de control la demanda relativa durante el medioda, ya que el DST no afecta la demanda en esos horarios. Por lo tanto, las variaciones que afectan la demanda en el medioda (y que no son influenciadas por variables observadas, como la temperatura y nubosidad por ejemplo), se pueden atribuir a variables ajenas al DST.

Como modelo, se utiliza un mtodo economtrico denominado como diferencias-en-diferencias (DD) para la determinacin del efecto del DST. Se plantea que en base a las mediciones durante el medioda debera ser suficiente para aplicar un modelo de regresin. Como una alternativa se plantea la utilizacin de los meses vecinos para el control de las variables ajenas al DST, aunque posteriormente se plantea que dicha metodologa no entrega resultados adecuados.

En la Figura 3.1 se muestran las curvas de demanda horaria de ambos estados. Como efectos claros que son solo atribuibles al cambio de hora, se plantean los siguientes:

1. Las variaciones en el estado que utilizaron como control (South Australia) son estables.

2. Se ve una variacin en la curva al cambiar la hora en Victoria. En condiciones normales, el mximo peak de la curva de demanda ocurre en la tarde; al ajustar el DST, el peak se traslada a la maana y de forma pronunciada.

FIGURA 3.1. DEMANDAS ENERGTICAS PROMEDIO DE (A) SOUTH AUSTRALIA (ESTADO DE CONTROL) Y (B) VICTORIA.

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Como conclusin del estudio [4], se comprob que la demanda no se redujo al extender el DTS. Lo que se reduce del consumo de energa elctrica en la tarde se recupera en el consumo durante la maana debido al peak que se produce. Tambin se plantea que la aplicacin del DST no redujo la demanda de electricidad global, aunque si caus un movimiento en los horarios de demanda peak, los cuales estn ligados principalmente a actividades que se realizan en horas determinadas, independiente de su luminosidad.

Adicionalmente, en la referencia [4], se utiliza el modelo propuesto el ao 2001 para el caso de estudio de California [7] como comparacin. La principal conclusin es que el modelo de California no considera de forma correcta el peak en la maana al momento de predecir si existe ahorro de energa, por lo que subestima el exceso de consumo matinal, por lo que invalida sus conclusiones.

ESTADOS UNIDOS 2008

El Departamento de Energa de los Estados Unidos (ms conocido por su sigla en ingls DOE), realiz en octubre del 2008 un estudio del impacto de la extensin del DST (EDST6) sobre los consumos elctricos nacionales [8]. En l se usan dos mtodos con el fin de mejorar su validez de resultados; mtodo heurstico y estadstico de regresin lineal (DD). Ms detalles sobre estos mtodos se explican posteriormente en la metodologa.

En este informe se concluy que efectivamente existe un ahorro energtico significativo (1,4TWh aproximadamente) al aplicar una poltica EDST en los Estados Unidos.

INDIANA EXPERIMENTAL 2008

El 2008, en el estado de Indiana se realiz un experimento natural para evidenciar si la aplicacin del DST tiene efectos de ahorro energtico [9]. El principal descubrimiento es que, contrario a los intentos polticos, el DST est ms relacionado con un aumento del consumo elctrico, que con una reduccin del mismo.

Estimaciones del aumento promedio son aproximadamente de 1%, pero su efecto no es constante a travs del periodo de aplicacin del DST, causando un mayor consumo de la energa elctrica en los periodos finales.

JORDANIA 2009

El ao 2008 se realiz un estudio del efecto que posee en el sistema elctrico de Jordania el aplicar una medida DST [10]. Para el desarrollo del estudio se utilizaron dos tipos de anlisis:

1. Se analiz cuanta energa se ahorr al aplicar DST (residenciales y comerciales) mediante la realizacin de encuestas.

6 Extended Daylight Saving Time o en su traduccin al espaol como Extensin del horario de ahorro de luz de da.

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2. Se analiz el impacto global de aplicar DST al comparar las curvas de demanda elctrica diaria promedio, considerando varios das antes y despus del cambio de hora.

El efecto global se analiz considerando el uso de las curvas de demanda horaria, considerando el da del cambio de horario de un ao como referencia, y realizando la comparacin entre los das previos y posteriores a dicho cambio. No se consideraron los efectos de feriados ni climticos (se busc das con climas similares). La diferencia en potencia se hizo restando ambas curvas.

Como resultados del estudio [10], se determin que la aplicacin del DST el ao 2000 redujo el consumo de electricidad asociado a iluminacin, pero globalmente hubo un aumento del consumo elctrico, principalmente debido a la calefaccin y aire acondicionado. Para el ao 2007, los resultados muestran que, al momento de aplicar el DST, el consumo elctrico disminuy, pero en el mes donde se retir el DST, el consumo elctrico aument. Estos resultados son una prueba que, en muchos casos, los estudios pueden presentar conclusiones ambiguas.

TURQUIA 2009

El ao 2010 se public un estudio [11] sobre el efecto de aplicar alguna medida DST en el sistema elctrico de Turqua.

En primer lugar se plantea la comparacin entre las curvas de carga horaria para el mes previo al cambio de hora y el mes siguiente a la aplicacin del DST, y viceversa para el mes donde cambiaba nuevamente el horario a su estado original. La comparacin se hizo para cinco escenarios (considerando diferentes cambios de horario) y comparados con el statu quo.

Los resultados mostraron que el mejor caso ocurre al adelantar la hora 30 minutos al momento de aplicar el DST, tras lo cual se consigue un ahorro del 0,2%. Es importante destacar que en este estudio no se consider el efecto de la calefaccin ni el aire acondicionado.

REINO UNIDO 2010

En Reino Unido [12], se utiliza un modelo de regresin para la prediccin de la demanda con el fin de estimar el impacto de mantener el DST durante el invierno del Reino Unido.

Segn este estudio, el principal contribuidor al consumo de energa sera la temperatura. Se plantea que esa sera la variable ms importante, debido principalmente al uso de calefaccin, adems de las prdidas en la transmisin a mayor temperatura.

Se mencionan varias formas de predecir la demanda. Se opta por utilizar un polinomio de 2do o 3er orden, considerando la temperatura como un dato de entrada. Como resultado se presenta que uno de los mtodos probados presenta mejores caractersticas. Para determinar el vector de regresin, se considera la hora, temperatura e iluminacin. La

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regresin se realiza en los periodos de tiempo que ms pueden verse afectados por el cambio de horario (maana y tarde) y en los meses donde se realiza el cambio de hora.

Como resultados del estudio, se plantea que avanzar una hora durante el invierno puede llevar a una reduccin del 0,3% en el consumo elctrico.

KUWAIT 2011

En el caso de Kuwait [13] se presentan los resultados de un estudio realizado que considera el efecto de aplicar una medida DST. Considerando que en dicho pas los principales consumos estn asociados a edificaciones (90% del consumo elctrico en Kuwait), los autores plantean un anlisis en base a simulaciones de diferentes tipos de edificaciones con el fin de determinar el efecto del DST.

El anlisis se hizo mediante simulaciones detalladas del consumo elctrico de distintos tipos de edificaciones (residencias, departamentos, oficinas, hoteles, colegios, hospitales, mezquitas, centros comerciales), utilizando un programa de arquitectura e ingeniera.

Los resultados de este estudio son mixtos. Por un lado, los edificios comerciales e institucionales se ven beneficiados al aplicar una metodologa de cambio de hora, sin embargo, los edificios residenciales y de departamentos veran aumentado su consumo elctrico, tanto en potencia peak como en energa, debido principalmente al uso de aire acondicionado.

En forma global, se estima que el impacto de aplicar una medida DST en Kuwait es mnima. Se plantea que existira un aumento en la demanda de un 0,07% y una reduccin en la demanda peak del 0,14%.

ESCANDINAVIA 2011

El estudio [14] examina el impacto que presenta el DST en el consumo elctrico del sur de Noruega y Suecia. Dado que el DST se implement en ambos pases el ao 1980, no se posee informacin clara para contrastar los resultados previos a la aplicacin del DST con los actuales, ya que no se cuenta con un periodo de control con datos comparables y los datos previos a la aplicacin del DST son muy antiguos.

Se plantea utilizar un mtodo de normalizacin de das equivalentes para identificar el impacto del DST. Este mtodo considera la particin de las 24 horas del da en horas afectas por DST (maana, atardecer) y no afectas (medioda, noche). Todas las diferencias entre la demanda en las horas afectadas y no afectadas por el DST, despus de controlar las variables temperatura, actividad econmica y otros efectos especficos, pueden atribuirse a la poltica DST implementada.

Para analizar los efectos, se utiliza el mtodo de diferencias en diferencias, considerando las siguientes variables:

1. Demanda horaria del consumo de energa elctrica 2. Temperatura

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3. Duracin del da 4. Actividad econmica

Considerando las curvas de demanda obtenidas, se realiza las estimaciones contando como horas de control base el medioda y medianoche para la estimacin de los parmetros.

El resultado del estudio sugiere una reduccin de al menos un 1% en el consumo elctrico tanto para Noruega como Suecia, debido a la aplicacin del DST. Esta reduccin ocurre de forma leve en las horas de la maana y de forma ms significativa en el atardecer.

ESTUDIOS RELACIONADOS A EFECTOS SOCIALES

La mayor parte de los estudios referidos a los impactos del cambio de horario en los pases lo hacen desde un enfoque energtico, sin embargo, es importante considerar que los efectos de aplicar este tipo de medidas no solo se limitan a lo netamente energtico, sino que tambin conviven efectos sociales, psicolgicos, financieros y medioambientales.

El impacto que ocurrira en los accidentes de trnsito, debido a la aplicacin de medidas DST, se presenta en la referencia [15]. El estudio indica que aplicar medidas de cambio de horario provoca efectos en la cantidad y calidad del sueo de las personas, los cuales resultan en dolor de cabeza, prdida de atencin, disminucin del estado de alerta y un incremento en la fatiga, los cuales traeran efectos perjudiciales en los accidentes de trnsito.

En el estudio [16] tambin se evala el impacto del cambio de hora en los accidentes de trnsito. Se indica que existe una reduccin en el nmero de accidentes de trnsito debido al cambio de horario, ya que dicho cambio provoca un aumento de una hora de iluminacin natural en el horario vespertino. En base a lo anterior, se sugiere la extensin del horario durante el invierno debido a su impacto positivo en la reduccin de accidentes de trnsito.

Algunos efectos biolgicos que seran consecuencia del cambio de horario son estudiados en la referencia [17]. En ella se plantea que el ciclo circadiano del ser humano tarda varios das en ajustarse a los cambios producidos por aplicar una medida DST, adems de provocar efectos en la adaptacin del organismo a los cambios en las estaciones del ao, los cuales pueden implicar problemas en otros aspectos del organismo.

Con respecto a los efectos psicolgicos de aplicar medidas DST, el estudio [18] se enfoca en el impacto que tendra el cambio de horario en los intentos de suicidio del Reino Unido. Los resultados indican que los efectos biolgicos producidos por el cambio de horario no provocaran un aumento en la tasa de suicidios.

Algunos autores han planteado que existiran efectos en los mercados econmicos al aplicar medidas DST. La referencia [19] indica que los mercados econmicos se veran afectados negativamente en los das donde se produce el cambio de hora. En contraparte, los autores de [20] indican que la aplicacin del DST no puede ser usada como una explicacin de dicho efecto.

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3.3. EL CAMBIO DE HORA EN CHILE

En esta seccin, se realiza una revisin histrica de la regulacin del cambio de hora en Chile, desde el momento en que se decret por primera vez el cambio de hora en 1970. Adems, se dar a conocer que referencias se hace en la Norma Tcnica de Seguridad y Calidad de Servicio (NTSyCS) sobre el horario oficial en nuestro pas.

Cronologa de la Regulacin del Cambio de Hora:

Para aprovechar mejor la luz natural en el territorio nacional, se analiz la posibilidad de poder aplicar el cambio de hora en el pas. Esta necesidad se concret en octubre de 1970 por el decreto N1.489, el cual basndose en diversos estudios realizados por el Instituto de Hidrogrfico de la Armada (oficio N9.725/3 de la Subsecretaria de Marina), promulgo lo siguiente:

Cada ao, la Hora Oficial se adelantar en 60 minutos, a contar desde las 24 horas del segundo sbado del mes de octubre, por un perodo comprendido entre tal fecha y las 24 horas del segundo sbado del mes de Marzo inmediatamente siguiente.

Posteriormente, el decreto N1.142 en 1980, oficializ como sera el horario de la Chile Insular Occidental, correspondiente a la Isla de Pascua e Isla Sala y Gmez, tomando como referencia la hora oficial que se tena en Chile Continental, en la cual se adopt el horario del mediano ciento cinco grados Weste (105 W), que corresponde al huso horario siete horas al Oeste de Greenwich (+7), obtenindose as, una diferencia de menos cuatro horas en el horario de invierno y menos tres horas en el horario de verano. Pero debido al creciente desarrollo en diversas actividades de aquella parte del territorio nacional, as como una economa en el gasto de recursos destinados a la produccin de energa y poder tambin, tener un mejor aprovechamiento de la luz natural, se modific la diferencia horaria en solamente dos horas de forma permanente, por medio del decreto N61 en 1982.

Desde aquel momento, se tuvo regularizada la diferencia horaria entre las distintas zonas que componen el territorio, con una diferencia de dos horas y en que instantes se va a producir el cambio de hora para un obtener una mejor utilizacin de la luz solar a lo largo del ao.

En septiembre de 1998, debido a las desfavorables condiciones hidrogrficas que existieron despus de la temporada de invierno, se tom la decisin de adelantar en dos semanas el comienzo del horario de verano para el ltimo sbado de ese mismo mes por ese ao, acompaado de una restriccin del suministro de energa elctrica para sacar provecho a la luz natural, por medio del decreto N1.903. Durante el siguiente ao, estas psimas condiciones hidrogrficas continuaron, llevando a tener una severa sequa y con una limitacin en el suministro elctrico, lo que derivo aplazar la entrada del horario de invierno hasta el primer sbado de abril por ese ao, por medio del decreto N.134.

Los aos posteriores, se volvi a las fechas normales del cambio de hora que fueron decretadas en 1970 hasta finales de la dcada del 2000. En 2008, se tuvieron condiciones hidrogrficas desfavorables, con una severa sequa y restriccin del suministro elctrico,

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lo que gatilla en atrasar por ese ao el horario de invierno hasta el ltimo sbado de marzo, por medio del decreto N316.

A finales de febrero del 2010, se produce una gran catstrofe en la zona centro sur del pas, que fue un fuerte terremoto, el cual deja devastado una gran mayora de viviendas y edificios, sistemas de comunicacin afectados. Con todo esto, se toma la decisin de atrasar la entrada del horario de invierno hasta el primer sbado de abril por ese ao, pudiendo as, aprovechar mejor la luz del da y ayudar a la reconstruccin, por medio del decreto N156.

El 2011, se tuvo proyecciones desfavorables con las condiciones hidrogrficas y acompaado con el fenmeno de la nia (escases de lluvia), se hizo necesario disminuir la demanda de energa elctrica para tener un mejor aprovechamiento de la luz natural. Frente a esta psima situacin que se estaba viviendo en el pas, en marzo se decidi por medio del decreto N163, aplazar la entrada del horario de verano para el primer sbado de abril. Pero debido a que esta situacin no vario en lo que quedaba de ao, se sac el decreto N200, el cual volva aplazar por alrededor de un mes la entrada en vigencia del horario de invierno, hasta el primer sbado de mayo.

Las condiciones desfavorables se mantuvieron durante el resto del ao, con lo que se dio la necesidad de disminuir globalmente la demanda de energa elctrica, obtenindose un ahorro en el consumo, todo esto se logr producir debido al adelantamiento de la entrada del horario de verano para el tercer sbado de agosto para ese ao, por el decreto N469.

En 2012, las condiciones hidrogrficas no variaron con respecto al ao precedente, con lo que se vuelve a decretar racionamiento de energa elctrica y la necesidad de aprovechar al mximo la luz natural, atrasndose la entrada del horario de invierno para el ltimo sbado de abril y adelantando el horario de verano para el primer sbado de septiembre, por medio del decreto N225.

Las condiciones hidrolgicas en aquel ao fueron ms bajas de lo normal y con el ahorro en los consumos de energa elctrica que se obtuvieron, se decidi expandir el periodo del horario de verano, llevando hacer algo similar en el 2013, atrasando la entrada en vigencia del horario de inviernos para el ltimo sbado de abril y adelantando la entrada en vigencia del horario de verano para el primer sbado de septiembre, por el decreto N153.

Debido a las malas condiciones hidrolgicas que se han producido en los ltimos aos y al ahorro de energa elctrica que se ha obtenido al extender el horario de verano por ocho meses, el Ministerio de Energa decidi en febrero del 2014 para ese ao, aplazar la entrada en vigencia del horario de inviernos para el ltimo sbado de Abril y adelantar el horario de verano para el primer sbado de septiembre, para tener un mejor aprovechamiento de la luz natural y seguir utilizando eficientemente la energa elctrica, por medio del decreto N307.

A continuacin, se muestra grficamente en que nmero de semana se produjeron estos cambios en el transcurso del tiempo en la Figura 3.2 y una lnea del tiempo con todos los decretos que sean promulgados en la historia del cambio de hora en la Figura 3.3.

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Norma Tcnica de Seguridad y Calidad de Servicio (NTSyCS):

En la NTSyCS de noviembre 2014, se hace referencia a la hora oficial de Chile Continental en el Artculo 4.16, el cual trata la sincronizacin que deben tener todos los sistemas de informacin en tiempo real al momento de tener una comunicacin entre ellos, como por ejemplo es el horario en que se produce alguna falla o la comunicacin que tienen los sistemas SCADA, por medio de un reloj patrn que tendr por medio de la seal GPS ajustada a la hora oficial.

Estos sistemas se encuentran con una configuracin automtica con respecto al cambio de hora que se estableci en el decreto N1.489 de 1970, donde el horario de verano comienza en el segundo sbado de Octubre y el horario de invierno parte en el segundo sbado de Marzo a las 24 horas respectivamente.

Se observa que al momento de hacer modificaciones al decreto original sobre el momento en realizar el cambio de hora, lo cual hace necesario reconfigurar manualmente cada uno de los sistemas. El problema aparece en la sincronizacin de adquisicin de datos que realiza el Centro de Despacho Econmico (CDEC) de cada sistema elctrica del pas, ya que le llega informacin con diferentes hora a la original, con lo cual es necesario hacer una rectificacin manualmente del horario, perdiendo eficiencia en los trabajadores del CDEC, debido que tienen que gastar tiempo en modificar informacin. Esto se debe, al posible olvido de algn operario en ajustar el horario de los dispositivos segn la hora oficia, llevando a tener errores que puedan costar caro a la operacin del sistema en s.

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FIGURA 3.2. CAMBIO DE HORA EN CHILE.

FIGURA 3.3. LNEA DEL TIEMPO DE DECRETOS POR EL CAMBIO DE HORA.

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4. METODOLOGAS PARA ANALIZAR EL IMPACTO DEL CAMBIO DE HORA

Debido a la compleja interaccin entre adicionar horas de luz al trmino del da y la temperatura horaria, no hay un mejor mtodo por si slo para analizar el impacto en el consumo de energa elctrica que tiene la aplicacin del DST. La metodologa que a continuacin se presenta se basa en lo planteado en el Informe de Avance del presente estudio [1].

Para analizar el impacto que provoca aplicar una medida de ahorro energtico de este tipo, se utilizan dos mtodos; heurstico y estadstico. Ambos poseen diferentes alcances y limitaciones, pero en su conjunto, entregan una mejor percepcin sobre la interaccin entre las demandas y el cambio de hora.

El estudio desarrollado por el Departamento de Energa de Estados Unidos (DOE) [8], se considera como la principal referencia en el planteamiento de ambos mtodos. Adicionalmente, y debido a las caractersticas propias de la aplicacin del DST en Chile, la publicacin de Mirza y Bregland [14] presenta algunas consideraciones necesarias que son indicadas posteriormente.

4.1. MTODO HEURSTICO

El mtodo heurstico presenta una forma de aproximar el ahorro de energa elctrica tras la aplicacin del DST, lo cual se hace mediante la comparacin de la demanda elctrica7 entre dos periodos de tiempo donde se aplica el cambio de hora, sin utilizar una modelacin matemtica formal.

La aproximacin es heurstica en el sentido que; a travs de la observacin, en un rango de das (40 aproximadamente) alrededor del cambio de hora, de los perfiles de demanda de energa elctrica promedio que se observan en los das previos y posteriores al del cambio de hora, se hace una comparacin que busca aproximar heursticamente el efecto bruto de la poltica.

La metodologa para la aplicacin del mtodo heurstico considera el siguiente procedimiento:

7 Los siguientes conceptos son utilizados constantemente y requieren su especificacin para evitar confusiones:

Demanda elctrica: Se refiere al valor promedio de la potencia activa en un instante de tiempo. La unidad de medida es el Watt (W) y el intervalo de tiempo utilizado es comnmente de de hora. La demanda hace referencia a la cantidad de potencia que se requiere en un instante de tiempo.

Consumo elctrico: Se refiere a la cantidad de energa que es utilizada en un intervalo de tiempo. La unidad de medida ms comn es el kilowatt-hora (kWh). El planteamiento del modelo economtrico de diferencias en diferencias utiliza el consumo elctrico, por lo que los resultados indican el ahorro de energa elctrica tras aplicar el DST.

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1. En primer lugar, se debe seleccionar la zona geogrfica donde se desea realizar el estudio de impacto del DST.

2. A continuacin, se debe obtener la informacin de demanda de potencia elctrica horaria de alguna compaa distribuidora presente en la regin donde se busca analizar el impacto. Esta demanda de potencia elctrica debe considerar las mediciones por hora en el periodo de tiempo donde se aplican los cambios de horario de verano a invierno y viceversa8.

3. Se determina el momento exacto donde ocurre el cambio de hora y se plantean dos periodos, uno previo al cambio de hora y otro donde ya fue aplicado el cambio. Por ejemplo, para el ao 2014, en Chile, se establecen dos momentos donde se aplic el cambio de hora, asociados a cuatro periodos de anlisis:

a. Fin del horario de verano: 26 de abril del 2014. Desde ese da se establece un periodo que corresponde al horario de verano (HV) y uno posterior al cambio (horario de inverno, HI).

b. Inicio del horario de verano: 6 de septiembre del 2014. En este da se establece un periodo previo al cambio de horario (horario de invierno) y uno donde se vuelve horario de verano.

4. Se necesita que los periodos elegidos sean similares en nmero de das, tal que la muestra o ventana de datos est calculada con el mismo nmero de observaciones para cada perodo, evitando as sesgos en las tendencias encontradas. Con este propsito, debe tenerse en cuenta lo siguiente:

a. Se consideran solo das de semana, ya que los das sbado y domingo son considerablemente diferentes a los das laborales.

b. Similarmente, los das festivos son omitidos del anlisis.

5. Una vez obtenidas las curvas de demanda horarias para cada da de los periodos anteriormente sealados, se obtiene una curva equivalente para cada ventana analizada, o intervalo de tiempo, lo cual se consigue promediando el valor de la demanda, de forma independiente para todas las horas del da. Esto permite obtener una curva promedio de la demanda por hora, para cada periodo, tanto antes como despus del cambio de hora. En la Figura 4.1 se muestra un ejemplo.

8 Estos periodos se le llaman trimestre, dado que corresponden a los 3 meses donde est contenido el respectivo cambio de hora

20

FIGURA 4.1. DEMANDA ELCTRICA HORARIA PRE APLICACIN HORARIO DE INVIERNO 2013. ALIMENTADOR ROJAS MAGALLANES.

6. Tras obtener las dos curvas equivalentes de demanda de energa elctrica (asociadas a cada cambio de hora), se procede a obtener las horas tratadas, es decir, a obtener el intervalo de tiempo donde vara la demanda de potencia elctrica de manera grfica; posiblemente producto de la aplicacin de la poltica de cambio de hora, que para el ejemplo de la Error! No se encuentra el origen de la referencia. corresponde al horario comprendido entre las 5:00 y 9:00 en la maana y 17:00 y 23:00 en la tarde.

7. Definidas las horas tratadas, se realiza la divisin de las mismas curvas de demanda (aplicacin del nuevo cambio de hora dividida por hora anterior), con el fin de obtener el impacto que presenta el cambio de hora en el consumo elctrico, tal como se muestra en la Error! No se encuentra el origen de la referencia.. Tras realizar esta divisin, se puede obtener dos tipos de resultados a priori:

a. En el caso de existir alguna diferencia en la demanda de energa elctrica debido al cambio de hora, esta se vera reflejada en forma de irregularidades en la curva obtenida tras realizar la divisin.

b. En el caso contrario, si no existe un efecto significativo en la demanda de energa elctrica, la curva obtenida presentara un patrn plano, donde no existiran variaciones bruscas debido al cambio de hora. Este caso indicara de forma directa que no existe un desplazamiento en la curva de demanda, y por lo tanto, el patrn de consumo de electricidad por parte de los clientes no se vera afectado al aplicar una medida DST.

8. Con los radios9 obtenidos, se procede hacer una regresin lineal en los intervalos definidos como las horas tratadas, con el fin de reflejar el patrn de demanda que

9 Los radios se refieren a la divisin entre la demanda para el periodo donde se aplica el DST y donde no es aplicado. Esta divisin se realiza punto a punto, en este caso, para cada hora.

0,001,002,003,004,005,006,007,008,00

0:00

:00

1:00

:00

2:00

:00

3:00

:00

4:00

:00

5:00

:00

6:00

:00

7:00

:00

8:00

:00

9:00

:00

10:0

0:00

11:0

0:00

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0:00

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0:00

14:0

0:00

15:0

0:00

16:0

0:00

17:0

0:00

18:0

0:00

19:0

0:00

20:0

0:00

21:0

0:00

22:0

0:00

23:0

0:00

MW

Pre HI 2013

21

hubiese ocurrido de no haberse aplicado el cambio de hora. Estos nuevos puntos definen amplitudes respecto a los puntos de la curva original de demanda, que en el caso de ser negativos, muestran un ahorro. El signo que adquiera la suma de todas las amplitudes definidas en el periodo de las horas tratadas, define si hay una reduccin o un aumento de la demanda de energa elctrica.

9. Finalmente, haciendo uso de lo explicado en el punto (8) para ambos cambios de horario producidos en un ao, se puede obtener un indicador del ahorro o aumento en la utilizacin de energa elctrica anual producto de las polticas.

4.1.1. APLICACIN EN SANTIAGO

El suministro de energa elctrica de gran parte de la ciudad de Santiago, ubicada en la Regin Metropolitana, es provisto por la empresa de Distribuidora Chilectra Metropolitana. Para obtener un mejor resultado sobre el efecto de la poltica del cambio de hora y teniendo clara la informacin disponible, se escogi (en base a las mediciones proporcionadas por la distribuidora) un alimentador residencial representativo, el cual se ubica en la comuna de La Florida; Rojas Magallanes.

La data de las demandas entregada por Chilectra se obtiene a travs de su sistema SCADA (Supervisory Control And Data Adquisition10). Este sistema en algunas ocasiones present anomalas, lo cual limit los intervalos de tiempo seleccionados para la aplicacin del mtodo heurstico. Este conocimiento resulta primordial para entender de mejor manera los resultados presentados en este informe.

A continuacin, en la Figura 4.2, se muestra la cantidad de das utilizados para cada periodo, siguiendo el procedimiento descrito en el punto (3) del mtodo Heurstico (inicio de esta seccin). Cabe destacar que para el segundo trimestre11 del 2014, el mnimo perodo se limit a una semana, puesto que la data suministrada por Chilectra no contena valores de demanda desde el 17 al 31 de Agosto.

10 Supervisin, Control y Adquisicin de Datos 11 En este estudio, cada trimestre representa un periodo dentro de los tres meses alrededor del cambio de hora.

22

FIGURA 4.2. PERODOS DE TIEMPO O VENTANAS RESPECTO A LOS PRE Y POST CAMBIOS DE HORA.

Para la seleccin de las ventanas de das no fueron considerados los das Sbados, Domingo y Festivos correspondientes a la Regin Metropolitana. Esto debido a que, como se ha mencionado anteriormente, los respectivos das presentan patrones de consumo no establecidos (como si ocurre en la semana), y por tanto no afectados por el DST. Adems, cabe destacar que en el perodo del horario de verano del segundo trimestre del 2013, se tiene informacin perdida en algunos das dentro de las 21:00 y 23:00 horas.

Los resultados grficos del mtodo heurstico se muestran a continuacin:

FIGURA 4.3. DEMANDA ELCTRICA PRIMER TRIMESTRE 2013 PARA VENTANA DE 23 DAS.

0

5

10

15

20

25

Das

Perodo Largo

Perodo corto

0,001,002,003,004,005,006,007,008,009,00

MW

Demanda horaria 1er Trimestre 2013

HV

HI

23


FIGURA 4.5. DEMANDA ELCTRICA SEGUNDO TRIMESTRE 2013 PARA VENTANA DE 23 DAS.

0,001,002,003,004,005,006,007,008,00

MW


HV

HI

0,001,002,003,004,005,006,007,008,00

MW

Demanda horaria 2do Trimestre 2013

HI

HV

24

FIGURA 4.6. DEMANDA ELCTRICA SEGUNDO TRIMESTRE 2013 PARA VENTANA DE 10 DAS.


0,001,002,003,004,005,006,007,008,00

MW


HI

HV

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

MW


HV

HI

25


FIGURA 4.9. DEMANDA ELCTRICA EN EL SEGUNDO TRIMESTRE 2014 PARA VENTANA DE 5 DAS.

La primera apreciacin es la diferencia existente entre los resultados obtenidos con distintas ventanas de tiempo. Por ejemplo, si se observan las grficas de consumo de la Figura 4.4, Figura 4.6 y Figura 4.8, se puede notar que las demandas permanecen iguales independientes de la poltica aplicada, a excepcin del incremento en la tarde, el cual es trasladado dependiendo del cambio de hora. Por el contrario, cuando las ventanas de tiempo son ms grandes, como en Figura 4.3, Figura 4.5 y Figura 4.7, se aprecia un pequeo aumento en la demanda en el horario de invierno respecto al horario de verano. Esto se debe a que al tomar muestras de tiempo ms grandes, existen algunas otras

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

MW


HV

HI

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

MW


HI

HV

26

variables conductuales en la gente que no pueden ser explicadas nicamente como un efecto del DST, como por ejemplo, el uso de calefaccin y aire acondicionado.

Sin embargo, para el caso de la Figura 4.9, el cual toma la muestra de cinco das hbiles en ambas direcciones al perodo de cambio de hora de verano, el resultado es similar o mayor en cuanto a demanda, al obtenido para un perodo extenso. Una muestra tan pequea (cinco das hbiles) quita representatividad en los resultados.

La segunda observacin hace referencia a las variaciones en el comportamiento de la curva de demanda de energa elctrica. En primer lugar, se observa que en todas las grficas, independientemente de las ventanas de tiempo utilizadas, la tendencia de curva de demanda es la misma. Las horas tratadas, que corresponden al perodo en el cual la demanda se debiese ver afectada por la poltica, ocurren en los mismos intervalos de tiempo; a saber; el incremento en la demanda ocurre por las maanas entre las 5:00 y 9:00 horas, mientras que el de la tarde ocurre entre las 17:00 y 23:00 horas. En segunda instancia se observa adems que dentro de este intervalo de horas tratadas, el horario donde ocurre el mximo en cada una no cambia ni se ve alterado al producirse el cambio de poltica, dado que tanto en la maana como en la tarde el respectivo incremento de consumo es invariante en los tiempos antes y despus del DST (en trminos grficos puede observarse que estos incrementos son 7.30 am y 8.30 pm).

Para determinar el ahorro energtico, se procedi a desarrollar lo descrito anteriormente en los puntos (7), (8) y (9) de esta seccin, vale decir, definir las horas tratadas, para luego realizar la divisin hora a hora e interpolar en los intervalos donde se aprecia el efecto del DST. En la Figura 4.11, Figura 4.13, Figura 4.15 y Figura 4.17 se aprecia la misma tendencia en los radios para las ventanas mnimas respectivas, mientras que en la Figura 4.10, Figura 4.12 y Figura 4.14, los radios son distintos unos de otros, debido principalmente a las ventanas de tiempo anteriormente mencionadas. De todas formas se puede medir el impacto de ahorro de energa elctrica que tiene cada uno de estos por separado. Este resultado global se aprecia en la Figura 4.17.

FIGURA 4.10. RADIO PRIMER TRIMESTRE 2013 PARA VENTANA DE 23 DAS.

0,80,9

11,11,21,31,41,51,61,7

0:00

:00

1:00

:00

2:00

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:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

23:0

0:00

Radio 1er Trimestre HI/HV 2013

Interpolacin Ratio 1er trimestre 2013

27


FIGURA 4.12. RADIO SEGUNDO TRIMESTRE 2013 PARA VENTANA DE 23 DAS.

0,80,9

11,11,21,31,41,51,6

0:00

:00

1:00

:00

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:00

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0:00

21:0

0:00

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0:00

23:0

0:00



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0,6

0,7

0,8

0,9

1

1,1

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:00

1:00

:00

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:00

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:00

5:00

:00

6:00

:00

7:00

:00

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:00

9:00

:00

10:0

0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

17:0

0:00

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0:00

19:0

0:00

20:0

0:00

21:0

0:00

22:0

0:00

23:0

0:00

Radio 2do Trimestre HV/HI 2013

Interpolacin Ratio 2do trimestre 2013

28



0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1,1

0:00

:00

1:00

:00

2:00

:00

3:00

:00

4:00

:00

5:00

:00

6:00

:00

7:00

:00

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:00

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:00

10:0

0:00

11:0

0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

20:0

0:00

21:0

0:00

22:0

0:00

23:0

0:00



0,80,9

11,11,21,31,41,51,61,7

0:00

:00

1:00

:00

2:00

:00

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:00

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:00

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:00

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:00

7:00

:00

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:00

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:00

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0:00

11:0

0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

23:0

0:00



29



0,80,9

11,11,21,31,41,51,6

0:00

:00

1:00

:00

2:00

:00

3:00

:00

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:00

5:00

:00

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:00

7:00

:00

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:00

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:00

10:0

0:00

11:0

0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

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0:00

20:0

0:00

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0:00

22:0

0:00

23:0

0:00



0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

1,1

0:00

:00

1:00

:00

2:00

:00

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:00

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:00

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:00

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:00

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:00

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:00

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:00

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0:00

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0:00

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0:00

15:0

0:00

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0:00

17:0

0:00

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0:00

19:0

0:00

20:0

0:00

21:0

0:00

22:0

0:00

23:0

0:00



30

FIGURA 4.17. AHORRO EN EL CONSUMO DE ENERGA ELECTRICA ANUAL PARA LOS DOS INTERVALOS DE TIEMPO.

Para medir el impacto global anual de las polticas, se procedi a obtener los radios para cada trimestre donde se aplique cambio de hora. La suma de las amplitudes entre los radios y las horas definidas por la interpolacin en el periodo del factual, definen el ahorro de energa elctrica porcentual en el determinado trimestre12. Por ejemplo, el 2013 hace cuenta del ahorro o aumento de consumo total en el cambio de horario invierno ms el ahorro o aumento de consumo total en el cambio de horario de verano, para los dos intervalos de muestras definidos con color verde y amarillo respectivamente.

En la Figura 4.17 se aprecia que, para el 2013 independiente de la ventana de tiempo, existe un ahorro energtico producto de las polticas de cambio de hora (aplicacin de horario invierno y horario verano). La gran variacin presente por parte de los intervalos es debido a que grandes muestras no consideran otros aspectos en conductas temporales de los usuarios como uso de calefaccin y aires acondicionados [14].

Por su parte, el aumento del consumo de energa elctrica para el intervalo de perodo corto del 2014 (Ver Figura 4.9) es poco representativo, ya que toma una muestra de tiempo muy reducida y no permite con claridad definir si su aumento en el horario de invierno es debido al impacto del cambio de hora en las cargas residenciales13 o a otro tipo de fenmeno conductual en los consumidores.

Cabe destacar que las polticas de cambio de horario de verano generan un ahorro de energa elctrica (Ver Figura 4.12, Figura 4.13 y Figura 4.16), puesto que los puntos de interpolacin definidos para las horas tratadas anteriormente descrito, se encuentran por sobre los puntos de la curva de radio HV/HI (horario verano sobre horario invierno).

12 Recordar que trimestre hace referencia a los 3 meses donde se encuentra el respectivo cambio de hora. 13 El 2014 para el mtodo heurstico deja de ser representativo dada la falta de informacin a la mitad del mes de Agosto

-17,95

-1,51

36,47

-30,00 -20,00 -10,00 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00

2013

2014

Ahorro Energa Elctrica %

Perodo corto

Perodo Largo

31

Finalmente, vistas las demandas horarias donde la poltica no produce aumento, sino solo cambios de peak, y los resultados mostrados en la Figura 4.17, se puede decir a priori, que el ahorro anual de energa elctrica producto de los cambios de horario es de alrededor de 1,5%. Sin embargo, el mtodo heurstico es limitado para obtener una conclusin slida, dado que sus supuestos sobre el impacto que tiene el cambio de hora en los consumos residenciales estn basados slo en las variaciones de demanda elctrica en el tiempo, sin considerar otras variables que pueden afectar a la misma, como crecimiento econmico, variaciones de temperatura, das de vacaciones, entre otras, los cuales si son considerados de forma directa en el mtodo economtrico que se presenta a continuacin.

4.1.2. APLICACIN EN REGIONES

Con la experiencia realizada en Santiago, se demostr que una muestra temporal apreciable para obtener contra-factuales14 adecuados, es considerar intervalos previos y posteriores de dos semanas desde la aplicacin del respectivo cambio de hora.

Por su parte, dada la informacin disponible, entregada por las respectivas distribuidoras de cada ciudad, para los siguientes anlisis se utiliz curvas de Consumo Horario15.

ARICA

Para la ciudad de Arica se utiliz la informacin entregada por la empresa distribuidora EMELARI. En especfico, del alimentador Chacalluta, en la subestacin Chinchorro.

Tanto la Figura 4.18 como Figura 4.19 hacen muestra de los efectos producidos por el cambio de hora el ao 2013, mientras que Figura 4.20 y Figura 4.21 presentan lo producido el ao 2014.

La ciudad de Arica pertenece al Sistema Interconectado Norte Grande (SING). En esta ciudad se detecta una diferencia con respecto de las otras ciudades presentes en este estudio, ya que se observan curvas residenciales sin los peaks tpicos de maana y tarde, comnmente presentes en las curvas de carga del Sistema Interconectado Central (SIC). Esto se puede corroborar al verificar las curvas de consumos presentadas en Figura 4.18, Figura 4.19, Figura 4.20 y Figura 4.21

14 Horas en las curvas de demanda horaria donde no se ve efectos producidos por la aplicacin del cambio de hora. 15 Curvas con el mismo comportamiento que Demanda Horaria, pero con distinta unidad de medida, puesto que para este caso se habla de Energa Elctrica.

32

FIGURA 4.18. CONSUMO HORARIO PRIMER TRIMESTRE 2013 ARICA.

FIGURA 4.19. CONSUMO HORARIO SEGUNDO TRIMESTRE 2013 ARICA.

0

100

200

300

400

500

600

700

Wh

Consumo horario 1er Trimestre 2013

HV

HI

0

100

200

300

400

500

600

700

Wh

Consumo horario 2do Trimestre 2013

HV

HI

33

FIGURA 4.20. CONSUMO HORARIO PRIMER TRIMESTRE 2014 ARICA.

FIGURA 4.21. CONSUMO HORARIO SEGUNDO TRIMESTRE 2014 ARICA.

Como se not en las figuras anteriores, tanto para el 2013 como para el 2014, la poltica del cambio de hora no altera en gran medida los consumos de energa elctrica. Esto puede ser debido principalmente a que las ciudades que se ubican ms al norte, en especial Arica, tienen variaciones de luminosidad bastante menor a las presentes en Santiago o en el sur de Chile, puesto que estas se encuentran ms cerca del ecuador donde la variacin de luminosidad es mnima [21].

0100200300400500600700800

Wh


HV

HI

0

100

200

300

400

500

600

700

Wh


HV

HI

34

Se debe recordar que el objetivo principal de la poltica del cambio de hora es reducir los consumos de energa elctrica producidos durante la tarde, a travs de una prolongacin de las horas de luz solar. Sin embargo, como se pudo apreciar anteriormente, los clientes residenciales en Arica no presentan el patrn de consumo caracterstico de las otras regiones estudiadas.

A partir de la Figura 4.18 y Figura 4.19 como de las Figura 4.20 y Figura 4.21, se puede notar que la poltica del cambio de hora mueve las curvas de consumo horario entre las 18:00 y 09:00. Este intervalo se puede definir como el factual donde la poltica afecta a las curvas de consumo horario.

CONCEPCIN

Para la ciudad de Concepcin, se utiliz la informacin entregada por la distribuidora CGE Distribucin, en especfico del alimentador Bio-Bio perteneciente a la subestacin Chiguayante.

En la Figura 4.22 y en la Figura 4.23 se muestran los efectos producidos por el cambio de hora el 2013, mientras que en Figura 4.24 y Figura 4.25 muestran lo producido el 2014.

La ciudad de Concepcin pertenece al SIC, teniendo comportamiento en los consumidores residenciales similares a los producidos en Santiago, presentando los valores peak caractersticos en horarios de la maana y de la tarde.

FIGURA 4.22. CONSUMO HORARIO PRIMER TRIMESTRE 2013 CONCEPCIN.

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

Wh


HV

HI

35

FIGURA 4.23. CONSUMO HORARIO SEGUNDO TRIMESTRE 2013 CONCEPCIN.

FIGURA 4.24. CONSUMO HORARIO PRIMER TRIMESTRE 2014 CONCEPCIN.

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

Wh


HV

HI

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

Wh


HV

HI

36

FIGURA 4.25. CONSUMO HORARIO SEGUNDO TRIMESTRE 2014 CONCEPCIN.

Como se puede apreciar en las cuatro curvas anteriores, el efecto del cambio de hora, a priori, afecta fuertemente en el peak de la maana entre las 05:00 y 09:00 horas, mientras que levemente durante los horarios de la tarde (18:00 - 23:00 horas).

Queda claro que el horario de verano a las 05:00 horas presenta un mayor consumo que el horario de invierno, sin embargo para la cota superior (09:00 horas), la Figura 4.23 y Figura 4.24 permiten definir definitivamente esta seleccin de hora. Por su parte, el peak tarde sigue la misma tendencia utilizada para el caso de Santiago.

Estos intervalos de tiempos definitivos son los que establecen las dummie de los respectivos factuales maana y tarde16.

PUNTA ARENAS

Para la ciudad de Punta Arenas, se utiliz la informacin entregada por la distribuidora EDELMAG, en especfico del alimentador 10.

La Figura 4.26 y la Figura 4.27 muestran los efectos producidos por el cambio de hora el ao 2013, mientras que Figura 4.28 y Figura 4.29 muestran lo producido el ao 2014.

La ciudad de Punta Arenas pertenece al subsistema de Punta Arenas correspondiente al Sistema Elctrico de Magallanes, el cual tiene un comportamiento similar a los consumidores residenciales del SIC, es decir, presenta los peak de maana y de tarde caractersticos.

16 Valores binarios que toman el valor de 1 cuando toman cuenta del periodo en donde podra ocurrir efectos en el consumo producto de la poltica del cambio de hora.

0

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

1400000

Wh


HV

HI

37

FIGURA 4.26. CONSUMO HORARIO PRIMER TRIMESTRE 2013 PUNTA ARENAS.

FIGURA 4.27. CONSUMO HORARIO SEGUNDO TRIMESTRE 2013 PUNTA ARENAS.

0

100000

200000

300000

400000

500000

600000

Wh


HV

HI

0100000200000300000400000500000600000700000800000900000

1000000

Wh


HV

HI

38

FIGURA 4.28. CONSUMO HORARIO PRIMER TRIMESTRE 2014 PUNTA ARENAS.

FIGURA 4.29. CONSUMO HORARIO SEGUNDO TRIMESTRE 2014 PUNTA ARENAS.

A diferencia de la Figura 4.26, todas las curvas para los distintos periodos en Punta Arenas muestran similares caractersticas; la poltica parece afectar solo al peak tarde entre las 18:00 y 23:0017. Este intervalo de tiempo define la dummie del factual peak tarde para el modelo de Punta Arenas.

17 De alguna forma, midiendo el mismo intervalo de impacto que posee el SIC; Santiago y Concepcin.

0100000200000300000400000500000600000700000800000900000

1000000


HV

HI

0100000200000300000400000500000600000700000800000900000

1000000

Wh


HV

HI

39

4.2. MTODO ECONOMTRICO APLICADO A SANTIAGO

Como se puso de manifiesto en la seccin anterior, el mtodo heurstico nos da solamente una aproximacin del efecto de la poltica de cambio de hora (conocida en la literatura como: Daylight Saving Time, DST). Esto es debido a que la comparacin que se realiza es bastante ingenua, en el sentido que simplemente compara la media de consumo que registra cada hora del da antes y despus de aplicar la poltica, variando el nmero de observaciones (das) con los que se calcul dicha media en intervalos de tiempo ms cortos o ms largos.

Como se puede intuir, el consumo de energa elctrica de las 08:00 am de un lunes no es necesariamente comparable con el consumo energtico de otro lunes (por decir dos semanas despus) tambin a las 08.00 am, esto ya que si el primer lunes est en horario de invierno y el segundo en horario de verano, existirn caractersticas observables, como tambin inobservables, que podrn afectar de forma distinta el consumo de cada una de stas horas analizadas. No obstante, siempre es bueno tener un benchmark o punto de referencia, que permitiese hacer una primera aproximacin al anlisis de los efectos del DST en el consumo energtico.

Sin embargo, para poder hacer frente a las limitaciones presentadas por el mtodo heurstico, utilizaremos un modelo economtrico que permita dar explicaciones ms profundas al respecto del consumo de energa elctrica. En particular, la metodologa usada es la tradicional, que es modelar un polinomio de regresin, en vistas de intentar estimar (si los hubiese) efectos causales de ciertas variables, que se suponen exgenas, sobre una variable de inters o resultado que en este caso ser el consumo energtico en determinada hora del da ().

Luego se podrn hacer comparaciones entre estos efectos causales, analizar si stos resultados son vlidos a nivel poblacional, e incluso poder hacer proyecciones, o simulaciones de ciertos escenarios, ya sea mediante predicciones puntuales (para valores fijos de las variables exgenas), o por intervalos confidenciales.

4.2.1. ESTRATEGIA DE IDENTIFICACIN, CAUSALIDAD Y EXPERIMENTOS.

Puesto que no existen estudios previos en donde se plantee esta evaluacin para el territorio nacional, el marco terico usado para modelar esta evaluacin de impacto se bas en las siguientes directrices; luego de analizar la literatura disponible (estudios internacionales detallados en el estado del arte [1]); se tom en cuenta el hecho de que en Chile la poltica o tratamiento del cambio de hora se aplica a todo el territorio al mismo tiempo, lo que dejndolo en claro, nos imposibilita de hacer comparaciones entre ciudades/localidades tratadas y no tratadas, estrategia metodolgica ms comn en la mayora de los estudios consultados, lo que se conoce como diseo experimental o aleatorio.

El principal problema, o dificultad en el propsito de identificar el impacto del DST sobre el consumo de energa elctrica para el caso chileno, es que cuando un tratamiento se aplica a todas las unidades de anlisis al mismo tiempo; solamente observamos al grupo de horas analizadas sin la poltica DST y luego del cambio de hora, con la poltica DST.

40

Es decir, tenemos para todas las unidades de anlisis, solamente los resultados antes del tratamiento, y despus de ste, no tenemos lo que en la literatura se conoce como un contra factual que es una unidad de anlisis a la que no se le aplic la poltica DST, y que es la piedra angular de la evaluacin de la poltica o tratamiento.

Por qu necesitamos este contra factual? Porque si comparamos las medias de consumo antes y despus del tratamiento, bsicamente podramos estar midiendo, no el efecto del programa, sino adems todo aquello que puede haberse visto modificado durante el tratamiento, y que no forma parte de ste. Adems, en nuestro caso el tratamiento se asigna a todas las unidades de anlisis de forma no aleatoria. Es decir la comparacin heurstica era ingenua, en el sentido que no considera como factores subyacentes o determinantes del consumo otras variables que pueden verse modificadas durante el tratamiento (por ejemplo cantidad de horas luz por da en los das de Horario Invierno Versus Horario Verano, o la temperatura asociada a cada estacin del ao, actividades sociales segn la estacin del ao, etc).

4.2.2. POR QU UN CUASI-EXPERIMENTO?

Cuando se realiza un experimento natural, se tiene un grupo de tratamiento, y otro de control. Esto ya que el supuesto detrs de la evaluacin es, que si la poltica o tratamiento no hubiese ocurrido, el grupo de tratamiento habra evolucionado de acuerdo a los mismos patrones que evolucion el grupo de control. A este supuesto se le conoce en la literatura como el supuesto de caminos paralelos. En nuestro caso, como no existe un grupo de control, no tenemos forma de saber qu hubiese ocurrido con el consumo energtico en las horas peak de los das de horario de verano de habernos quedado con el rgimen horario de invierno (-4:00).

Puesto que enfrentamos el obstculo de que estamos imposibilitados de aplicar el supuesto de caminos paralelos a otro grupo, ya que todas las horas analizadas fueron tratadas, debemos buscar una solucin metodolgica. De esta manera, la alternativa que seguimos, al igual que en el estudio de Mirza y Bergland [14], es la de realizar un Cuasi-Experimento, metodologa que consiste en crear artificialmente un contra factual, cuando este no existe, lo que en dicho estudio [14] se denomina equivalent day normalization technique 18 . Para este objetivo, usaremos los resultados entregados por el modelo heurstico, y estadsticas descriptivas para crear (observar) contra factuales artificiales y luego especificar un modelo economtrico que ser estimado mediante el mtodo de diferencias en diferencias (DD), que consiste en explotar la variacin experimentada en la variable de resultado por el grupo tratado y el grupo de control, para luego comparar la diferencia en la variacin de dichos grupos, considerando sta ltima como una buena aproximacin al efecto del tratamiento sobre un individuo tomado a azar de la muestra (ATE, Average Treatment Effect).

4.2.3. ANLISIS DE LOS CONTRA FACTUALES.

En primer lugar, si observamos la comparacin realizada a travs del mtodo heurstico, entre la curva de consumo promedio antes y despus de aplicar poltica DST (Error! No se encuentra el origen de la referencia. y Error! No se encuentra el origen de la

18 Tcnica de normalizacin de da equivalente

41

referencia.), se puede observar que existen intervalos horarios donde las curvas se mueven muy poco o casi nada, incluso en algunas vecindades de puntos las dos curvas coinciden. Luego, esto nos confirma (al igual que la literatura consultada) el hecho de que podemos dividir el da en varios rangos horarios, basados en intervalos cerrados; estos son19:

Desde las 00:00 a la 04:59 horario que llamamos control madrugada (consumo_madrug),

luego desde las 05:00 a las 09:59 llamamos peak maana (consumo_peakm),

el horario que sigue desde 10:00 am a 16:59 le llamamos medioda (consumo_mid),

y finalmente al intervalo 17:00 23:59 le llamamos peak tarde (consumo_peakt).

Una vez que conceptualmente hemos dividido el da en stos cuatro rangos o categoras horarias20, se pueden observar en la Tabla 4.1 las siguientes estadsticas descriptivas, para el consumo en cada categora, las cuales estn ordenadas de acuerdo a como fueron descritas anteriormente.

TABLA 4.1. CONSUMOS PROMEDIO POR HORA (TODA LA MUESTRA DEPURADA)

Fuente: Elaboracin propia.

Como se muestra en la Tabla 4.1, se han analizado los consumos para todas las horas consideradas en la muestra, sin hacer la disociacin entre horario con DST, o sin l. El mayor promedio (), variacin (..), mxima, y mnima lo tiene el intervalo peak tarde; seguido por el intervalo medioda. Curiosamente, adems se observa que sin tomar en cuenta el DST, el horario del peak maana registra el menor consumo en media.

19 Entre parntesis y en cursiva se indica el nombre de cada variable. 20 Metodolgicamente esto se hace creando variables binarias o dicotmicas que asignan un valor uno a cualquier hora analizada que est dentro de alguna de las categoras analizadas, y cero en el caso contrario. En especfico se crean la variable Contra factual madrugada (), la variable peak de la maana (), la variable contra factual medioda (),y finalmente la variable peak de la tarde ().

consumo_pe~t 2439 19.8321 5.953653 7.4 35.8 consumo_mid 2457 14.28152 3.028154 7.4 26.8consumo_pe~m 1755 11.60929 3.447857 5.4 22.2consumo_ma~g 1755 12.74752 4.071136 6 28.1 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max

. sum consumo_madrug consumo_peakm consumo_mid consumo_peakt

42

Por lo tanto, se hace necesario, para poder obtener mejor informacin al respecto, dividir los consumos analizados21 de acuerdo a si stos fueron medidos en horas antes o despus de la poltica DST.

TABLA 4.2. ESTADSTICAS DESCRIPTIVAS RANGOS HORARIOS SIN DST


TABLA 4.3. ESTADSTICAS DESCRIPTIVAS RANGOS HORARIOS CON DST


Cmo se puede observar en la Tabla 4.2, analizando el consumo de cada rango horario en los das sin aplicacin de la poltica de cambio de hora (No DST), y luego con la poltica de cambio de hora en aplicacin (DST); las conclusiones anteriormente obtenidas no cambian para ninguno de los dos tipos de datos. No obstante, cabe mencionar que la variacin en las medias registradas por todos los horarios, excepto peak tarde, es de una disminucin de aproximadamente [ 1,9 2,0] ; en cambio el horario peak tarde disminuye en aproximadamente 522. De esta forma se puede ver que, sin controlar por ninguna otra variable las horas del peak tarde, estas son las que registran la mayor variacin entre un perodo y otro. Finalmente, este anlisis sirve para mostrar que las horas que formaran parte de los grupos de control de la poltica no difieren mucho de las horas que se analizaran como tratadas o afectadas. No obstante, en las variaciones recin mencionadas, existe una serie de factores observables, y tambin subyacentes que no estamos tomando en cuenta, y que pueden afectar el anlisis que se est haciendo de la poltica.

Para poder tener en cuenta el efecto de cada una de las posibles variables que afectaran el consumo a distintas horas y que no hemos considerado en el pasado anlisis descriptivo, pasaremos a especificar dos modelos economtricos que nos ayuden a aislar efectos causales, y que adems distingan no slo entre horas observadas antes o

21 Nuevamente realizamos esta accin a travs de la creacin de una variable dummie que registra las horas con DST () asignndoles un uno, y un cero en caso contrario (que recogera as a las horas que no estn siendo afectadas por el DST. 22 Recordar que estos resultados son pertenecientes a la data tomada del alimentador de Rojas Magallanes, representativo de Santiago.

consu~tNODST 886 23.01117 5.836728 9 35.8consu~dNODST 891 15.53199 3.061427 7.4 26.8consu~mNODST 640 12.82984 3.653215 6.6 22.2consu~gNODST 641 13.94587 4.298516 7.2 28.1 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max

consumo~tDST 1553 18.01842 5.214768 7.4 31.7consumo~dDST 1566 13.57005 2.76832 7.6 26.6consumo~mDST 1115 10.9087 3.116854 5.4 19.5consumo~gDST 1114 12.05799 3.767201 6 25.4 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max

43

despus del cambio de hora, sino adems entre un grupo de horas que llamamos de control o contra factuales (que variar entre 2 modelos distintos), y dos grupos distintos de horas tratadas (que sern los peaks horarios en ambos modelos), y que adems, considera en el anlisis, todas aquellas variables observables para ambos grupos de horas. Variables tales como, nmero de hora del da; da de la semanalaboral, fin de semana, festivo, mes del ao, temperaturas registradas, ao en el que fue observada la hora analizada, etc.

Las Funciones de Regresin Poblacional que se van a estimar e interpretar usando sus homlogos muestrales, son las siguientes:

Modelo 1

Grupo de control: Horas de la medianoche y el medioda como un solo grupo.

()= + + + () + + + + + + 2014+ (()) + (()) + + + Modelo 2

Grupo de control: Horas de la medianoche y el medioda como dos grupos de control distintos.

()= + + + + () + + + + + + 2014+ (())+(()) + + + Descripcin de las variables:

(): representa el logaritmo natural del consumo en ; observado en el alimentador Rojas Magallanes, en la hora de nuestra muestra23.

: Variable dicotmica que asigna valor uno a aquellas horas que pertenecen a lo que denominamos peak de la maana. Cero en caso contrario.

: Variable dicotmica que asigna valor uno a aquellas horas que pertenecen a lo que denominamos peak de la tarde. Cero en caso contrario.

23 8406 observaciones; dos intervalos de 3 meses en distintas estaciones del ao, para los aos 2013 y 2014 donde se registr el consumo y todas las variables para cada hora del da. Considerando 426 observaciones prdidas por falta de data por parte de la distribuidora para el caso de Santiago.

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: Variable dicotmica que asigna valor uno a aquellas horas que pertenecen a lo que se denomina como contra factual del medio da. Cero en caso contrario. Esta variable nos ayuda a modelar dos grupos de control cuando usamos el medioda y la medianoche como grupos distintos (2). () : Variable dicotmica que asigna valor uno a aquellas observaciones que pertenecen al horario de verano, y que por lo tanto son observaciones en las que se est aplicando la poltica de cambiar el rgimen horario (DST). Cero en caso contrario.

: Variable continua que recoge la temperatura en Santiago, registrada en la estacin meteorolgica de Pudahuel y suministrada por la Direccin Meteorolgica de Chile.

: Variable de control que recoge das en los cuales la poltica no puede tener efecto; fechas pre inicio a actividades escolares (del 1 al 10 de marzo) y festividades nacionales (la semana del 18 de septiembre). Su valor es uno dentro de estas fechas y cero en otro caso.

: Variable dicotmica que asigna valor uno a aquellas horas que pertenecen a algn da que fuera feriado calendario. Cero en caso contrario.

: Variable dicotmica que asigna valor uno a aquellas horas que pertenecen a los das sbados. Cero en caso contrario.

: Variable dicotmica que asigna valor uno a aquellas horas que pertenecen a los das domingos. Cero en caso contrario.

2014: Variable dicotmica que asigna valor uno a aquellas horas que fueron registradas el ao 2014; esta variable permitir recoger los efectos asociados nicamente al cambio de ao (crecimiento econmico, aumento de las tarifas, etc). (()): Variable, o trmino de interaccin; surge de la multiplicacin de y () con el objetivo de medir el impacto que tiene la poltica de DST sobre el horario peak de la maana. (()): Variable, o trmino de interaccin; surge de la multiplicacin de y () con el objetivo de medir el impacto que tiene la poltica de DST sobre el horario peak de la tarde.

: Vector de variables dummie que controla para cada una de las horas del da (24 categoras, hora de referencia 00:00). Cabe mencionar que en la estimacin economtrica de cada modelo; para evitar problemas de multicolinealidad entre las variables, no se agreg variable dummie correspondiente al grupo que fue utilizado como control.

: Vector de variables dummie que controla para cada uno de los meses que estamos analizando (6 categoras, mes de referencia marzo).

La eleccin de stas variables no fue arbitrara, sino que obedeci a la especificacin ms sencilla posible, considerando ste como un estudio preliminar. Los criterios mediante los que se eligi controlar por das, horas, o meses, obedecen a prcticas llevadas a cabo en un sinnmero de estudios de la literatura consultada en el estado del arte. Es importante destacar que los parmetros que aparecen con letras griegas, se especific los betas para

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las variables que recogern, en particular el estimador de diferencias en diferencias para cada grupo tratado. Adems, los parmetros de las ltimas dos variables dummies presentes en las ecuaciones anteriores que obedecen a variados controles se destacaron con un supra ndice asterisco (*).

4.2.4. INTERPRETACIN DE LAS ESTIMACIONES MUESTRALES. (VER ANEXO ESTIMACIONES)

Interpretacin de los coeficientes de regresin parcial estimados mediante DD.

Para realizar las interpretaciones de forma adecuada, debe recordarse que cuando se analiza un modelo de regresin mltiple, donde la variable dependiente est en escala logartmica, y el resto de variables (binarias o continuas) consideradas en su propia unidad de medida, el anlisis que se desprende de los coeficientes de regresin parcial estimados mediante mnimos cuadrados ordinarios (MCO). Esto se debe hacer con ciertas sutilezas para que sta ltima la interpretacin sea mucho ms prctica. S dar un ejemplo basado en nuestro mismo modelo:

Si slo nos preocupamos de la variable sbado (ceteris paribus el efecto del resto de variables explicativas) y se quiere dar una interpretacin al respecto del mismo, se hara de la siguiente forma: Sean los valores estimados e los parmetros relevantes, en un ejemplo arbitrario24: 500, y 0,045. Entonces al observar la ecuacin estimada, el valor promedio del consumo (en escala logartmica) para una hora cualquiera representativa de la muestra, que no cumpla la condicin de ser da sbado ser 500, formalmente esto se obtiene de evaluar la ecuacin con = 0: [() = 0] = + = 500 + 0,045(0) = 500 Pero en cambio, la diferencia media en el consumo (en escala logartmica) para una observacin (hora) cualquiera, que si cumpla la condicin de estar registrada en un da que es sbado (para el caso general la categora que se est analizando) en base a la ecuacin estimada ser (0,045 100)%, formalmente: [() = 1] = + = 500 + 0,045(1) = 500,045 Por lo tanto la diferencia entre una hora representativa que es sbado y otra que no (4,5%) estar registrada exactamente por el parmetro 100 que recoge entonces como la categora en cuestin afecta el promedio estimado para la variable dependiente en trminos porcentuales.

Puesto que el modelo especificado reporta una variable dependiente en escala logartmica, las interpretaciones se darn todas en trminos porcentuales (como se hizo en el ejemplo), donde el total de referencia para este porcentaje puede ser, simplemente,

24 Inventar los valores de los parmetros estimados realmente mediante MCO no altera la comprensin del ejemplo en s mismo.

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el consumo promedio por hora (analizado ms arriba), o algn total conveniente en trminos prcticos con fines de poltica.

Mencionado lo anterior, cuando una hora posee la cualidad de ser una hora que est inserta en el intervalo definido como peak de la maana, sta disminuye en trminos promedios su consumo energtico residencial en un 52,92%, respecto de una que no cumpla la condicin, controlando por el resto de los factores o ceteris paribus los mismos.

Una hora que cumple la cualidad de estar inserta en peak de la tarde, disminuye en trminos promedios el consumo energtico residencia en un 21,2%, respecto de una que no, controlando por el resto de los factores.

Cuando se analiza una hora que est inserta dentro de las horas de verano, en promedio, el consumo residencial baja en 2,11%, respecto de una que no, controlando por el resto de los factores.

Cuando la temperatura aumenta en un grado, en promedio el consumo residencial disminuye en un 2,16% controlando por el resto de los factores.

Cuando estamos en presencia de alguno de los das catalogados como controles DST (CDST), el consumo promedio disminuye en un 1,9% controlando por el resto de los factores.

Los festivos, el consumo por hora disminuye en promedio un 7,4% controlando por el resto de los factores. Para los das sbados tambin registramos una disminucin promedio de 1,39%; mientras que para los domingos encontramos un aumento de 1,38%, siempre controlando por el resto de los factores.

Por otro lado, segn las estimaciones, las variables que pueden haberse movido entre 2013 y 2014, y que no se pueden haber medido, han afectado en media, en una disminucin de 27,79%.

El efecto de la poltica DST sobre las horas peak de la maana es que hace que stas reduzcan, en promedio su consumo energtico en un 4,4%; por el lado de las horas del peak de la tarde esta reduccin es de un 7,7%. Controlando por el resto de los factores.

Cabe mencionar que todas las variables de control horario disminuyen el consumo promedio, en su mayora. Por otro lado, los controles mensuales, nos muestran que los dos meses que quedan en invierno, excluyendo el de referencia, reportan una media ms baja, en menos de un punto porcentual; mientras que para el cambio de horario ocurrido en la primavera; el efecto tambin es una disminucin promedio de 2%.

Por otro lado; el modelo es significativo a nivel global el R cuadrado del modelo nos dice que, las variables ac consideradas, ayudan a explicar en conjunto aproximadamente el 77% de las variaciones totales registradas por el logaritmo natural del consumo energtico.

Inferencia

47

Por otro lado, en trminos de inferencia estadstica, observando los de todos los parmetros estimados, reconocemos que; tanto al 99% como a cualquier otro nivel de confianza menor, no existe evidencia estadstica para rechazar que ninguno de las variables analizadas es estadsticamente significativa. Por lo tanto los resultados indican que cada una de las variables ac analizadas tiene algn tipo de influencia significativa sobre el logaritmo natural del consumo horario residencial.

Por otro lado, observando la significancia global del modelo observado, tambin nos indica que tanto al 95% como al 99% de confianza, no existe evidencia estadstica para rechazar la significancia global del modelo propuesto, es decir en su conjunto, las variables elegidas sirven para hacer una buena explicacin y/o prediccin del comportamiento del logaritmo natural del consumo.

48

5. APLICACIN DEL MODELO ECONOMTRICO EN REGIONES

Una vez que se ha probado la eficacia del modelo utilizado para el caso de los datos no-experimentales de Santiago (Alimentador Rojas Magallanes); se proceder a replicar de forma restringida la metodologa utilizada en ese apartado para aproximar una evaluacin cuantitativa del impacto de la poltica DST, en cada una de las Capitales Regionales consideradas en el presente estudio. A saber; Arica, Concepcin y Punta Arenas.

Cuando se menciona que el modelo utilizado para el caso de Santiago se aplicar de forma restringida, esto tiene que ver con que en cada regin se alterar la forma funcional (en especfico las variables de controles y tratamiento, con sus respectivos trminos de interaccin), con el objetivo de flexibilizar el modelo original de estimacin por Diferencias en Diferencias, y ajustarlo as a las caractersticas propias, exhibidas por el consumo energtico residencial en cada uno de los sectores geogrficos a analizar.

Cuasi experimento aplicado a las regiones: uso del Mtodo Heurstico para crear contra factuales artificiales mediante normalizacin de das equivalentes.

El mtodo de estimacin por Diferencias en Diferencias consiste en una incorporacin de variables artificiales a un polinomio de regresin mltiple; y luego en la estimacin o ajuste mediante Mnimos Cuadrados ordinarios de la misma.

En primer lugar se necesita definir, dentro de la muestra de horas a las que corresponde el estudio de cada lugar; cules de ellas corresponde

cambio de hora informe final revisado

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