facultad de ingenierÍa elÉctrica - repositorio digital...

ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL

FACULTAD DE INGENIERÍA ELÉCTRICA

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA

ELÉCTRICA ESPACIAL

TESIS PREVIA A LA OBTENCIÓN DEL TITULO DE

INGENIERO ELÉCTRICO

LUIS FERNANDO ARIAS ROMÁN

QUITO, MARZO DEL 2000

DEDICATORIA

Al Gran Realizador de todas las cosasf quienhace posible que podamos maravillamos cada

día con el milagro de la vida y delconocimiento.

A mis Padres por su. apoyo incondicional,A Alexita por estar siempre presente.

AGRADECIMIENTO

A la Escuela Politécnica Nacional por todoslos conocimientos brindados a través de los

años de vida universitaria.A todos mis compañerosr amigos y hemianos,

por compartir parte de sus vidas.A los Ings. Roberto Guerra y José Herrera por

abrirme las puertas al plano profesional.A los Ings. de la Empresa Eléctrica Quito.

Un agradecimiento muy especial allng* MillónToapantaf Director de Tesis, que gracias a su

apoyo técnico y moral hizo posible larealización de esta Tesis.

Certifico que la presente tesis fue

realizada en su totalidad por:

Arias Román Luis Fernando.

^x^-fag-jVIü to n/T qapjjita-Oy o sDIRECTOR DE TESIS

ÍNDICE

CAPÍTULO í

GENERALIDADES „ 1

1.1. Introducción , 2

1.2. Objetivo 4

1.3. Alcance 4

CAPITULO II

Comportamiento de la carga eléctrica de los consumidores 6

2.1. Análisis del uso final de la energía eléctrica 7

2.2. Curvas de carga eléctrica 10<-¿

2.3. Demanda 12

2.4. Factor de demanda 13

2.5. Factor de carga 13

2.6. Factor de potencia 14

2.7. Tipos de cargas 15

2.8. Caracterización de los consumidores por clase 17

2.9. Factor de Coincidencia 19

2.10. Factor de saturación 21

CAPITULO III

Crecimiento de la carga eléctrica y comportamiento del Sistema

de Distribución 22

3.1. Características del crecimiento de carga 23

3.1.1 Crecimiento de carga por el incremento de consumidores 23

3.1.2 Incremento de la demanda media de los consumidores actuales 23

3.2. Crecimiento de carga eléctrica espacial 25

3.3. Densidad de carga eléctrica 25

3.3.1. La densidad de carga varía con la Idealización 26

3.4. Expansión del sistema de Distribución basada en el crecimiento de carga

eléctrica espacial 28

3.4.1. La distribución espacial de carga define las necesidades del sistema

de Distribución 28

3.4.2 Extensión del sistema de mecanismos que conducen el crecimiento de

la carga 29

3.5. Curvas de crecimiento de carga eléctrica 30

3,5.1 Crecimiento de carga espacial y la curva característica "S" 31

CAPITULO IV

Modelo de pronóstico de carga eléctrica espacial 34

4.1. Descripción general del programa de pronóstico de carga eléctrica

espacial (MPCES) 35

4.2. Pronóstico de carga 35

4.2.1 Pronóstico de carga mediante proyección de cargas históricas 36

4.2.2 Nuevas técnicas de pronóstico de carga 38

4.3. Parámetros del modelo de pronóstico de carga 41

4.3.1 Uso futuro de la tierra 41

4.3.2 Requerimientos eléctricos futuros de carga y clasificación del uso de la

tierra 43

4.3.3 Técnicas de saturación de la tierra aplicada a la distribución de la

población en mícroáreas urbanas para la estimación de consumos 45

4.3.4 Métodos para la fijación del factor de saturación por microáreas 47

4.3.4.1 Determinación del factor de saturación por microárea 47

4.3.4.2 Método Directo .' 47

4.3.4.3 Método Indirecto 49

4.4. División del área de estudio 50

4.4.1 División por microáreas 50

4.5. Fuente y extracción de datos 52

4.6. Información proporcionada por el modelo de pronóstico de carga 53

4.7. Restricciones al modelo de pronóstico de carga 54

CAPÍTULO V

Aplicación del modelo de pronóstico de carga eléctrica espacial 56

5.1. Estructura de la base de datos del programa (MPCES) 57

5.1.1 Definición de campos y registros 58

5.2. Área de estudio 63

5.3. Aplicaciones matemáticas de cálculo aplicadas al Programa de pronóstico de

carga (MPCES) 65

5.4. Uso de los formularios y módulos de ingreso de datos del programa

(MPCES) 69

5.5. Uso de los formularios y módulos de resultados del programa (MPCES) 75

5.5.1. Resultados del programa para el área total de servicio del primario

57A, de la subestación Pomasqui 80

5.6. Análisis de los resultados obtenidos mediante el modelo de pronóstico

de caraa 84

CAPITULO VI

Conclusiones y Recomendaciones 89

6.1.- Conclusiones 90

6.2.-Recomendaciones 92

Referencias Bibliográficas 93

Anexos. 96

Anexo 1: Manual de usuario del programa MPCESvl.O.

Anexo 2: Bases de Datos incorporadas al programa MPCESvl.O

Anexo 3: ; Pantallas de resultados del programa MPCESvl.O

Anexo 4: Códigos de programación de formularios y módulos del programa

MPCESvl.O

Anexo 5: Diagrama de Flujo y lógica de programación.

Anexo 6: Mapa digitalizado del área de servcio del primario 57A, de la

S ubestaciónPomasqui.

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

1.1. INTRODUCCIÓN

Uno de los propósitos fundamentales en los sistemas de distribución, es determinar una

ordenada expansión del sistema actual, para satisfacer adecuadamente la demanda futura y

pronosticar también el presupuesto necesario para la planificación financiera.

El contar con proyecciones de MW (ó kW) y GWh (ó MWh), es decir tanto de potencia

como de energía, confiables; es imprescindible para los plan: fie adores a fin de usar las

mismas en el desarrollo de sus planes energéticos y de inversiones del sistema.

Existen numerosos métodos válidos en macropredicción que se utilizan en proyecciones en

el ámbito de sistemas de potencia (generación y transmisión); mientras que para

distribución se pueden utilizar métodos de micropredicción.

Las técnicas de micropredicción utilizan algunos parámetros para cumplir su objetivo,

dentro de estos parámetros se tienen los cambios en el número de consumidores y el

consumo promedio por consumidor, en conjunto con el uso de la tierra. También se hace

uso de algunos factores como son: el factor de demanda, el factor de carga, coincidencia de

carga., factor de saturación.

Mediante la construcción de un modelo de pronóstico de carga eléctrica espacial o

geográfica, se puede facilitar la tarea de los planifícadores a fin de que puedan optimizar los

tiempos de planificación, pronóstico y ejecución de los proyectos involucrados en la

expansión del sistema eléctrico de distribución.

Las probables localizaciones, requerimientos eléctricos y el servicio tanto de potencia como

de energía que a futuro deberá ser satisfecha para las distintas clases de consumidores,

pueden ser determinadas mediante un modelo de pronóstico computarizado, desarrollado

para un nivel sofisticado de planificación, para aprovechar al máximo las ventajas que de

éste se obtienen en las áreas de precisión y credibilidad.

PROGRAMA DIGITAL PARA F.L PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

El método empleado trata a cada área de carga independientemente; lo que significa que un

error en un área tiene un efecto mínimo en otras áreas. Una razón de esto es que el modelo

se basa en el uso del suelo y la información debe ser suministrada por una agencia

gubernamental especializada y en lo posible sin interés en las utilidades, teniendo por tanto

resultados más objetivos que aquellos basados solamente en información general local.

Tales resultados serán probablemente aceptados por las empresas involucradas en los

beneficios. Tradicionalmente las proyecciones fueron determinadas generalmente por una

mezcla de las matemáticas, la experiencia; y el buen juicio de los planificadores. Los

resultados han sido razonablemente exactos para áreas geográficas muy grandes, pero

empezaron a carecer de sentido para áreas más pequeñas en el ámbito de influencia de una

subestación de distribución y sus alimentadores primarios.

La mayoría de los pronosticad ores reconocerían fácilmente que tales estimaciones serán

razonablemente exactas para los próximos cinco años pero no más allá de diez años. Sin

embargo esta aproximación es utilizada por muchas empresas interesadas como la base para

los recursos de planificación que tienen esperanzas de vida de 25 a 30 años. El modelo se

dirige hacia la simulación de condiciones reales al nivel de consumidores. Así proporciona

una base significativa y realista para la aplicación.

Los modelos de micropedicción varían en precisión dependiendo de la metodología

utilizada y también de la resolución con la que se proceda a obtener y estructurar las bases

de datos de las cuales estos modelos se alimentan.

La adecuada estructuración de la base de datos sumada a la aplicación de las diferentes

técnicas permite la ubicación más apropiada de los requerimientos de servicios de una

ciudad o una parte de ella. En base de los diferentes factores (saturación, carga, etc.) se

puede saber de antemano cuales son las áreas que más requieren de servicio inmediato y

mediato.

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Las técnicas aplicadas en el modelo pueden regular indirectamente, el gasto económico que

se genera por la dotación de servicios de cada microárea, destinando la mayor inversión a

las áreas que realmente la necesitan.

El modelo de pronóstico de carga puede incorporarse a otros modelos más grandes y

amplios de manejo de los sistemas de distribución con el fin de obtener una herramienta

aún más poderosa para el manejo y planificación de los sistemas de distribución.

Existen muchos modelos computarizados para el pronóstico de carga eléctrica espacial, que

han sido desarrollados al cabo de muchos años de estudios y que fundamentalmente se

basan en sistemas multivariables, en los cuales se analizan múltiples escenarios, en el caso

del presente trabajo se ha tratado de obtener un modelo simplificado, para una mayor

facilidad en su utilización, pero se pueden realizar en el Ecuador sistemas muy potentes que

incluso podrían ponerse a la altura de los sistemas desarrollados en el extranjero.

1.2. OBJETIVO

Estudiar el crecimiento de la demanda .eléctrica, ubicándole dentro del futuro sistema

eléctrico y que permita obtener una herramienta de análisis, para optimizar el diseño y

localización de la subestación y del primario.

1.3. ALCANCE

Sobre la base del conocimiento de la carga eléctrica por tipo de consumidor y en una

determinada zona de una empresa eléctrica, aplicar el método de pronóstico de carga

espacial para estudiar el crecimiento de la demanda en esa zona y realizar los análisis

complementarios de la subestación y de los primarios.

4

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO I)B CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Para cumplir con el objetivo de este trabajo se realizaron los siguientes pasos previos:

• Se recopiló la información disponible sobre el área de servicio de una subestación de la

ciudad de Quito, en el Departamento de Proyectos, Inventarios y Avalúos (PÍA) de la

EEQSA.

• Se realizó un sistema (programa) en VISUAL BASIC V5.0, que permita manejar bases

de datos, con toda la información necesaria para realizar el pronóstico de carga eléctrica

del área de servicio de una subestación y sus primarios.

PROGRAMA DIGITAL PARA E!, PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ES PACÍ AI.

2.1. ANÁLISIS DEL USO FINAL DE LA ENERGÍA ELÉCTRICA

El uso final de la energía está estrechamente relacionado con el comportamiento de los

consumidores, y con el manejo de la demanda y energía que hace la empresa distribuidora.

Siempre la empresa distribuidora ha manejado este tema del lado del suministro (SSM

Supply Side Management), actualmente se está haciendo un acercamiento para realizar la

administración del lado de la demanda (DSM Demand Side Management), lo cual implica

conocer el comportamiento presente y futuro de los consumidores, influir en este

comportamiento y planificar la expansión del futuro sistema eléctrico.

La energía eléctrica que todos los consumidores de una empresa eléctrica compran, es un

paso intermedio para obtener lo que a estos realmente les interesa, es decir, lo que esta

energía puede proporcionarles: agua caliente., bebidas frías en el refrigerador, horas de

entretenimiento por televisión, horas de trabajo en una computadora, etc. Diferentes tipos

de consumidores compran electricidad para diferentes tipos de requerimientos, pero todos

los consumidores utilizan la energía comprada para proveerse de los productos finales que

de esta se obtienen y ellos desean y necesitan.

La tabla JZ1. que se presenta a continuación, tiene ciertas coincidencias y también algunas

diferencias con las tablas de aparatos eléctricos que proponen las Empresas Distribuidoras.

Hay que tomar en cuenta que la tabla II. 1 simplemente presenta una propuesta general, de

usos finales de la energía eléctrica.1

El uso final que los consumidores dan a la energía eléctrica que reciben en sus hogares,

lugares de trabajo, etc., no se puede estandarizar, sino mas bien clasificar de acuerdo a

categorías y grupos que se comportan de forma similar, una descripción de la clasificación

de consumidores se expone más adelante en este trabajo.

Referencia Bibliográfica [24]

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DB CARGA ELÉCTRICA ESP AGÍ AL

Residencial

Iluminación

Calentador de agua

Aire acondicionado

Microondas

Televisor

Licuadora

Computadora

Cocina eléctrica

Secadora

Equipo de sonido

Plancha

Comercial

Iluminación

Calentador de agua

Cafetera

Ascensores

Refrigeradora

Sumadoras

Copiadoras

Computadoras

Aire Acondicionado

Fax

Industrial

Iluminación

Aire acondicionado

Tanques de

presurización

Calentadores de agua

Bombas de agua

Cuartos frigoríficos

Tornos

Computadoras

Soldadoras

Empacadoras

Lavadoras

Otros

Iluminación pública

Sistemas de transporte

Sistemas de

comunicaciones

Servicios médicos

Tabla ELI Algunos de los usos finales de la energía eléctrica.

Tradicionalmeníe, los métodos de ingeniería usados en los estudios de diseño se han basado

siempre desde el punto de vista del sistema de potencia en sí mismo y no desde el punto de

vista de las necesidades de los consumidores. Los límites de equipamiento,, los criterios y

lincamientos de caída de voltaje y factor de potencia definidos para el sistema de

distribución y aún hasta el punto de medición del consumidor, toda la visión está dada

desde la perspectiva del desempeño eléctrico del sistema lo cual es correcto que así sea,

pero se puede completar la perspectiva del sistema desde el punto de vista de las

necesidades de! consumidor.

Entendiendo este punto de vista, se debe analizar también las necesidades específicas de los

consumidores tanto en la calidad que requieren como en la cantidad de potencia que ellos

necesitan.

8

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO PB CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Las dos "Cs" calidad y cantidad deben ser consideradas en el diseño y operación del

sistema para proveer los máximos valores de eficiencia al consumidor.

La cantidad de energía que demandan los consumidores varía en función de los diferentes

usos finales que estos dan a la energía; por ejemplo los consumidores comerciales

requerirán mucha más energía para iluminación que lo que demandará un consumidor

residencial, igualmente se puede apreciar una variación entre consumidores de una misma

categoría; por ejemplo un consumidor residencial puede tener la misma cantidad de puntos

de iluminación pero usa lámparas fluorescentes mientras que otro puede tener solamente

lámparas incandescentes lo cuál influye en la demanda entre dos consumidores de una

misma categoría.

La demanda varía también en función del tiempo, generalmente en los hogares los

requerimientos de energía más altos se dan en las mañanas, disminuye a medio día y el

más alto se da en ¡a noche. Para un consumidor industrial se puede mantener constante una

demanda alta en el horario de trabajo y disminuir en la noche dependiendo del uso que ese

consumidor le da a la energía.

La calidad del servicio eléctrico es más crítica para unos usos finales que para otros, es

decir la necesidad de tener un servicio altamente confiable y con variaciones de voltaje

mínimas es mucho más crítico para un consumidor que valora la calidad para sus usos

finales que le corresponden, por ejemplo para que una fábrica no baje productividad o un

local comercial no baje las ventas y un consumidor residencial mantenga una calidad de

vída aceptable.

En todo caso el desafío que encaran los ingenieros del sistema de distribución es mantener

un servicio en cantidad y calidad que satisfagan las necesidades de los consumidores al

menor costo posible; en efecto las tarifas en la actualidad experimentan elevaciones y van a

seguir en esta tendencia, razón muy poderosa para proveer a los consumidores de un

servicio con altos índices de confíabilidad y eficiencia que se deberán proyectar a futuro

con la visión de la expansión del sistema.

PROGRAMA DIGITAL PARA HL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Si bien la metodología empleada en este trabajo no considera factores econométricos., sin

embargo es procedente considerar el comportamiento de los consumidores enmarcados

dentro de la economía nacional y en la evolución de los indicadores económicos; según

datos del CONELEC para el último trimestre de 1998 se ha tenido un decrecimiento del

consumo de potencia y energía en el ámbito nacional, se hace pues necesario considerar en

futuros trabajos, para la proyección de la demanda distintos escenarios a corto, mediano y

largo plazo junto con la evolución del PIB indicador que permite evaluar en parte la calidad

de vida de los ecuatorianos que para 1999 advierte un decrecimiento en el orden del 4,5 por

ciento con respecto al año anterior. A pesar de la disminución del PIB en los últimos tres

años se ha mantenido un crecimiento de la energía eléctrica con respecto al PIB 2.

2.2. CURVAS DE CARGA ELÉCTRICA

Los usos finales de la energía eléctrica de los cuales se sirven los consumidores, como son

luz, agua caliente, imágenes por televisión, movimiento de motores eléctricos etc., varían

en íunción de la hora del día, día de la semana, estación del año etc.

Como resultado se tiene una variación de la carga eléctrica. En las figuras siguientes se

pueden observar para diferentes días las gráficas de la variación de carga diaria de una

subestación de la ciudad de Quito.


10

P ROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DI- CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Curvas de carga subestación No.9 (Empresa Eléctrica Quito S.A.)

Cun'a de cirga tiara (Día lalw

< 5 "^-i

^ -~'1\:

^

I¡

|--*+-^ j_ •

//

,fr¿\

r

\)

nJ1

i

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Horas

Curv'u tle carga diaria (Día cloningo)

<5'> 4-% 3--

|

•~^. -^ ^ //

'

1 1 11

,-•'

'k

\v— MVA

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

Horas

Fisura JL2.1. Figura H.2.2,

Se puede observar en las gráficas anteriores las diferentes variaciones de las curvas de

carga a lo largo del día y para los diferentes días. De la misma forma en que estas curvas

difieren en sus magnitudes, píeos máximos y en las horas que estos se dan para una misma

subestación, se puede hacer el análisis para los diferentes tipos de consumidores

pertenecientes a esa subestación y compararlos con otros que dependen de otras

subestaciones. Este trabajo está enfocado al pronóstico de la demanda de energía eléctrica,

corresponde analizar la variación de las curvas de carga ya sea diaria, mensual e incluso

anual para diferentes tipos de consumidores y en diferentes circunstancias. Generalmente

para planificación no se toman en cuenta los picos máximos de demanda, estos se toman en

cuenta para efectos de diseño, reconfiguración de primarios y las protecciones.

Sin embargo, toda la información que se pueda extraer de las curvas de carga es importante

porque los distintos factores ya sean estos de carga o de demanda sirven para poder

determinar el comportamiento del sistema eléctrico actual y a futuro.

En otro análisis más profundo del tema de los usos finales de la energía eléctrica, incluso se

podría estudiar el comportamiento de las curvas de carga eléctrica de los diferentes

aparatos, herramientas y sistemas eléctricos de los diferentes consumidores, cuya

11

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DR CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

utilización a lo largo del día afecta directamente a la curva de carga del consumidor que en

definitiva está componiendo, la curva de carga del sistema eléctrico de distribución. Sin

embargo en la actualidad estos datos no se encuentran disponibles ya que no existe una

base de datos con la información a este nivel.

Para realizar el análisis de las curvas de carga es conveniente describir los fundamentos que

involucran el manejo de este tipo de curvas con el fin de extraer de ellas la mayor cantidad

de información posible para el objetivo que el planificador del sistema de distribución o del

sistema de generación persigue.

2.3. DEMANDA

Es la carga de un sistema, medida en los terminales de recepción, promediada en un

intervalo de tiempo dado, que se conoce como intervalo de demanda, At. Generalmente el

intervalo de demanda se toma en base de 15 a 60 minutos, pero puede medirse en intervalos

de un minuto, 30 minutos, diariamente, mensual mente, anualmente. La unidad de medida

de la demanda puede darse en kVV, kVA, A, kVAJR, etc.

La demanda se define como la integral de la curva de carga de un sistema, de la forma que

se describe a continuación:

l-•*

12

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO P15 CARGA ELÉCTRICA ESP ACIAL

La ecuación anterior; generalmente se expresa en kW, y se tiene entonces la relación entre

la energía medida en un intervalo de tiempo.

_ Energía (kWh)Jj — —-£ i í. ffj o r>\ \-.¿.-)

Donde Energía puede darse en kWh

Tiempo T puede ser 1 hora, 1 día, Isemana, 1 mes, 1 año

2.4. FACTOR DE USO O DE UTILIZACIÓN

Es la relación entre la demanda máxima y la capacidad instalada. Esta relación se conoce

también como factor de demanda. Normalmente el factor de demanda es considerablemente

menor a uno, porque la demanda es menor a la carga instalada de un sistema.

La carga instalada de un sistema, es la suma de todas las potencias nominales de los

equipos conectados a la red.

•Ma™ - Demanda máx imajuSm —Potencia instalada

2.5. FACTOR DE CARGA

Es la relación entre la demanda media y la demanda máxima, ésta describe el grado en el

cual los picos de demanda se mantienen en un período de tiempo en estudio. El factor de

carga es calculado bajo una base diaria, mensual o anual.

13


D medía _ E (energía en kWh)JC ~ ~

D máxima T * Dmáxima

El factor de carga al ser un resultado del comportamiento de la demanda, también mide en

cierta forma el grado de utilización de una instalación.

2.6. FACTOR DE POTENCIA

Todas las cargas requieren potencia real o potencia activa (P) medida en kW, MW, etc., con

el fin de ejecutar un trabajo tal como la rotación mecánica o la iluminación. Las cargas

reactivas requieren de potencia reactiva (Q) medida en kVAR, MVAR, etc., por medio de

la cual no se realiza un trabajo "productivo" pero es necesario para producir el campo

magnético dentro de un transformador o un motor, sin el cual estos no pueden funcionar. El

factor de potencia en forma estricta relaciona la potencia activa o efectiva 3' la potencia

aparente de una instalación.

PFactor de potencia - — (261)

o

Para circuitos monofásicos se tiene la siguiente relación:

r . 1 -r, , • P U.I.factor de Potencia = — = —— J-~ cosS

14


Para circuitos trifásicos se tiene la siguiente relación:

„ . _ . P V3 .U,I.coseFactor de Potencia = — — ¡= --eos

O /i r r ró v J .UJ

En definitiva el factor de potencia de un sistema o instalación, es igual al coseno del ángulo

de desfase entre voltaje y corriente, así:

Factor de Potencia - eos (2.6.4)

Las diferentes cargas pueden tener un factor de potencia inductivo, capacitivo dependiendo

si la corriente atrasa o adelanta al voltaje y es muy importante para la Empresa Eléctrica el

controlar que las cargas no tengan factores de potencia bajos (<0.92 inductivo) porque

incurriría en gastos al tener que ubicar bancos de capacitores para inyectar reactivos en la

red, o tener que colocar reguladores de voltaje.

También se hace necesario concientizar a los consumidores de que controlen las cargas del

tipo inductivo como por ejemplo maquinaria e instrumentos accionados por motores de

inducción especialmente en los sectores comercial e industrial para que eviten multas y la

calidad del servicio eléctrico en sus instalaciones sea más eficiente.

2.7. TIPOS DE CARGAS

Las diferentes cargas conectadas al sistema demuestran diferentes comportamientos que se

demuestran en rangos de carga vs voltaje. Para el comportamiento en estado estable, las

cargas eléctricas caen generalmente dentro de las categorías siguientes:

Cargas de corriente constante como por ejemplo algunos tipos de fuentes de potencia

usados en procesos industriales como la galvanoplastia que necesita corriente constante;

cargas de potencia constante como son algunas fuentes de potencia electrónicas, balastos de

15

PROGRAMA DÍGITA!. PARA EL PRONÓSTICO DH CARGA El.í-CTRICA ESPACIAL

luminarias de alumbrado público; cargas de impedancia constante como por ejemplo

lámparas incandescentes, calentadores de agua eléctricos; y cargas cincuenta por ciento

potencia constante y cincuenta por ciento impedancia constante. Si bien no es el objetivo de

este trabajo profundizar en el análisis de los distintos tipos de cargas y su incidencia en el

sistema, es necesario determinar qué tipo de cargas poseen los consumidores del sistema de

distribución.

1. La relación de voltaje y corriente en las cargas de corriente constante es la siguiente:

*Z (2.7Vn

Donde: Ve = voltaje en la carga,

ic ~ corriente en la carga.

Z = Impedancia equivalente del conductor.

2. La relación de voltaje y corriente en las cargas de potencia constante es la siguiente:

-.-,„ on= Vr p*Z (9 7 9^

Vck ^ '

Donde: Ve = voltaje en la carga.

Sn — Potencia aparente.

Z — Impedancia equivalente del conductor

16


2.8. CARACTERIZACIÓN DE LOS CONSUMIDORES POR CLASE

Usualmente los consumidores son agrupados dentro de amplias categorías con similar

comportamiento en su demanda eléctrica. Según la Empresa Eléctrica Quito los

consumidores residenciales, son clasificados de la forma como se indica en la tabla II.S. 1.

CONSUMIDOR TIPO

A

B

C

D

E

DEMANDA (KVA)

14-8

8 - 4

4 - 2

2-1,2

1,6-0,8

Tabla tLS.l.

Tradicionalmente se han agrupado a los consumidores dentro de tres grandes categorías:

Residencial, Comercial e Industrial; ahora bien, todo tipo de clasificaciones que se hagan

de los tipos y clases de consumidores deberán enmarcarse dentro de la Ley De Régimen

Del Sector Eléctrico (LRSE). En el artículo 53, se describen los principios tarifarios a

cumplirse. "Las tarifas aplicables a los consumidores finales cubrirán los precios

referenciales de generación, los costos medios del sistema de transmisión y el valor

agregado de distribución (VAD) de EMPRESAS EFICIENTES."3

Los criterios básicos a seguir en la tarifación son los siguientes:

• Utilización de costos reales.

• Metodología objetiva.

• Procesos flexibles.

• Ajustes automáticos.


17


Los procesos involucrados en la tarifación son los siguientes:

• Determinación de Costos.

• Factores de responsabilidad de la carga.

• Diseño tarifario.

En el presente trabajo se toman tres categorías principales: Residencial, Comercial,

Industrial y Otros, porque son en éstas categorías de las que se pueden obtener datos para el

ingreso en la base de datos del programa como se explicará en los siguientes capítulos. Por

ejemplo, dentro de la categoría Residencial se tiene una subclasificación de acuerdo a la

demanda de la tabla de la EEQSA, de esta manera se clasifican en consumidores

residenciales de clase alta, clase media y clase baja. Los consumidores bajo una misma

categoría y dentro de una subcategoría presentan similares curvas de carga y sus picos de

demanda por consumidor también son similares, porque ellos emplean por lo general los

mismos tipos de aparatos, tienen las mismas necesidades, y su forma de vida y

comportamiento frente a diferentes condiciones como el clima e incluso la moda son

similares.

En las figuras siguientes se tienen curvas de carga diaria para diferentes consumidores,

específicamente se presentan tres tipos de consumidores: residencial (Figura It.8.1),

comercial (Figura n.8.2) e industrial (Figura U.S.3).

0,5

o -

Residencial

O 6 12 1S 24

Horas

Figura EL8.1.

Comercia] Oficina

Figura Ü.S.2.

18


12 18

Hrus

24

F¡2TjraII.8.3

2.9. FACTOR DE COINCIDENCIA

La carga eléctrica en un sistema de potencia es la composición de la demanda de los

dispositivos eléctricos propios de diferentes consumidores.

Un aspecto importante de la carga eléctrica es que los consumidores no demandan

simultáneamente su pico de potencia o demanda más alta; esto se da debido a la gran

diversidad de consumidores pues en el sistema se tienen consumidores residenciales,

comerciales industriales y dentro de los mismos tipos de consumidores no se tienen los

mismos picos de potencia o demanda más alta.

Por esta razón el pico de carga del sistema total ocurre cuando la combinación de sus

demandas es la más alta. Algunos consumidores posiblemente requieren solamente una

parte de su pico de demanda en cierto intervalo de tiempo.

La relación entre el pico de carga total del sistema y la suma de los picos de carga

individuales del consumidor se conoce como factor de coincidencia.

Demanda máxima del sistema

2 Demandas máximas de los consumidores

El Sumatorio de las demandas máximas es siempre mayor que la demanda máxima

19

(2.9.1)

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGAELÉCTRICAESPACIAI,

coincidente del sistema; este principio es básico para el dimensionamiento de equipos

desde el punto de vista de la red evitando el sobre dimensionamiento de equipos como

transformadores.

Para acercarse a la realidad de la demanda máxima del sistema se debe tomar en cuenta la

demanda tanto individual, como de grupo lo que determina la relación consumo demanda

de un consumidor o un grupo de consumidores. En la figura 11,9.1 se indica el sistema

KEA4 (Rural Electric Administration) para determinar la relación consumo demanda de

diferente número de consumidores.

No. De consumidores Demanda en k\

1000Í

8000

6000

5000

4000

3200

2400

2000

1600

1200

1000

800

600

500

400

320

300

240

200

160

140

aooooo"60000

40000

30000

20000

15000

10000

7000

5000

3000

2000

1400

1000

700

500

300

200

150

KWh/mes/consumidor

3000

2400

2000

1SOO

1200

1000

800

600

500

400

300

250

200


20

PROGRAMA DÍGITA!, PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

En el sistema anterior por ejemplo si se tiene un número de consumidores conocido y

también sus demandas, se puede conocer el consumo de energía trazando una recta que una

los datos conocidos y en la prolongación encontrar el tercer punto que corresponde a el

consumo de energía.

2.10. FACTOR DE SATURACIÓN

Los parámetros más importantes tomados en cuenta para determinar predicciones de

demanda generalmente son los índices de consumo y el total de los consumidores

existentes. Sin embargo se puede considerar un tercer elemento llamado factor de

saturación que se define como;

y consumidores presentes(2.10.1)

Y. consumidores posibles presentes

Mediante la división en módulos de área de la zona de estudio se procede a ubicar el

número de consumidores presentes y futuros calculando el factor de saturación para cada

mi ero área.

El número de consumidores pormicroárea se calcula mediante la siguiente expresión.

C- =# de consumidores por microárea = T. C-. (2.10.2)j i=i y

En donde Cij representa el número de consumidores de la ruta i en la microárea j.

21


CAPITULO III

CRECIMIENTO DE LA CARGA ELÉCTRICA Y

COMPORTAMIENTO DEL SISTEMA DE

DISTRIBUCIÓN

99


3.1. CARACTERÍSTICAS DEL CRECIMIEiNTO DE CARGA

El crecimiento de carga de un sistema se caracteriza por la combinación de dos procesos

simultáneos. Primero, el crecimiento de dicha carga es función del incremento del número

de consumidores en el área en servicio. Segundo, el crecimiento de la carga puede darse por

el incremento en la demanda media de los consumidores actuales.

El incremento de.la demanda eléctrica en un sistema que cambia de año en año, puede ser

causada por uno de los dos procesos anteriores o por la combinación de ambos.

3.1.1. COCIMIENTO DE CARGA POR EL INCREMENTO DE

CONSUMIDORES

Nuevos consumidores se suman al sistema, debido muchas veces a la migración a ciertas

áreas que anteriormente se encontraban deshabitadas (consecuencia del incremento de

población) y también a la incorporación de sectores ya habitados que no contaban con el

servicio eléctrico. El crecimiento del número de consumidores causa la ampliación de la

cobertura de la carga eléctrica dentro de áreas o microáreas que previamente no tenían

carga; áreas o microáreas que se encontraban 'Vacantes" desde el punto de vista del sistema

de potencia.

3.1.2. INCREMENTO DE LA DEMANDA MEDIA DE LOS CONSUMIDORES

ACTUALES

Los cambios en el ingreso per cápita ocurren simultáneamente y muchas veces muy

independientemente de algún cambio en el número de consumidores. Según el Plan de

Electrificación 1999-2008 del CONELEC, la evolución de la demanda eléctrica en el país

ha tenido un comportamiento diferente al crecimiento del producto interno bruto (Pffi) que

es un indicador del nivel de vida de los ecuatorianos, una comparación porcentual de estos

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELI-CTRICA ESPACIAL

crecimientos., a partir de 1990, se indica en la figura JII.1.2.

Crecimiento anual del PIB y la energía eléctrica

Figura HI.1.2

Según la figura III. 1.2, las tendencias de crecimiento a partir de 1992, han sido crecientes

para la electricidad y decrecientes para la economía del país, y en los tres últimos años,

especialmente en el año 1999, sustancialíñente se notan los crecimientos de la energía

eléctrica frente a los del PIB.

Por tanto en los países en desarrollo como el Ecuador, este factor es el que en realidad

maneja la adquisición de nuevas ampliaciones y equipamientos tanto en hogares como en

negocios.

En los países en desarrollo, por lo general el consumo de energía per cápita a menudo

decrece, lo que obliga a mejorar la eficiencia de los aparatos eléctricos.

En los casos donde el consumo de energía per cápita está creciendo, es usual que se deban

concentrar en el desarrollo de aparatos eléctricos más eficientes, porque aún con aparatos

eléctricos de mayor tecnología es inevitable el crecimiento de la demanda. Por ejemplo, en

la costa, el porcentaje de hogares y de negocios que usan la energía eléctrica para el aire

acondicionado puede incrementarse en una tasa del 6% en una década. En tal caso, aún si

aumenta la eficiencia del aparato eléctrico levemente, la carga eléctrica crecerá.

24

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELECTRIC AESP AGÍ AL

3.2. CRECIMIENTO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Para los planifícadores y operadores del sistema de potencia y de su abastecimiento no es

necesario poseer información geográfica detallada de las localizaciones de las cargas en una

región, o conocer si unas áreas están o no están creciendo rápidamente en su demanda. No

necesitan una resolución "espacial" por así decirlo porque su meta es planear y operar para

que todo el sistema mantenga los niveles requeridos de potencia, energía y estabilidad.

En cambio para los planifícadores del sistema de Distribución, es menester la información

de la localización de la carga para la planificación, asignación de rutas, diseño y operación

del sistema.

Esta forma de trabajo permite aprovechar los recursos y administrarlos más eficientemente,

pues los elementos del sistema se pueden situar correctamente. Esta necesidad de conocer

en detalle la localización en ingeniería y planificación se conoce como resolución espacial.

Los requerimientos de la resolución espacial varían dependiendo de la aplicación: la

planificación para un alimentador requiere mucho más detalle porque es rnás sensitivo a los

cambios en la localización de las cargas, que la planificación de la transmisión.

3.3. DENSIDAD DE CARGA ELÉCTRICA.

La observación de la distribución de la densidad de carga eléctrica en las distintas zonas, y

su evolución a través del tiempo es un indicador de cómo y en dónde se concentran las

áreas de mayor demanda y las tendencias determinan si otras áreas van a empezar a

concentrar carga en el futuro. Este índice se mide generalmente en kW/Km" ó kVA/acre

(Estados Unidos), como se muestra en la tabla 3H.3.1.

En el Ecuador, específicamente en el área de servicio de la subestación Pomasqui se mide

en kVA/0,25*Km2' según lo que se muestra en la tabla HL3.2.

25


3.3.1. LA DENSIDAD DE CARGA VARIA CON LA LOCALIZACION

Fig. HI.3.1a

Carga Pico Verano de 19S8

2310MW

Carga Pico Invierno del 2010

3144MW

N

16 km

Figura HI.3.1.

Figura LH.3.1: Es la distribución espacial de carga eléctrica para una ciudad de cerca de un

millón de habitantes en el este de los Estados Unidos. El sombreado indica la densidad de

carga. Las líneas indican las vías principales de la ciudad. A la izquierda, se puede observar

el gráfico que corresponde a la densidad de carga para el año 19S8 y cuyo pico máximo es

de 2310 MW. A la derecha, se puede observar el gráfico que corresponde a la proyección

de la densidad de carga para el año 2010 y el pico de carga correspondiente es de 3144

MW. Esta proyección está basada en la tendencia de la densidad de carga, ¡a cuenta de los

consumidores, el desarrollo del área, expansión periférica y el uso final de las diferentes

cargas. El crecimiento de la ciudad se ha tomado para el período de doce años. Algunas

áreas interiores incrementan su densidad de carga, mientras que otras no, y aún otras

pueden decrecer en su densidad. Se puede observar un desarrollo de carga en áreas

anteriormente 'Vacantes", particularmente al lado periférico sur.

26


La figura m.3.1 ilustra cómo la densidad de la carga varía en función de la localización

dentro de un sistema de potencia. El análisis de carga en términos de kW/km , kW/acre o de

MW/milla cuadrada (en los Estados Unidos), en el Ecuador, se analiza la densidad de carga

en kVA/0.25 *km2, esta es una forma conveniente de relacionarla con las necesidades

locales de la capacidad del sistema., y se utiliza a menudo en la planificación del sistema de

distribución de potencia. La densidad de carga es un aspecto importante en la planificación

y operación del sistema, puesto que los requisitos o requerimientos de la capacidad y de la

localización del equipo del sistema dependen de características locales de la carga, no del

promedio del sistema. Los rangos típicos de los valores para las áreas rurales urbanas,

suburbanas, y desarrolladas se dan en la tabla m.3.1. Los valores mostrados son típicos,

pero los valores específicos a cada sistema determinado se deben obtener mediante

mediciones en el campo.

Tipo de

Área

Urbana

Suburbana

Rural

Construcción

Altas edificaciones, alta densidad.

Bajas edificaciones/oficinas profesionales.

Comercial local (menor).

Residencial, alta densidad.

Comercial local (menor).

Oficinas.

Residenciales.

Residencial.

Agrícola con irrigación.

Agrícola sin irrigación.

KVA/Km2

150000-750000

12500-187500

12500 - 75000

2500 - 15000

2500-25000

1250 - 12500

500 - 6250

750 - 3750

750 - 6250

12.5-25

KVA/acre

600-3000

50 - 750

50-300

10-60

10-100

5-50

2-25

3- 15

3 -25

0.05 -.1

Tabla UL3.1, Densidades de caga típicas para varios tipos de áreas,f


27

PROGRAMA DÍGITA!. PARAEL PRONÓSTICO DE CARGAELECTRICAESPACIAL

PRIMARIO

57A

57B

57C

57D

DEMANDA MÁXIMA

kVA

9519.4

7668.4

4310.2

4653.9

DENSIDAD DE CARGA

KVA/0.25 *km2

52.9

191.7

179.6

40.2

Tabla TTL3.2. Densidad de carga de los primarios de la Subestación Pomasqui de la EEQSA.6

3.4. EXPANSIÓN DEL SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN BASADA EN

EL CRECIMIENTO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

3.4.1. LA DISTRIBUCIÓN ESPACIAL DE CARGA DEFINE LAS NECESIDADES

DEL SISTEMA DE DISTRIBUCIÓN

La carga eléctrica no se distribuye uniformemente a través de un área de servicio del

sistema de potencia, sino que por el contrario se distribuye, no homogéneo., con alta

densidad de la carga en algunas áreas y ninguna carga en otras; según lo mostrado en la

figura m.3.1. Esto se debe a la distribución heterogénea de la utilización del suelo y de la

actividad dentro de cualquier ciudad, o región rural (colocadas algunas áreas más densas y

activas que otras). No se muestra en la figura m.3.1, pero un hecho importante en la

determinación de la carga eléctrica., es que la clase de consumidor también varía por la

localización. Algunas áreas de un sistema son casi enteramente residencíales., otras

comerciales, o industriales y otras mezcladas.

La correspondencia de la carga en la figura III.3.1 muestra algunas características muy

'ReferenciaBibliográfica [9]

28


comunes de la distribución de carga espacial, compartidas por la mayoría de las áreas

metropolitanas grandes: alta densidad de la carga en la base urbana, disminuyendo

gradualmente hacia la periferia, con las ramificaciones de la más alta densidad de carga

siguiendo las líneas de transporte. Las correspondencias de la carga en la figura HL3.1

esbozan la misión del sistema para la región mostrada. En el año 1988 debe entregar 2310

MVA de la energía eléctrica en el modelo geográfico mostrado. Su capacidad de trabajar

confiablemente y económicamente es la medida principal de su funcionamiento como

sistema de distribución de potencia.

3.4.2. EXTENSIÓN DEL SISTEMA DE MECANISMOS QUE CONDUCEN EL

CRECIMIENTO DE LA CARGA

La figura IH.3.1 b muestra la carga proyectada 12 años más tarde que la figura Ul.3.1 a,

basada en una evaluación detallada del desarrollo económico de la región, la disponibilidad

de las vías, el factor demográfico y los factores de la división en zonas, y los cambios

previstos en lo que tiene que ver con el ingreso per cápita y las cargas del uso final.

Después de este período de 12 años de crecimiento de la carga, se esperará que el sistema

entregue 3144 MW en el modelo mostrado. Durante los doce años que intervienen, las

adiciones y los cambios al sistema deben ser realizados de modo que pueda crecer junto

con la carga. Este crecimiento de la carga es la motivación para las adiciones del equipo, y

el presupuesto de la extensión estará pasado bien solamente si se localiza el equipo, y

localmente clasificado correctamente, para corresponder con el modelo de desarrollo de la

carga en la figura HI.3.Ib.

En comparación la figura III.3.1 a y la figura 111.3.l'b indican varías características del

crecimiento de la carga y que afectan al sistema:

1. Las áreas previamente vacantes desarrollan la carga, especialmente a través de la frontera

Sur de esta ciudad entre 1988 y el 2010. Los nuevos componentes del sistema deberán

construirse en su totalidad en estas áreas.

29


2. Algunas áreas vacantes no crecen. Para cualquier razón, algunas áreas siguen siendo

vacantes, a menudo debido a los convenios locales o porque están para el uso público

(parques, etc.).

3. La carga en algunas áreas va desarrollándose y aumenta la densidad de carga en dicha

área, quizás substancialmente. Los ejemplos en la figura 3.3.1 incluyen la base urbana y

algunas áreas en partes periféricas.

4. Cargas que se mantienen constantes con respecto del resto de desarrollo de las áreas, o

caídas levemente debido a la eficacia de aumento de la aplicación en las áreas que sigue

habiendo de otra manera sin cambiar (ninguna nueva construcción de edificios o aumento

de la población).

La diferencia entre las figuras 3.3.1 ay 3.3.1 b representa un desafío para los planificado res

de este sistema. Deben hacer las adiciones del equipo analizando las capacidades,

localizaciones y las interconexiones al sistema existente que den lugar a un sistema que

pueda servir confiablemente y económicamente en el modelo mostrado.

3.5. CURVAS DE CRECIMIENTO DE CARGA ELÉCTRICA

Las curvas de crecimiento y proyección de carga eléctrica dependen para su interpretación

del método y el concepto que se escoja para su realización.

Dentro de las curvas de crecimiento de carga se puede destacar las que utilizan el método

tradicional, es decir que la proyección se hace solamente mediante regresiones o

extrapolaciones de las cargas históricas como se indican en la figura III.5.

Estas líneas de tendencia se ajustan según un coeficiente de correlación, dependiendo del

tipo de curva de ajuste, es decir, puede darse un ajuste exponencial, lineal, logarítmico, etc.

30


Consumo e n e r í a eléctrica

300000250000200000150000 i10000050000

1960 1970 19SO 1990 2000 2010 2020

Lineas de tendencia

Figura IEL5

3.5.1. CRECIMIENTO DE CARG ESPACIAL Y LA CURVA CARACTERÍSTICA

Cuando se hace una revisión del sistema desde una base total, generalmente el sistema

muestra un crecimiento de potencia continuo y también un crecimiento casi lineal de la

carga máxima anual. Si se tiene condiciones económicas estables y hechas las regulaciones

convenientes desde el punto de vista climático, la carga en la región simplemente seguirá

creciendo con una tendencia continua.

Por el contrario, el crecimiento en cualquier área geográfica relativamente pequeña no es

una tendencia continua lisa a partir del año al año. En lugar, sigue la curva de Grompertz,

referida comúnmente como una curva de " S ", mostrada en la figura III.5.1. La curva de

"S" es el comportamiento básico del crecimiento de la carga como afecta el equipo de

sistema, por ejemplo en áreas del alírnentador y de la subestación. Casi cada área pequeña

dentro de un sistema de potencia grande tiene una historia del crecimiento de la carga

similar a ésa mostrada en el cuadro HI.5.1; por una razón muy simple: el terreno siempre

tiende a ocuparse.

La curva de crecimiento "s" tiene tres fases distintas o períodos, donde se identifica la

historia de la microárea durante las diversas fases del crecimiento:

31

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELECTR1CAESPACIAL

• Inactivo: El tiempo antes del crecimiento, período durante el cual no existe ningún

crecimiento de la carga. La microárea., no tiene ninguna carga y no experimenta ningún

crecimiento: el crecimiento no ha llegado todavía.

• Rampa del crecimiento: Durante este período el crecimiento ocurre en forma

relativamente rápida, generalmente debido a nuevas construcciones.

• Saturación. La microárea tiende a saturarse. El crecimiento puede continuar, pero en un

nivel muy bajo comparado a ése durante la rampa del crecimiento.

La combinación de las rampas de crecimiento de las miles de microáreas que conforman un

gran territorio., que puede ser parte de una ciudad, una ciudad entera e incluso una provincia

proporcionan la tendencia de crecimiento del área total. Haciendo una revisión de las

tendencias de crecimiento de los cientos de áreas que conforman un sistema y las curvas de

carga de las mismas se observa una continuidad en las tendencias de crecimiento de las

mismas áreas de año con año. La tendencia de crecimiento continuo año con año para el

sistema entero, se debe a la diversidad de tipos de cargas de los diferentes tipos de

consumidores, cuando crece la carga en las áreas. Cualquier área que no crece en un

período de tiempo, se ve contrarrestada porque nuevas áreas en crecimiento se están

agregando constantemente a una ciudad o a una región, para en conjunto, observar el

crecimiento continuo.

La evidencia del crecimiento histórico de la carga de la curva de " S " existe en cada

ciudad. La mayoría de la gente puede identificar las áreas de su ciudad natal o ciudad que

se convirtieron en los años 60, los años 70, los años 80, o los años 90. Los edificios en estas

áreas son de una edad común, porque todos fueron construidos durante una "explosión" del

desarrollo en esa área.

32


Estas dos causas del crecimiento de la carga se relacionan con diversas partes de las

características de la curva de " S ", según lo mostrado en la figura III.5.1. La rampa de

crecimiento que ocurre en un período de tiempo corto, se debe a los nuevos consumidores

en el área. El crecimiento lento, constante que sucede después puede deberse al aumento

del ingreso per cápita de los consumidores en el área. En algunos casos, la tendencia lenta

y constante es una reducción en un cierto plazo, debido a mejorar la eficacia de la

aplicación.

25 -i

Curva "S"

Años

10

Fisura m.5.1

33

PROGRAMA DIGITAL PAR A EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

4.1. DESCRIPCIÓN GENERAL DEL PROGRAMA DE

PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL (MPCES)

El programa de pronóstico de carga eléctrica espacial MPCES tiene una plataforma

Windows, realizado mediante un lenguaje de alto nivel Visual Basic V5.0. Las necesidades

del sistema para su funcionamiento son las siguientes: Puede ejecutarse en un computador

que tenga al menos un procesador 486 DX2 y Windows 95.

El modelo de pronóstico de carga se define mediante módulos de área con cargas descritas,

de acuerdo al patrón del uso de la tierra para el año de estudio de cada ciudad o estado. Los

archivos del modelo también contienen valores del consumo estimado de energía futura,

factores de carga y factores de saturación para cada zonificación encontrada en el área de

estudio.

El programa contiene una serie de "ínterfaces" para calcular y comparar los consumos de

energía y demandas presente y proyectada para cada área de carga y determina una tasa de

crecimiento anual compuesta para cada una. También calcula diferentes índices como por

ejemplo factor de carga, factor de coincidencia., densidad de carga por área. El modelo se

puede correlacionar con Modelos de Distribución Primaria (DPA, PRJNDIS, etc.),

identificando el módulo de área de carga en el cual está localizado cada nodo de circuito

primario. La demanda de cada nodo de circuito para los años anteriores, al horizonte puede

ser calculada entonces usando la tasa de crecimiento distintiva de cada área de carga.

4.2. PRONOSTICO DE CARGA

El pronóstico de carga no tiene un grupo de ecuaciones o parámetros definidos, mediante el

uso de los cuales se garantice un resultado totalmente acertado. En vez de eso existen un

número de aproximaciones y técnicas que si se aplican con criterio se pueden obtener

predicciones con una confiabilidad razonable.

35

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESP ACIAL

El contar con proyecciones de MW ó (kW) y GWh ó (kWh) confiables es imprescindible

para los planífícadores a fin de usar las mismas en el desarrollo de sus planes energéticos y

de inversiones del sistema.

Los métodos modernos usados en este tipo de aplicación son los siguientes;

• El Método Econométrico, que utiliza proyecciones económicas y demográficas que son

obtenidas de fuentes exteriores tales como Consultores del BTD (Banco Interamericano

de Desarrollo), OLADE, etc., o por medio de una determinación probabilística de los

potenciales de desarrollo.

• El Método Markov, que usa el mismo tipo de información anterior.

• El Método de Correlación, Que relaciona la carga con indicadores brutos como años,

indicadores económicos, población, etc.

• El Método Micro, que analiza los cambios en el número de consumidores y en el uso

promedio por consumidor.

Los tres primeros responden al nombre genérico de métodos de macropredicción y se

utiliza en proyecciones en el ámbito de sistemas de potencia (Generación y Transmisión);

mientras que el método de micropredicción se puede usar en el ámbito de Distribución.

En el Ecuador se ha trabajado normalmente a nivel de sistema, el método de proyección

con una correlación simple y matemáticamente carga vs. años.

Uno de los niveles de este trabajo es destacar como este último, no es aplicable al

pronóstico de demanda para uso en planificación de sistemas de distribución y destacar el

uso del método micro como herramienta adecuada en conjunto con el uso de la tierra. •

El uso del computador es herramienta común para cualquiera de los métodos.

4.2.1. PRONÓSTICO DE CARGA MEDIANTE PROYECCIÓN DE CARGAS

HISTÓRICAS

Teóricamente los equipos eléctricos tienen una vida de 30 a 50 años, siempre que se

36

PROGRAMA DIGH^AL PARAEL PRONÓSTICO DE CARGA ELECTRIC A ESP ACIAL

instalen en el lugar y tiempo correctos y se mantengan y operen en las condiciones

especificas.

El instalarlos a tiempo y en el lugar adecuado puede realizarse siempre que se tenga una

buena y realista pronóstico de carga.

El método tradicional para realizar dicha pronóstico a nivel de distribución, ha sido el

denominado "proyecciones matemáticas de los datos históricos". Estas proyecciones se

acompañan generalmente con consideraciones de criterio a fin de garantizar una mayor

confiabilidad.

La figura IV.2.1 ilustra este concepto:

Proyección matemática de cargas históricas

200000 í150000 4"

1960 1970 1980 1990 2000 2010

años

Proyección matemática

Figura IV.2.1

Básicamente este método falla, para su uso en la planificación de sistemas de distribución,

por los siguientes conceptos:

1. - Es una herramienta estrictamente matemática.

2. - El pronóstico se efectúa por grandes bloques de carga; áreas especificas como ciudades,

estados; demandas de sistemas interconectados; etc., en kW o KWh.

37


3. - No se hace pronóstico por consumidor (kWh/ Cons.) y sus características de consumo,

por lo que tácticamente acepta la premisa que los consumidores continuarán actuando en el

futuro como lo hicieron en el pasado.

4. - La proyección histórica no toma en cuenta como parámetros el aumento o disminución

de la población por causas distintas a las normales, Esto es:

No toma en cuenta la migración de la gente del campo a las ciudades, bien sea:

• A las ciudades de la misma provincia.

• A ciudades de distintas provincias.

5. - No toma en cuenta la descentralización de la industria en grandes ciudades, moviéndose

a lugares periféricos o a ciudades más pequeñas con la consiguiente migración poblacional

que esto significa.

5. - No toma en cuenta como parámetro el aumento del consumo como consecuencia del

aumento de los ingresos (nivel de vida).

6. - Estas técnicas dan un estimado razonable únicamente hasta cinco años.

4.2.2 NUEVAS TÉCNICAS 0E PRONOSTICO DE CARGA

Para superar las deficiencias mencionadas., la tendencia es el uso de nuevas técnicas de

pronóstico en forma de modelos que incluyen los siguientes hechos ciertos y su influencia

definitiva en las predicciones:

» Incremento de población.

PROGRAMA DIGITAL PARA El. PRONÓSTICO DB CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Es innegable que el Ecuador se trata de un país con la población creciendo a ritmo

acelerado y en todas sus partes.

Esto trae como consecuencia que esta población deberá ser suplida con casa, comida,

carro, recreación, educación, etc., lo que llevará a incrementos sustanciales en fuerza de

trabajo del país, del ingreso familiar y el consumo total de energía.

El desplazamiento de la población.

Hay una tendencia cierta en el movimiento de la gente, el cual afecta los sistemas

eléctricos de la nación, el desplazamiento del medio rural a las grandes ciudades.

El incremento del consumo de energía.

• En el país la tendencia, es hacia un mayor consumo de energía por consumidor por

tratarse del Ecuador un país en desarrollo. Aunque en los últimos años debido a la crisis

económica que atraviesa el país, se encuentran distorsiones a estas premisas.

Todos estos cambios futuros y reconocidos convierten en necesario el uso de nuevas

técnicas de pronóstico que contemplen dichos cambios.

El método micro de pronóstico en conjunto con el uso de la tierra forman una llave que

permite la conceptualización de un modelo que responde a estas expectativas.

Cabe destacar que el método micro es un enfoque que ya se ha ímplementado en algunas

empresas de servicios públicos para proyectar las categorías de los consumidores en

función de los cambios potenciales en el número de consumidores y en los kWh

demandados por el consumidor promedio, claro está que aún falta el trabajo de

levantamiento de datos adecuado para proveer al modelo de los elementos para que


funcione., y se den resultados que representen la realidad.

Este método se basa en gran parte en el juicio y/o análisis de los efectos sobre la carga de

los cambios en la población, ingreso per- capita, futura actividad industrial, niveles de

saturación de uso de artefactos eléctricos., las relaciones entre los sectores residenciales y

comerciales, patrones de consumo, costos y elasticidad-precio.

Pero para realizar este estudio con la intervención de todas estas variables se requiere un

estudio del mercado de los consumidores industríales y comerciales y un análisis detallado

del sector residencial, en la actualidad este tipo de trabajo muy detallado, no existe en

ninguna de las Empresas Distribuidoras del país.

En el presente trabajo, se utilizan datos existentes de consumo de potencia y energía de los

distintos tipos de usuarios, además de los factores de carga y saturación correspondientes,

además de las densidades de carga en conjunto con el uso de la tierra, que es una técnica de

gran desarrollo en los últimos diez años. El uso de estos dos parámetros mezclados y con el

correspondiente factor de saturación y factor de carga permiten obtener las demandas por

micro área que facilitan la planificación de subestaciones de distribución y circuitos

primarios.

Una subestación cubre, normalmente, áreas relativamente pequeñas, con radios de acción

que están entre un (1) Km y cuarenta (40) Km" (El primario 57 A de la subestación

Pomasqui, cubre un área aproximada de cuarenta y cinco (45) Km", y en la propuesta de

reconfíguración cubre un área aproximada de veinticuatro (24) km2), dependiendo de la

capacidad de la subestación instalada y de las densidades presentes.

En consecuencia el tamaño de la subestación dependerá de parámetros como son:

• Zonificación de la tierra

• Consumidores existentes

• Energía por consumidor.

• Otros.

40

PROGRAMA DIGITAL PARA HL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Se debe tomar en cuanta que las zonificaciones tienen cambios bruscos, pudiendo pasar de

una zona tipo unifamiliar a multifamiliar o una industrial a residencial por descentralización

de las industrias. Por último diferentes consumidores tendrán consumos distintos, de

acuerdo a su categoría.

Este tipo de hechos en conjunto no puede estudiarse basándose solamente en

procedimientos puramente estadísticos, como complemento se requiere el estudio de los

factores de saturación de los diferentes tipos de consumidores.

El método usado por el MPCES es computarízado y se definen microáreas como por

ejemplo, de Y* Km" ó 1 Km", denominadas módulos de carga que están constituidas de

acuerdo al patrón del uso de la tierra para el año horizonte de cada ciudad o región a

estudiar, los archivos del modelo contienen además valores estimados del consumo futuro

de energía., factores de carga, densidades de carga y factores de saturación para cada

zonifícación definida en el área de estudio.

4.3. PARÁMETROS DEL MODELO DE PRONÓSTICO DE CARGA

4.3.1 USO FUTURO DE LA TIERRA

El determinar dónde estarán los futuros consumidores debería" comenzar con la

investigación en las agencias de planificación regionales, estatales y municipales. El objeto

de estas investigaciones es obtener información relativa a cómo se usará la tierra en una

fecha futura tal como el año horizonte del área de estudio.

Usualmente estos planes suministran información relativa a la localización futura de áreas o

usos: residenciales unifamiliares.

41


Tomando en cuenta las características de las viviendas, del tipo de clase social presente en

la zona, y la zonificacíón futura se puede obtener la distribución de los consumidores

dentro de cada zona residencial. En la tabla IV.3.1. se indican la división de suelo y tipo de

vivienda que se utiliza en la EEQS A.

CONSUMIDOR

TIPO

A

B

C

D

ZONA TIPO/ 2\)

R.1

R.2

R.3

R.3B

R.4a

R.4B

R.4C

R.5a

R.5B

R.5C

R.5D

R.5E

ÁREA/LOTE

MÍNIMA (nr)

1500

800

450

500

300

300

300

ISO

150

200

200

180

VIVIENDA TIPO

Unifamiliar aislada

Unifamiliar aislada

Unifamiliar aislada

Bifamiliar aislada

Unifamiliar aislada

Unifamiliar pareada

Bifamiliar aislada

Bifamiliar pareada

Unifamiliar pareada

Unifamiliar continua

Bifamiliar pareada

Bifamiliar continua

Bifamiliar sobre línea

CUS

(%)

50

70

SO

30

SO

80

100

100

100

100

100

100

100

FRENTE

MÍNIMO (m)

35

25

16

16

14

10

14

10

10

8

10

S

8

Tabla IV.3.1. División de suelo y tipo de vivienda.'

Donde CUS— Coeficiente de utilización del suelo.

Referencia bibliográfica [4]

42

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DIS CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

En un primer paso se fijan los niveles de saturación esperados en cada área de la ciudad

sobre la base de un factor de saturación fijo.

En el segundo paso de obtiene el valor inicial de consumidores posibles.que se espera en la

zona.

El factor de saturación comercial es similar al residencial para cada área debido a que el

comercio se satura en proporción al número de personas con poder adquisitivo, a mayor

personas en el área, mayor densidad comercial de la misma.

El factor de saturación industrial puede definirse como:

„ . , Y1, km2 industrial es actuales (¿n nfs rnd. = ^ J

industriales posibles

El área posible, es la permitida por el uso futuro de la tierra y de los planes activos

urbanísticos.

El área necesaria, se halla en función del desarrollo industrial de la zona, número de

empleados futuros industriales, consumo industrial futuro, números de industrias futuras.,

etc.

4.3.2. REQUERIMIENTOS ELÉCTRICOS FUTUROS DE CARGA Y

CLASIFICACIÓN DEL USO DE LA TIERRA

El próximo paso en el Modelo de Pronóstico de Carga es determinar los probables

requerimientos de energía eléctrica para cada uno de los diferentes consumidores

existentes:

43

PROGRAMA DIGITAL PARA F.L PRONÓSTICO DE CARGA FJ.KCTRICAESPACIAL

En este punto deberán responderse preguntas futuras como:

• ¿Cómo será la saturación de aparatos eléctricos?

• ¿Cuáles serán los nuevos niveles de iluminación comerciales e industriales?

• ¿Qué ocurrirá con el aire acondicionado?

• ¿Qué procesos industriales se convertirán en eléctricos?

• Otros

Para responder estas preguntas deberán hallarse índices de consumo en kWh/ Cons. o

kWh/Km2 futuro, para los distintos tipos de consumidores del área.

En el caso residencial se puede hallar estos índices por distintos métodos:

Una herramienta de ayuda es el "análisis de regresión". Es normal encontrar una buena

correlación entre kWh anuales Vs años, por ejemplo.

Los resultados obtenidos por medio de este análisis pueden suponer razonables criterios

como:

• A mayores ingresos mayor consumo de electricidad.

• A mayores ingresos mayor compra de aparatos.

Otra herramienta común es el método conocido como saturación de aparatos o método

sintético.

Este método está basado en la premisa de que los consumidores tendrán más aparatos en el

futuro debido al aumento de empresas.

Una tercera técnica la más importante y actual la constituye la determinación de curvas

kWh/cons Vs. Ingreso/cons.

Este método se basa en el célebre axioma de que a medida que aumentan los ingresos de los

consumidores éstos aumentan el consumo eléctrico, o sea kWh. El método se fundamenta

en el uso de información socioeconómica (ingresos por clase social) y estadísticas de kWh

de los consumidores del área

44

l'ROGRAMA DIGITAL PARA 1-J. PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

El primer paso es la clasificación de la población (familias) sobre la base del ingreso medio._^ o

En ella Rm es el ingreso promedio de la población del Estado.

Por lo tanto es fácil deducir de la misma una clasificación de ¡a población en 3 clases

sociales de acuerdo a Rm, Así:

A: Es la clase alta ingreso promedio mayor que 2Rm

M: Es la clase media con ingreso promedio entre Rrn y 2 Rm

B: Es la clase baja con ingreso promedio menor que Rm/2

La idea es relacionar los ingresos por consumidor para cada clase social con los kWh/cons

respectivos.

En el presente trabajo, se toma la clasificación de los diferentes tipos de consumidores

residenciales en tres categorías, residencial clase alta, residencial clase media y residencial

clase baja, pero de acuerdo al nivel de consumo según la tabla II.8.1.

Para el caso comercial. Los índices de consumo se hallan por tipo de comercio establecidos,

como por ejemplo:

• Comercio Local

• Comercio Metropolitano (Supermercado).

El tratamiento es ei mismo en cuanto a los datos que se necesitan, es decir, se ingresan los

datos de demanda, consumo de energía y los factores de carga, saturación y densidad de

carga en el área establecida.

4.3.3. TÉCNICAS DE SATURACIÓN DE LA TIERRA APLICADA A LA

DISTRIBUCIÓN DE LA POBLACIÓN EN MICROÁREAS URBANAS

PARA LA ESTIMACIÓN DE CONSUMOS

Se deben tornar en cuenta para determinar las predicciones de demanda a nivel de las redes

de distribución, 1) los índices de consumo por tipo de consumidor, 2) el total de la


45

pRQGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DF. CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

población y 3) el factor de saturación que se define como:

Z consumidores presentes (4.3 .3 . 1)

consumidores posibles proyectados

La Planificación cae dentro de dos amplias categorías., análisis a corto plazo y a largo plazo

(categorías de análisis, corto plazo y largo plazo), las cuáles difieren ambas en espacios de

tiempo y metas. La planificación a corto plazo ha sido siempre lo tradicional para sistemas

de distribución y es aplicada lo suficientemente lejos en el futuro para cubrir distribución

de equipos y en tiempos de construcciones importantes para las siguientes series de

adiciones del sistema.

Las nietas y motivaciones de la planificación a corto plazo son determinar el mejor plan

individual para los compromisos presentes de construcción y asegurar que el equipamiento

requerido es manejable y funcional cuando éste es necesitado.

Por contraste, la planificación a largo plazo, está motivada por un deseo de determinar la

viabilidad económica de los compromisos a corto plazo.

El propósito fundamental de la planificación de la distribución de potencia, es determinar

una ordenada expansión del actual sistema, en acuerdo a satisfacer la demanda futura y

pronosticar el presupuesto necesario para la planificación financiera.

La Planificación cae dentro de dos amplias categorías, análisis a corto plazo y a largo plazo

(categorías de análisis, corto plazo y largo plazo), las cuáles difieren ambas en espacios de

tiempo y metas. La planificación a corto plazo ha sido siempre lo tradicional para sistemas

de distribución y es aplicada lo suficientemente lejos en el futuro para cubrir distribución

de equipos y en tiempos de construcciones importantes para las siguientes series de

adiciones del sistema.

46


Las metas y motivaciones de la planificación a corto plazo son determinar el mejor pían

individual para los compromisos presentes de construcción y asegurar que el equipamiento

requerido es manejable y funcional cuando este es necesitado.

Por contraste, la planificación a largo plazo, esíá motivada por un deseo de determinar la

viabilidad económica de los compromisos a corto plazo.

El propósito fundamental de la planificación de la distribución de potencia, es determinar

una ordenada expansión del actual sistema, para satisfacer la demanda futura y pronosticar

el presupuesto necesario para la planificación financiera

4.3.4. MÉTODOS PARA LA FIJACIÓN DEL FACTOR DE SATURACIÓN POR

MICROÁREAS

4.3.4.1. DETERMINACIÓN DEL FACTOR DE SATURACIÓN POR MICROÁREA

En el cálculo del factor de saturación, intervienen dos parámetros fundamentales: la

población actual y pían de ordenamiento urbano de la zona en estudio. Este proceso se lleva

a cabo mediante la utilización de dos métodos: directo o indirecto, que conduce a la

determinación del factor de saturación por microárea, a partir del cual se podrá estimar con

mayor precisión el correspondiente factor a corto plazo y mediano plazo.

4.3.4.2. MÉTODO DIRECTO

Consiste en determinar el factor de saturación, a partir del número real de consumidores de

la zona de estudio y el plan de ordenamiento urbano.

Mediante la división en módulos de área de la zona se procede a ubicar el número de

consumidores presentes y futuros calculando el factor de saturación para cada microárea.

47

PROGRAMA DIGITAL PARA El. PRONÓSTICO DF. CAItGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Luego, se obtiene un total de consumidores para toda el área proveniente de la suma de

cada microárea, el cual deberá ser ajustado con el total de consumidores realmente

servidos. Este ajuste se realiza mediante el factor de saturación global que se define

mediante la expresión:

E consumidores presentes (4.3.4.2.1)

E consumidores posibles o proyectados

A continuación se explicará el procedimiento a seguir en la determinación del factor de

saturación por módulo de área.

Para determinar el número de consumidores presentes por microárea, se emplean las rutas

de facturación de consumidores residenciales. El proceso comienza por la ubicación en los

planos de las rutas con sus respectivos números de consumidores. Asociando los

consumidores a cada módulo de área, se determina el número de consumidores presentes

mediante la siguiente expresión:

Cij = # consumidores por microárea (i=l..n) (4.3.4.2.2)

En donde Cij representa el número de consumidores de la ruta i en la microárea j.

Luego, para determinar el número de consumidores posibles, se emplea el mismo plano

cuadriculado., pero con el uso de la tierra. Utilizando el computador se obtiene para cada

módulo el número de consumidores posibles, mediante la siguiente expresión:

Cjp = Dkj * Plg (k-l...n) (4.3.4.2.3)

En donde Dkj representa la densidad neta de consumidores por zonifícación k en la

microárea j y Pkj el área neta residencial de la zonifícación k en la microárea j.

48


4.3.4.3 MÉTODO INDIRECTO

En la determinación del parámetro población, esta técnica analiza los registros de consumo

de los .servicios que faciliten la obtención del número de consumidores residenciales

actuales. Tal es el caso del Servicio Eléctrico, que tiene la demanda eléctrica directamente

relacionada con el número de consumidores en determinada microárea.

A continuación se explica el procedimiento usado a través del análisis del Servicio

Eléctrico.

Usando los planos debidamente cuadriculados de la zona a estudiar, se procede a ubicar los

alimentadores de cada subestación indicando a cada uno su troncal y derivaciones en

detalle. Este proceso debe abarcar la zona completa, obteniéndose el Sistema de Redes de

Distribución.

Mediante el empleo de nodos y ramales, asignando números se logra una representación

matemática de la Red ubicándola según cada microárea. Finalizando este proceso de

digital ización, se introduce esta información en el computador. Adicionalrnente se conoce

para cada alimentador la demanda (kW, kVA, levar) o la energía (kWh) que mediante un

proceso de asignación, es procesada por el computador ubicando en cada nodo de la red, la

demanda o el consumo correspondiente.

En este caso, un nodo representa un grupo de bancos de transformación los cuales sirven

una determinada cantidad de consumidores. Para cada microárea se "totaliza el total de

energía por los nodos presentes según la siguiente expresión:

(4.3.4.3.1)

Donde Ej es la energía correspondiente al nodo i, perteneciente al módulo de área j.

Obtenido el consumo de energía por microárea en estudio., se procede a determinar el

número de consumidores asociados a este nodo.

Para cada módulo del área de estudio, existirá una determinada clase social, lo cual definirá

un valor de (kWh/cons) promedio.

49

PROGRAMA DIGITAL I'ARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

4.4. DIVISIÓN DEL ÁREA DE ESTUDIO

4.4.1 DIVISIÓN POR MICROAREAS

Una microárea se define como una "subdivisión del área urbana de un sistema de

distribución, con una demanda proyectada que represente una fracción de la demanda

máxima prevista por primario".

La división por microáreas^ facilita el manejo de los datos de consumo de energía,

demanda., densidad de carga, factores de saturación, etc., de los diferentes tipos de

consumidores que pertenecen a dicha microárea. Las divisiones se realizan sobreponiendo

una cuadrícula sobre la base geográfica del área de servicio de una subestación y sus

alimentadores. Se pueden escoger microáreas de 0.25 km", 1 km", 5 km", 7 km2, etc.,

dependiendo del grado de resolución que se desee obtener en el pronóstico de carga/0

donde se espera tener demandas por microárea que subdividan equitativamente a un

primario.

T "f * O

En la figura IV.4.1 ", se muestra una región dividida en microáreas de Ikm" Una región

entera puede dividirse en áreas según la planificación de distribución de cada empresa. En

ésta se pueden describir las zonas de uso de la tierra de los distintos tipos de consumidores

y codificar la información de cada área con el tipo de consumidor, demanda, consumo de

energía, densidad de carga, el uso del suelo, etc.

La codificación de datos de las microáreas se la puede hacer en función de la ubicación

geográfica exacta, que es lo más conveniente desde el punto de vista operativo, pero al

plano de microáreas se pueden escoger arbitrariamente ejes de referencia.

9 Cita textual tomada de la Referencia Bibliográfica [14]

10 Referencia Bibliográfica [22]

11 Referencia Bibliográfica [91]

12 Mapa di totalizado de la Referencia Bibliográfica [1SJ

50

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACÍ AI.

En el caso mostrado en la figura se codificaron las microáreas de 1 a 24, empezando por el

extremo superior izquierdo.

r ui -', -;/ ¿l* j " rf^slLJ''-•- .? /•}^s^fezíS^^^LfX^-'í" fh

Un concepto importante dentro de la división de un área de servicio de una subestación, en

microáreas es el de la ubicación del centro de gravedad de la carga, que está definido como

un punto con momentos eléctricos iguales, para todas las cargas en el área considerada.

Luego de la determinación de los ejes de referencia se pueden calcular los momentos de la

siguiente manera:

Centro de gravedad de la carga en x —y (Demanda en el eje x * Distancia en x)¡

Demanda Total(4.4.1.1.)

51


y^ (Demanda en el eje y * Distancia en y).Centro de grvedad de la crga en y = — (4.4.1.2.)

Demanda Total

Se debe tomar en cuenta que el centro de gravedad de la carga no es el mismo que el centro

geométrico del área de servicio debido a que la carga no se encuentra idealmente

distribuida, es decir que la carga se distribuye aleatoriamente en el área de servicio.

4.5. FUENTES Y EXTRACCIÓN DE DATOS

Los datos básicos de entrada del modelo de pronóstico de carga, consisten básicamente en

extraer todas las informaciones de cada área relacionada con: uso del suelo en el módulo de

área, consumo de energía por módulo de área y por tipo de consumidor, demanda del

módulo de área y por tipo de consumidor, densidades de carga por módulo de área,

necesidades energéticas y cargas existentes. Tales datos se pueden obtener de los

correspondientes mapas del territorio en servicio según lo preparado por la empresa

interesada así como por otras fuentes, tales como agencias gubernamentales de la ciudad o

de la provincia. Estos pueden incluir los planos principales de la utilización del suelo según

lo adoptado para una o más regiones. Si no se tienen tales datos específicos, el encargado

del pronóstico debería consultar otras agencias como las cámaras de comercio, agencias

municipales y dibujar su propio mapa. Este mapa podría contener la información de la

utilización del suelo a largo plazo, para tener una base para el pronóstico.

En las empresas eléctricas, se pueden obtener una serie de datos que se utilizan para la

planificación de distribución y que contiene las áreas de carga clasificadas desde algunos

puntos de vista; Uno de ellos es de acuerdo a los alimentadores principales y subestaciones.

52

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PROXOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Otro punto de vista es la clasificación de los distintos tipos de consumidores, sus demandas

y consumos según las hojas de rutas de medición del consumo., pero este trabajo de

levantamiento de datos, en lo que tiene que ver a la EEQSA, se empezará recién en Marzo

del2000.13

En el caso del presente trabajo se recopiló información del alimentador 57A de la

subestación Pomasqui de la ciudad de Quito.

4.6. INFORMACIÓN PROPORCIONADA POR EL MODELO DE

PRONÓSTICO DE CARGA

Los datos de área y cuadrícula archivados, combinados con los índices obtenidos de factor

de saturación, kwh/kin2, kW/knr, factores de carga, etc., que también son datos que

proporciona el modelo producirán totales por módulo de área de kWh y kW, también

valores de energía y potencia por zona y por clase. Estos resultados son calculados por el

programa.

La información básica mostrada por el programa es la siguiente:

1. Demanda por módulo de área.

2. Demanda por tipo y clase de consumidor.

3. Energía consumida por módulo de área.

4. Energía consumida por tipo y clase de consumidor.

5. índices residenciales de densidad de carga por tipo de consumidor y por módulo de

área.

13 Información proporcionada por el íng. Mario Albuja, jefe del Departamento de Proyectos,

Inventarios y Avalúos (PÍA) de la EEQSA

5


6. índices comerciales de densidad de carga por tipo de consumidor y por módulo de área.

7. índices industriales de densidad de carga por tipo de consumidor y por módulo de área.

8. Porcentaje de crecimiento de la carga por tipo de consumidor y por módulo de área.

9. índices de factores de carga y saturación.

10. índices de factores de demanda y coincidencia.

4.7. RESTRICCIONES AL MODELO DE PRONÓSTICO DE CARGA

El modelo de predicción de carga diseñado, tiene ciertas restricciones en esta primera

versión, posteriormente en otras versiones, se podría ampliar el alcance y la metodología

usada para este tipo de sistema.

Dentro de las principales restricciones se tienen las siguientes:

Las bases de datos, trabajan con la funcionalidad del motor de base de datos (Microsoft

Jet), que es un sistema de administración de bases de datos que recupera y almacena

datos del sistema y de los usuarios. El motor de base de datos Microsoft Jet se puede

ver como un componente administrador de datos con el que se crean otros sistemas de

acceso a datos, como Microsoft Access y Visual Basic. Por lo que si se utiliza otro

motor para generar bases de datos, como por ejemplo UNIX, se tendrá que realizar un

programa aparte para poder adquirir los datos de estos otros sistemas.

En esta primera versión del programa, no se utilizan índices econométricos, como son

por ejemplo los índices de elasticidad al PJB (Producto Interno Bruto), o los costos de

energía $/kWh.

54

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONTOgTJCO DECARGA ELÉCTRICA ESP AC1 AI.

• El programa no es sensible a las variaciones económicas, es decir que no se pueden

evaluar distintos escenarios económicos en los que están inmersos los consumidores,

sin embargo se pueden evaluar "escenarios" de demanda por microárea para diferentes

tipos de consumidores. '•

• Al no existir todavía una base de datos reales en cuanto al número exacto de

consumidores de las diferentes clases y consumos de energía, en las microáreas

consideradas el modelo todavía es aproximado y se podría evaluar el error

correspondiente, al tener los datos reales.

55


CAPITULO V

APLICACIÓN DEL MODELO DE

PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA

ESPACIAL

56


5.1. ESTRUCTURA DE LA BASE DE DATOS DEL PROGRAMA

(MPCES)

El diseño de la base de datos del programa se ha realizado en Access 97. Una base de datos

es un conjunto de información relacionada con una finalidad, tal como el seguimiento de

los consumos de los clientes de un sistema eléctrico.

Éstos son los pasos básicos que se siguió para diseñar la base de datos:

• Determinar la finalidad de la base de;daíos.

• Determinar las tablas que se necesitan en la base de datos.

• Determinar los campos que se necesitan en las tablas.

• Identificar los campos con valores exclusivos.

• Determinar las relaciones entre las tablas.

• Precisar el diseño. i

• Agregar datos y crear otros objetos de la base de datos.

Es necesario saber qué información desea obtener de la base de datos. A partir de esta

información, se puede determinar sobre qué temas necesitan almacenar datos (las tablas) y

qué datos se necesitan almacenar sobre cada tema (los campos de las tablas).

Al diseñar las tablas, se divide la información teniendo en cuenta los siguientes principios

de diseño fundamentales:

• Cuando cada elemento de información está almacenado en una tabla; se actualiza en un

solo lugar. Esto resulta más eficiente y elimina la posibilidad de que existan entradas

duplicadas que contengan información diferente.

57

PROGRAMA DIGITAL PARA F.¡. PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESP ACIAL

• Cuando cada tabla contiene hechos

información acerca de cada asunto i

sólo sobre un asunto, puede mantener la

independientemente de otros asuntos.

• Cada tabla contiene información acerca del mismo asunto, y cada campo de una tabla

contiene hechos individuales sobre el asunto de la tabla.

Una vez diseñadas las tablas, los

diseño y se detectan los posibles fallos

cambiar el diseño de la base de datos

los datos.

campos y las relaciones necesarias., se estudia el

que puedan quedar porque es más sencillo

en este punto, que luego de llenar las tablas con

Cuando la estructura de las tablas cump

es el momento de comenzar a agregar los

5.1.1 DEFINICIÓN DE CAMPOS Y

1. - Número de habitantes y consumidores

2. - Consumo de Energía y Potencia.

3. - Uso del suelo y zonifícación.

4. - Factores.

e los objetivos de diseño descritos anteriormente,

datos existentes a las tablas.

REGISTROS

58

PROORAMA DIGITAL PARAEL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACÍ AL

• Atributos de cada tabla y tipos de datos:

1. - Número de habitantes y consumidores

Nombre campo

Año

Habitantes

Consumidores

Consumidores

residenciales

Consumidores comerciales

Consumidores industriales

Tipo de dato

numérico

numérico

numérico

numérico

numérico

numérico

Descripción

Datos de años desde donde se

tenga información

Número de habitantes totales en

el área de estudio

Número de consumidores o

clientes totales en el área de

estudio

Número de clientes residenciales

en el área en estudio

Número de clientes comerciales


Número de clientes industriales


Unidad de

medida.

1980,1981

etc.

Unidades,decen

as, cientos,

miles

Unidades, decen

as, cientos,

miles

Unidades,

decenas,

cientos, miles

Unidades,

decenas,

cientos, miles

Unidades,

decenas,

cientos, miles

2. - Consumo de Energía y Demanda.

Nombre campo

Año

Tipo de dato

numérico

Descripción


tenga información

Unidad de

medida.

1980,1981

etc.

59


Consumo de energía

residencial clase baja

Consumo de energía

residencial clase media

Consumo de energía

residencial clase alta

Consumo de energía sector

residencial

numérico

numérico

numérico ;

numérico

Cantidad de energía que consume

el sector residencial clase alta






todo el sector residencial

kWh

kWh .

kWh

kWh

Nombre campo

Demanda residencial clase

baja

(máx, prom)


media (máx, prom)


alta

(máx prom)

Demanda residencial

(máx, prom)


comercial local


comercial metropolitano


comercial

Demanda sector comercial

local (máx, prom)

Tipo de dato

numérico

numérico ¡

numérico

numérico ;

numérico

numérico

numérico

numen co

Descripción

Carga medida del sector

residencial clase baja


residencial clase media


residencial clase alta

Carga medida de todo el sector

residencial


el sector comercial tipo local


el sector comercial tipo

metropolitano


todo el sector comercial


comercial local

Unidad de

medida.

kVA, kW, A

kVÁ, kW, A

kVA, kW, A

k VA, kW, A

kWh

kWh

kWh

kVA, kW, A

60



metropolitano (máx, prom)


(máx, prom)


industrial

Demanda sector industrial

(máx7 prom)


otros

Demanda sector otros

(máx; prom)

numérico

numérico

numérico ¡

numérico

numérico

numérico


comercial tipo metropolitano

Carga medida.de todo el sector

comercial


todo el sector industrial


industrial


todo el sector otros


otros

kVA, kW, A

kVA, kW, A

kWh

kVA, kW, A

kWh

kVA, kW, A

3.- Uso de! suelo y zonifícación.

Nombre campo

Año

Zona residencial

Zona comercial

Zona industrial

Tipo de dato

numérico ; '

numérico

numérico

numérico

Descripción


tenga información

Cantidad de terreno usado por el

sector residencial


sector comercial


sector industrial

Unidad de

medida.

1980,1981 etc

Km2

Km2

Km2

61

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACÍ AL

4.- Factores.

Nombre campo

Aío

Factor de carga residencial

Factor de carga comercial

Factor de carga industrial

Factor de saturación

residencial


comercial


industrial

Factor de coincidencia

Tipo de dato

numérico

numérico

numérico

numérico

numérico

numérico

numérico

numérico

Descripción


tenga información•^

Relación entre demanda

promedio y máxima de cada tipo

de consumidor residencial


promedio y máxima de cada tipo

de consumidor comercial


promedio y máxima del

consumidor industrial

Densidad de consumidores por

kilómetro cuadrado


kilómetro cuadrado


kilómetro cuadrado

Relación entre la demanda

máxima de un grupo de

consumidores de un área y el

sumatorio de las demandas

máximas del grupo de

consumidores

Unidad de

medida.

1980,1981

etc.

D prom/

D.máx

D prom/

D.máx

D prom/

D.máx

#consumidore

s resid./ Km2

#consumidore

s comerc./

Km2

^consumí dore

s indust./ Km~

Demanda pico

del

sistema/Sumat

orio de

demandas del

grupo de

clientes

62


5.2 ÁREA DE ESTUDIO

Para el presente estudio se tomó como referencia el área de servicio de la subestación

Pomasqui de la ciudad de Quito; específicamente el área de servicio del alimentador 57A.

Se puede sin embargo, hacer el mismo análisis con cualquier otra área de servicio de

cualquier subestación con sus alimentadores de todas las Empresas Distribuidoras del país.

El ingreso del área en el programa se puede realizar de diferentes maneras. Una de ellas es

digitalizando un mapa existente., o bien se puede ingresar medíante una "interface", con un

programa de dibujo asistido como el AUTOCAD. En el presente trabajo, se digitalizó un

mapa del área de servicio del alimentador 57A de la subestación Pomasqui. La

digitalización del área mediante "scanner", transforma dicha área en diferentes formas de

archivos gráficos, entre estos se tienen los mapas de bits (extensión .BMP), mapas

vectorizados (extensión .JPEG), etc. En el modelo de pronóstico de carga realizado en

VISUAL BASIC V5.0, se incorporó el mapa digitalizado en forma de mapas de bits, es

decir con la extensión (.BMP), que es la de más fácil aplicación. La codificación de las

áreas se hizo de la forma más simple posible. Tomando como eje de referencia la parte

superior izquierda del mapa se dividió el área de servicio en microáreas de Ikm2 en un total•y

de 24 áreas, dando un área total de 24 km". Entonces se tiene 24 microáreas numeradas

desde 1 hasta 24. Entonces mediante programación al hacer un click con el botón izquierdo

del mouse en las respectivas áreas, se tiene acceso a los diferentes tipos de cálculos que se

pueden realizar en las microáreas de interés; los cálculos que se pueden realizar están

sustentados en la base de datos, a la cuál se puede acceder también mediante programación

y verificar los datos correspondientes a la microárea activa. Los cálculos que se pueden

realizar corresponden al número de consumidores, demanda, consumo de energía, uso del

suelo, densidad de carga, factores de coincidencia y factores de carga.

En la figura V.2.1 se tiene el área de servicio del alimentador 57A de la subestación

Pomasqui en su propuesta de reconfiguración,14 de la cuál se tornaron los datos de demanda

por microárea y se adaptaron al modelo de pronóstico de carga.

Mapa digitalizado de la Referencia Bibliográfica [9]63


ÁREA DE ESTUDIO

Físurii V.2.1

64

PROGRAMADIGITAL PARAEL PRONOSTICO DE CARGAELECTRICAESPACIAL

5.3. APLICACIONES MATEMÁTICAS DE CÁLCULO APLICADAS

AL PROGRAMA DE PRONÓSTICO DE CARGA (MPCES)

Para realizar los cálculos de un modelo complejo como es el de pronóstico de carga, se

trató de simplificar ios cálculos mediante las fórmulas que abarcan algunas variables que se

involucran en la evolución de la demanda en una microárea de estudio.

En planificación es muy importante el valor de la demanda máxima presente y futura de un

área de servicio, para la ubicación de una subestación y de sus primarios., por lo tanto para

el pronóstico de la demanda máxima de una microárea se propone la siguiente expresión14:

Donde: L]t(t), se define como la demanda máxima estimada para la microárea k, en

el año t.

Fk(t), se puede definir de dos maneras:

1. Como el factor de saturación de consumidores en la microárea k en el año

t. [

FS-2 consumí dores presentes

2 consumidores posibles o proyectados(2)

2, Como el factor de coincidencia en la microárea k en el año t.

FS =Demanda máxima microárea (3)

~Z, Demandas máximas de los consumidores en la microárea

Referencia Bibliográfica [23]65

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO PE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Además se tiene que:

Lek(t), se define como la demanda máxima proyectada matemáticamente, al

año t, mediante la proyección de los datos históricos, que se tengan de la

microárea en estudio.

Las proyecciones matemáticas, se las realiza mediante las fórmulas estadísticas de

regresión, ya sea lineal, logarítmica, exponencial, de potencias, etc. En e! presente trabajo

se presentan tres tipos de proyecciones matemáticas lineal, logarítmica y exponencial. Lo

más importante no es en sí la proyección matemática sino los resultados del conjunto de

variables involucradas en la fórmula (1).

Las fórmulas de regresión utilizadas se presentan a continuación ;

1. Fórmula de reresión lineal:

Donde: Lek, es la demanda máxima por microárea proyectada al año t.

A, es el término constante de la fórmula de regresión, y se define como:

/I=Z4t(0--g*ZXO (5)77

B, es el coeficiente de regresión de la fórmula de regeresión, y se define

como:

x(t), es el año de cálculo de la proyección.

66


2. Fórmula de regresión logarítmica:

Donde los coeficientes Ay B se definen como en las ecuaciones (5) y (6), y x(t) es

igualmente el año de proyección.

Hay que notar que en los coeficientes A: y B intervienen los datos históricos que se tengan

en la base de datos.

En el presente trabajo se utilizó en el programa de predicción de carga, el factor de

saturación de consumidores, porque involucra en la fórmula (1), un parámetro no eléctrico,

sino mas bien de carácter social, pues en este factor están involucrados, tanto el incremento

de población, así como también el crecimiento del número de consumidores en el área de

servicio de una subestación.

Entonces, reemplazando una de las ecuaciones de proyección matemática., en este caso se

reemplaza la función lineal (4), más las ecuaciones de los coeficientes de regresión (5) y (6)

y por último la ecuación del factor de saturación (2), se tiene:

- (O- -~.v(0ek ,-, -) .-, ~>

Lj, (i) - * + * .v(f)

Ecuación (8)

La ecuación (S) es la que se implemento en el programa de pronóstico de carga. Un aspecto

importante de esta fórmula es que se puede extender no solamente para la proyección de la

demanda máxima sino también para el cálculo del consumo de Energía, demanda media,

etc., pues tiene la flexibilidad que da el factor de saturación de consumidores.

15 Referencia Bibliográfica [5]67

PROGRAMA DIGITAL PARA El. PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Los factores de carga y coincidencia simplemente se desarrollan de acuerdo a los conceptos

que se dieron en el capítulo I.

Para el factor de carga se tiene:

=

D máxima(t)

Donde:

fCj (t\r de carea para la mícroárea k en el año de proyecciónk "

Para el factor de coincidencia se tiene:

Demanda máxima, ít)C , (0 = — (10)

slc £ Demandas máximas de los consumidores, (t)

Donde:

Csic(t)7 es el factor de coincidencia en la microárea k en el año de proyección

(t), por cada tipo de usuario y en el área total.

68


5.4. USO DE LOS FORMULARIOS Y MÓDULOS DE INGRESO DE

DATOS DEL PROGRAMA (MPCES)

La demanda máxima para el área de servicio del alimentador 57A de la subestación

Pomasqui es en total 6173.7 kVA16, distribuidos en las microáreas de la forma mostrada en

la tabla V.4.1.

Mi ero are a 1

7

Mi ero área 5

26

Mi ero área 9

57

Microárea 13

1217

Microárea 17

574

Microárea 21

45

Microárea 2

10

Mi ero área 6

97

Microárea 10o ,* oj4j

Microárea 14

2218

Microárea 18

774>

Microárea 22

45

Microárea 3

z.s.c

Microárea 7

30

Microárea 11

250

Microárea 15

105

Microárea 19

56

Microárea 23

35

Microárea 4

Z.S.C

Microárea 8

10

Microárea 12

12

Microárea 16

20

Microárea 20

5

Microárea 24

7

Tabla V.4.1. Distribución por microáreas déla demanda en el área de servicio del primario r>7A.

Los datos registrados, no abarcan las 24 áreas, los datos comprenden seis microáreas, que

son las siguientes: 6, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 17 y 18.

Las áreas marcadas con Z.S.C, significan zona sin carga. En las otras zonas se asume una

demanda arbitraria por microárea.

69


En kW se tiene una demanda máxima total de 5926 kW3 tomando un factor de potencia

fp-0.96 17

Datos históricos del número de consumidores por microárea:

!

' Área.

f ~Numen

£

r

i;

i

E

i

tti

>-

-*-

-

AÑO

i

, Ti Consumidores

1 I 5 ,

*J-i4BITAfir?£S-1995J GO

H' -

•¿R£S}Q£NaAi¿B4^5

1336 t 60 | 61337 7519931 BO19991 ISO

1¡

"i "

67

UiTiif&ff dtr medida" Consumí do fes

•.fi£Slf}£NCW£tiEDM1122

"P£S¿D£N04l¿;ALrA • ••TOrA¡¿111)11

SI 2\1

¡

i[t

. .

;

1 1

tí Solir »

;

[

Figura D.4.1

Se puede observar en la figura 5.4.1, la pantalla de ingreso de datos históricos del número

de consumidores, en este caso de la microárea número 5.is

En el Anexo 2, se resumen los datos históricos ingresados en el programa para las

microáreas representativas del área de servicio del primario 57A.

16 Referencia Bibliográfica [9J11 Referencia Bibliográfica [9]

70


Datos históricos del consumo de energía por microárea:

1935

1396

139?1998

1939

3790

573aij^ 91DO -1098

96501 •Í2EO

5Z378

B33EO

10B2BJ

11S2QI 480Ü

65990

70519

75090

7B31S7966Q

Figura 5.4.2

Se puede observar en la figura 5.4,27 la pantalla de ingreso de datos históricos del consumo

de energía de los consumidores, en este caso de la microárea número 10.19


microáreas representativas del área de servicio del primario 57Á.

18

19Referencia Bibliográfica [2]Referencia Bibliográfica [2]

71

PROGRAMA DIGITAL PARA El. PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACIAL

Datos históricos de la demanda por microárea:

199S|199611397¡193011999Í

727.311 -100 f 207.3773,73B23J2

~S75.6?

425,5! ZH1452.7Í J3SJ7

25'ÓVl931,56| 266,1 1

Figura 5.4.3

Se puede observar en la figura 5.4.3,. la pantalla de ingreso de datos históricos de las

demandas máxima y media de los consumidores, en este caso de la microárea número 14.

En. el Anexo 27 se resumen los datos históricos ingresados en el programa para las


72


• Datos históricos de uso del suelo.

i '".'

: ~¿r

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•••;•;;;;:;;;[>

-• : ;;: í

' '

ííí!í;íiií;iiiníjíi!íí[!ií":iiii;;í;í¡ii;;;i&•y¿x.»JÜO. •?.• ¡\'/ISS

19951

1397Í1998Jí 993 1

i '•'•'

¿DZMOAt^SAJA1

111

:•:: ; •.•f^¡D£W^MED&'\-.\^.BESIDEK04L^ALTÁ •• -\! H

i i i

::r; : '¿

: ': -"O.

1!

11

1f¡

j_

1

11

TOTAL -fieSES

. ..

••• "

Figura 3.4.4

Se puede observar en la figura 5.4.4, la.pantalla de ingreso de datos históricos del uso del

suelo de los consumidores, en este caso de la microárea número 5.


microáreas representativas del área de servicio del primario 5 7A.

73


• Datos históricos de los factores de carga.

v e i

* ™

1395Í O S i1396! 05| 0,31

1937j O S i 0,711998! 051939 i OS

0.71

0.7 j 0,9

: Figura i.4.5

Se puede observar en la figura 5.4.5, j la pantalla de ingreso de datos históricos de los

factores de carga de los consumidores, en este caso de la microárea número 15.



Las pantallas de ingreso de datos, tienen la versatilidad de que el usuario puede actualizar,

cambiar, borrar, corregir en cualquier momento los datos de ingreso al programa en los

cuatro módulos descritos, esto se consigue mediante el control DBGrid de Visual Basic,

que permite controlar, verificar, adicionar y actualizar el ingreso de datos, previamente

construida una base de datos.

74


5.5. USO DE LOS FORMULARIOS Y MÓDULOS DE RESULTADOS

DEL PROGRAMA (MPCES)

El programa de pronóstico de carga (MPCES), tiene la posibilidad dé presentar resultados

tanto numéricos -como gráficos, para cada microárea que compone el área de servicio del

primario 57A, de la subestación Pomasqui. El Análisis de cada microárea por separado, da

la posibilidad de disminuir el error, pues un resultado fuera de la realidad y de lógica, lleva

a la revisión de los datos de ingreso de, la microárea en estudio, sin afectar el análisis del

resto de microáreas que componen la región de estudio.

El análisis siguiente da un ejemplo de la potencia del programa, se va a tomar para el

análisis la microárea con la demanda más representativa, en este caso es la microárea 14,

como datos se tiene que la demanda máxima para el año 1999 en dicha microárea es 2218

kVA; 20 dato que permite junto con los, datos históricos, más el factor de saturación de la

microárea, se puede calcular la proyección de la demanda tanto para el corto plazo, como

para el largo plazo. El programa se ha configurado para el año horizonte 2010, pero puedeni

hacerse los cálculos para el corto plazo, es decir 3, 4 ó 5 años sin problema.

Se pueden hacer dos análisis para el corto plazo, por ejemplo el año 2001, y para el año

horizonte 2010. :

Dentro del programa para obtener los resultados, basta con realizar un click con el mouse,,

en la microárea que se requiera y se despliega la primera pantalla que pide ingresar el tipo

de resultado que se quiere observar mediante un panel de opciones, donde se selecciona el

tipo de proyección. :

Las proyecciones que se pueden hacer para la microárea en análisis son los siguientes:

20 Referencia bibliográfica [9175

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACÍ AI,

•a * tCu

k»*.

EJAF

»",

e*n

-.iC":

,.

:•:

n;

:;

.:

í

E ESTUDIO

sinañda

üñsümid

acto res- í

íensidact

asá cíe cr

actores

m$m$

Acepta*:;!

NUMEt

ares"

eico

e:car

ec m

e:caj

11!

cm^?^

•I

:ter

gá(ln"d ce)

nto(índ ce)

Cancela

iiiiii:!'

'¡3Í

h!

Figura V.5.1

Como se indica en la figura V.5.1, mediante el programa se pueden obtener siete tipos de

proyecciones: demanda, energía, consumidores, factores de coincidencia, los índices de

densidad de carga, tasas de crecimiento y factores de carga.

Luego de seleccionar el tipo de proyección, se selecciona aceptar y se despliega la siguiente

pantalla donde se ingresa el año de proyección, no se pueden ingresar años menores al

último año de datos históricos, ni años mayores al año horizonte, pues el método de análisis

por microáreas, no está diseñado para muy largo plazo. Luego se selecciona el tipo de

ajuste matemático, en este caso se presentan tres tipos de ajuste: lineal, logarítmico y

exponencial.

En la figura V.5.2 se presenta la pantalla datos para la proyección.

76


táa

n"grés£ hEleiprayieccjáni!:: 2001

f1!t 'ganímica;:

iQiS?3onBnaaÍ

•Cancelan-

Fisura V.3.2

Después de ingresar el año de proyección y el tipo de ajuste que requiere el usuario, se

despliega la pantalla de resultados numéricos, para cada tipo de consumidor existente en la

microárea en análisis, en esta pantalla se indica el año de proyección, la unidad de medida,

y los resultados para cada tipo de consumidor y para el total de la microárea.

En la figura V.5.3 se muestran los resultados numéricos de la proyección de la demanda

para el año 20017 de la microárea 14. :

•fl^.I'H^IMfl-ilM'l^ftVIVilIfi'il.iriffn.^i ,..••!! •LLu' .HMiO.n.

^xtoW-****,

Residencial

Residencial claise bajía

Residencial clase medi

Residencial clase aira

Comercial

Comercial local

Cornercial Metropolitan

Industrial

Otras (.A-f*.)

'Total Mitrruares

.(:::;í3BnJetc£c;qmfico ;•<!;: ;:::::;::;¡impfIfníH;

ZOOt :

1419.52

393,29 ;

a [283,70

|l 42,53 •

[34B.09 :

¡33C.B9 ;

0 |l 7.10

126,12

93,19 :

2267,22 ;

í j . . . .

:;;";;v :!;¡:i;;:!;;£¿íiTÍir:[;: :;;;;!:

|, _.;]_!?_)[ Xj'

Figura V.5.3

77


El usuario tiene tres opciones, como se observa en la figura V.5.3, se puede salir del

módulo de resultados, se pueden imprimir estos resultados, o se puede acceder a los

resultados gráficos; para acceder a los gráficos, se selecciona generar gráfico y se despliega

la pantalla generadora de gráficos. El programa presenta la versatilidad de generar gráficos

independientes para cada tipo de consumidor y para toda la microárea en análisis, como se

muestra en la figura V.5.4.

&H£víBflttbi rafiiHaa5^^

|

iil

Orí

•::~

en dé

'.

~

r

~

C

r

r

r

Ijihll üilíilj

" datds:

lliUi: :;•;==: , —

•Resid

;|Clase.

•• Clase:

i:.Cí»"fHe

:hÜacaJ.;

iiMetro-jp

•ilhdns:

i-Oirbs

: ::;:;r:::¡:;;;

P

P

ia

r

p

r

a

-M

e

ta

si

lí

la

ri

n

1

ti:

á

á

i

¿:

e

n

é

f

t

-gráfí

IJ-lüJíí!

ce

ÍJ

:;

ala

ÍÍÍÜiSÍ

t

J

¡

Figura V.5.4

El usuario puede elegir entre las opciones presentadas en la figura V.5.4, entonces para el

ejemplo se elige el gráfico de la demanda total de la microárea de estudio, para el año 2001,,

y se genera el siguiente gráfico.

78

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA. ESPACIAL

Íií

Años kVA

ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 14

Total microarea de estudio

GRÁFICO DEMANDA vs AÑOS

Tipo de Gráfico:

¡BARBAS

Figura 5.5.5

En la figura V.5.5 se muestra el crecimiento de la demanda máxima total de la microarea

número 14 al año 2001. Se observa la particularidad de que la demanda máxima al año

2000, indica un descenso de la misma, lo cuál indica la particularidad del análisis micro,

pues desde el año siguiente al último que se ingresa como dato, la proyección realizada ya

no es puramente matemática de regresión, sino que toma ya en cuenta el factor de

saturación descrito anteriormente. i

El generador de gráficos a su vez, puede mostrar gráficos en diferentes estilos, como si se

tratase de EXCEL. En la figura V.5.6, se indican los seis tipos de gráficas que puede

mostrar el programa para los diferentes tipos de datos que se necesitan para evaluar el

crecimiento de la demanda, consumo de:energía, consumidores etc., en el área en estudio.

79


Ülf -Itl^-flil j^.4tlli lili'' :i»iíig tíes«*a{i«!i»KfiB *aíftif ^

Años kVA

1995 1731.55

' 1996 18-12.0-1; 1 997 1 959,65

1998 2084.631999 221B.592000 2161.36

: 2QD1 2287.22

Tipo de Gráfico:

UNEA UPASTELPASTEL. 3D

"EAñRASBARRAS 3 D

AR.7'itTIBlftiBitrt'fíil'EA

••;:.;;:;r:-:ax}ó.j

.ffiPHS"

ÁREA DE ESTUDIO NÚMERO: 14

TotaJ microaLrea de estudio

GRÁFICO DEMANDA vs AÑOS :

r^»»-^^.«.....:.-.-.^

L995":-::::,:".:::1995:----:;"--"";:1997;-:::-::^-:::1998-::-::::":::;:í999 "-:--. M:::2000 :;:::::::;:;::2001;::;»:.

:Figura 5.0.6

Como se muestra en la figura V.5.6, se pueden generar gráficos de barras, líneas, pastel,

pastel 3D y barras 3D. En este caso se muestra el gráfico de líneas del crecimiento de la

demanda máxima total de la microárea número 14 al año 2001.

5.5.1. RESULTADOS DEL PROGRMA PARA EL ÁREA DE SERVICIO DEL

PRIMARIO 57A: DE LA SUBESTACIÓN POMASQUL

• Resultados para el año 2001.

En la tabla V.5.1.1 se presenta el resumen de resultados del crecimiento de la demanda,

consumo de energía, consumidores, factores de carga y coincidencia y tasa de crecimiento,

tanto a nivel de las microáreas, como a nivel del área total de estudio, para el año 2001.

SO


En el Anexo 3, se pueden .observar las pantallas de resultados para cada microárea

analizada.

• Resultados para el año horizonte 2010.

En la tabla V.5.1.2 se presenta el resumen de resultados del crecimiento de la demanda,

consumo de energía, consumidores, factores de carga y coincidencia y tasa de crecimiento,

tanto a nivel de las microáreas, como a nivel del área total de estudio, para el año horizonte

que se ha configurado en el programa; el horizonte de proyección se ha fijado para el año

2010. Todas las pantallas de resultados se pueden observar en el Anexo 3.

81

PRO

GR

AM

A D

IGIT

AL

PA

RA

EL

PR

ON

ÓST

ICO

DE

CA

RG

A E

LÉ

CT

RIC

A E

SPA

CIA

L

MIC

RO

AR

EA

5 9 10 11 13 14 15 17 18Á

RE

A T

OT

AL

AN

O

2001

2001

2001

2001

2001

2001

2001

2001

2001

2001

DE

M.

MA

XkV

A26

,26

590,

6235

4,55

254,

9412

61,4

922

87,2

211

2,79

602,

8979

9,49

6290

,25

EN

ER

GÍA

kWh

3179

6,24

2978

59,7

218

6832

1755

34,9

269

5820

,87

1093

610,

163

992,

1645

6115

,37

4561

15,3

3457

676,

7

CO

NST

JM.

Uni

dade

s21 27

916

112

652

385

555 29

637

726

93

FAC

T. C

OIN

RE

L0,

63 0,7

0,7

.0,

710;

72 0,6

0,73

0,65 0,7

0,68

2 .

DE

N .

CA

R.

kVA

/ km

23,

1578

,54

45,3

32,4

158,

2631

5,89

.. .

1.4,

31 .

...

80,7

810

1,02

92,1

833

TA

SA C

RE

C% 0,72

-3,1

11,

99 -1 2,99

3,18

6,63

3,38

1,99

1,86

3

FA

CT

.CA

R.

RE

L0,

59.

0,64

0,62 0,6

0,63

0,66

0,59

0,62 0,6

0,61

7

TA

BL

A V

.5.U

R

ES

UM

EN

DE

RE

SUL

TA

DO

S P

AR

A E

L P

RIM

AR

IO S

7A, P

RO

YE

CC

IÓN

AL

AÑ

O 2

001

82

PRO

GR

AM

A D

IGIT

AL

TA

RA

EL

PR

ON

ÓST

ICO

DE

CA

RG

A E

LÉ

CT

RIC

A E

SPA

CIA

L

MJC

RO

AR

EA

5 9 10 11 13 14 15 17 18Á

RE

A T

OT

A1J

AN

O

2010

2010

2010

2010

2010

2010

2010

2010

2010

2010

OE

M.

MA

XIc

VA

39,9

490

0,47

539,

8537

0,93

1859

,87

3388

,43

167,

788

4,61

1179

,76

9331

,56

EN

ER

GÍA

k\V

h49

046,

2847

6196

,26

2771

38,9

2784

20,3

810

4442

8,2

1601

176,

993

023,

3570

8015

,2!

6586

34,4

451

8607

9,9

CO

NS

UM

Uni

dade

s39 53

624

219

376

011

60 88 376

539

3933

?AC

T.

CO

TN

RE

L0,

63 0,7

0,7

0,71

0,72 0,6

0,75

0,65 OJ

0,68

4

DE

N .

CA

R.

kVA

/ kn

i24,

5611

3,57

66,8

845

,42

228,

9345

6,78

2011

6,85

146,

4113

3,26

67

PA

SA

CR

EC

%41

,61

50,7

466

,32

48,1

653

,72

53,6

468

,69

53,9

653

,93

54,5

30

PA

CT

.CA

R.

RE

L.

0,59

0,64

0,64 0,6

0,63

0,66

0,58

0,62 0,6

0,61

8

TA

BL

A V

.5.1

.2 R

ES

UM

EN

DE

RE

SUL

TA

DO

S P

AR

A E

L P

RIM

AR

IO 5

7A, P

RO

YE

CC

IÓN

AL

AÑ

O 2

010

83


5.6. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS MEDIANTE

EL MODELO DE PRONÓSTICO DE CARGA

El análisis de resultados se puede realizar desde el punto de vista del crecimiento de la

demanda máxima que es un parámetro crítico para la ubicación de nuevas subestaciones y

primarios. [

En la EEQSA, se asume una tasa de crecimiento anual del 6% para la demanda máxima,, de

acuerdo a este criterio, para el alímentador 57A, del cual se disponen datos, en la tabla

V.6.1se tiene la siguiente tabla de crecimiento déla demanda.21

ANO

1999

2000

2001

2010

PRIMARIO

57A

57A

57A

57A

DEMANDA

MÁXIMA (kVA)

; 6173.7

6554.122

6936.76

10120.26

%

CRECIMIENTO

6%

12%

63.89%

Tabla V.6.1.Crecimiento de la demanda para el primario 57A, según EEQSA.

Los resultados mostrados en la tabla Y.6.1, están de acuerdo a la tasa de crecimiento

asumida por la EEQSA, entonces para el año 2001 el alímentador 57A, el.crecimiento de la

demanda máxima aumenta de 6554.12 a 6936.72, lo que significa un doce por ciento con

respecto al valor actual; siguiendo la tendencia asumida para el año horizonte, para hacer

una comparación con los resultados del programa, al año 2010 se tendría un crecimiento

teórico de 3946.56 kVA, es decir al año 2010 se tendría un crecimiento del 63.89% de la

demanda máxima.

Referencia Bibliográfica [9]84


El crecimiento de la demanda de acuerdo a los resultados del programa (MPCES), para el

año 2001 y para el año horizonte 2010, se resumen en la tabla V.6.2.

ANO

1999

2001

2010

PRIMARIO i

57A :

57A ,

57A

DEMANDA MÁXIMA

(kVA)

6173.7

6290,95

9331.56

%

CRECIMIENTO

1.863%

52.66%

Tabla V.6.2.Crecimiento de la demanda para el primario 57A, según programa IVEPCES.i

En los resultados obtenidos mediante el programa, se observa la particularidad que el

crecimiento al año 2001 es del 1.863%, 10.1% de diferencia con respecto al resultado para

el mismo año con la tasa de crecimiento asumida por la EEQSA. El crecimiento según este

criterio es del 12%; esto sucede porque :en el análisis por microáreas el crecimiento de la

demanda se ve afectado por el factor de saturación., lo que se cumple en la curva "s" de

crecimiento de carga en microáreas, al inicio es muy lento el crecimiento pero luego al

crecer también el factor de saturación se entra en una rampa de crecimiento hasta llegar a la

saturación que no necesariamente puede ser al año horizonte, sino antes o después

dependiendo del comportamiento de los consumidores, reflejado en el factor de saturación.

El tipo de ajuste de comparación es lineal' ya que se toma en el criterio de la EEQSA el 6%

por ciento anual de crecimiento, es decir se asume un comportamiento lineal del

crecimiento de carga año con año. En el programa la rampa de crecimiento se puede ajustar

mediante los tres tipos de regresiones consideradas en este trabajo.

85


En la figura V.6.1. se establece una comparación gráfica de los resultados obtenidos con el

programa 3' los valores del método de la EEQSA.

PROYECCIÓN DE LA DEMANDA MÁXIMA

199S 2000 2002 2004

ANOS

2006 2008 2010

Figura V.6.1.

La curva 1 corresponde a la proyección de la demanda máxima para el primario 57A, según

la tasa asumida por la EEQSA, se observa la tendencia matemáticamente lineal de este tipo

de proyección. La curva 2 corresponde: a la proyección realizada mediante el programa

MPCES, en esta curva se nota la tendencia a formar la curva característica de "s"i

empezando con crecimiento lento y luego formando una rampa de crecimiento que

teóricamente llega a un momento de saturación, dependiendo del factor de saturación de las

microáreas que conforman el área total de análisis. El factor de saturación depende tanto

del número de consumidores como de su comportamiento en el tiempo, en cada microárea

del sistema bajo análisis. :

En la figura V.6.2, se observan los porcentajes de crecimiento para los años 2001 y 2010.,'

es decir al corto y mediano plazos respectivamente. La razón para que la demanda máxima

al año 2001 crezca en apenas un 1.863% se debe específicamente a la intervención en la

86


proyección del factor de saturación. Al .inicio de la curva característica de crecimiento de

carga en microáreas este factor es muy pequeño alrededor de 0.05; de tal manera que

aparentemente al año siguiente al último año histórico se observa un leve descenso de la

demanda máxima en el área total de servicio. Para el siguiente año, es decir al 2001, el

factor de saturación va creciendo, tendiendo siempre a 1, por lo que la curva va entrando en

la rampa de crecimiento. Para el año 2010 en el mismo ejemplo se obtiene un factor de

saturación de 0.97, lo que indica que a este año el factor de saturación se acerca a uno pero

no llega a la total saturación por microárea. Si el factor de saturación llegara a uno se

observaría que la pendiente disminuye hasta llegar a hacerse horizontal.

PROYECCIÓN DE LA DEMANDA MAXGYIAMEDIANTE EL MPCES

10000

2004 2006 2008 2010

Fisura V.6.2

%crec=52.66%

%crec=1.863%

Al año 2010 se observa que la rampa de crecimiento se va ajustando a la proyección en este

caso lineal, sin embargo, el factor de saturación igual a 1, puede darse antes del año

horizonte considerado en este trabajo.

87

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESPACÍ AL

Depende de la proyección de consumidores en cada microárea y de esto se desprende la

importancia .de obtener una adecuada base de datos de todos los tipos de consumidores y

sus consumos de energía y demanda.

38

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONÓSTICO DE CARGA ELÉCTRICA ESP ACIAL

CAPITULO VI

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES


6.1. CONCLUSIONES

El crecimiento de la demanda máxima a corto plazo (año 2001), según los resultados

del programa indican que es importante realizar las proyecciones por medio de la

técnica de microáreas, pues el sistema no se comporta de acuerdo a un 6% de

crecimiento como se asume en la EEQSÁ, sino mas bien es del 1.863%, lo que indica

que el comportamiento de los usuarios determina desde este punto de vista los

requerimientos del sistema de Distribución.

En el análisis a largo plazo, se observa que los resultados están enmarcados dentro del

concepto de crecimiento de la demanda en microáreas, con una base de crecimiento

mínimo, y luego teniendo un crecimiento mucho más rápido hasta llegar a la saturación,

que no necesariamente puede darse en el año horizonte., como es el caso del programa,

sino antes, o después del mismo. Esto depende de los niveles de saturación de

consumidores y del comportamiento de los mismos en el transcurso del tiempo. Sin

embargo siguen existiendo diferencias con respecto a la tasa sumida para el crecimiento

de la demanda por la EEQSA, de alrededor del 10% para el año 2010.

En los resultados se puede observar que el factor de carga se mantiene alrededor de 0.6,

tanto a corto plazo como a mediano plazo; lo que indica que existe en la zona en estudio

un predominio de consumidores del tipo residencial, pues este factor es el reflejo del

comportamiento de la curva de carga del tipo de consumidores residenciales.

El crecimiento de los consumidores en cada microárea en estudio, determina los

porcentajes de crecimiento. Al año 2000 el factor de saturación es bajo alrededor de

0.05, lo que se refleja en la curva característica. Al año 2001 empieza a entrar en la

rampa d crecimiento y al año 2010 el factor de saturación se encuentra alrededor de

0.97 lo que se refleja en la curva característica al ajustarse al tipo de proyección

matemática-utilizada en el programa.

90


Mediante el empleo de la técnica de saturación, se obtiene una estimación más cercana

a los reales niveles requeridos por microárea, por lo que se pueden tomar en cuenta los

resultados obtenidos para calcular otros parámetros eléctricos que competen al

alimentadory a la subestación. Entre estos parámetros se pueden recalcular porcentajes

de cargabilidad, pérdidas y caídas de voltaje del primario en el área de servicio.

• Esta técnica, es fácilmente aplicable en la determinación de la demanda de servicios

públicos, tales como: la electricidad, teléfono, agua, etc., siendo una herramienta básica

en el dimensionamiento de estos servicios.

• Esta técnica permite la ubicación más apropiada de los requerimientos de servicios de

una ciudad. Sobre la base de los factores de saturación por microárea, se puede estimar

cuales son las áreas que más requieren de servicio a corto y mediano plazo.

• Los resultados de esta técnica, se traducirán en una planificación más acertada de los

servicios, en cuanto a:

1. Ubicación estratégica

2. Dimensionamiento

3. Crecimiento :

4. Diseño económico

• Esta técnica regula indirectamente, el gasto económico que se genera por ía dotación de

servicios en cada microárea, destinando la mayor inversión a las áreas que realmente la

necesitan

91


6.2. RECOMENDACIONES

• Es imprescindible contar en el tiempo más corto posible con levantamientos de datos,

encuestas y todo el trabajo necesario para tener información certera sobre los tipos de

consumidores, niveles de consumo de energía y demanda, en el ámbito de microáreas

para incorporarlos a las bases de datos del programa realizado en este trabajo y de

futuros programas que sirvan para la optimización del servicio eléctrico.

• Emplear esta técnica como apoyo básico al planificador en su estimación de servicios.,

obteniendo los requerimientos necesarios por microáreas.

• Emplear el uso de la computadora como herramienta básica en la implementación de

esta técnica, en virtud del gran volumen de datos que es necesario usar y los procesos

de análisis que implican la obtención de los factores de saturación por microáreas.

• Es imprescindible en la actualidad que se implemente nuevo software, para el análisis

de los sistemas eléctricos de distribución, para estudiar la factibilidad de los nuevos

proyectos; por lo que el estudio y comprensión de los diferentes lenguajes de

programación es una herramienta muy importante para los ingenieros que se

desempeñen en la planificación de los sistemas de potencia en general.

• Las Empresas Eléctricas del país podrían implementar este programa, en conjunto con

los modelos de distribución primaria como el DPA, en un solo paquete para el análisis

de las redes de distribución. Esto se puede conseguir mediante la conformación de un

equipo de trabajo con ingenieros eléctricos y de sistemas, de tal manera de crear un

sistema completo que una, mediante interfaces adecuadas los modelos de pronóstico de

carga y de distribución primaria, para que el análisis de las redes de Distribución sea

cada vez más fino. Esto eventualmente traería como resultado que los sistemas de

Distribución de la diferentes Empresas Eléctricas sean más eficientes, brindando el

mejor servicio a los consumidores y con rentabilidad para las Empresas.

92

PROGRAMA DIGITAL PARA EL PRONOSTICO DE CARGA ELECTRIC A ESP ACIAL

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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Noviembre 1982. Págs. 87, 88, 89.

95

Instalación del programa "Modelo de Pronóstico de Carga EléctricaEspacial MPCES v LO"

Requisitos Técnicos:

• Computador mínimo 486 con 8 Mbytes de RAM.• Sistema Operativo Windows 95 o superior

Instalación y puesta en marcha:

Desde Windows 95 , colocarse en el disco No.l de instalación y pulsar dos vecessobre "setup.exe". Siga introduciendo los discos según le va indicando el prognna deinstalación.

El programa debe instalarse en el directorio "Tesis" en el directorio raíz.. C:\Tesis

A continuación se presentan las pantallas de acceso al programa, forma de trabajo delprograma, acceso a ingreso de datos y presentación de resultados.

1.- Pantalla de contraseña: Ingrese la contraseña para cargar el programa. (TESIS)

¿¡[Clave de acceso:

2.- Pantalla de iniciallzación del sistema.

3.- Menú principal y microáreas. En la barra del menú principal, tiene acceso a Ver losdatos históricos de consumidores, consumo de energía, demanda, uso del suelo, y factoresde carga, junto con la pantalla que muestra el plano digitalizado de la zona de estudio..

Datos Hisíorícoi Vei

consumidores

Ver microáreasConsumode energía Uso del

suelo

Factores de txirga

Salir del programa

^División* dd;&é¿dtfeiiintotonncniánías: (ama total 3Jtfcin2P,

-¿WAJ XTJÍÜ5W

*.* ,'" 'V " ~W'V

XTffimCítiif'' ,—. í- •>:- ' . !J i;:?WW¿«XE _iU / ; lv r- ..'" ":•-. HP / '

'.._• -td /.-,-' "., c^T^TtJT-1'- -< r

iz

En la pantalla del mapa digitalizado, para acceder al proceso de proyección de demanda.,consumo de energía etc., basta con hacer un click con el mouse de la computadora, en losnúmeros correspondientes a las respectivas áreas y se despliegan las siguientes pantallas:

4.- Seleccionar tipo de proyección "en la microárea de estudio elegida.

ía'M«^OAfi^DEESTUDmNUMEHO:^^:Vv ^ Ok -? •-HHEÍ

i

jj •

ttt

i,

Seleccione el tipo de proyección

i

& Demanda '

f Energía

C Consumidores ' ;1<~ Factores de coincidencia *.

r , Densidad decaiga(!ndice) ;

t -

<~ Tasa de crecimiento (índice) . ,

'•<" Factores de carga ' " .:

1 „ , ' i.„

{ — ; ; : * ." -1| • ¿4^ptar ¡ J Cancelar

En esta pantalla se puede escoger el tema de proyección que el usuario desea.

5.- Ingreso de año de proyección y ajuste.

Ingrese el año de proyección |?001

- Ajuste-

C Linee]

Exponencial

Acaptor Cancelar

En esta pantalla el usuario ingresa el ano de proyección desde el inmediato superior alúltimo año de datos históricos, hasta máximo 10 años desde el último histórico.

6.- Pantalla de resultados.

Q

Afra de proyección

Unidad de medida

aooi

kVA

Residencial

Residencial clase baja

Residencial clase media

Residencial cíase alta

Comercial

Comercial local

Comercial Metropolitano

Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

|1413.Z7

f 93,11

233.6S

142,50

348.03

330,63

17.40

|426,04

93,47

2286.82

Generar gráfico IrripnroEí Carra*

En esta pantalla, se pueden observar los resultados para el año ingresado para laproyección, para todos los tipos de consumidores que constan en la base de datos delprograma.Si se desea imprimir los resultados el usuario puede hacerlo al pulsar la opción de imprimir.Si se desea generar los gráficos que corresponden a estos resultados se pulsa la opción degenerar gráficos.

7.- Pantalla para generar gráficos.

?3 jj Generador dcc:gráf icos ;',«¿i};3¿S£i if V'1' £i;¡:fv3 liaSpíí j¡ ;•?: :'•; "y íf S;*CíSH --HI RU 13

j—Origen de datos para el gráfico-íÍ !

^ P es í d encial]

í" Clase baja

^ Clase inedia

£7 Clase afta

(~ Comercial

r Local

<™ Metropolitano

^ Industrial

£7 Otros

í~ Total Mícroarea

Aceptar

En esta pantalla el usuario tiene la posibildad, de elegir; el gráfico para el tipo deconsumidor que elija.

8.- Pantalla de tipos de gráficos.

-lüAREA-DtESTUllIO NUMERO; 14>^v:''A

Años kVA

ÁREA DE ESTUDIO NÚMERO: 14

Total mícroaraa da estudio

GRARCO DEMANDA vs AÑOS

)aiat8maMiCTJU:

En la pantalla mostrada en la página anterior, el usuario tiene la posibilidad de generar seistipos de gráficos diferentes, de los resultados obtenidos, además tiene la posibilidad deimprimir estos resultados gráficos.

9.- Pantallas de Ingreso de Datos.

El usuario tiene la posibilidad de ingresar sus propios datos,, siempre y cuando se adapten ala estructura de bases de datos que tiene el programa. Los datos históricos que puedeingresar el usuario se dividen en cinco áreas:

• Ingreso de datos históricos de consumidores.

*..„-.., f Consumidores

Numero }KX((yifífS^t!SSSÍ^Í llUntdad de? medida? Consumidores

AMC h¿8/rA'VT£S fiESIDEMOlL 3AJ4 \ -tó?Ti-»> 1935 -1SG6 SSS: 67

1996 •IBS? 530! 701937 5D6Ü| E!H¡ 731993 53201 B30* 761999 SEÜO E55í BQ

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* [ f """•" ™" """ "" " " " ' ' " - • • " • • • " ' • - , - • • - - .

,. í « Sohr » í

XZSO&tfAL AL TA8

TOTAL

310i

11*12i

^

En esta pantalla puede ingresar los datos históricos de la cantidad de consumidores en lamicroárea elegida para el estudio; existen los tipos de consumidores, residenciales en tressubcategorías clase alta, clase media y clase baja, comerciales en dos subcategoríascomercial local y comercial metropolitano o mercado mayor, industriales y otros.

* Ingreso de datos históricos de consumo de energía.

írttmco»-;-'- ;?.&;£' íf- *»**««""" ^

^';^;n-i:;/" j ;:J;-::'£b¿: :: l- -: ^¿:;C'-:':-'/ -v-.- Consumo 'de 'Energía ": -»;~:;;': ::!"r:. • • .;--;- !-¡ A\ íJ«i r ^- - • - • -„,.;-_ / :,-" - --',,'-. , • ' : „- ' / ' •" , J ., . - . . . . - . .- .j _. _ " : : ' - ;.";.':;.;' tL"/ ; • , : r^:: - ; r - -L

::!:t:É,i£:;;l:i¿::: ;:':;±: 'Ov^--^-."'^^:iVl'---^r'"

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~Í397Í '~\' _ 3S2S 1207J "" "~£4_172J

Ü38J 20S7-1Í1 ~_ ^ 3 8 5 7 " 1285J _ 25716J

19S9| 219361 4104. 1368

;:;.:-.;•;.;._ ¡ «

En esta pantalla el usuario puede ingresar los datos históricos del consumo de energía paralos tipos de consumidores ya descritos^ para la microárea elegida.

• Ingreso de datos históricos de demanda.

mm'Ftt

's.*.*','., "-~",:.pr./Vr(ia - • •' . . ..r..-* r - - . „ ,..-.,rDemáridár;';;;;:;;

Numoiro

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~T998¡ "~ '^ .... JP-1 | '~'~-~- I '"."--- 30L ~" - '^T99gl ~ s-il """"'" '!' '"ir." 32!"".. ÍEÍ

En esta pantalla el usuario puede ingresar los datos históricos de demanda para los tipos deconsumidores ya descritos, para la microárea elegida.

Ingreso de datos históricos del uso del suelo.

Área

•Numera

Uso de Suelo

¿Jmtfad de medida? ffm2

>•

*

AMO 1 .nESíDENCiW^SAM-19951 1

r 199GÍ T

1997! 11998! 11933 1

•:fi£SfDENCtAL^Af£D¿41

1

1

11

fiESlDEfJOAL ALTA11

1

11

.

TQTA¿_Ft£SID£.-

En esta pantalla el usuario puede ingresar los datos históricos del uso del suelo todos lostipos de consumidores ya descritos, para la microárea elegida.

• Ingreso de datos históricos de factores de carga.

- :v:- . ;•;;;••:;"••. ;•••'.. ; , = • ; ; - • ;— .-.' •..••'••-,:--, ::;•::;'-,:.:."•.-.:;•-•...• '-.• ::;-:;.;:;- ;..-„-...•;•:";: :,...-,::'•.•;::.•- .--; - ' : - • • - • ' . . • • „

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::.;':" '-193S

193G

1997

; 1998

—

Factores de caraa :

-.-.-- CARGA RE$lQef/CZ(L \ CQM£fiCÍA¿ -. . CANOA SWUS7FS1AL \ C4XG¿ Q771GS0.5 ¡ 0,7 ¡ 0.9 1 0.81 ' • . -0,5 ¡ 0.7; 0.9] fl.B0.51 0.7! 0.9( O.BD.5¡ 0,7 í 0.9 j 0,8 '.. •:

< S°Jir » :-l

'':;;;,-:•-; :

=J.v-

En esta pantalla el usuario puede ingresar los datos históricos de los factores de carga paratodos los tipos de consumidores ya descritos? para la microárea elegida.

En todas las pantallas de ingreso de datos, se pueden ingresar datos históricos sinrestricción, es 'decir para n años desde donde se tenga información, pero con laparticularidad que todas las pantallas de ingreso de datos deben llenarse para el mismonúmero de años.

El pronóstico de los diferentes parámetros, se puede realizar máximo hasta el año horizonteconsiderado en el diseño. El año horizonte es el 2010.

CO

NS

UM

IDO

27/0

3/00

, A

RE

A: :

1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 4 4 3 4 4 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 7 8 8 8 8 9

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AN

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1995

1996

1997

1998

1995

1996

1997

1998

1995

1996

1997

1995

1996

1998

1997

1998

1995

1996

1997

1998

1995

1996

1997

1998

1995

1996

1997

1998

1995

1996

1997

1998

1995

HA

BIT

AN

TE

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300

400j

45

050

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0050

0030

0050

0015

000

3000 34

43

435

00 5 160 60 75 80

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

695

RE

SID

EN

CIA

L 10 20 30 40 400

500

60

070

025

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0

150

20

0 5

100 1 1 5 6 6 7 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

100

RE

SID

EN

CIA

L 20 30

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300

45

06

00

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03

00

150

23 5

20

0 1 1 1 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

27

RE

SID

EN

CIA

L 810 12 14 20 40 60 80

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OT

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104

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0

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CO

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RC

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1998

1999

1995

1996

1997

1998

1999

1995

1996

1997

1998

1999

1995

1996

1997

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1999

1995

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Industrial

Orros (A.P-)

Total Microarea

2001

kVA

C¿an e rnr gráfica Imprimir

|257.27

205.96

38,28

13.03

35.62

33,39

2.2^1

1 -1.1 B

351.55

•irîniVTNffmiMiiTiM'irffM^nîPrflî'iîiiii^ ll*J

n ¡2001

Unidad, de medida > JcWh.

Residencial ¡B36-1(XS7

Residencial clase baja ¡66123,63

Residencial clase media ¡12171.56

Residencial clase alta ¡5CM5.37

Comercial J30159.91

Comercial local ¡28607.23

Comercial Metropolitano ¡1552.58

Industrial |4316S.9T~"

Otros (A.P.) ¡29855.00

Total Microarea ' ¡186832,39

Unidad de medida

Residencial



Residencial cíase aJta

Comercial

Comercial local

-Qsner&r. gráfico: Imprimir

2001

Consumidores

pz-i

[Í3~

[14

Comercia] Metropolitano p

Industrial [5

Otros (A.P.) [3

Total Mieroarea 162

Cerrar

<PROYECaOtf;DEL FACTOR DE CDINODEHaAEMLAMICROAREA>m

AMdv/imy****,»

Residencial G.70

Residencia! ciase baja p.80

Residencial clase medía 0,15

Residencial clase alta 0,05

CornerciaJ ¡0,10

Comercial local ¡O.S-I

Comercia] Metropolitano 0,G6

Industria.! 0.1 S

Otros (A.P.) 0.04

Total Mícroairea 0,70 ;

¡mpnmtr Cerrar

i

Residencial 83,60

Residencial clase baja ^15,20 :

Residencial clase medía 10,00

Residencial clase alta J13.B1

Comercial J19.53

Comercial local 36,60 ;

Comercial Metropolitano 2.15

Industrial 55.7-5

Otros (A_P_) IS.32 ;

Total Mícroarea 15,30 . :

, _ & O: Imprimir jCorror

Unidad de medida

Residencia:!




Comercial

Comercial local


Industria.!

Otros (A.P.)

Total Microarea

2001

6,75

^,72

[4.77

K33

11.63

1. SO

¡1,33

Slna £/£? p

Unidad de medida

Residencial




Comercial

Comercial iocal


Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

2001

0,53

0.51

0,55

0.75

0.75

[0.75

|0,90

1,00

D.52

imprimir , ¿errar

Unidad de medida

Residencial

Residencial cíase baja



Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

2001

kVA

San erar gráfica imprimir

|l 85.56

47,22

|28,92

9.44

[2^.98

22.35

[2.03

1 34.54

3.G5

254.34

Cerrar

Unidad de medida

Residencial



Residencial ciase alta

Comercial

Comercial local

Comercia] Metropolitano

Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

- gráfica imprimir

ZOD1

81733,99

14582.06

7457.5B

27127.33

25729,92

1397.92

39566.31

|2710S,89

175534,92

jAfja f/& /rrojsecc

Unidad de medie

Residencial

Residenc

Residenc

Residenc

Comercial

Comercia

Comercia

Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

3 : : :::::i-;TÍ¡J3~!i:i: "•£!£&

1 1 1 i¡iSi¡¡ 112 : 0Brieraiígraftea:::

san

al clase baja

al cíase medra

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1 local

i Metropolitano

2D01

CansTouidores

109 ;

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2 ;

11 •B

3

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3 ;127

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-rPROYECCIDM DEL FACTOR DE COIMCIDEMCIA EM LA MICRO AREAll

Unidad de medida

Residencial

Residencial cíase baja



Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Micro are a

imprimir

2001

0,71

0,79

0,16

0,05

0,10

0,32

o, a a

0.1-1

0.04

0,71

Cs

Afro de frray&G&etín

Unidad de medida

Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Micro are a

fmpnmir

2001

kVA/Knr2

l 54,35

30,32

9,90

1 3.63

¡25,03

2.22

33.77

11,31

¡32,40

Unidad de medida

Residencial




Comercial

Comercial local

Comerciat Metropolitano

Industrial

Otros (A.P-)

Total Mícroarea

Imprimir

20QT

15,1-4

|7.10

H.B7

-0,03

j-D,23

1.66

-7,90

1-1.49

-1-01

«PROYECaíW.DEL FACTOR DE OXRBA^NilAMICRaAREA.ir^

A*,**,.^*.

Residencial



Residencial clase aita

Comercial

Comercíai local


Industrial

Otros (A_P_)

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2001 =

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0.50 ;

0,50 ;

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2.- Resultados para el año 2010

í;v3¿t-:ír;£i9*i:

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Comercial local

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(A.P.)

Mieroarea

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11.18

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i

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Comercial local

Comercial Metropolitan

dustrial

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2é ñaraH gráfica IrripVtrü r.

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7561.99

i 3238.81

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|1297B,59

|8385,46

D 3391,13

5000,00

12607,59

13045,28

< PROYECCIÓN DELFACTOR DE raiNaDENCIAENI^MIC^OAREAH . ,V >HDaE¡ll

'

Residencial


Residencial clase media.


Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A,P.)

Total Microarea

201 D i

0,63

0,72

0,22

0,05

0,28

0,90

0,10

0,02

0.07

0,63

Imprimir £error

•ff PROYECaDH DEL MUMEnifcDE CONSUMIDORES EN LA MICROAREA 5

Unidad de medida

Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Mí croaren

2010

-> Consumidores

i^aanerar gradea imprimir

15

39

^ROYECXiairDElADENSIBADiD&'E^RJ& lfc-U^JMUKaAR

j^STft ríe jfrfjy&zzc/íírr 2010

Residencial ' ¡B,S3

Residencial clase baja 19,22 ;

Residencial clase media 5,9-1 :

Residencial ciase alta 1,61 ;

Comerciail 5,31

Comercial local ¡1 0,58 ;

Comercial Metropolitano 1,23 :

Industrial Q,50 :

Otros (A.P.) 2,90

Total Microarea 4,56 :

; - & • ' • 'OImprimir Serrar

BUIB

s\n/r ffc frreryer&ííffín 2010

Residencial 52,72 .

Residencial clase baja [B2.12 .

Residencial clase media 52,90

Residencial clase aJta ¡55,68

Cnmercíal SD.S6

Comercial local 54,06 ;

Comercial Metropolitano ¡153.63 i

Industrial 0.00 ;

Otros (A,IP_) S3.DB

"Totail Mi ero are a -11,61

1 "'',1<^'i- •* '"" 'í"l"~ "v^nV''1" 1 ~" ~ '" I'"" " """""^^ l;;: TÍ -I

"

Í" PROYECCIÓN DEL FACTOR DE CARGA EN LA MICROAHEA

Afta tf& proyección

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Residencial

Residencial clase baia1



Comercial

Comercia] local


Industrial

Otros (A.P-)

Total Mi ero área

Imprimir : £s

Sft fíS Viíjí , V*)' " :"•>"">•" ' "»:*í¿ti '•; VÍS& -'•'

2010 i

0,55 ;

0.55 :

0,53 !

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HHiai

2010

Unidad de medida ItVA

Residencial



Residencial clase afta

Comercial

Comercial local


Industria)

Otros CA.P-)

ToiraJ Micro área

1 Generar grofíca'!'

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J-H7.29

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l 31.7G

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^PROYECCIÓN OEfeCONSUMattE EMERGÍA Eftr-I MlCBOABEA^^

^ ••••••(•MMM HIIIIH*„# tejrwyttttw

Residencial

^ ••MÜIHI taHAMIl2010

¡21 528-4,95

Residencial efase baja 152788.86


Residencial clase alta ¡12073,80

Comercial

Comercial local

¡75255.88

J67S87.4S

Comercial Metropolitano ¡7568.42

Industrial

Otros (A.P-.)

Toral Mí ero área

tefe . <s(¿enerar gráfico Imprm

¡113300,18

¡71 75S.2S

J17513S.2B

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Unidad de medida




Comercial

Comercial local

Comercial MeTropolrtanc

Induítrrial

Otras (A-P.)

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urPR OYE CCIOH DEL FACTOR DE COINCIDENCIA EM LA MICR

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Residencial




ComerciaJ

Comercia! local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Micro área

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2010

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0.70

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0.55

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Eh,w*frar

1 - PROVECCIOM DE LA1 DENSIDAD DE CAROA.EH tAMICROAflEA ?;. „-

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Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

2010

223,92

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1 67.9 S

33,60

47,99

91.17

4,81

143.95

38,44

113,57

'mME^^^^

\1r PROYECCIÓN DE LA f ASA DE CRECIMIENTO PE; CARGA EN LA' MICBOAREA 3 - V ;

Ana de /rrayeccffffi 291 ü :

Residencial 52,1 5 i

Residencial clase baja 52,1-1 ;

Residencial clase media |52,17 :

Residencial clase alta |52,21

Comercial 51,17 ;

Comercial local 51,16 :

Comercial Metropolitano 51.37 :

Industria) 43.74 [

Otros (A.P.) -13,90 ;

Total Mi ero área 50,74 ;

Imprimir - ^ecrar

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de medida

Residencial




Comercial

Comercial local

ComerciaJ Metropolitano

Industrial

Otros (-A-P-)

Total Mi croare a

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Unidad de medida

Residencial




Comercial

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Industrial

Otros (A.P_)

Total MI ero área

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383.46

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56.20

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53.63

4,08

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539,85

: B¿3JSenerar gráfica Imprimir

(á&&}"t*SF

' Cerrar

'EPBUYEEClaíi-OEt'COWSUMD.DEeilEHBIAEMIJA'MICKnAHEAia

Unidad de medida

Residencial




Comercial

Comercial loca]


Industrial

Otros ÍA.P.)

Total Mí ero are a

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46596,13

25-39,99

[65022,78

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"SJjarftif

•gPRQYECaaHDELNUMERODECÜMSUMIOORESENlflMtCROAnEAlO : , ' - ! - -

Unidad, de medida

Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

2010

-> Consumidores

137

170

22

25

12

242

fegenerar gráfica Imprimir

• OCsrrar

Unidad de medida

Residencial




ComercíaJ

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

2010

0,70

0.15

0,05

0,11

0.93

0.07

0.14

0,05

sí v. sí: Imprimir:;:; ;:íi:

0.70

;:;Qérrárt:: ;i

í" PROYECCIÓN DE LA ÜENSIDAQ DE CARGA EN: LA MICROAREA 1 O&

Unidad de medida

Residencial




ComerciaJ

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Mí ero área

imprimlt

2010

kVA/Km2

[131,90

|31E.9D

|58,00

|20,81

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156.40

|76,80

128.47

66,88

ile medida

Residencial




Comercial

Comercial local


industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

|2010

159.11

56.12

57.60

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3G.7S

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Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

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Residencial

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Unidad de medida

Residencial




Comercial

Comercia] local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

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36735.97

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48017.33

45416.38

2600,956300-1,55

W311B.20

278^20.38

Cerrar

¡201 O

Unidad de medida >- Consumidores

Residencial ¡157

Residencial clase baja ^128

Residencial ciase media [24

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Comercial [20

Comercial local [Ts

Comercial Metropolitano ¡5

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Otros (A.P.) [8

Total Mícroarea pl33

::£aeneror gráfico

^ PHDYEeaON DEL FACTOR DE COIHODEHCIA EM LA MICHOAREA 11

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Residencial




Comercial

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Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

Imprimir £e

2010

0,71 ;

D.78 ;

0,17 ;

0.05

0,10

0,92 ;

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0.11

0,01 ;

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201 D

Unidad, de medida

Residencial


Residencia! clase media


Comercial

Comercial local


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Otros (A.P.)

TotaJ Microarea

'Imprimir-.

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19.03

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Unidad de medida

Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

"Total Microarea

Imprimir:

|201D

52,73

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54.05

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•£PHOYECaON DEL FACTOR OE.CARGftEM LA MICflQAREA 11

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Unidad de medida

Residencial




Comercial

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Industrial

Otros (A_P.)

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2010

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Cerrar

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Unidad de medida

Residencial




Comercial

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Otros (A.P.)

Total Mícroarea

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2010

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93

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Cerrar

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0.72

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Residencial




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Industrial

Otros CA.P.J

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Cs

1£PROYEeCIO»DE LA DENSIDAD DE CARGA EN IA MICRQA!

Residencial




Comercial

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Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

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78,74 ;

228,93 ;

*i•rrrar

HEÜBI

Residencial 54,94 i

Residencial clase baja fe4,94 ;

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Residencial clase alta 54,95 :

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Industrial 53,18 i

Otros (A.P.) 55,95

Total Microarea 53,72 \;]

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•ffPROYECCIOMOELFACTOR'DE.CARGA:ENLAMieROAREA13;

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Residencial




Comercial

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Otras (A.P,)

Total Microorea

Imprimir

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0,55

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Cerrar

fe

ffi PROYEGCUmOE-LADEMAHDA MÍXlMft EN;LA MICROABEA?!*, •-:*• v..

j^JTíj ff& /7f£ry&&j?/j$fr 2010 \l 2072,02 ;

Residencial clase baja |l 4^3,27 :

Residencial clase medía. 4~\3.BS \l clase alta 208,38 ;

Comercial 51 2,61 :

Comercial local 486,9? ;

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Industrial 66G.73

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Total Mí croar BÍI ' |3388,-13

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|-£PROYECCIOM;DEL CONSUMO DE EHEBQIA EN IAM :CBOAREAi4«,- ^w -íj -'-.;;-.v ; HG!rai

AJT& ff e proyección

Residencial



Residencial clase afta

Comercial

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Industrial

Otros (A.P.)

Total Mi ero are a

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2010

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1 81 81 8,62

o |1 2234,00

|41 5436.1 8

273122,01

¡1601175,83

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Residencial 1 036

Residencial clase baja 902

Residencial clase media 112

Residencial clase alta |Z2

Comercial |l 01

Comercial local |93

Comercial Metropolitano J8

Industrial ¡8

Otros ÍA.P.) 15

Total Micro área JUBO

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A/x& ¿/e /tr&ye&Gf&/7 J2Ú1 D

Residencial J0.60

Residencial ciase baja ¡0,70

Residencial clase media 0,20

Residencial clase alta JOJD

Comercial 0,1 5

Comercial local Q,9S

Comercial Metropalftano D.Q5

Industrial [0,20

Otros (A_P.) [0,04

Total Microarea 0,60

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Ana de j?ray&££JÓn 201 0 \l 710,00 i

Residencial otase baja jfl 489,84 ;

Residencial clase media 425, 44 •.

Residencial ciase alta 214,73 •

Comercial 265,97 ;

Comercial local J5Q5.33 ;

Comercial Metropolitano 26,60 \l 709.47 i

Otros (A.P.) 141.70 j

Total Microarea 455,78 ;

1 > imprimir £arror

^PROVEttaOM DELTAS A-PE^^^

Unidad de medida -~

Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A_P.)

Total Mícroarea

Imprimir

¡2010

55,62

P5-57.¡55,53

58,12

(54.11

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154.1 6

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¡54.53

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Unidad, de medida

Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Mícroarea

Imprimir

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0,75

0,75

0,75

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Unidail de medida >- fcVA

Residencial ¡128.35

Residencial clase baja JiOO,B7


Residencial clase alta ¡7,54

Comercial [ll .19

Comercial local |8,6B

Comercial Metropolitano ¡2,51

Industrial ¡16.29

Otros (A.P.) [11.87 ~~

Total Mieroarea [167.70

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201 0

Unidad, de medida tWlt

Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

ílmpnreiíf'

<1 867,22

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115-18,31

660.82

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93023.35

Asta de frray&£?&

Unidad, de medid

Residencial

Residenc

Residenc

Residenc

Comercial

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Comercia

Industrial

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al clase baja

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PROYECCtaWDEt: FACtDR.06 COmaDENaA;EM LA.MICBOAHEA ISv

y^yy/7 /f& f?J-&yf&JZttff/7 201 0

Residencial 0,75 ;

Residencial clase baja p,73

Residencial clase media jo.16 :

Residencial clase alta 0,06 ;

Comercial |0,D7 •

Comercial local 0,78

Comercial Metropolitano 0,22

Industrial 0.10

Otros (A.P.) 0.07

Total Mícmarea 0,75 ¡

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Residencial 44,43 :

Residencial clase baja 104,75 ;

Residencial clase media 2D.71 \l clase alta 7,83 ;

ComerciaJ J5.86 ¡

Comercial loca! ¡9,10 ;

Comercial Metropolitano 2.63 ;

Industrial 17,27 ;

Otros (A.P.) 12,43

Total Mlcroarea ¡20.00 .

Imprimir i Cerrar

BEIBI

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AJJÍT f/e ftrayecfrt/r/T 2010

Residencial [S0.44

Residencial clase baja (37,61 i

Residencial clase media ¡66.19 ;

Residencial clase alta [B8.50 .

Comercial 64.54 :

Comercial local 49,66 i

ComerciaJ Metropolitano 150,96 ;

Industrial 3,44 ;

Otros; (A.P.) ¡147,19 ;

Total Mícroarea 68,90 :

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Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Microarea

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201 0

0,50 ;

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0,50

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0,75

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j>4sñy- ¿fe jfxray^&tzízf&sr 201 0 -

Residencial |534,Q9

Residencial ciase baja (^37.27 :

Residencial clase media 117.58

Residencial clase alta. 29,23

Comercial 68,63 :

Comercial local 81,20 '•

Comercial Metropolrtano 4.42

Industrial T7-3.77 ¡

Otros (A.P.) [37,1 2 ;

Total Mieroarea 881.61

1u - i" i ,— -. r " -aZSz.38s5« : ; m -„ O1 Cienerar graneo Impnmir Qstmr

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ff PROYECCIÓN DEL CONSUMO DE ENERGÍA £H 4A MICROAREA.17

Unidad de medida

Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

Total Micro área

2010

322213.75

258700.75

49013.40

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107861.79

102404,98

5456,81

173054.16

|101655,50

[708015,21

M• .Senefsr gráfica ímpiíinir • ' £errar

«PftOYECaOH DEt HUMERO DE CONSUMIDORES £W tA^MICHOAREA 1?:

Unidad, de medida

Residencial

Residencia! ciase baja



ComertrísJ

Comercial local


Industrial

Otros (A-P_>

Totai Micro área

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2010

-> Consumidores

321

137

101

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201 0

Unidad de medida

Residencial


Residencial cíase media


Comercial

Comercial local


Industria)

Otros (A.P-)

Total Mi croar ea

imprimir

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Cs

tfPROYECCrim DÉLADENSIDAD DE CARGA. EN LA MI CROARE A; 17 ,

Ana de proyección

Unidad de medida

Residencial

Residencial cfase baja


Residencial cfase alta

Comercial

Comercial local •


Industrial

Otros (A.P-)

Total Microarea

2010

kVA/Km2

193.64

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119-97

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H5.9Q

87.21

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¡39,23

116,85

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'PRQYECaOH.DEvtAITASAiDE- CRECIMIENTO DB CARGA E»: ^

AiHKfeptlWVimt,,, 2010 ;

Residencial J56.74 :

Residencial clase baja [56,73 \l clase media 56,78 ;

Residencial clase alta 5E,75 i

Comercial [54.4G ;

Comercial local [54,41 ;

Comercial Metropolitano [54,18 ;

Industrial 52,24 ;

Otros (A.P.) 52.45 ;

Total Mi ero área [53,96 .

Hxívíí-,;;MTTioj'itTiír:'"';.?''"-' 'áSríííKíiíííí OGrTor~';**'''""

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Unidad de medida

Residencial




Comeroial

Comercial local

Comercial Metropolrtano

Industrial

Otros (A.P-)

Total Mieroarea

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0,49

0.49

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0.75

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I PRQYEÍXIOM;OEI*OEItóNOAMtólMA-miAMiraO

Arja ¿fe /jrayejZGfOir 2 Üi 0 '•

Residencial 835,84 ;

Residencia! clase baja 712.8G ;

Residencial cfase medía 33,62 '.

Residencial clase alta 39,38 i

Comercial ¡11 9,43 i

Comercia! local 108,47 ;

Comercial Metropolitano 10,96 i

Industrial 177,05 ;

Otros (A.P.) 47.44 ;

TotaJ Mícraarea ¡1179,7S ¡

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^ PROyECaaN^OELCONSUM& DE-CHERB1A>El* LA. KM CBO ÁREA vi Sí

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Comercial local

Comercial Metropolita

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(A.P-)

Mi croar ea

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£ PROYECCIÓN DEL NUHERD DE COHSUMlDpRES EN LAH1CROABEA--1B: v • > • , f

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Unidad de medida

Residencial

Residencial otase baja



Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A,P_>

Total Mi ero área

2010

-> ConsTLmidotes

468

39

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533

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« PROVECCION DEL FACTOR OE COINaDENCWtEW tAiMlCBOAREft-IS^

Unidad, de medida

Residencial




Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A_P.)

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Unidad, de medida •— -•-

Residencial

Residencial ctase baja



Comercial

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Industrial

Otros: (A.P.)

Total Micraarea

Imprimir

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kVA/Km2

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^FROYECCKWDE L&TASW DE CREaMIERTO DB-CABGA^E«;IAMICBOAHEA Iff ' .-«T,;

Unidad de medida

Residencial


Residencial ciase media


Comercial

Comercial local


Industrial

Otros (A.P_)

"TotaJ Microarea

2010

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54,95

56,58

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Residencial

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' 2010 ;

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ComerciaJ

Comercial local


Industrial

Otros (A.P.)

TotaJ Mícroarea

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CÓDIGO DE PROGRAMACIÓN DEFORMULARIOS Y MÓDULOS DEL

PROGRAMA MPCES VI.O

A continuación se presenta el código de programación del Modelo de Pronóstico de Cargaeléctrica Espacial (MPCES vl.O)El código de programación está dividido en un proyecto con 14 formularios extensión(.frm) y un módulo de programación extensión (.bas)

• frmal.frm

Dim wrkJet As WorkspaceDim BASE As DatábaseDim MT As RecordsetDimRCB AsDoubleDim A, B As Double

Prívate Sub Commandl_Click()Unload Me

End Sub

Prívate Sub Command2_Click()pot«Val(txtrb.Text)'AN1OP = Val(txtap.Text)Unload Mefrmgg.ShowEnd Sub

Prívate Sub Command3_Click()Commandl.Visible — FalseCommand2. Visible == FalseCommandS. Visible = Falsefrmal .PrintForrn

Iftr-Commandl.Visible = TrueCommand2. Visible — TrueCommand3. Visible = TrueEl seCommandl.Visible ~ TrueCommandS. Visible ~ TrueEndlf

End Sub

Prívate Sub FormJLoadQIftr-"dem" Then

frmal.Caption- "PROYECCIÓNDE LA DEMANDA MÁXIMA EN LA MICRO ARE A"+ Str(AACT)frmal.Labell2.Caption= "WA"Endlf . . .

Iftr="ene"Thenfrmal .Caption = "PROYECCIÓN DEL CONSUMO DE ENERGÍA EN LAMICRO ÁREA" + Str(AACT)frmal.Labell2.Caption = "kWh"Endlf

Iftr-"con"Thenfrmal. Caption = "PROYECCIÓN DEL NUMERO DE CONSUMIDORES EN LAMICRO ÁREA" + Str(AACT)frmal.Labell2.Caption = "Consumidores"End If

Iftr="fac"Thenfrmal.Caption= "PROYECCIÓN DEL FACTOR DE COINCIDENCIA EN LAMICRO ÁREA" + Str(AACT)frmaI.Labell2.Caption - "Cs"Endlf

Iftr-"den"Thenfrmal .Caption - "PROYECCIÓN DE LA DENSIDAD DE CARGA EN LAMICROÁREA" + Str(AACT)frmal.Labell2.Caption- "kVA/Km2"Endlf

Iftr-"tas"Thenfrmal.Caption - "PROYECCIÓN DE LA TAS A DE CRECIMIENTO DE CARGA ENLA MICRO ÁREA" + Str(AACT)frmal.Labell2.Caption - "%"Endlf

Iftr="fca"Thenfrmal.Caption = "PROYECCIÓN DEL FACTORDE CARGA EN LA MICRO ÁREA"Str(AACT)frmal.Labell2. Caption = "fe"Endlf

Set wrkJet = Workspaces(O)Set BASE - wrkIet.OpenDatabase("C:\TESIS\BASEVBASEP.mdb")

Set MTC - BASE.OpenRecordset("CONSUMIDC")Iftr="ene"Then

Set MT BASE.OpenRecordsetO'ENERGlAC")Endlf . ' 'Iftr = "con" ThenSet MT = BASE.OpenRecordset(llCONSUM3DC")Endlfrftr = "dem"ThenSet MT = BASE.OpenRecordset("CPOTMAX'')EndlfIftr="fac"ThenSet MT - BASE.OpenRecordset("CPOTMAX")EndlfIftr= "den" ThenSet MT - BASE.OpenRecordset("CUSOSUELO")Set MT2 - BASE.OpenRecordset("CPOTMAXu)Endlf

Iftr-"tas" ThenSet MT - B ASE.OpenRecordset("CPOTMAX")Do Until MT.EOFTf MTÍAREA-.AACT ThenVXJLTRB -MT!RESIDENCIAL_BAJAVULTRM - MT!residencial_mediaVULTRA - MT!residencial_aItaVULTTR - MTÍtotalj-esidencial\OJLTCL = MTicomercialJocalVULTCM = MT!comercial_metropolitanoVULTTC - MTltotal^comercialVULTJN = MTltoíalJndustrialVULTOT - MTltotal_otrosEndlfMT.MoveNextLoopMT.MoveFirstEndlf

Iftr= "fea" ThenSet MT - B ASE.OpenRecordset("CPOTPROM")Set MT2 - BASE.OpenRecordset("CPOTMAX")Endlf

Do Until MT.EOFIf MT! ÁREA - AACT ThenULTANIO-MTIAÑOEndlfMT.MoveNextLoopUA-ULTANIO

da = ANIOP - ULTANIO

ReDim ADP(da) As IntegerReDim PRCB(da) As DoubleReDim PRCM(da) As DoubleReDim PRCA(da) As DoubleReDim PRT(da) As DoubleReDim PCLOC(da) As DoubleReDim PCMET(da) As DoubleReDim PCT(da) As DoubleReDim PINDU(da) As DoubleReDim POTRO(da) As DoubleReDim PT(da) As DoubleReDim MATANIOS(da) As Integer

For I - 1 To daULTANIO - ULTAMO + 1MATANIOS(J) = ULTAMONext JAP-UÁ+1

For i ~ 1 To daMT.MoveFirst

""""""""SECTOR RESIDENCIAL

clasel - "cb"I fSloOThenP-0P = PLINEÁL(MTC, AACT, "tre", (AP - 1)) / PLINEÁL(MTC, ÁACT, "tre", AP)

Iftr="fac"ThenIf ajuste -"L"ThenPRCB(i) = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / CPLINEÁL(MT, AACT, "tre",

AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPRCB(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT3 AACT, "tre", AP) * P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRCB(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tre", AP) *

P)Endlf

EndlfIftr-"den" Then

If ajuste = "L" Then

PRCB(i) = (HJNEAL(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,clasel,AP)*P)

End IfIf ajuste-"LO"ThenPRCB(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, ÁP) *

P)End IfIf ajuste = "EX" ThenPRCB(i) = (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel,

AP)*P)Endlf

EndlfIftr-"tas" Then

If ajuste = "L"ThenPRCB(i) - (((PLINEAL(MT, ÁACT, clasel, AP) * P) / VULTRB) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "LO"ThenPRCB(i) = (((PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRB) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCB(i) - (((PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRB) * 100) - 100Endlf

End IfIftr="fca"Then

If ajuste = "L"ThenPRCB(i) = (PLINEÁL(iViT; AACT; clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT,

clasel, AP)*P)End IfIf ajuste = "LO "ThenPRCB(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) *

P)End IFIf ajuste = "EX" ThenPRCB(i) - (PEXPOQVrr, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel,

AP)*P)Endlf

EndlfIftr = "con" Ortr="dem" Ortr-"ene" Then

If ajuste = "L" ThenPRCB(i) = (PLINEALOIT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPRCB(I) = CPLOGOIT, AACT, ciaseí, AP) * p)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRCB(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P)Endlf

EndlfElsePRCB(i) - OEnd If

clasel = "cm"IfS2oOThen

Iftr = "fac"ThenIf ajuste = "L"ThenPRCM(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT, "tre",

AP) *P)End IfIf ajuste = "LO" ThenPRCM(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tre", AP) *

P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCM(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tre", AP)

*P)Endlf

EndlfIftr-"den"Then

If ajuste = "L"ThenPRCM(i) = (PLINEAL(MT23 AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT; AACT,

clasel ,ÁP)*P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPRCM(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, cíasel, AP)

*P)End IfIf ajuste = "EX" ThenPRCM(i) - (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel,

AP)*P)Endlf

EndlfIftr="tas"Then

If ajuste = "L"ThenPRCM(i) = (((PLINEAL(MT; AACT, clasel, AP) * P) / VULTRiVf) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "LO "ThenPRCM(Í) = (((PLOG(j\'IT; AACT, clasel, AP) * P) / VULTRM) * 100) -100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCM(i) = (((PEXPOCMT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRM) * 100) -100Endlf

EndlfIftr= "fea" Then

If ajuste = "L"ThenPRCM(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PUNEÁL(MT2, AACT,

clasel, AP) * P)- Endlf

If ajuste = "LO11 ThenPRCM(i) = (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP)

*P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRCM(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel,

AP)*P)Endlf

EndlfIf tr = "con" Or tr = "dem" Or tr = "ene" Then

If ajuste = "L" ThenPRCM(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)End IfIf ajuste = "LO "ThenPRCM(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRCM(i) = (T?EXPO(MT, AACT, clasel, ÁP) * P)Endlf

EndlfElsePRCM(i) - OEndlf

clasel = "cal(

I fSSoOThenIftr-"fac! tThen

If ajuste -"L" ThenPRCA(I) - (PLTNEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / CPLINEAL(MT, AACT, "tre",

AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO "ThenPRCA(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tre", AP) * P)End IfIf ajuste-"EX" ThenPRCA(i) = (PEXPOQVIT, AACT, clasel, AP) * P) / CPEXPOCMT, AACT, "tre", AP) *

P)Endlf

EndlfIftr= "den" Then

If ajuste ="L" ThenPRCA© - (PLINEAL(MT2, ÁACT3 clasel, AP) * P) / (PLrNEALfTvíT, AACT,

clasel, AP) * P)

EndlfIf ajuste-"LO" ThenPRCA© - 0?LOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) *

P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCA(i) = (PEXPO(MT2; AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel,

AP) *P)Endlf


If ajuste = "L" ThenPRCA(i) - (((PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRA) * 100) - 100EndlfIf ajuste- "LO" ThenPRCA(i) - (((PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRA) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCA(i) = (((PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTRA) * 100) - 100Endlf

EndlfIftr- "fea" Then

If ajuste = "L" ThenPRCA® = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT,

clasel, AP)*P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPRCA® - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, ÁACT, clasel, AP) *

?)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCA® = (PEXPO(MT3 AACT, clasel, AP) * P) / CP£XPO(MT2, AACT, clasel,

AP) * P)Endlf

EndlfIf tr- "con" Ortr- "dem" Ortr- "ene" Then

If ajuste = "L" ThenPRCA® - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPRCA® - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRCA® - (PEXPOQVÍT, AACT, clasel, ÁP) * P)Endlf

EndlfElse

PRCA(i) - OEndlf •

clasel = "tre"IfS4oOThen

Iftr= "fac" Ortr- "den" Ortr- "tas" Ortr- "fea" ThenIftr-"fac"Then

If ajuste = "L" ThenPRT(i) - (PLTNEAL(MT, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PLINEAL(MT3 AACT, "tot",

AP)*P)EndlfIf ajuste-"LO "ThenPRT(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tot", AP) * P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRT(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tot", AP) *

P)Endlf

EndlfIftr = "den" Then

If ajuste = "L" ThenPRT(i) - (PLINEAL(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEÁL(MT, AACT, clasel.

AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO "ThenPRT(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) *

P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRT(i) - (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP)

*P)Endlf

EndlfIftr = "tas" Then

If ajuste ="L" ThenPRT(i) - (((PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / \^ULTTR) * 100) - 100End IfIf ajuste-"LO" ThenPRT(i) - (((PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) /VULTTR) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPRT(i) = (((PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTTR) * 100) - 100Endlf

End IfIftr« "fea" Then

If ajuste ="L" Then

PRT(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT, clasel,AP)* P)

EndlfJf ajuste = "LO" ThenPRT(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) *

P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPRT(i) - (PEXPO(MT, ÁÁCT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, ÁACT, clasel, AP)

*P)

EndlfEndlfEndlfIf tr= "con" Ortr- "dem" Ortr- "ene" ThenPRT(i) = PRCB(i) + PRCM(i) + PRCA(i)Endlf

ElsePRT(i) = OEndlf

""""""""SECTOR COMERCIAL

clasel = "lo"IfS5oOThenP-0 .P - PLINEAL(MTC, AACT, "tco", (ÁP - 1)) /PLINEAL(MTC, AACT, "tco", AP)

Iftr-"fac"ThenIf ajuste -"L" ThenPCLOC(i) = (PLINEAL(MT, AACT; clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,

"tco", AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPCLOC(i) - (PLOG(JVIT7 AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT3 AACT, "tco", AP) *

P)EndlfTf ajuste-"EX" ThenPCLOC(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tco", AP)

*P)Endlf

EndlfIftr = "den" Then

If ajuste = "L" ThenPCLOC(i) = (PLINEAL(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,

clasel, AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO" Then

PCLOC(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP)*P)

EndlfIf ajuste = "EX" ThenPCLOC(i) = (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel,

AP) * P)Endlf


If ajuste = "L" ThenPCLOC(i) - (((PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTCL) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "LO "ThenPCLOC(i) = (((PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTCL) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPCLOC(i) = (((PEXPO(MT, ÁACT, clasel, AP) * P) / VULTCL) * 100) - 100Endlf

EndlfIf ir = "fea" Then

If ajuste ="L" Then'PCLOC(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT,

clasel, AP)*P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPCLOC(i) - (PLOGO'IT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP)

*P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPCLOC(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel,

AP)*P)Endlf

EndlfIf tr= "con" Ortr- "dem" Ortr- "ene" Then

If ajuste = "L" ThenPCLOC(i) = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPCLOC(í) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPCLOC(i) - (PEXPOpvIT, AACT, clasel, AP) * P)Endlf

EndlfElsePCLOC(i) - OEndlf

clasel = "me"IfSóo-OThen

Iftr = "fac"Then 'If ajuste = "L"Then-PCMET(i) = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,

"tco", AP)*P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPCMET(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tco", AP) *

P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPCMET(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tco",

AP)*P)Endlf


If ajuste = "L"ThenPCMET(i) = (PLINEAL(ÍVIT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,

clasel, AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO "ThenPCMET(i) - CPLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP)

*P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPCIVJET(i) = (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPOQV1T, AÁCT, clasel,

AP)*P)End If


If ajuste = "L" ThenPCMET(i) - (((PLINEALO'JT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTCM) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "LO" ThenPCMET(i) = (((PLOGCMT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTCM) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "EX" ThenPCMET(i) = (((PEXPO(MT, AACT7 clasel, AP) * P) / VULTCM) * 100) - 100Endlf


If ajuste ="L" ThenPCMET(i) - (PLINEAL(]vrr, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT,

clasel, AP)*P)

EndlfIf ajuste-"LO" ThenPCMET(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP)

*P)End IfIf ajuste- "EX" ThenPCMET(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel?

AP)*P)Endlf

EndlfIf tr - "con" Ortr- "dem" Or tr - "ene" Then

If ajuste = "L" ThenPCMET(i) - (PLmEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"LO "ThenPCMET(i) = (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P)End IfIf ajuste = "EX" ThenPCMET(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P)Endlf

EndlfEl sePCMET(i) - OEnd If

clasel = "tco"I fS7<>OThen

Iftr = "fac" Ortr= "den" Ortr = "tas" Ortr= "fea" ThenIftr="fac"Tben

If ajuste ="L" ThenPCT(i) - (PLINEAL(MT; AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT, "tot",

AP)*P). End If

If ajuste = "LO" ThenPCT(i) - (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tot", AP) * P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPCT(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tot11, AP) *

P)Endlf


If ajuste ="L" ThenPCT(i) = (PLINEAL(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT, clasel

AP) *P)Endlf

If ajuste- "LO" ThenPCT(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) *

P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPCT(i) = (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AÁCT, clasel, AP)

*P)Endlf

End TfIftr = "tas" Then

If ajuste = "L" ThenPCT(i) - (((PLINEAL(MT, ÁACT, clasel, AP) * P) / VULTTC) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "LO "ThenPCT(i) - (((PLOG0VÍT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTTC) * 100) - 100EndlfIf ajuste = "EX" ThenPCT(i) = (((PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTTC) * 100) - 100Endlf

EndlfIftr = "fea" Then

If ajuste = "L" ThenPCT(i) - (PLINEAL(MT3 AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, ÁACT3 clasel,

AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPCT(i) = (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) *

P)End IfIf ajuste = "EX" ThenPCT(i) - (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP)

*P)End If

EndlfEndlfIf tr= "con" Or t r= "dem" Ortr = "ene" ThenPCT(i) - PCLOC(i) + PCMET(i)Endlf

ElsePCT(i) = OEndlf

clasel ="in"IfSSOOThenP = 0P =PLINEAL(MTC, AACT, clasel, (AP - 1))/PLINEAL(MTC, AACT, clasel, AP)

Iftr = "fac"ThenIf ajuste = "L"Then •PMDU(i) = (PLINEAL(MT, ÁACT, clasel, AP) * P) / (PL1NEAL(MT, AACT, "íot",

AP)*P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPINDU(i) - (PLOG(MT; AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tot", AP) *

*)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPINDU(i) = (PEXPO(MT, AACT, clasel, ÁP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tot", AP)

*P)Endlf

EndlfIftr="den"Then

If ajuste -"L"ThenPINDU(i) = (PLINEAL(MT2; ÁACT? clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,

clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPINDU(i) = (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP)

*P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPINDU(i) = (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, clasel,

ÁP)*P)End If

EndlfIftr= "tas" Then

If ajuste -"L" ThenPINDU(i) = (((PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTIN) * 100) - 100End IfIf ajuste-"LO "ThenPINDU(i) - (((PLOG(MT, A.ACT, clasel, ÁP) * P) /VULTIN) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPINDU(i) = (((PEXPO(MT; AACT, clasel, ÁP) * P) / VULTIN) * 100) - 100Endlf


If ajuste = "L" ThenPINDU(i) = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLIKEAL(íyíT2, AACT,

clasel, AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO "ThenPrNDU(i) = (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP)

*P)

EndlfIf ajuste = "EX" ThenPIKDU© = (PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(iVrr2, AACT, clasel,

AP)*P) 'Endlf

End IfIf tr= "con" Ortr = "dem" Ortr- "ene" Then

If ajuste = "L" ThenPINDU© = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "LO" ThenPINDU® - (TLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPINDU© = (PEXPO(MT, AÁCT, clasel, AP) * P)Endlf

End IfElsePINDU® = OEndlf

clasel-"ot"IfS9<>OThenP = 0P = PLINEAL(MTC, AACT, clasel, (AP - 1)) / PLINEAL(MTC, AACT, clasel, AP)Iftr-"fac"Then

If ajuste «"L" ThenPOTRO© = (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT, "tot",

AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO "ThenPOTRO© - (PLOG(ÍVÍT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, "tot", AP) *

P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPOTRO® = (PEXPOfMT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, AACT, "tot", AP)

*P)Endlf


If ajuste -"L" ThenPOTRO© - (PLINEAL(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT, AACT,

clasel, AP) * P)End IfIf ajuste = "LO" Then

POTRO® - (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT, AACT, clasel, AP)*P)

EndlfIf ajuste-"EX" ThenPOTRO® - (PEXPO(MT2, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT, ÁACT, clasel,

AP) * P)Endlf


If ajuste-"L" ThenPOTRO(i) = (((PLrNEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTOT) * 100) - 100EndlfIf ajuste-"LO11 ThenPOTRO® - (((PLOG(MT; AACT, clasel, AP) * P) / VULTOT) * 100) -100EndlfIf ajuste-"EX" ThenPOTRO® = (((PEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P) / VULTOT) * 100) - 100Endlf

EndlfIftr-"fea" Then

If ajuste -"L"ThenPOTRO® = (PLINEAL(MT, AACT7 cíasel, AP) * P) / (PLINEAL(MT2, AACT,

ciasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPOTRO® = (PLOGOTT, AACT; clasel, AP) * P) / (PLOG(MT23 AACT; clasel, AP)

*P)EndlfIf ajuste-"EX" ThenPOTRO® = (PEXPO(JVÍT, AACT, clasel, AP) * P) / (PEXPO(MT2, AACT, clasel,

AP) * P)Endlf

EndlfIf tr - "con" Or tr = "dem" Or tr = "ene" Then

If ajuste = "L" ThenPOTRO® - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste-"LO" ThenPOTRO® = (PLOG(MT, AACT, ciasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPÓTELO® - (TEXPO(MT, AACT, clasel, AP) * P)Endlf

EndlfElsePOTRO® - OEndlf

I fSlOOOThenIf tr- "con" Ortr= "dem" Ortr = "ene" ThenPT(i) - PRT(i) + PCT(i) + PINDU(i) + POTRO(i)End If

Iftr="fac"ThenDimVEC(4) AsDoubleDim MAYOR As Doubleclasel = "tot"P = 0P - PLINEAL(MTC, AACT, clasel, (AP - 1)) / PLINEAL(MTC7 AACT, clasel, AP)

If ajuste ="L" ThenVEC(l) - (PLINEAL(MT, AACT, "tre", AP) * P)VEC(2) = CPLINEAL(MT7 AACT, "tco", AP) * P)VEC(3) - (PLINEAL(MT, AACT, "in"7 AP) * P)VEC(4) - (PLINEAL(MT, AACT, "ot", AP) * P)F o r J = l T o 4MAYOR «VEC(l)If VEC(J) > MAYOR ThenMAYOR = VEC(J)EndlfNextJPT(i) = MAYOR / (PLIXEAL(MT; AACT, "tot", AP) * P)EndlfIf ajuste -"LO" ThenVEC(l) - (PLOGÍMT, AACT: "tre"7 AP) * P)VEC(2) = (PLOG(MT, AACT, "tco", AP) * P)VEC(3) - (PLOG(MT, AACT, "in", AP) * P)VEC(4) - (PLOG(MT3 AACT, "ot", AP) * P)For J - lTo4MAYOR -VEC(l)If VEC(J) > MAYOR Then 'MAYOR =VEC(J)EndlfNextJPT(i) == MAYOR/ (PLOGKMT, AACT, "tot", AP) * P)EndlfIf ajuste -"EX" ThenVEC(l) - (PEXPOCMT, AACT, "tre", AP) * P)VEC(2) - (PEXPO(MT, AACT, "tco"7 ÁP) * P)VEC(3) = (PEXPO(MT, ÁACT, "ín", AP) * P)VEC(4) - (PEXPO(MT, AACT7 "ot", AP) * P)

MAYOR -VEC(l)If VEC(J) > MAYOR Then

MAYOR = VEC(J)EndlfNext JPT(i) - MAYOR / (PEXPO(MT; AACT, "tot", AP) * P)End If

EndlfIftr- "fea" Then

clasel = "tot"P-0P - PLINEAL(MTC, AACT, clasel, (AP - 1)) / PLINEAL(MTC, AACT, clasel, AP)If ajuste -"L"ThenPT(i) - (PLINEAL(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLESKÁL(MT2, AACT, clasel,

AP)*P)EndlfIf ajuste = "LO " ThenPT(i) = (PLOG(MT, AACT, clasel, AP) * P) / (PLOG(MT2, AACT, clasel, AP) * P)EndlfIf ajuste = "EX" ThenPT(i) - (PEXPO(MT7 AACT, clasel, ÁP) * P) / (PEXPO(MT2, ÁÁCT, clasel, AP) *

P)Endlf

Endlf

Iftr- "den" Ortr= "tas" ThenPT(i) = (PRT(i) + PCT(i) + PINDU(I) + POTRO©) / 4EndlfElsePT(i) - OEndlfAP-AP + 1Next i

Iftr-" con" Thentxtrb.Text-Format(PRCB(da), "#0")txtrm.Text-Format(PRCM(da)J "#0")txtra.Text-Format(PRCA(da), "#0")

txtCl.Text = Format(PCLOC(da), "#0")txtCm.Text - Fonnat(PCMET(da), WTXTCT.Text-FonnatCPCT(da), "#0")

txto.Text = Fonnat(POTRO(da), "#0")txtt.Text-Format(PT(daX "#0")Elsetxírb.Text = Fonnat(PRCB(da)? "#0.#0txtrm.Text = Format(PRCM(da), "#OJtxtra.Text-Format(PRCA(da), "#0.#0

Format(PRT(da), "#0.#0")txtCl.Text = Format(PCLOC(da), n#0.#0")txtCm.Text = Format(PCMET(da), "#0 JO")

xt^FormatCPCTÍda), "#0.#0")x = Format(PINDU(da), "#0.#0")

txto.Text = Format(POTRO(da), "#0.#0")txttText --Formaí(PT(da), "#0.#0")Endlf

Textl.Text =

If tr= "fac" Ortr= "den" Ortr = "tas" Ortr= "fea" ThenCommand2.Enabled ~ FalseCommand2.Visible - FalseCommand3.Leñ = 2180Commandl.Left = 3740Endlf

End Sub

• frmanio.frm

Dirn 'NREG As IntegerPrívate Sub Cornmandl_Click()If Len(Trirn(Textl.Text)) - O ThenMsgBox "Debe ingresar el año de proyección", vblnformation, "Mensaje del sistema"Textl.SetFocusExit SubEndlf

If Val((Textl.Text)) <- UA ThenMsgBox "El año de proyección de ser mayor al último año de los datos históricos",vblnformation, "Mensaje del sistema"Textl.SetFocusExit SubEndlf

IfVal((Textl.Text))-UA> 11 ThenMsgBox "La diferencia entre el año de proyección y el último año de los datos históricosno debe ser mayor a 11", vblnformation, "Mensaje del sistema"Textl.SetFocusExit SubEndlf -

If Optionl = Truc Thenajuste = "L"End IfIf Option2 = True ThenANIOP = Val(Textl.Text)ajuste -"LO"EndlfIf Option3 - True Thenajuste = "EX"EndlfANIOP = Val(Textl.Text)Unload Mefrmal.ShowEnd Sub

Prívate Sub Command2_Click()Unload MeEnd Sub

Prívate Sub Form_Áctivate()

MsgBox "No existen los datos históricos necesarios para realizar la proyección"Unload MeExit SubEndíf

End Sub

Prívate Sub Form_Load()Dim \vrkJet2 As WorkspaceDim B ASE2 As DatábaseDim MT5 As RecordsetSet wrkJet2 = Workspaces(O)Set BASE2 - wrkJet2.0penDatabase("C:\TESIS\ ASE\BASEP.mdb")SetMT5=BASE2.0penRecordset("CONSUMIDCH)NREG-0S l = 0S2-0S3 =0S4-0S5-0S6 = 0

310 = 0

DoUntilMT5.EOFIf MT5! AREA = AÁCT Then

= MT5!AÑO

Al =MT5!RESIDENCIAL_BÁJAA2 ~ MT5!residencial_mediaA3 = MT5!residencial_altaA4 = MT5 !total_residencialA5 =MT5!comercial__localA6 ~ MT5!comercial_metropolitanoA7 — MT5 !total_comercialAS -MTSitotalJndustrialA9=sMT5ítotal_otrosA10 = MT5!totalSI = SI + AlS2-S2 + Á253 = S3 + A354 - S4 + A455 = S5-f A556 = S6 + A657 = S7 + A7S8-SS + A8S9-S94-A9

EndlfMTS.MoveNextLoop

End Sub

• frmcar.fnn

Prívate Sub bs_Click()Unload MeEnd Sub

Prívate Sub Combo l_Click()na = Combol.TextDatal.RecordSource = "select * from facth where area^valC" -i- na+ '")Datal.RefreshDBGridl.Columns(0).Visible =DBGridl.Refresh

End Sub

Prívate Sub DBGridl_AfterColEdit(ByVal Collndex As Integer)Tf Val(DBGridl.Columns(ColIndex).Text) <- O ThenMsgBox "Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation, "Mensajedel sistema"1DBGridl.Columns(ColIndex).Text - VCA'End IfEnd Sub

Prívate Sub DBGridl_BeforeColEditCByVal Collndex As Integer, ByVal KeyAscii AsInteger, Cancel As Integer)VCA-Val(DBGridl.Columns(ColIndex).Text)End Sub

Prívate Sub DBGridl J3eforeUpdate(Cancel As Integer)Datal.RecordsetlAREA = Val(Combol.Text)End Sub

Prívate Sub DBGridl_Error(ByVal DataError As Integer, Response As Integer)'Response = O'IfDataError^ 16389 Then'MsgBox " Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation, "Mensajedel sistema"'End If

End Sub

Prívate Sub Form_LoadQPor i = I To 24ComboI.Addltem (Str(i))Next iASEL = "C:\TESISVBASEVBASEP.mdb"frmcar.Datal .DatabaseName = ASELEnd Sub

frmclave.ñm

Prívate Sub Commandl_ClickQStatic cont As Integercont = cont 4-1If cont <= 3 ThenIf Textl.Text = "TESIS" ThenUnload Me'frmmen.Show

frmpr.ShowElseMsgBox "Clave de acceso incorrecta. Inténtelo otra vez", vblnformation, "Mensaje delsistema"Textl.Text-""Textl.SetFocusEnd IfElseUnload MeEndlf

End Sub


Prívate Sub Form_Activate()Textl.SetFocusEnd Sub

* FRMCON.fhn

Prívate Sub bs_CHck()Unload MeEnd Sub

Prívate Sub Combol_Click()na= Combo l.TextDataLRecordSource - "select * from CONSUMID C where area=val(ni + na + '")"Datal.RefreshDBGridl.Columns(O). Visible = FalseDBGridl.Columns(6).Locked = TrueDBGridl.Columns(9).Locked - TrueDBGridl.Columns(12).Locked - TrueDBGridl.RefreshEnd Sub

Prívate Sub DBGridl_AfterColEdit(ByVal CoUndex As Integer)Tf Val(DBGridl.Coíumns(ColIndex).Text) <= O ThenMsgBox "Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation., "Mensajedel sistema"T)BGridl.Columns(ColIndex).Text - VC

EndlfEndSub

Prívate Sub DBGridl_BeforeColEdit(ByVal Collndex As Integer, ByVal KeyAscii AsInteger, Cancel As Integer)VC = DBGridl.Columns(ColIndex).TextEnd Sub

Prívate Sub DBGridl_BeforeUpdate(Cancel As Integer)Datal.Recordset!AREA = Val(Combol.Text)End Sub

Prívate Sub DBGridl_Error(ByVaI DataError As Integer, Response As Integer)'Response- O'If DataError = 16389 ThenIvfsgBox " Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation, "Mensajedel sistema"EndlfEnd Sub

Prívate Sub Form_Load()For i = 1 To 24Combol.AddItem(Str(i))Next iASEL - "C:\TESISVBASE\BASEP.mdb"FRMCON.Datal JDatabaseName - ASEL

End Sub

Prívate Sub Textl_KeyPress(KeyAscii As Integer)

End Sub

• frmene.frm

Prívate Sub bs_Click()Unload Me

End Sub

Prívate Sub Combo l_Click()na- Combol.TextDataLRecordSource = "select * fxomENERGIAC where area=val(!" + na + '")'

Datal.RefreshDBGridl.Columns(O). Visible = FalseDBGridl.Columns(5).Locked = TrueDBGridl.Columns(S).Locked = TrueDBGridl.CoIumns(ll).Locked = TmeDBGridl.Refresh

End Sub

Prívate Sub DBGridl_AfterColEdit(ByVal Colinde* As Integer)If Val(DBGridl.Columns(ColIndex).Text) <= O ThenMsgBox. "Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnforrnatioa, "Mensaje delsistema"DBGridI.Colurnns(ColIndex).Text = VEEndlfEnd Sub

Prívate Sub DBGridl_BeforeColEdit(ByVal Colíndex As Integer, ByVal KeyÁscii AsInteger., Cancel As Integer)VE = DBGridl.Colurnns(ColIndex).TextEnd Sub

Prívate Sub DBGridl_BeforeUpdate(Cancel As Integer)DataLRecordsetlAREA - Val(Combol.Text)End Sub

Prívate Sub DBGridl_Error(ByVal DataError As Integer, Response As Iníeger)Response ~ OIf DataError = 16389 ThenMsgBox " Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnfbrmation, "Mensajedel sistema"Endlf

End Sub

Prívate Sub Form^LoadQPor i - I To 24ComboI.Addltem (Str(i))Next iASEL = "C:\TESISVBASEVBASEP.mdb"frrnene.DatalJDatabaseName = ÁSELEnd Sub

* firngg.frrri

Prívate Sub Commandl_Click()

'DimPRT2(5) As Variantfrmpg.Caption - "AREA DE ESTUDIO NUMERO:" + Str(AACT)

If Optionl .Valué ~ True ThenGRAFICAR "r", PRT()tg — "Total sector residencial"EndlfIf Option2.Value = True ThenGRAF1CAR "cb"; PRCBQtg = "Sector residencial clase baja"EndlfIf Option4. Valué = True ThenGRAFICÁH "cm", PRCMQtg" "Sectorresidencial clase media"EndlfIf OptionS. Valué = True ThenGRAPICAíLflca",PRCA()tg = "Sector residencial clase alta"EndlfIf OptionS. Valué = True ThenGRAP1CAR "lo", PCLOCQts— "Sector comercial local"EndlfIfOption?.Valué ~ True ThenGRAPICAR "me", PCMETQtg— "Sector comercial metropolitano"EndlfIf Option9.Valué = True ThenGRAPICAR "in", PINDUQtg = "Sector industrial"EndlfIf OptionS. Valué = True ThenGRAPICAR "ot", POTRO()tg= "Sector otros"End IfIf Option6.Valué - True ThenGRAFICAR"c"JPCTOtg = "Total sector comercial"EndlfIf Optionl O.Value - True Then

GRAFICAR "t", PT()tg = "Total microarea de estudio"Endlf

Unload Mefrmpg.Show'End If

End Sub

Prívate Sub Command2_ClickOUnload MeEnd Sub

Prívate Sub Form_Load()'tg = ""End Sub

• frmgra.frm

Prívate Sub Labell_Click()

AÁCT-1fhntipo.Caption - "MICROAREA DE ESTUDIO NUMERO: 1"frmtipo.Show

End Sub

Prívate Sub LabellO_Click()AACT-10íhntipo.Caption - "MICROAREA DE ESTUDIO NUMERO: 10"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate SubLabelll_Click()AACT - 12frmtipo.Caption - "MCROAREA DE ESTUDIO NUMERO: 12"frmtipo.Sho^vEnd Sub

Prívate Sub Labell2_Click()AACT-11frmtipo.Caption = "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 11"frmtipo.Show

EndSub

Prívate Sub Labell3_Click()AACT = 13frmtipo.Caption- "MtCROAKEADE ESTUDIO NUMERO: 13"fhntipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Labell4_Click()AACT = 14frmtipo.Caption = "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 14"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Labell5j31ick()AACT = 16frmtipo.Caption = "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 16"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Labell6_Click()ÁACT=15frmtipo.Caption - "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 15"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Labell7_Click()AACT = 17frmtipo.Caption- "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 17"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub LabellS_Click()AACT-18frmtipo.Caption - "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 18"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Labell9_Click()AACT-20frmtipo.Caption = "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 20"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Label2_Click()AACT=2frmtipo.Caption = "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 2"

frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Label20_Click()AACT =19frmtipo.Caption = "MCCROAREADE ESTUDIO NUMERO: 19"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Label21_Click()AACT = 21frmtipo.Caption = "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 21"frmtipo.ShowEnd Sub


Prívate Sub Label23_Click()AACT = 24frmtipo.Caption = "MICROAREADEESTUDIO NUMERO: 24"frmtipo.ShowEnd Sub


Prívate Sub Label3_Click()AACT=4frmtipo.Caption = "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 4"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Label4_CIick()AACT=3frmtipo.Caption - "MICROÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 3"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Label5_ClickQAACT = 5

frmtipo.Caption - "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 5"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Label6_Click()AACT-6frmtipo.Caption = "MICRO ARE A DE ESTUDIO NUMERO: 6"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Label7_Click()

frmtipo.Caption - "MICRO ÁREA DE ESTUDIO NUMERO: 8"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Label8j31ick()AACT-7frmtipo.Capíion- "MICROAREADE ESTUDIO NUMERO: 7"frmtipo.ShowEnd Sub

Prívate Sub Label9_Click()AACT = 9frmtipo.Caption - "MICRO AKEA DE ESTUDIO NUMERO: 9"frmtipo.ShowEnd Sub

• frmmen.fon

Prívate Sub consu_ClÍck()FRMCON.ShowEnd Sub

Prívate Sub deman_Ciick()frmpot.ShowEnd Sub

Prívate Sub ener_ClÍck()frmene.ShowEnd Sub

Prívate Sub fac_Click()

írmcar.ShowEnd Sub

Prívate Sub faca_Click().frmcara.ShowEnd Sub

Prívate Sub facto_CHck()írmcar.ShowEnd Sub

Prívate Sub Form^LoadQfrmgra.ShowEncfSub

Prívate Sub nicro_ClickQfrmgra.ShowEnd Sub

Prívate Sub pot_ClickQfrmpot.ShowEnd Sub

Prívate Sub sal_Click()EndEnd Sub

Prívate Sub Toolbarl_ButtonClick(ByVal Button As ComctlLib.Butíon)A = Button.IndexSelect Case ACase 1

frmgra.ShowCase 2

FRJVíCOK.Show

Case 3frmene.Show

Case 4írmpot.Show

Case 5frmuso.Show

Case 6 •frmcar.Show

Case 7

EndEnd Select

End Sub

Prívate Sub us_Click()frmuso.Show

End Sub

Prívate Sub usosue__Click()frmuso.ShowEnd Sub

* frmpg.frm

Prívate Sub Combo l_Click()

ES = Combo l.TextSelect Case ES

Case "PASTEL"i = lCase "PASTEL 3D"i = 2Case "BARRAS"

T m— *~*1 — JCase "BARRAS 3D"i = 4Case "LINEA"i-6

Case "AJE^EA"

End SelectGraphl.GraphType - iGraph 1 .DrawMode = 2Graphl.Refreshfrmpg.Refresh

End Sub

Prívate Sub Commandl_Click()Unload MeEnd Sub

'Prívate Sub Command2_Click()CommandI .Visible ~ FalseCommand2. Visible = Falsefrmp g .P ri ntF o rmCommandI .Visible = TrueCommand2.Visible =* TrueEnd Sub

Prívate Sub Form_Activate()Combol.Text = "BARRAS"Label3 .Caption = tgIftr="dem"ThenLabell.Caption - "GRÁFICO DEMANDA vs AÑOS"Label6.Caption-"kVA"EndlfIftr = "con"ThenLabell.Caption- "GRÁFICO CONSUMIDORES vs AÑOS"Labeló.Caption- "CONSUMIDORES"EndlfIftr="ene"ThenLabe! 1.Caption- "GRÁFICO ENERGÍA vs ANOS"Label6.Caption="kWh"Endlf

LabeK.Caption = "ÁREA DE ESTUDIO NÚMERO: " + Str(AACT)

End Sub

• frmpotfrm

Prívate Sub bs_Click()Unload MeEnd Sub

Prívate Sub ComboI_Click()na = Combol.TextDatal.RecordSource = "select * from POTENCIAC where area=val('" + na -t-'")"Datal .RefreshDBGridl.Columns(0).Visible = False

DBGridl.Columns(8).Locked = TrueDBGridI.Columns(9).Locked - TrueDBGridl.Columns(14).Locked - TrueDBGridl.Columns(15).Locked - TrueDBGridl.Columns(20).Locked = TrueDBGridl.Columns(21).Locked = True

DBGridl.RefreshEnd Sub

Prívate Sub DBGridl_AfterColEdit(ByVal Collndex As Integer)Tf VaI(DBGridl.Columns(ColIndex).Text) <= O Then'MsgBox "Error! Debe ingresar solo números mayores a ", vblnformation, "Mensaje delsistema"'DBGridl.Columns(ColIndex).Text = VP'End IfEnd Sub

Prívate Sub DBGridl_BeforeColEdit(ByVal Collndex As Integer, ByVal KeyAscii AsInteger, Cancel As Integer)'VP-DBGridl.Columns(ColIndex).TextEnd Sub

Prívate Sub DBGridl_BeforeUpdate(Cancel As Integer)Datal.Recordset!AREA = Val(Combol.Text)End Sub

Prívate Sub DBGridlJError(ByVal DataError As Integer, Response As Iníeger)"Responso — O'If DataError = 16389 Then'MsgBox " Error! Debe ingresar solo números mayores a", vblnformation, "Mensaje delsistema"'End IfEnd Sub

Prívate Sub Form_Load()For i = 1 To 24Combol.Addltem (Str(i)) 'Next iASEL - "C:\TESlSVBASEVBASEP.mdb"frmpot.Datal.DatabaseName = ASELfrmpot.Datal .RefreshEnd Sub

• frmpr.frm

Prívate Sub Form_Load()'c = 0End Sub

Prívate Sub Timerl_Tirner()PB. Valué-cIfc = lOOThenUnload Mefrmmen.ShowTiinerl .Interval = OTimerl.Enabled = FalseEndlfc = c-MEnd Sub

• frmtipo.frm

Prívate Sub Cornmandl_Click()If opcon = True Thentr="con"EndlfIf opde = True Thentr="dem"EndlfIf opene " True Thentr="ene"EndlfIfOPFC-True Thentr="fac"End IfIfOPDEN-True Thentr="den"EndlfIf optas = True Thenir = "tas"EndlfIfopfca = True Thentr="fca11

Endlf

Unload Mefrmanio.Show

End Sub


Prívate Sub FormJloadQ

End Sub

• frmuso.frra

Prívate Sub bs_Click()Unload Me

End Sub

Prívate Sub Combo l_Click()na- Combol.TextDataLRecordSource - "select * frorn CUSOSUELO where area-val('" + na + "')"Datal.RefreshDBGridl.Columns(O). Visible-FalseDBGridl.Columns(0).Visible = FalseDBGridl.Columns(5).Locked = TrueDBGridl.CoIumns(8).Locked = TrueDBGrídl.Columns(ll).Locked-TrueDBGridl.Refi-esh

End Sub

Prívate Sub DBGrídl_AfterColEdit(ByVal Collndex As Integer)Tf Val(DBGridl.Columns(ColIndex).Text) <= O Then

. 'MsgBox "Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation, "Mensajedel sistema"DBGridl.Columns(ColIndex).Text - VU'End IfEnd Sub

Prívate Sub DBGridl J3eforeColEdit(ByVal Collndex As Integer, ByVal KeyAscii AsInteger, Cancel As Integer)VU - DBGridl.Columns(ColIndex).TextEnd Sub

Prívate Sub DBGridl_BeforeUpdate(Cancel As Integer)Datal .Recordset! ÁREA - Val(Cornbo 1 .Text)End Sub

Prívate Sub DBGridl JError(ByVal DataError As Iníeger, Response As Integer)'Response — O'If DataError- 16389 Then'MsgBox " Error! Debe ingresar solo números mayores a cero", vblnformation, "Mensajedel sistema"'End If

End Sub

Prívate Sub FormJLoad()For i - 1 To 24Combo l.Add!tem(Str(i))Next iASEL = "C:\TESIS\BASE\BASEP.mdb"frmuso.Datal.DatabaseName = ASELEnd Sub

• Código Modulol

• Modulop.bas

Global ANIOP, AACT, c As LongGlobal sclase As StringGlobal ajuste, tr As StringGlobal tg As StringGlobal UÁ As IntegerGlobal VC, VE, VP, VU3 VCA As IntegerGlobal P As DoubleGlobal UVPL, UVPLO, UVPEXP As DoubleGlobal SI, S2, S3, S47 S5, S6, S7, SS, S9, S10 As DoubleOptionBase 1Global ADPQ As IntegerGlobal PRCBQ As Double

Global PRCMQ As DoubleGlobal PRCAQ As DoubleGlobal PRT() As DoubleGlobal PCT() As DoubleGlobal PCLOCO As DoubleGlobal PCMETQ As DoubleGlobal PINDUO As DoubleGlobal POTROO As DoubleGlobal MATANIOSQ As IntegerGlobal PTO As Double

Public Sub GRAFICAR(clase4 As Variant, datproQ As Double)Dirn wrkJet As WorkspaceDim BASE As DatábaseDim MT As Recordsetne = UBound(datpro)frmpg.Combol.Addltem "PASTEL"frmpg.Combol.AddItem "PASTEL 3D"frmpg.Combol.AddIíem "BARRAS"frmpg.Combol.AddItem "BARRAS 3D"frmpg.Combol.Addltem "LINEA"frmpg.Combol.AddItem "ÁREA"

Set wrkJet = Workspaces(O)Set BASE - wrkJetOpenDatabase("C:\TESISYBASE\BASEP.mdb")

Iftr = "ene"ThenSet MT = BASE.OpenRecordset(MENERGIAC")EndlfIftr="con"ThenSet MT - BASE.OpenRecordsetC'CONSUMIDC11)EndlfIftr="dem"ThenSet MT = BASE.OpenRecordset("CPOTMAX")Endlf

contar reistros del área activa

Do Untii MT.EOFIfMTIAREA- AACT ThenNR-NR+1EndlfMT.MoveNextLoop

IfNR=OThenMsgBox "Insuficientes datos para generar el gráfico"Exit SubEnd Iffrmpg.Graphl.Labels = 1frmpg.Graphl.NumPomts = NR + nefrmpg.Graphl.NumSets = 1X- lMT.MoveFirstDo Until MT.EOFIf MT!ÁREA = AACT Thenfrmpg.Graphl.ThisPoint = Xírmpg.GraphI.LabelText = MI! AÑOfrmpg.Graphl.ThisPoint — XSelect Case clase4Case "r11

Y = MT!total_residencialCase "cb"Y - MTIRESIDENCIALJ3 AJACase "cm"Y — MT!residencial_mediaCase "ca"Y = MT!residencial_altaCase "c"Y = MTltotal_comercialCase "lo"Y - MT!comercial_localCase "me"Y = MTÍcomercial_metropolitanoCase "in"Y = MTltotalJndustrialCase "ot"Y = MT!total_otrosCase "t"Y = MT!totalEnd Selectfrmpg.Graphl .GraphData = Yfrmpg.Listl.AddItem (Str(Ivrr!AÑO) 4-" " + Str(Format(Y,X = X + 1EndlfMT.MoveNextLoopAI-ANIOP-neAI = AI+1NR-NR+1m = l

Do Until m~ ne + 1írmpg.Graphl.ThisPoint-NRfrmpg.Graphl.LabelText = AIfrrnpg.Graphl.ThisPoint = NRY = datpro(m)írmpg.Graphl .GraphData - Y

frmpg.Listl.Addltem (Str(Al) + " " + Str(Format(Y3 "#0.#0")))

m = m+ 1AI = AJ+1LoopfiTTipg.Graphl .DrawMode — 2'fimpg.Textl.Text = ANIOP'frmpg.Text2.Text = datpro(m - 1)

End Sub

Public Sub ABPLINEAL(TABLA2 As Variant, CLASE2 As Variant, AACT2 As Variant,ALI As Variant, BLI As Variant)DimX YAsDouble

SY =

sxy = On = lTABLÁ2.MoveFirstDo Until TABLA2.EOFIf TABLA2.AREA - AACT2 ThenX = TABLA2.AÑOSelect Case CLASE2Case "cb"Y « TABLA2.RESIDENCIALJ3AJACase "cm"Y = TABLA2.residencial_mediaCase "ca"Y= TABLA2.residencial_altaCase "tre"Y = TABLA2.totaí_residencialCase "lo"Y = TABLA2.comercial_locaLCase "me"Y= TABLA2.comercÍal_metropolitanoCase Mtco"Y = TABLÁ2.total_comercialCase "in"

Y - TABLA2.total_industrialCase "ot"Y - TABLA2.total_otrosCase "tot"Y = TÁBLÁ2.total

End SelectSX=SX + XSY=SY + Ysxy = sxy + X * Ysx2 - sx2 + X * Xn = n+lEndlfTABLA2.MoveNextLoopn = n - 1BLI = ((n * sxy) - (SX * SY)) / ((n * sx2) - (SX * SX))ALI = (SY-(BLI*SX))/nUVPL-YEnd Sub

Public Function PLINEÁL(TABLA As Variant, AACTl As Variant, clasel As Variant,ANP As \^ariant)Dim X, Y, ALI, BLI As DoubleUVPL-0X = 0Y = 0ALI -O

Select Case claselCase "cb"ÁBPLINEAL TABLA, "cb"3 AACTl, ALI, BLICase "cm"ÁBPLINEAL TABLA, "cm", AACTl, ALI, BLICase "ca"ÁBPLINEAL TABLA, "ca", AACTl, ALI, BLICase "tre"ÁBPLINEAL TABLA, "tre", AACTl, ALI, BLICase "lo"ÁBPLINEAL TABLA, "lo", AACTl, ALI, BLICase "tco"ABPLINEAL TABLA, "tco", AÁCT1, ALI, BLICase "me"ÁBPLINEAL TABLA, "me", AACTl, ALI, BLICase "in"ÁBPLINEAL TABLA, "in", AACTl, ALI, BLICase "ot"

ABPLINEAL TABLA, "ot"3 AACT1, ALT, BUCase "tot"ABPLINEAL TABLA, "tot11, AACT1, ÁLI, BLIEnd Select

Y-ALI-¡-BLI*XIf P o 1 ThenPLINEAL = YElsePLINEAL - UVPLEnd TfEnd Function

Public Function F(TABLÁ3 As Variant, CLASE3 As Variant, AACT3 As Variant)Dim ACUM, ACUM2 As DoubleACUM -OACUM2 - OTABLA3.MoveFirst

Do Until TABLAS .EOFIfTABLA3.AREA = AACT3 ThenACUM2 - ACUM2 + TABLA3.totalSelect Case CLASE3Case "cb"ACUM = ACUM + TÁBLA3 .RESIDENCIAL_B AJACase "cm"ACUM - ACUM + TABLA3.residencial_mediaCase "era"ACU^I = ACUM + TABLÁ3 .residencial_altaCase "lo"ACUíví - ACUM + TABLAS .comercialjocalCase "me"ACLOVÍ = ACUM -I- TABLA3.comercial_metropolitanoCase "in"ACUM - ACUM + TABLA3.total_industrialCase "ot"ACUM - ACUívl 4- TABLA3 .total_otrosEnd SelectEndlfTABLÁ3 .MoveNextLoopF = (ACUM/ACUM2)End Function

Public Function PLOG(TABLA As Variant, AACT1 As Variant, ciasel As Variant, AKPAs Variant)

Dim X, Y, ALOG, BLOG As DoubleUVPLO-0x«oY-0ÁLOG-0BLOG -OSelect Case claselCase "cb"ABPLOG TABLA, "cb", AACTl, ALOG, BLOGCase "cm"ABPLOG TABLA, "cm", AACT1, ALOG, BLOGCase "ca"ABPLOG TABLA, "ca", AACTl, ALOG, BLOGCase "tre"ABPLOG TABLA, "tre11, AACT1, ÁLOG, BLOGCase "lo"ABPLOG TABLA, "lo", AACTl, ALOG, BLOGCase "me"ABPLOG TABLA, "me", AACT1, ALOG, BLOGCase "tco"ABPLOG TABLA, "tco", AACT1, ALOG, BLOGCase "in"ABPLOG TABLA, "in", AACTl, ALOG, BLOGCase "ot11

ABPLOG TABLA, "ot", AACT1, ALOG, BLOGCase "tot"ABPLOG TABLA, "tot", AACT1, ALOG, BLOGEnd SelectX-ANPY = ALOG + BLOG * Log(X)If P o 1 ThenPLOG-YElsePLOG-UVPLOEndlfEnd Function

Public Sub ABPLOG(TABLA2 As Variant, CLASE2 As Variant, AACT2 As Variant,ALOG As Variant, BLOG As Variant)Dim X, Y As DoubleSX = 0SY-0

sxy - On = lTABLA2.MoveFirstDo Until TABLA2.EOF

If TABLA2.AREA = AACT2 ThenX = Log(TABLA2. AÑO) 'Select Case CLASE2Case"cb"Y = TABLA2,RESIDENCIAL_B AJACase "cm"Y - TABLA2.residencial_mediaCase "ca"Y = TABLA2.residencial_altaCase "tre"Y - TABLA2.total_residencialCase "lo"Y = TABLA2.comercial_localCase "me"Y = TABLA2.comercial_metropolitanoCase'WY = TABLA2.total_comercialCase "in"Y = TABLA2.total_industrialCase "ot"Y = TABLA2.total_otrosCase "tot"Y = TABLA2.totalEnd SelectSX-SX4-XSY-SY + Ysxy " sxy + X * Ysx2 - sx2 + X * Xn = n+lEndlfTABLÁ2.MoveNextLoopn = n ~ 1BLOG - ((n * sxy) - (SX * SY)) / ((n * sx2) - (SX * SX))ALOG = (SY - (BLOG * SX)) / nUVPLO-YEnd Sub

Public Rmction PEXPO(TABLA As Variant, AACTl As Variant, clasel As Variant, ANPAs Variant)Dim X, Y, AEXP, BEXP, Z As DoubleUVPEXP = 0X-0

AEXP = 0BEXP-0

Select Case claselCase "cb"ABPEXPO TABLA, "cb", AACTl, AEXP, BEXPCase "cm"ABPEXPO TABLA, "cm", AACTl, AEXP, BEXPCase "ca"ABPEXPO TABLA, "ca", AACTl, AEXP, BEXPCase "tre"ABPEXPO TABLA, "tre", AACTl, AEXP, BEXPCase "lo"ABPEXPO TABLA, "lo", AACTl, AEXP, BEXPCase "tco"ABPEXPO TABLA, "tco", AACTl, AEXP, BEXPCase "me"ABPEXPO TABLA, "me", AACTl, AEXP, BEXPCase "in"ABPEXPO TABLA, "in", AACTl, AEXP, BEXPCase "ot"ABPEXPO TABLA, "ot", AACTl, AEXP, BEXPCase "tot"ABPEXPO TABLA, "tot", AACTl, AEXP, BEXPEnd Select

If AEXP = O Then

ElseZ = Log(AEXP) + (BEXP * X)Endlf'Z - Log(AEXP) + (BEXP * X)If Z > 729 Then

ElseY-Exp(Z)Endlf'Y-Exp(Z)If P o 1 ThenPEXPO-YElsePEXPO-UVPEXPEnd IfEnd Function

Public Sub ABPEXPO(TABLA2 As Variant, CLASE2 As Variant, AACT2 As Variant,AEXP As Variant, BEXP As Variant)DiniX, YAsDoubleSX-0SY-0

sxy — On = l'x = 0'y -O

TABLAZMoveFirstDoUntilTABLAZEOF'If TABLA2.AREA = AACT2 ThenX = TABLA2.AÑOSelect Case CLASE2Case "cb"Y - Log(TABLA2.RESIDENCIALJB AJA)Case "cm"Y ~ Log(TABLA2.residencial_media)Case "ca"Y - Log(TÁBLA2.residencial_alta)Case "tre"Y = Log(TABLA2.totalj-esidencial)Case "lo"Y = Log(TABLA2.comerciaI Jocal)Case "me"Y = Log(TABLA2'.comercial_metropolitano)Case "reo"Y = Log(TABLA2.total_comercial)Case "in"Y = Log(TABLA2.total_industrial)Case "ot"Y - Log(TABLA2.total_otros)Case "tot"Y-Log(TABLA2.totaI)End Select

SY=SY-í-Ysxy ~ sxy + X * Ysx2 - sx2 + X * Xn = n + lEnd IfTABLA2.MoveNextLoopn" n - 1BEXP = ((n * sxy) - (SX * SY)) / ((n * sx2) - (SX * SX))AEXP = (SY-(BEXP * SX))/nAEXP-Exp(AEXP)UVPEXP-YEnd Sub

DIAGRAMA DEL SISTEMA

(ANP>0 AND (ANP-UAX^IOI

1

SIf

AP-UA+1

R(AP)-PROYECTAR(TR,AP,AJ)

AP-AP+1

NO

NO

R(AP)

FTN

FUNCIÓN PROYECTAR (TR,AP,AJ)

P(I)=PRDEMANDA(AP;ÁJ)

P(I)-PRENERGIA(AP,AJ)

P(I)=PRCONSUMI(AP,AJ)

P(I)=PRFCOINCIDEN(AP,AJ)

P(I)=PRDENSIDAD(AP,AJ)

P(I)=PRTASCRECI(AP;AJ)

P(I)-PRFCARGA(AP;AJ)

FIN

FUNCIÓN: PRDEMANDA(AP;AJ)

TNTPJO

AP.AJ

CLASESO, TDHDEMTDHCONSUM

PLINEAL(TDHCONSUM,AraA,CLASES(XAP)

PCI)=PLINEAL(TDHDEMMAX,AREA!CLASESOfAP)*P

P(Í)=PLCKXTDHDEMMAX,AREAÍCLASES(),AP)*P

P(I}=PEXP(TDHDEMAX,AREA,CLASE()JAP) *P

NO

FIN

ANEXO 6

MAPA DIGITALIZADO DEL ÁREA DESERVICIO DEL PRIMARIO 57A, DE LA

SUBESTACIÓN POMASQUI,

ÁREA DE STUDIO DIGITALIZADA

t---

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ESCALA: Ikm

facultad de ingenierÍa elÉctrica - repositorio digital...

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