gestión y ejecución estratégica del mantenimiento gestión...

Revista CIER Nº 57 - Diciembre 2010

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1. Introducción

La gestión de activos centrada en conÞ abilidad – RCAM fue desarrollado con un enfoque inte-gral para la descripción y análisis de estrategias para el mantenimiento preventivo y restitución de activos preventiva, los cuales son referenciadas como estrategias de gestión de activos en redes de suministro de energía eléctrica.

El proceso RCAM está enfocado en la eval-uación del desempeño técnico-económico del sistema mediante la consideración de aspectos y eventos relevantes de cada uno de los compo-nentes que conforman una red de energía eléc-trica.

El desafío más importante para los operadores de red - OR, es optimizar los costos para la operación, sin descuidar la calidad y conÞ abilidad del sistema. La correlación entre el costo y la calidad del suministro de energía es realmente compleja. Típicamente, los efectos de cualquier decisión y medidas sobre la red, se ven reß ejados en el corto plazo, por ejemplo, si se reduce el mantenimiento preventivo los costos se reducen desde el momento en que se aplica la nueva estrategia. Sin embargo, en términos de calidad, muchos de los efectos se reß ejarán en el mediano y largo plazo, por ejemplo, la reducción del mantenimiento preventivo llevará a un incremento apreciable en la falla de los componentes solamente después de varios años de operación bajo la nueva estrategia.

Gestión de activos centrada en confiabilidad.

Estudio de casoCarlos Rodelo Rueda, Daniel Rondón Almeida/SIEMENS S.A.

COLOMBIA

[email protected]

[email protected]

III Seminario Internacional: Mantenimiento en Sistemas Eléctricos - SIMSE 2009

29 de septiembre al 2 de octubre de 2009

Bogotá, Colombia

Resumen: El proceso de Gestión de Activos Centrada en ConÞ abi-lidad - RCAM, fue desarrollado como una aproximación para la des-cripción y análisis de las estrategias de mantenimiento y restitución de activos de manera preventiva, las cuales están referidas a estrategias de gestión de activos aplicadas a sistemas de potencia. La metodología RCAM se enfoca en la evaluación del desempeño técnico-económico del sistema eléctrico mediante la consideración de eventos y aspec-tos relevantes de los componentes de dicha red, tales como, salidas de línea, tiempos de operación, tecnología de los activos, entre otros. La metodología hace una evaluación probabilística de la conÞ abilidad de estos componentes de red, teniendo en cuenta un largo período de tiempo de aplicación de la misma. Esto permite establecer cuales componentes de la red deben ser intervenidos de manera preventiva o

reemplazados y cual es el momento óptimo para realizar esta acción.

ÍNDICE

1. INTRODUCCIÓN

2. ASPECTOS BÁSICOS DEL RCAM

3. METODOLOGÍA

4. DESARROLLO METODOLÓGICO

5. CONCLUSIONES

6. AGRADECIMIENTOS

7. REFERENCIAS

Gestión y Ejecución Estratégica del Mantenimiento


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2. Aspectos básicos del RCAM

Para aplicar la metodología de análisis es nece-sario considerar los siguientes aspectos:

2.1. Gestión de Activos

En general, los métodos de gestión de acti-vos consideran criterios de desempeño técnico y económico del sistema de potencia. Esta con-sideración típicamente cubre todo el ciclo de vida técnico.

La alta complejidad de las correlaciones entre los costos de operación de la red y calidad de la po-tencia, en lo concerniente a los efectos en el largo plazo, es una de las principales diÞ cultades para la aplicación de los métodos de la gestión de activos. Como estas correlaciones son de mucha impor-tancia, se requiere información tan detallada como sea posible para la toma de decisiones, teniendo en cuenta que tanto las técnicas de procesamien-to como los datos de entrada de una forma detalla-da, estructurada y de calidad apropiada no son de fácil obtención. En muchos casos, la recolección y evaluación de los aspectos económicos es me-nos problemática que los aspectos técnicos. Pero, la aplicación de métodos de planeación de redes novedosos, como por ejemplo, el cálculo de con-Þ abilidad probabilística, permite una cuantiÞ cación objetiva de los aspectos de calidad.

2.2. Gestión de activos y calidad de la energía

El término calidad de la potencia describe to-dos los aspectos técnicos y no técnicos, los cuales son relevantes para el cliente Þ nal, concerniente al suministro de energía eléctrica [1]. Los diferentes aspectos de la calidad de la energía se pueden agrupar en:

Calidad del Servicio, la cual describe los as-pectos formales de la relación contractual entre el consumidor y la compañía que suministra el ser-vicio,

Calidad de la Potencia, la cual se enfoca en las características de la forma de onda de tensión y

Confi abilidad del suministro, la cual está orien-tada a la discriminación de los eventos asociados a las interrupciones del suministro. A nivel interna-cional se emplean dos indicadores para determinar la calidad del suministro de energía. Estos son el SAIDI y el SAIFI (IEEE 1366 / 1998) los cuales con-

tabilizan la duración y la frecuencia de las interrup-ciones en un período de tiempo respectivamente.

La seguridad en el suministro considera la dis-ponibilidad a largo plazo de una capacidad de generación suÞ ciente y la estabilidad dinámica del sistema completo contra disturbios. La seguri-dad en el suministro es una condición previa para proveer una adecuada calidad de la energía.

En relación a la gestión de activos, la calidad del servicio no es un aspecto relevante ya que este cubre principalmente aspectos no técnicos. La calidad de la potencia cubre aspectos que son muy importantes para el consumidor, pero es bási-camente inß uenciado por características operacio-nales de los equipos conectados y muchos aspec-tos de la calidad de la potencia son deÞ nidos por normas y aspectos regulatorios.

Finalmente, el principal aspecto de calidad re-lacionado con la gestión de activos es la conÞ abi-lidad del suministro.

2.3. Confi abilidad del suministro en sistemas

de potencia

En la práctica la inß uencia de la gestión de activos en la conÞ abilidad del suministro se ve limitada a:

2.3.1. Mantenibilidad de los componentes de la red

La disponibilidad para labores de mantenimiento son limitadas debido a aspectos

Figura 1. Aspectos relacionados con la calidad de la energía

y seguridad en el suministro



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como requerimientos de seguridad y disposiciones regulatorias.

2.3.2. Ocurrencia de salidas en la red

Aproximadamente un tercio de las salidas e indisponibilidad de la red es causado por fallas del tipo “Causa no identiÞ cada”. Este tipo de fal-

las está relacionado con la gestión de activos y es

donde se presentan las oportunidades de mejora.

Las otras fallas son causadas principalmente por

eventos atmosféricos o por otras inß uencias espe-

cíÞ cas. Estas últimas están más allá del control de

los operadores de red y pueden llevar a medidas

extraordinarias como reemplazos a gran escala de

líneas aéreas por cables, y no se tienen en cuenta

para la gestión de activos.

En las Figuras 2 y 3 se presenta un análisis de

las salidas de la red Alemana a partir de los datos

estadísticos disponibles [2], [3].

2.4. Cálculo probabilístico de confi abilidad

El comportamiento histórico del sistema sumi-

nistra o provee la información necesaria para de-

terminar las características de los modos de falla

y datos de conÞ abilidad relacionados con los com-

ponentes. Estos modelos y datos permiten la cla-

siÞ cación y descripción matemática de la probabi-

lidad de fallas en los componentes de la red, los

cuales son utilizados en el cálculo real de conÞ abi-

lidad para determinar los diferentes indicadores.

Los indicadores son el criterio base para efectos

de planeación.

El cálculo probabilístico de conÞ abilidad está

basado en los siguientes aspectos:

- Generación estocástica de estados de contin-

gencia, donde se consideran falla sencilla inde-

pendiente, falla de modo común, mala operación

de protecciones y operación indeseada de protec-

ciones.

- Análisis de estados de la red

- Modelamiento de los procesos de restablecimiento

del servicio

3. Metodología

El objetivo especíÞ co del proceso RCAM [4], [5]

es el de proveer detalladamente información cuan-

titativa de la rentabilidad económica y conÞ abilidad

en el suministro de energía, de forma tal que se

pueda deÞ nir una estrategia exitosa a largo plazo

para la gestión de activos.

Figura 2. Análisis de salida de la red

Figura 3. Análisis de salida por componente

Figura 4. Diagrama del análisis probabilístico de confi abi-

lidad



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La Figura 5 muestra las correlaciones básicas

para la gestión de activos en redes eléctricas.

Mientras que el cálculo de costos y el cálculo

de la conÞ abilidad probabilística son métodos bien

establecidos, el elemento diferenciador propuesto

por el proceso RCAM es el modelar el efecto cuan-

titativo de cambios en las estrategias de gestión de

activos sobre la conÞ abilidad de los componentes

de red y combinar toda la información disponible

y los resultados intermedios dentro de la síntesis

de mejoramiento de los parámetros estratégicos

para el mantenimiento preventivo y la reposición

preventiva. El proceso está estructurado en tres

etapas básicas (ver Figura 6).

3.1. Análisis del proceso de gestión de activos

actual

• DeÞ nición detallada de la práctica de gestión de activos

• Análisis de Modos de Falla y sus efectos• Análisis de las prácticas de mantenimiento

3.2. Análisis Sistemático de la Red

• Criterios de planeamiento y análisis de la red.• Cálculo de la importancia de componentes• Cálculo de condición de componentes 3.3. Síntesis de las estrategias optimizadas

para la gestión de activos

• Pronóstico del desempeño de los componen-tes de falla

• DeÞ nición de las estrategias optimizadas para la gestión de activos

• Observación estadística

4. Desarrollo metodológico

4.1. Análisis del proceso de gestión de activos

actual

Esta etapa se lleva a cabo mediante un acerca-miento con el operador de red, con el Þ n de esta-blecer las prácticas actuales de gestión de activos,

Figura 6. Etapas básicas del proceso RCAM

Figura 5. Correlaciones básicas para el proceso RCAM



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incluyendo la componente de mantenimiento den-tro del ciclo de vida de los activos.

Así mismo, es fundamental contar con los registros históricos de eventos del sistema y sus efectos sobre cada uno de los componentes.

4.2. Análisis Sistemático de la Red

4.2.1. Criterios de planeamiento y análisis de la red

La información mínima que debe conte-ner el modelo de la red es: identiÞ cación de elementos nodales, potencias nominales, de-manda de potencia activa y reactiva de car-gas, potencia aparente e impedancia de corto-circuito para transformadores, parámetros de las líneas, tal como se presenta en la Figura 7.

Para dicho análisis fue necesario realizar di-ferentes tipos de cálculos eléctricos a través de software PSS®SINCAL [6] como ß ujo de cargas, cortocircuito y conÞ abilidad probabilística en don-de, este último, permite determinar la frecuencia de interrupción, indisponibilidad y energía no su-ministrada.

4.2.2. Cálculo de la importancia y condición

4.2.2.1. Importancia

Esta evaluación está enfocada principalmente en la importancia que tienen los componentes in-

dividuales en relación con su efecto sobre la con-Þ abilidad del sistema. Se especiÞ can atributos por separado a cada uno de los componentes lo que permite una evaluación objetiva del mismo. Un ejemplo típico para este esquema de evaluación deÞ nido en este tipo de análisis se presenta en la Figura 8.

Los atributos a ser evaluados pueden ser: Indis-ponibilidad del sistema, expectativa de energía no suministrada por componente, número de usuarios desconectados por falla, criticidad de los usua-rios conectados, criticidad de los componentes.

4.2.2.2. Condición

El esquema para la evaluación de la condi-ción de los componentes está enfocado en su condición física con respecto a sus efectos en el desempeño durante una salida.

Figura 8. Formato para evaluación de la importancia de

componentes

Figura 7. Diagrama

unifi lar



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Un formato para evaluación de los componen-tes se presenta en la Figura 9.

Los atributos a evaluar pueden ser:

Edad (relacionada con la expectativa de vida del componente), mantenibilidad (relaciona los aspectos de disponibilidad de repuestos, disponi-bilidad de personal y nivel de costo),condiciones ambientales, carga pico, seguridad operacional, experiencia operacional y la evaluación de la con-dición física. Esta última aplicada a cada uno de los componentes de red, deÞ nidos como líneas aéreas, transformadores, cables y celdas.

4.2.3. Cálculo probabilístico de conÞ abilidad

4.2.3.1. Metodología de cálculo

Para los cálculos de conÞ abilidad se utiliza el módulo Zuber del programa de análisis de redes PSS®SINCAL. Este módulo aplica un modelo Mar-kov homogéneo para la generación de las combi-naciones de falla relevantes basado en los datos de conÞ abilidad. Se Þ ja un umbral mínimo de probabi-lidad para las combinaciones de falla. Se evalúan los siguientes modos de falla: Falla sencilla, falla en

modo común, mal funcionamiento de la protección y operación errónea de la protección.

4.2.3.2. Modelos de confi abilidad de componentes

La aproximación escogida para la deÞ nición del pronóstico de la conÞ abilidad esperada de los com-ponentes es un modelo dependiente de la edad del componente que utiliza dos fuentes de datos:

• La estadística especial de daños [7] y [8] la cual fue compilada en un proyecto de investigación reciente. Mientras que la estadística especiÞ -ca la edad de daño de los componentes, ésta contiene solamente algunos miles de eventos debido al gran esfuerzo para la recolección de datos retrospectivos.

• La estadística de salidas de la asociación ale-mana (mencionada anteriormente) que apli-ca sobre los operadores de red VDN [3]. Esta estadística ha sido muy bien llevada durante varias décadas y se ha realizado una evalua-ción especial de conÞ abilidad de componentes incluyendo datos de más de diez años, lo cual cubre algunos cientos de miles de eventos. Sin embargo, en esta estadística no se especiÞ ca la edad del componente fallado.

La aproximación escogida se combina de la si-guiente forma:

• En primer lugar, se ajusta un modelo exponen-cial de envejecimiento a la estadística de daños dependiente de la edad de componentes para cada clase de componente. Esto deÞ ne la forma característica del modelo de envejecimiento del componente (ver línea punteada en la Figura 10).

Figura 9. Formato para evaluación del condición de compo-

nentes

Figura 10. Ejemplo de modelo de confi abilidad de compo-

nentes



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• En segundo lugar, usando el parámetro a, esta función exponencial se desplaza sobre el eje y para ajustarse a la estadística de VDN de rata de fallos independiente de la edad del compo-nente, en un intervalo de 40 años, que es, a groso modo, el período de tiempo cubierto por la estadística del VDN.

Finalmente, se asume que los datos dados por la estadística VDN están relacionadas con compo-nentes que han sido sujetos a un mantenimiento preventivo en el pasado, lo cual fue una práctica común en Alemania durante el tiempo de evalua-ción estadístico. Los cambios del “como” se mode-

la la estrategia de mantenimiento se hace vía una

variable escalizadora x, la cual afecta al mismo

tiempo el modelo de ratas de falla como el modelo

de costos.

Se utiliza la siguiente correlación para el mode-

lo de tasa de falla:

donde fPrM

Tasa de falla considerando el man-

tenimiento preventivo

i Paso de tiempo

x Factor de escala para tener en

cuenta esfuerzo en mantenimiento

preventivo

4.2.3.3. Modelos de confi abilidad

Se realiza un ajuste de los índices calculados

a partir de las estadísticas nombradas en esta

sección. Para poder adaptar estos índices a un

caso bajo estudio, se toman los índices de sali-

das de líneas aéreas del OR (Operador de Red)

y se comparan con el índice calculado a partir de

las estadísticas alemanas. Con ello, se obtiene un

factor de conversión.

Los índices de probabilidad utilizados para el

caso de estudio ejemplo se resume en la Tabla 1.

Se realiza el ajuste de cada uno de los mo-

delos de confiabilidad para cada componente

seleccionado (ver ítem 3.2.3.4 de esta sección).

En la Figura 11 se muestra un ajuste realizado

para transformadores:

Tabla 1. Datos de confi abilidad de componentes – caso de estudio

ejemploFigura 11. Modelo de confi abili-

dad para transformadores



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4.2.4. Cálculo de costos

En general, los costos se clasiÞ can en:- CAPEX (Costos de capital), representados

por los costos de inversión o valor del activo.- OPEX (Costos de mantenimiento), los cuales

incluyen el mantenimiento preventivo, y costos de reparación y despeje de fallas.

Los costos utilizados en el estudio ejemplo se resumen a continuación:

4.2.4.1. Costos de inversión

Cinv

= nunit

. cCircuit

donde Cinv

Costo de inversión n

unitCantidad por clase de compo-nente (longitud en km para lí-neas aéreas, capacidad nominal para transformadores, número de bahías para subestaciones)

cCircuit

Costo especíÞ co por unidad

4.2.4.2. Valor del activo

depr

deprdeprinvinv

i AiA

AiAACiACV

)(;0

)(;)(

donde V Valor del activo A Edad A

depr Período de depreciación

4.2.4.3. Costo de reparación

CRep

= 1,02 . FI . c

Rep

donde CRep

Costo de reparación F

IFrecuencia de fallas de componen-tes con interrupciones del servicio

cRep

Costo especíÞ co de la reparación

4.2.4.4. Costo de despeje de falla

CFcl

= ( FI + FO). C

Fcl

donde CFcl

Costo de despeje de falla F

OFrecuencia de falla de componen-tes sin interrupciones del servicio

cRep

Costo especíÞ co de la reparación

4.2.4.5. Costo del mantenimiento preventivo

donde CPrM

Costo mantenimiento preven-tivo

cinspection

Costo especíÞ co de la inspec-ción

Tinspection

Duración de la inspección x Factor de escala para los

esfuerzos de mantenimiento preventivo

crevision

Costo especiÞ co revisión T

revisionDuración de la revisión

4.2.5. ClasiÞ cación de componentes

Se realiza la clasiÞ cación de componentes de la siguiente forma:• Subestaciones intemperie (AIS), subdividida

en bahía del lado de barra y bahía del lado de alimentador.

• Transformador.• Línea aérea.• Cable de potencia

4.2.6. Priorización de Componentes

El resultado de la evaluación de los índices asociados a la importancia y condición de compo-nentes se resume en un diagrama de priorización, el cual se muestra en la Figura 12 para el caso de estudio ejemplo.

Figura 12. Priorización de componentes – caso de estudio

ejemplo



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A partir del análisis se establecen los compo-nentes más importantes.

4.3. Síntesis de las estrategias optimizadas

para la gestión de activos

4.3.1. Pronóstico del desempeño

Para esta etapa se evalúa en primera instancia el escenario base, el cual, consiste en proyectar al largo plazo las actuales prácticas de gestión de activos. Seguidamente, se estructura uno o más escenarios alternativos en donde se deÞ nen, en-tre otros, diversas estrategias de mantenimiento y planes de reposición de componentes.

Los principales indicadores que permiten esta-blecer un pronóstico son:

Qi : Indisponibilidad

Fi : Frecuencia de interrupción

Es : Energía no suministrada

4.3.2. DeÞ nición de las estrategias optimizadas para la gestión de activos

A partir de la matriz de priorización de compo-nentes y su pronóstico a largo plazo se establecen las diversas estrategias de gestión de activos.

Un ejemplo de ello, se presenta en la Þ gura 15, la cual muestra la relación entre la importancia y condición de cada uno de los componentes de red establecidos anteriormente.

Con base en dicha matriz, se pueden generar alternativas o estrategias a implementar para cada grupo de componentes que conforman la red.

Estrategia A (índice de condición 0.9, índice de importancia 0.48)

Componentes menos importantes.Se aplica el mantenimiento preventivo de la

misma forma como lo viene aplicando la compa-ñía, pero la expectativa de vida útil de los compo-nentes ubicados en esta zona se extiende en 15 años para cada componente.

Estrategia B (índice de condición 0.9, 0.48 < índice de importancia < 0.55)

Componentes con importancia normal.Se aplica el mantenimiento preventivo, similar

al aplicado por la compañía, sin embargo la ex-pectativa de vida útil de los componentes no se altera.

Estrategia C (índice de condición 0.9, índice de importancia 0.55)

Componentes muy importantes.Se deben realizar esfuerzos de mantenimiento

mayores, en el modelo se aplican el doble del es-fuerzo en mantenimiento preventivo (por ejemplo reduciendo los tiempos de mantenimiento a la mi-tad). Debido a que la expectativa de vida en estos componentes es muy corta, en el modelo no se modiÞ ca para esta área estratégica.

Estrategia D (índices de condición >0.9)Área deÞ nida como independiente de la importan-cia de los componentes, ya que los mismos se en-cuentran en una condición muy desfavorable. Los componentes ubicados en esta área deberán ser reemplazados inmediatamente, por lo que sus ín-dices de condición cambiaran a valores menores.

Figura 13. Pronóstico de la confi abilidad del suministro de

energía a largo plazo

Figura 14. Pronóstico del desempeño económico



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4.3.3. ConÞ abilidad del suministro

Con base en los análisis de largo plazo de los tres indicadores, se realiza un comparativo entre el caso base y el caso alternativo con el Þ n de establecer la viabilidad y conveniencia de éste úl-timo. Un ejemplo de análisis de puede apreciar en la Figura 16.

De la misma forma, se realiza una evaluación económica para ambos escenarios de análisis, la cual permite establecer en el tiempo cuales pueden ser los ahorros o momentos en los cuales hacer la reposición de equipos.

Todo esto con miras a optimizar los costos por inversión, operación y mantenimiento, en conjun-to, sin sacriÞ car la conÞ abilidad del sistema bajo estudio (Ver Figura 17).

5. Conclusiones

El proceso RCAM busca romper paradigmas en los esquemas de gestión de activos actuales, teniendo en cuenta el impacto de las metodologías de mantenimiento empleadas en sistemas de potencia a través de la optimización del mantenimiento preventivo y, especialmente, en esquemas a largo plazo donde la restitución de activos juega un papel relevante ya que depende de la gerencia de mantenimiento decidir sobre la conservación de componentes o su reposición.

La calidad del levantamiento y manejo de la información de fallas, eventos, especiÞ caciones, reportes históricos de mantenimiento e interven-ciones del sistema y de cada uno de los compo-nentes que lo conforman es fundamental para la obtención de un resultado contundente para el sistema bajo estudio.

Esta metodología es una herramienta útil para la toma de decisiones basada en el comportamiento técnico-económico futuro de los componentes que conforman el sistema en estudio, así como, para la planeación y deÞ nición de criterios de la red visualizando el comportamiento futuro de las inversiones – CAPEX y gastos de operación – OPEX.

Figura 16. Pronóstico de la confi abilidad del suministro de

energía a largo plazo

Figura 15. Priorización de componentes incluyendo las áreas

estratégicas

Figura 17. Pronóstico del desempeño económico



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6. Agradecimientos

Los autores agradecen el apoyo de Sie-mens S.A. por permitir el desarrollo de este tipo de iniciativas y al Doctor Michael Schwan de Sie-mens, quien es el autor de la metodología RCAM.

7. Referencias

[1] Schwan, M. “Grundsätze der VDE/ETG Analy-

se ‘Versorgungsqualität im deustchen Stromver-sorgungssystem’’ VDE ETG -Fachtangung Versor-gungsqualität, Berlin, 2005.

[2] VDN-Storungs- und Verfugbarkeitsstatistik – An-leitung, VDN, Berlin, 2007.

[3] VDN-Storungs (- und Verfugbarkeits)statistik / VDEW-Storungs(- und Schadens)- statistik. Aus-wertung der Berichtsjahre 1994 bis 2006. (Separa-te yearly volumes), VDN / VDEW, Berlin/Frankfurt, 1996 to 2007.

[4] Schwan M. “Entwicklung optimierter Asset-Ma-

nagement-Strategien“, BWK, vol. 57, no. 12, pp. 56-

58, 2005.

[5] Schwan M. “Reliability Centered Asset Manage-

ment – Process Overview and Practical Application”.

energy21C, Sydney, 2007.

[6] Siemens PTI: PSS™SINCAL Version 5.4, Utility

and industry network calculation tool,

Erlangen, 2008

[7] FGH: Asset-Management von Verteilungsnetzen.

Komponentenverhalten und Analyse des Kostenri-

sikos, Technischer Bericht 299, FGH, Mannheim,

2006

[8] Zickler U., Schnettler A., Zhang X., Gockenbach

E.: Statistical approach for component state evalua-

tion implemented in asset management of distribu-

tion systems, 19th CIRED, Vienna, 2007


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