www.cidet.org.co32

Resumen—Este documento contiene una proyección de los costos de Tecnologías Flexibles en Transmisión (TFT): Fexible AC Transmision System (FACTS) y High-Voltage Direct Current (HVDC) entre 2015 y 2045 utilizando la metodolo-gía de curvas de aprendizaje con el objetivo de brindar herramientas a las personas y compañías encargadas de la planeación de sistemas eléctri-cos, las cuales permitan evaluar económicamen-te la integración de nuevas tecnologías en el mediano y largo plazo.

I. INTRODUCCIÓN

Curvas de aprendizajeaplicadas a la proyección de costos de tecnologías flexibles en transmisión de energía eléctrica: FACTS y HVDC

Índice de Términos—Curvas de Aprendizaje, Curva en S, Tasa de Aprendizaje, FACTS, HVDC.

AUTORES

Diego E. SánchezRubén D. Cruz

Lina M. NieblesCorporación Centro de

Investigación y Desarrollo Tecnológico del Sector

Eléctrico – CIDET

El desarrollo de los sistemas eléctricos de poten-cia ha estado enmarcado por la incorporación de tecnologías en busca de atender la creciente demanda de energía. Así, desde los precarios sistemas de iluminación desarrollados por Thomas Alba Edison y Nikola Tesla en la conocida guerra de las corrientes a finales del siglo XIX [1], los encargados de tomar decisiones en los siste-mas eléctricos de potencia, políticos, regulado-res, o planeadores, se vieron obligados a privile-giar alternativas para expandir la red.

La guerra de las corrientes fue ganada por Tesla y su socio Westinghouse, debido a que para la época se contaba con dispositivos transforma-dores que permitían, elevar la tensión para disminuir las pérdidas en la transmisión de ener-

gía a largas distancias [2]. Sin embargo, los recientes adelantos en líneas HVDC muestran que Edison no estaba equivocado, pero si adelantado para su época. En la actualidad la transmisión en corriente directa muestra fuertes ventajas sobre la corriente alterna, entre ellas menores pérdidas y no limitación de la longitud, pero aún continúan siendo más costosas [3]-[4]. Es decir, pueden existir alternativas tecnológicas con viabilidad técnica, pero sus costos y estado de madurez retrasan su integración a los sistemas eléctri-cos de potencia; siendo responsabilidad de un grupo de personas decidir el tiempo en que se realizan las inversiones.

Entre los desarrollos de las últimas décadas se destaca la incorporación de las tecnologías de la información en el concepto de Smart Grids, utilizando nuevos dispositivos tecnológicos basa-dos en los adelantos en la electrónica de potencia como FACTS y líneas en HVDC [5], que en este documento se denominan TFT.

Sin embargo, la incorporación de dichas alternati-vas, se ha visto limitada gracias a los altos costos propios de las tecnologías emergentes, dejando limitada su aplicación a problemas puntuales en los que las externalidades de los proyectos en corriente alterna o sus limitaciones técnicas hacen necesarias alternativas más costosas [6]. Aunque los costos de dichas tecnologías en los últimos años han disminuido, se espera que producto de las investigaciones e inversiones en proyectos pilotos continúen decreciendo, hasta en algunos casos hacerlas competitivas con las tecnologías tradicionales [7].En este documento, con el objetivo de estudiar el comportamiento futuro en los precios de las tecnologías FACTS y HVDC se utiliza la metodolo-gía de curvas de aprendizaje, llamadas algunas veces curvas de experiencia, las cuales se funda-mentan en la premisa de que las organizaciones o las personas, hacen mejor sus procesos a medida que éstos se repiten, dando como resultado una ganancia en destreza o eficiencia de su propia

experiencia. De esta manera, los resultados de las actividades, herramientas y métodos aplicados al comportamiento de los costos de producción de nuevas tecnologías pueden medirse, proyectarse y graficarse mediante la utilización de la Curva de Aprendizaje [8].

En la primera parte del documento se ilustra el concepto de curvas de aprendizaje, posterior-mente se describe la metodología propuesta y se presentan los costos actuales para las tecnologías flexibles en transmisión que serán base para realizar la proyección de costos presentada en la parte final.

Uno de los principales insumos para la toma de decisiones de los encargados de la planeación de los sistemas eléctricos, son los costos de inversión asociados a las diferentes alternativas tecnológicas, especialmente cuando se realiza la planeación dinámica de los sistemas, donde es posible mover las inversiones en el tiempo. En el caso de las alternativas maduras tecnológicamente es fácil determinar sus costos debido a que se prevé que éstos no varíen significativamente en términos de dinero constante; caso contrario para las tecnologías que se encuentran en crecimiento, ya que los costos futuros pueden cambiar dependiendo del aprendizaje, decisiones políticas e incentivos tributarios.

Resumen—Este documento contiene una proyección de los costos de Tecnologías Flexibles en Transmisión (TFT): Fexible AC Transmision System (FACTS) y High-Voltage Direct Current (HVDC) entre 2015 y 2045 utilizando la metodolo-gía de curvas de aprendizaje con el objetivo de brindar herramientas a las personas y compañías encargadas de la planeación de sistemas eléctri-cos, las cuales permitan evaluar económicamen-te la integración de nuevas tecnologías en el mediano y largo plazo.

I. INTRODUCCIÓN

Curvas de aprendizajeaplicadas a la proyección de costos de tecnologías flexibles en transmisión de energía eléctrica: FACTS y HVDC

Índice de Términos—Curvas de Aprendizaje, Curva en S, Tasa de Aprendizaje, FACTS, HVDC.

AUTORES

Diego E. SánchezRubén D. Cruz

Lina M. NieblesCorporación Centro de

Investigación y Desarrollo Tecnológico del Sector

Eléctrico – CIDET

El desarrollo de los sistemas eléctricos de poten-cia ha estado enmarcado por la incorporación de tecnologías en busca de atender la creciente demanda de energía. Así, desde los precarios sistemas de iluminación desarrollados por Thomas Alba Edison y Nikola Tesla en la conocida guerra de las corrientes a finales del siglo XIX [1], los encargados de tomar decisiones en los siste-mas eléctricos de potencia, políticos, regulado-res, o planeadores, se vieron obligados a privile-giar alternativas para expandir la red.

La guerra de las corrientes fue ganada por Tesla y su socio Westinghouse, debido a que para la época se contaba con dispositivos transforma-dores que permitían, elevar la tensión para disminuir las pérdidas en la transmisión de ener-

gía a largas distancias [2]. Sin embargo, los recientes adelantos en líneas HVDC muestran que Edison no estaba equivocado, pero si adelantado para su época. En la actualidad la transmisión en corriente directa muestra fuertes ventajas sobre la corriente alterna, entre ellas menores pérdidas y no limitación de la longitud, pero aún continúan siendo más costosas [3]-[4]. Es decir, pueden existir alternativas tecnológicas con viabilidad técnica, pero sus costos y estado de madurez retrasan su integración a los sistemas eléctri-cos de potencia; siendo responsabilidad de un grupo de personas decidir el tiempo en que se realizan las inversiones.

Entre los desarrollos de las últimas décadas se destaca la incorporación de las tecnologías de la información en el concepto de Smart Grids, utilizando nuevos dispositivos tecnológicos basa-dos en los adelantos en la electrónica de potencia como FACTS y líneas en HVDC [5], que en este documento se denominan TFT.

Sin embargo, la incorporación de dichas alternati-vas, se ha visto limitada gracias a los altos costos propios de las tecnologías emergentes, dejando limitada su aplicación a problemas puntuales en los que las externalidades de los proyectos en corriente alterna o sus limitaciones técnicas hacen necesarias alternativas más costosas [6]. Aunque los costos de dichas tecnologías en los últimos años han disminuido, se espera que producto de las investigaciones e inversiones en proyectos pilotos continúen decreciendo, hasta en algunos casos hacerlas competitivas con las tecnologías tradicionales [7].En este documento, con el objetivo de estudiar el comportamiento futuro en los precios de las tecnologías FACTS y HVDC se utiliza la metodolo-gía de curvas de aprendizaje, llamadas algunas veces curvas de experiencia, las cuales se funda-mentan en la premisa de que las organizaciones o las personas, hacen mejor sus procesos a medida que éstos se repiten, dando como resultado una ganancia en destreza o eficiencia de su propia

experiencia. De esta manera, los resultados de las actividades, herramientas y métodos aplicados al comportamiento de los costos de producción de nuevas tecnologías pueden medirse, proyectarse y graficarse mediante la utilización de la Curva de Aprendizaje [8].

En la primera parte del documento se ilustra el concepto de curvas de aprendizaje, posterior-mente se describe la metodología propuesta y se presentan los costos actuales para las tecnologías flexibles en transmisión que serán base para realizar la proyección de costos presentada en la parte final.

Uno de los principales insumos para la toma de decisiones de los encargados de la planeación de los sistemas eléctricos, son los costos de inversión asociados a las diferentes alternativas tecnológicas, especialmente cuando se realiza la planeación dinámica de los sistemas, donde es posible mover las inversiones en el tiempo. En el caso de las alternativas maduras tecnológicamente es fácil determinar sus costos debido a que se prevé que éstos no varíen significativamente en términos de dinero constante; caso contrario para las tecnologías que se encuentran en crecimiento, ya que los costos futuros pueden cambiar dependiendo del aprendizaje, decisiones políticas e incentivos tributarios.

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II. CURVAS DE APRENDIZAJE. El fenómeno de curva de aprendizaje se observó por primera vez en 1920, relaciona-do con los procesos de ensamble de aviones en la base de la fuerza aérea americana de Wright. Patterson. Wright publicó un artículo en 1936 para documentar sus observaciones, en el que encontró que el ensamble de un segundo avión de cierto tipo gastaba el 80% de las horas-hombre gastadas por el ensamble del primer avión. El cuarto avión gastaba el 80% de las horas del segundo. El octavo avión gastaba el 80% de las horas del cuarto y así sucesivamente hasta llegar a un límite lógico. La velocidad del aprendizaje, se mide con esta relación, (80%) y se llama tasa de aprendizaje. A menor tasa de aprendizaje mayor el paso de la curva de aprendizaje. Aunque actualmente muchas de las mejoras resultan de la búsqueda que la gente hace de mejores eficien-cias de desempeño, llamadas mejoras en línea. También algunas de las mejoras vienen de otras fuentes, incluyendo nuevos materiales, nuevas herramientas o reingenierías o mejoras fuera de línea [8].

Las mejoras en el rendimiento, la productividad y / o el costo de una tecnología en relación con la acumulación de experiencia se refieren a menudo como: "aprender haciendo". La Fig. 1 muestra una curva de aprendizaje para una tecnología emergente, en la línea roja indica los costos decrecientes de manera uniforme de dicha tecnología, la línea azul muestra el costo de las tecnologías convencionales que son competi-tivas en el mercado. El comportamiento de las curvas de aprendizaje se ha observado en estu-dios empíricos cuidadosos, pero sus fundamen-tos teóricos se limitan a una interpretación mucho más restringida que abarca sólo los costos de mano de obra dentro de empresas individuales [9].

El concepto de las curvas de aprendizaje ilustra el beneficio de la inversión en investigación y de

intervenciones políticas tempranas en tecno-logías emergentes, así como la necesidad de un mercado inicial con el fin de permitir que las tecnologías emergentes puedan acelerar sus reducciones de costos y alcanzar la com-petitividad con las tecnologías existentes en el mercado. En este sentido, las curvas de apren-dizaje a menudo se utilizan para extrapolar la reducción de costos en el pasado a los niveles futuros de producción acumulada y proporcio-nar una indicación de las llamadas "inversio-nes de aprendizaje", es decir, las inversiones adicionales necesarias para el despliegue de la tecnología emergente mientras que el aprendizaje obtenido por las compañías o países, cubren la brecha entre los costos de la tecnología emergente y el de las tecnologías tradicionales. En la Fig. 1 la inversión en apren-dizaje se indica por el área sombreada de color verde [9].

Matemáticamente la curva de aprendizaje, línea roja de la Fig. 1 se puede expresar como:

Dónde:

C: Costo por unidad de producciónt: Tiempo transcurridoQ(t): Cantidad acumulada de producciónk: Tasa de aprendizajem: Parámetro de normalización con respecto a las condiciones inicialesC : Costo por unidad de producción inicial

Figura1:Curva de aprendizaje: Evolución del costo de unatecnología emergente frente una tecnología tradicional.

Revista 2016

La evolución de un parámetro acumulado de desempeño como el número acumulado de producción, número de patentes, o número de publicaciones científicas, típicamente obedece al comportamiento de la curva azul de la Fig. 2, donde se pueden distinguir 4 etapas [11]:

- Fase DI: Fase de difusión inicial, en esta fase los conocimientos son públicos.- Fase CI: Fase de rápido crecimiento temprano, se caracteriza por la privatización del conoci-miento, la experiencia técnica y el know-how.- Fase CT: Fase de rápido crecimiento tardío, en esta fase aún se presenta la privatización del conocimiento, la experiencia técnica y el know-how.- Fase MT: Conocimiento y experiencia técnicas accesibles, la tecnología es considerada madura, en esta fase inicia un nuevo paradigma por lo que se presenta una nueva oportunidad tecnológica.

En la Fig. 2 al aplicar la ecuación (1) a los datos de la línea azul se obtiene la curva de la línea naran-ja, la cual muestra el comportamiento de los

costos de la tecnología en cada una de las etapas de crecimiento; en la fase de difusión inicial los costos de las tecnologías son altos, mientras que en las fases de crecimiento temprano y crecimiento tardío los costos decrecen, hasta saturarse en la etapa de madurez tecnológica, en la cual no se espera que los costos sufran variaciones significati-vas.

IV. PROPUESTAMETODOLÓGICALos costos de inversión en las TFT son altos y dependen de factores particulares en cada aplicación, como espacios requeridos, rango de potencia, nivel de tensión, entre otras. Sin embargo, existen varios estimados disponibles en la literatura, provenientes de algunas aplicaciones a nivel mundial. En el presente documento se realiza la búsqueda de los costos disponibles en las bases de datos de IEEE y Science Direct para tecnologías flexibles en transmisión. Posteriormente, se realiza un análisis de la evolución del número de paten-tes registradas en la herramienta Acclaimp y se traza la curva S para cada caso en particu-lar. En busca de realizar la proyección en los costos de las tecnologías se supone que la dinámica presentada en los últimos 5 años en la publicación de patentes continúa hasta el fin del horizonte de estudio. Una vez se cuenta con las curvas en S para cada alternativa se trazan las curvas de aprendizaje descrita por la ecuación (1), utilizando parámetros típicos en tecnologías emergentes.

III. CURVA LOGÍSTICA O CURVA EN SLa Curva en S sirve como apoyo estadístico en el análisis de la influencia de un producto en el mercado, contribuyendo a la disminución de la incertidumbre sobre éste. La curva logística o curva en forma de S es una función matemática que aparece en diversos modelos de crecimiento de poblaciones, propagación de enfermedades epidémicas y difusión en redes sociales. Dicha función constituye un refinamiento del modelo exponencial para el crecimiento de una magnitud. La curva logística propone que bajo ciertas circunstancias razonables muchas magnitudes en sistemas ecológicos y sociales evolucionan con el tiempo” [10].

Figura2:Curva S típica de una tecnología.

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II. CURVAS DE APRENDIZAJE. El fenómeno de curva de aprendizaje se observó por primera vez en 1920, relaciona-do con los procesos de ensamble de aviones en la base de la fuerza aérea americana de Wright. Patterson. Wright publicó un artículo en 1936 para documentar sus observaciones, en el que encontró que el ensamble de un segundo avión de cierto tipo gastaba el 80% de las horas-hombre gastadas por el ensamble del primer avión. El cuarto avión gastaba el 80% de las horas del segundo. El octavo avión gastaba el 80% de las horas del cuarto y así sucesivamente hasta llegar a un límite lógico. La velocidad del aprendizaje, se mide con esta relación, (80%) y se llama tasa de aprendizaje. A menor tasa de aprendizaje mayor el paso de la curva de aprendizaje. Aunque actualmente muchas de las mejoras resultan de la búsqueda que la gente hace de mejores eficien-cias de desempeño, llamadas mejoras en línea. También algunas de las mejoras vienen de otras fuentes, incluyendo nuevos materiales, nuevas herramientas o reingenierías o mejoras fuera de línea [8].

Las mejoras en el rendimiento, la productividad y / o el costo de una tecnología en relación con la acumulación de experiencia se refieren a menudo como: "aprender haciendo". La Fig. 1 muestra una curva de aprendizaje para una tecnología emergente, en la línea roja indica los costos decrecientes de manera uniforme de dicha tecnología, la línea azul muestra el costo de las tecnologías convencionales que son competi-tivas en el mercado. El comportamiento de las curvas de aprendizaje se ha observado en estu-dios empíricos cuidadosos, pero sus fundamen-tos teóricos se limitan a una interpretación mucho más restringida que abarca sólo los costos de mano de obra dentro de empresas individuales [9].

El concepto de las curvas de aprendizaje ilustra el beneficio de la inversión en investigación y de

intervenciones políticas tempranas en tecno-logías emergentes, así como la necesidad de un mercado inicial con el fin de permitir que las tecnologías emergentes puedan acelerar sus reducciones de costos y alcanzar la com-petitividad con las tecnologías existentes en el mercado. En este sentido, las curvas de apren-dizaje a menudo se utilizan para extrapolar la reducción de costos en el pasado a los niveles futuros de producción acumulada y proporcio-nar una indicación de las llamadas "inversio-nes de aprendizaje", es decir, las inversiones adicionales necesarias para el despliegue de la tecnología emergente mientras que el aprendizaje obtenido por las compañías o países, cubren la brecha entre los costos de la tecnología emergente y el de las tecnologías tradicionales. En la Fig. 1 la inversión en apren-dizaje se indica por el área sombreada de color verde [9].

Matemáticamente la curva de aprendizaje, línea roja de la Fig. 1 se puede expresar como:

Dónde:

C: Costo por unidad de producciónt: Tiempo transcurridoQ(t): Cantidad acumulada de producciónk: Tasa de aprendizajem: Parámetro de normalización con respecto a las condiciones inicialesC : Costo por unidad de producción inicial

Figura1:Curva de aprendizaje: Evolución del costo de unatecnología emergente frente una tecnología tradicional.

Revista 2016

La evolución de un parámetro acumulado de desempeño como el número acumulado de producción, número de patentes, o número de publicaciones científicas, típicamente obedece al comportamiento de la curva azul de la Fig. 2, donde se pueden distinguir 4 etapas [11]:

- Fase DI: Fase de difusión inicial, en esta fase los conocimientos son públicos.- Fase CI: Fase de rápido crecimiento temprano, se caracteriza por la privatización del conoci-miento, la experiencia técnica y el know-how.- Fase CT: Fase de rápido crecimiento tardío, en esta fase aún se presenta la privatización del conocimiento, la experiencia técnica y el know-how.- Fase MT: Conocimiento y experiencia técnicas accesibles, la tecnología es considerada madura, en esta fase inicia un nuevo paradigma por lo que se presenta una nueva oportunidad tecnológica.

En la Fig. 2 al aplicar la ecuación (1) a los datos de la línea azul se obtiene la curva de la línea naran-ja, la cual muestra el comportamiento de los

costos de la tecnología en cada una de las etapas de crecimiento; en la fase de difusión inicial los costos de las tecnologías son altos, mientras que en las fases de crecimiento temprano y crecimiento tardío los costos decrecen, hasta saturarse en la etapa de madurez tecnológica, en la cual no se espera que los costos sufran variaciones significati-vas.

IV. PROPUESTAMETODOLÓGICALos costos de inversión en las TFT son altos y dependen de factores particulares en cada aplicación, como espacios requeridos, rango de potencia, nivel de tensión, entre otras. Sin embargo, existen varios estimados disponibles en la literatura, provenientes de algunas aplicaciones a nivel mundial. En el presente documento se realiza la búsqueda de los costos disponibles en las bases de datos de IEEE y Science Direct para tecnologías flexibles en transmisión. Posteriormente, se realiza un análisis de la evolución del número de paten-tes registradas en la herramienta Acclaimp y se traza la curva S para cada caso en particu-lar. En busca de realizar la proyección en los costos de las tecnologías se supone que la dinámica presentada en los últimos 5 años en la publicación de patentes continúa hasta el fin del horizonte de estudio. Una vez se cuenta con las curvas en S para cada alternativa se trazan las curvas de aprendizaje descrita por la ecuación (1), utilizando parámetros típicos en tecnologías emergentes.

III. CURVA LOGÍSTICA O CURVA EN SLa Curva en S sirve como apoyo estadístico en el análisis de la influencia de un producto en el mercado, contribuyendo a la disminución de la incertidumbre sobre éste. La curva logística o curva en forma de S es una función matemática que aparece en diversos modelos de crecimiento de poblaciones, propagación de enfermedades epidémicas y difusión en redes sociales. Dicha función constituye un refinamiento del modelo exponencial para el crecimiento de una magnitud. La curva logística propone que bajo ciertas circunstancias razonables muchas magnitudes en sistemas ecológicos y sociales evolucionan con el tiempo” [10].

Figura2:Curva S típica de una tecnología.

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V. COSTOS DE TECNOLOGÍASA. Dispositivos FACTS (Flexible Alternating Current Transmission System) FLEXIBLES

El costo de este tipo de dispositivos suele ser más alto que las alternativas mecánicas tradicionales, como los cambiadores de tomas y conmutación de compensaciones, sin embargo pueden ser justificadas por las ventajas operacionales y reducción de pérdidas en el sistema, además de la eliminación de restricciones de generación. Entre los costos de implementación de un dispo-sitivo FACTS se encuentran el costo de instalación del dispositivo (control, protecciones, comunica-ción, transformadores, reactores, capacitores) y los costos asociados a la infraestructura (cons-trucciones civiles, adquisición de predios, cons-trucción o modificación de subestaciones); existe una relación entre la capacidad del dispositivo y el costo, sin embargo esta relación no es lineal y obedece rangos como los que se muestran en la TABLA I que dependen de cada aplicación en particular.

Tabla1:COSTOS DE DISPOSITIVOS FACTS [12] [13]

FACTS Pmin [MVA]

Pmax [MVA]

Costo Bajo [US/kVar]

Costo Alto [US/kVar]

Fijo Shunt 10 1000 6 26 Fijo Serie 10 1000 13 26 PST 10 1600 13 51 SVC 100 850 39 64 STATCOM 100 400 64 97 TCSC 25 600 45 64 SSSC 100 400 64 103 UPFC 100 325 116 167

B. Líneas HVDC (High Voltage Direct Current)

Los costos de construcción de una línea de trans-misión (sin considerar la gestión de predios y licencias ambientales) están asociados a tres áreas diferentes, la primera tiene que ver con los costos del conductor como tal, la segunda se refiere a las torres o infraestructura que soportara los conductores con sus respectivos aisladores, y la última son los costos de conexión en las subes-taciones. Las líneas HVAC tradicionales llevan 3 conductores por circuito y las líneas HVDC solo llevan 2 por lo que sus costos y el peso que soportan las estructuras disminuyen, pero los

costos de equipos en las subestaciones son mayores, por la necesidad de instalación de los convertidores AC/DC; cuando las líneas en corriente alterna son muy largas requieren la instalación de compensaciones reactivas en los extremos, para contrarrestar las caídas de tensión y los sobrevoltajes ocasionados por el efecto Ferranti, por lo que incrementan el costo de los equipos en las subestaciones, pero en ningún caso superan los costos de conexión de las líneas HVDC. Por estas razo-nes en la Fig. 3 al comparar los costos de líneas HVAC y HVDC se puede observar que para líneas cortas el costo de las HVAC es menor, sin embargo al aumentar la distancia los costos se hacen comparables hasta que las HVDC resultan menos costosas que las líneas en HVAC [4] [14].

El punto de equilibrio donde los costos de una línea HVDC y una HVAC son iguales, varía de acuerdo a las características particulares de cada proyecto como nivel de tensión, condi-ciones ambiéntales o sociales, y suelen ser de algunos cientos de kilómetros, sin embargo existen casos particulares en los que incluso una conexión directa entre los convertidores AC/DC y DC/AC es más rentable o constituye la única opción, caso de las interconexiones asíncronas [15] [3]. En la TABLA II se pueden observar los costos de la tecnología HVDC comparadas con los costos para las líneas HVAC tradicionales dados por la Comisión de Regulación de Energía y Gas (CREG), traídos a dólares de diciembre de 2013, para líneas de

Figura3:Costos de construcción de líneas HVDC y líneasHVAC convencionales

Revista 2016

1300 MW de capacidad aproximadamente.

VI. DINÁMICA DE PATENTES EN TECNOLOGÍAS FLEXIBLES EN TRANSMISIÓNEl análisis de la dinámica de patentes se realiza utilizando el software para búsqueda y análisis de patentes Acclaimip, entre el 20 y 31 de octubre de 2014. Los resultados obtenidos se presentan a continuación:

A. Dinámica de Patentes de Dispositivos FACTS (Flexible Alternating Current Transmission System)

Existen diversas familias de dispositivos FACTS de acuerdo a sus características y los parámetros de operación que están en la capacidad de controlar, entre los tipos más importantes se encuentran:

SVC (Static Var Compensator)

STATCOM (Static Synchronous Compensator)

SSSC (Series Static Synchronous Compensator)

TCSC (Thyristor Controlled Series Compensator)

PST (Phase Shifting Transformer)

IPFC (Interline Power Flow Control)

UPFC (Unified Power Flow Controller)

En la Fig. 4 se puede observar el acumulado del número de patentes para cada tecnología encontradas Acclaimip. Todos los dispositivos FACTS se encuentran en etapa de crecimiento en cuanto al número de patentes, con un incremento considerable en los últimos años. Varias de las familias tecnológicas cuentan con patentes desde los años setenta y aplica-ciones probadas alrededor del mundo como el PST, SVC, STATCOM y TCSC.

Sin embargo, el número de patentes no ha disminuido su tasa de crecimiento, por el contrario se ha acelerado gracias a las inver-siones de países como China, India, Irán y Estados Unidos.

B. Dinámica de Patentes de Líneas HVDC (High Voltage Direct Current)

A pesar que las líneas HVDC son consideradas una tecnología madura, y probadas en cientos de aplicaciones alrededor del mundo desde los años 70s, las investigaciones se centran en la posibilidad de disminuir sus costos buscan-do hacerlas competitivas con las líneas en corriente alterna, y mejorar el control en los convertidores. Los países más interesados en la publicación de artículos científicos y paten-tes de tecnología HVDC son: China, Canadá, Reino Unido, y Estados Unidos. En la Fig. 5 se puede observar el acumulado del número de patentes en Acclaimip, para la tecnología HVDC, con un crecimiento pronunciado en los últimos años.

Tabla2:COSTOS LÍNEAS HVDC [12] [13]

Figura4:Dinámica de patentes en FACTS

Componente Costo Min Costo Max Uni

HVAC Circuito Sencillo (haz por 4)

$ 244.369 $ 268.258 US/km

Compensación Reactiva (20 M VAR)

$ 1.797.093 $ 2.588.210 US

HVDC OHL bipolar $ 155.719 $ 253.618 US/km

VSC Convertidor $ 64.350.064 $102.960.103 US

CSC Convertidor $ 51.480.051 $ 90.090.090 US

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V. COSTOS DE TECNOLOGÍASA. Dispositivos FACTS (Flexible Alternating Current Transmission System) FLEXIBLES

El costo de este tipo de dispositivos suele ser más alto que las alternativas mecánicas tradicionales, como los cambiadores de tomas y conmutación de compensaciones, sin embargo pueden ser justificadas por las ventajas operacionales y reducción de pérdidas en el sistema, además de la eliminación de restricciones de generación. Entre los costos de implementación de un dispo-sitivo FACTS se encuentran el costo de instalación del dispositivo (control, protecciones, comunica-ción, transformadores, reactores, capacitores) y los costos asociados a la infraestructura (cons-trucciones civiles, adquisición de predios, cons-trucción o modificación de subestaciones); existe una relación entre la capacidad del dispositivo y el costo, sin embargo esta relación no es lineal y obedece rangos como los que se muestran en la TABLA I que dependen de cada aplicación en particular.

Tabla1:COSTOS DE DISPOSITIVOS FACTS [12] [13]

FACTS Pmin [MVA]

Pmax [MVA]

Costo Bajo [US/kVar]

Costo Alto [US/kVar]

Fijo Shunt 10 1000 6 26 Fijo Serie 10 1000 13 26 PST 10 1600 13 51 SVC 100 850 39 64 STATCOM 100 400 64 97 TCSC 25 600 45 64 SSSC 100 400 64 103 UPFC 100 325 116 167

B. Líneas HVDC (High Voltage Direct Current)

Los costos de construcción de una línea de trans-misión (sin considerar la gestión de predios y licencias ambientales) están asociados a tres áreas diferentes, la primera tiene que ver con los costos del conductor como tal, la segunda se refiere a las torres o infraestructura que soportara los conductores con sus respectivos aisladores, y la última son los costos de conexión en las subes-taciones. Las líneas HVAC tradicionales llevan 3 conductores por circuito y las líneas HVDC solo llevan 2 por lo que sus costos y el peso que soportan las estructuras disminuyen, pero los

costos de equipos en las subestaciones son mayores, por la necesidad de instalación de los convertidores AC/DC; cuando las líneas en corriente alterna son muy largas requieren la instalación de compensaciones reactivas en los extremos, para contrarrestar las caídas de tensión y los sobrevoltajes ocasionados por el efecto Ferranti, por lo que incrementan el costo de los equipos en las subestaciones, pero en ningún caso superan los costos de conexión de las líneas HVDC. Por estas razo-nes en la Fig. 3 al comparar los costos de líneas HVAC y HVDC se puede observar que para líneas cortas el costo de las HVAC es menor, sin embargo al aumentar la distancia los costos se hacen comparables hasta que las HVDC resultan menos costosas que las líneas en HVAC [4] [14].

El punto de equilibrio donde los costos de una línea HVDC y una HVAC son iguales, varía de acuerdo a las características particulares de cada proyecto como nivel de tensión, condi-ciones ambiéntales o sociales, y suelen ser de algunos cientos de kilómetros, sin embargo existen casos particulares en los que incluso una conexión directa entre los convertidores AC/DC y DC/AC es más rentable o constituye la única opción, caso de las interconexiones asíncronas [15] [3]. En la TABLA II se pueden observar los costos de la tecnología HVDC comparadas con los costos para las líneas HVAC tradicionales dados por la Comisión de Regulación de Energía y Gas (CREG), traídos a dólares de diciembre de 2013, para líneas de

Figura3:Costos de construcción de líneas HVDC y líneasHVAC convencionales

Revista 2016

1300 MW de capacidad aproximadamente.

VI. DINÁMICA DE PATENTES EN TECNOLOGÍAS FLEXIBLES EN TRANSMISIÓNEl análisis de la dinámica de patentes se realiza utilizando el software para búsqueda y análisis de patentes Acclaimip, entre el 20 y 31 de octubre de 2014. Los resultados obtenidos se presentan a continuación:

A. Dinámica de Patentes de Dispositivos FACTS (Flexible Alternating Current Transmission System)

Existen diversas familias de dispositivos FACTS de acuerdo a sus características y los parámetros de operación que están en la capacidad de controlar, entre los tipos más importantes se encuentran:

SVC (Static Var Compensator)

STATCOM (Static Synchronous Compensator)

SSSC (Series Static Synchronous Compensator)

TCSC (Thyristor Controlled Series Compensator)

PST (Phase Shifting Transformer)

IPFC (Interline Power Flow Control)

UPFC (Unified Power Flow Controller)

En la Fig. 4 se puede observar el acumulado del número de patentes para cada tecnología encontradas Acclaimip. Todos los dispositivos FACTS se encuentran en etapa de crecimiento en cuanto al número de patentes, con un incremento considerable en los últimos años. Varias de las familias tecnológicas cuentan con patentes desde los años setenta y aplica-ciones probadas alrededor del mundo como el PST, SVC, STATCOM y TCSC.

Sin embargo, el número de patentes no ha disminuido su tasa de crecimiento, por el contrario se ha acelerado gracias a las inver-siones de países como China, India, Irán y Estados Unidos.

B. Dinámica de Patentes de Líneas HVDC (High Voltage Direct Current)

A pesar que las líneas HVDC son consideradas una tecnología madura, y probadas en cientos de aplicaciones alrededor del mundo desde los años 70s, las investigaciones se centran en la posibilidad de disminuir sus costos buscan-do hacerlas competitivas con las líneas en corriente alterna, y mejorar el control en los convertidores. Los países más interesados en la publicación de artículos científicos y paten-tes de tecnología HVDC son: China, Canadá, Reino Unido, y Estados Unidos. En la Fig. 5 se puede observar el acumulado del número de patentes en Acclaimip, para la tecnología HVDC, con un crecimiento pronunciado en los últimos años.

Tabla2:COSTOS LÍNEAS HVDC [12] [13]

Figura4:Dinámica de patentes en FACTS

Componente Costo Min Costo Max Uni

HVAC Circuito Sencillo (haz por 4)

$ 244.369 $ 268.258 US/km

Compensación Reactiva (20 M VAR)

$ 1.797.093 $ 2.588.210 US

HVDC OHL bipolar $ 155.719 $ 253.618 US/km

VSC Convertidor $ 64.350.064 $102.960.103 US

CSC Convertidor $ 51.480.051 $ 90.090.090 US

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VII. PROYECCIÓN DE COSTOS DE TECNOLOGÍAS FLEXIBLESLa dinámica de patentes de las tecnologías flexi-bles en transmisión que se discutió en IV, es utilizada para proyectar el comportamiento del número acumulado de patentes en los próximos 30 años, suponiendo que el crecimiento conti-nuará con el comportamiento que ha presentado en promedio en los últimos 5 años. Así mismo se asume una tasa de aprendizaje del 90% y un pará-metro de normalización con respecto a las condi-ciones iniciales de 0.2.

A. Dispositivos FACTS (Flexible Alternating Current Transmission System)

Al aplicar la metodología propuesta para los FACTS partiendo desde un escenario conservador que supone los costos altos de la Tabla 1, se puede construir la proyección de los costos para los dispositivos presentada en la Fig. 6, en la cual se puede observar que ninguna tecnología llegara a costos similares al de las alternativas conven-cionales de compensación, (20 USD $/kVAR); sin embargo se espera un descenso importante en los costos de la tecnología UPFC y STATCOM en los primeros 10 años. En el caso de las tecnolo-gías PST, SVC y TCSC, quienes cuentan con varias aplicaciones a nivel mundial, y presentan los costos de inversión más bajos dentro de los dispositivos considerados, no se prevé que estos disminuyan sustancialmente, después de los primeros 5 años.Aunque de acuerdo a la proyección realizada en

ningún caso las tecnologías FACTS serán menos costosas que las alternativas de com-pensación tradicionales, las ventajas técnicas sumadas con externalidades de tipo ambiental y social que cada vez son más evidentes en los grandes proyectos de infraestructura, pueden hacer viable la instalación de este tipo de dispositivos.

B. Líneas HVDC (High Voltage Direct Current)

Dentro de los costos de inversión asociados a las líneas HVDC el único que está expuesto a variaciones causadas por el aprendizaje es el costo de los convertidores, los cuales como se puede observar en la Fig. 7 pueden llegar a $ USD 20.000.000, para el año 2045 en el caso de la tecnología CSC.

Figura5:Evolución del número de documentos de patente en HVDC

Figura6:Proyección de costos de dispositivos FACTS

Figura7:Proyección de costos de construcción de líneas HVDCy líneas HVAC convencionales

Revista 2016

Además de los costos de los convertidores puede ser útil para el planeador conocer la longitud en que las líneas HVDC comienzan a ser competitivas sin considerar otras externalida-des, suponiendo que los costos por unidad de longitud para las líneas tanto en corriente directa como en corriente alterna, y los costos de los terminales AC permanecen constantes (ver TABLA II), es posible proyectar su comportamiento frente a la reducción del costo de los convertidores, línea roja de la Fig. 7 que representa la longitud en que los costos de una línea HVDC son competitivas con una línea HVAC.

VIII. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIO-NESLa evolución de los costos de las tecnologías flexibles en trans-misión, FACTS y HVDC continuará con una tendencia decrecien-te en los próximos años, sin embargo sin considerar factores operativos y factores externos como adquisición de predios, oposición de las comunidades, deforestación de bosques, entre otros; ninguna de las alternativas será competitiva con las alternativas tradicionales.

La proyección de costos de tecnologías flexibles en transmisión suministra información a los planeadores de sistemas eléctri-cos, que permite a través de ésta tomar decisiones acerca del tiempo en el que se realizan las inversiones, buscando optimi-zar el uso de recursos para la expansión de la red eléctrica. Los resultados presentados en la Fig. 6 y la Fig. 7, dan una visión general del comportamiento de los costos de inversión en nuevas alternativas y proporcionan al planeador herramientas para la toma de decisiones, que deberán ser acompañadas por análisis técnicos, ambientales, financieros y económicos que involucren los factores externos en las aplicaciones específicas.

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VII. PROYECCIÓN DE COSTOS DE TECNOLOGÍAS FLEXIBLESLa dinámica de patentes de las tecnologías flexi-bles en transmisión que se discutió en IV, es utilizada para proyectar el comportamiento del número acumulado de patentes en los próximos 30 años, suponiendo que el crecimiento conti-nuará con el comportamiento que ha presentado en promedio en los últimos 5 años. Así mismo se asume una tasa de aprendizaje del 90% y un pará-metro de normalización con respecto a las condi-ciones iniciales de 0.2.

A. Dispositivos FACTS (Flexible Alternating Current Transmission System)

Al aplicar la metodología propuesta para los FACTS partiendo desde un escenario conservador que supone los costos altos de la Tabla 1, se puede construir la proyección de los costos para los dispositivos presentada en la Fig. 6, en la cual se puede observar que ninguna tecnología llegara a costos similares al de las alternativas conven-cionales de compensación, (20 USD $/kVAR); sin embargo se espera un descenso importante en los costos de la tecnología UPFC y STATCOM en los primeros 10 años. En el caso de las tecnolo-gías PST, SVC y TCSC, quienes cuentan con varias aplicaciones a nivel mundial, y presentan los costos de inversión más bajos dentro de los dispositivos considerados, no se prevé que estos disminuyan sustancialmente, después de los primeros 5 años.Aunque de acuerdo a la proyección realizada en

ningún caso las tecnologías FACTS serán menos costosas que las alternativas de com-pensación tradicionales, las ventajas técnicas sumadas con externalidades de tipo ambiental y social que cada vez son más evidentes en los grandes proyectos de infraestructura, pueden hacer viable la instalación de este tipo de dispositivos.

B. Líneas HVDC (High Voltage Direct Current)

Dentro de los costos de inversión asociados a las líneas HVDC el único que está expuesto a variaciones causadas por el aprendizaje es el costo de los convertidores, los cuales como se puede observar en la Fig. 7 pueden llegar a $ USD 20.000.000, para el año 2045 en el caso de la tecnología CSC.

Figura5:Evolución del número de documentos de patente en HVDC

Figura6:Proyección de costos de dispositivos FACTS

Figura7:Proyección de costos de construcción de líneas HVDCy líneas HVAC convencionales

Revista 2016

Además de los costos de los convertidores puede ser útil para el planeador conocer la longitud en que las líneas HVDC comienzan a ser competitivas sin considerar otras externalida-des, suponiendo que los costos por unidad de longitud para las líneas tanto en corriente directa como en corriente alterna, y los costos de los terminales AC permanecen constantes (ver TABLA II), es posible proyectar su comportamiento frente a la reducción del costo de los convertidores, línea roja de la Fig. 7 que representa la longitud en que los costos de una línea HVDC son competitivas con una línea HVAC.

VIII. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIO-NESLa evolución de los costos de las tecnologías flexibles en trans-misión, FACTS y HVDC continuará con una tendencia decrecien-te en los próximos años, sin embargo sin considerar factores operativos y factores externos como adquisición de predios, oposición de las comunidades, deforestación de bosques, entre otros; ninguna de las alternativas será competitiva con las alternativas tradicionales.

La proyección de costos de tecnologías flexibles en transmisión suministra información a los planeadores de sistemas eléctri-cos, que permite a través de ésta tomar decisiones acerca del tiempo en el que se realizan las inversiones, buscando optimi-zar el uso de recursos para la expansión de la red eléctrica. Los resultados presentados en la Fig. 6 y la Fig. 7, dan una visión general del comportamiento de los costos de inversión en nuevas alternativas y proporcionan al planeador herramientas para la toma de decisiones, que deberán ser acompañadas por análisis técnicos, ambientales, financieros y económicos que involucren los factores externos en las aplicaciones específicas.

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BIBLIOGRAFÍA[1] R. Guirado Torres, R. Asensi Orosa, F. Jurado y J. Carpio Ibañez, Tecnología Eléctrica, McGraw-Hill, 2006. [2] C. Sulzberger, «Triumph of ac, from Pearl Street to Niagara,» IEEE Power and, vol. 20, pp. 64-67, 2003. [3] J. Dorn, H. Gambach y D. Retzmann, «HVDC Trans-mission Technology for Sustainable Power Supply,» de International Multi-Conference on Systems, Signals and Devices, 2012. [4] L. Colla, M. Marelli, S. Lauria, M. Schembari, F. Palone y M. Rebolini, «Mediterranean high voltage submarine cable links, Technology and system challenges,» de AEIT Annual Conference, 2013. [5] L. Andrade y . T. de Leao, «A brief history of direct current in electrical power systems,» de Third IEEE History of Electro-technology Conference (HISTEL-CON), 2012. [6] N. Hingorani, «High Power Electronics and Flexi-ble AC Transmission System,» IEEE Power Engineering Review, 1998. [7] G. A. Blanco , O. A. Ojeda, F. G. Olsina y F. F. Garcés , «Impacto De Las Inver-siones En Dispositivos Facts En El Perfil De Riesgo De Portafolios De Inversión En La Red De Transmisión,» de XIII ERIAC Encuentro Regional Iberoamericano De CIGRÉ, Puerto Iguazu Argentina, 2009. [8] A. Badiru y A. Ijaduola, «Half-Life Theory of Learning Curves for System Performance Analysis,» de IEEE Systems Journal, 2009.

[9] T. Wiesenthal, P. Dowling, J. Morbee, C. Thiel, B. Schade, P. Russ, S. Simoes, S. Peteves, K. Schoots y M. Londo, «Technology Learning Curves for Energy Policy Support,» de JRC Scientif and Policy Reports, 2012. [10] J. Zartha Sossa, A. Avalos Patiño y S. Aguilar Urrea,

«S Curve, Aplication of Innovative Products of Agroindustrial and Chemical Sector of Colombia,» Facultad de Ciencias Agropecuaias UPB, vol. 8, nº 2, 2010. [11] C. Perez, «El cambio tecnológico y las oportunidades de desarrollo como blanco móvil,» CEPAL, nº 75, 2001. [12] Resolución CREG-026 de 1999. [13] A. L'Abbate y G. Fulli, «Sustainability analysis of VSC-HVDC in the liberalised European power system: a practical case,» de Power Tech Conference, Bucarest, 2009.

[14] R. Rudervall, J. P. Charpentier y R. Sharma, «High Voltage Direct Current (HVDC) Transmission Systems Technology Review Paper,» de Energy Week 2000, Washington D.C., 2000.

[15] J. Hammons, V. Lescale, K. Uecker, M. Haeusle, D. Retzmann, K. Staschus y S. Lepy, «State of the Art in Ultrahigh-Voltage Transmission,» Proceeding of the IEEE, vol. 100, nº 2, pp. 360-390, 2002. a

Revista 2016

RESEÑA AUTORES Diego Edison Sanchez Ochoa

Ingeniero electricista de la Universidad Nacional de Colombia, actualmente estudiante de maes-tría en ingeniería eléctrica en el perfil de investi-gación de la misma Universidad. Ha realizado estudios complementarios en temas de planea-miento eléctrico y energético integrando nuevas tendencias tecnológicas, gestión de activos intangibles y propiedad intelectual. Cuenta con experiencia profesional en la empresa Interco-nexión Eléctrica S.A. – ISA, en el equipo de estu-dios de planeamiento eléctrico. Como profesional en CIDET ha participado en estudios de interés nacional, entre ellos los realizados para la Unidad de Planeación Minero Energética - UPME, necesi-dad y viabilidad a 30 años de desarrollos a nivel de transmisión en el marco del proyecto análisis de la sostenibilidad del sistema eléctrico colom-biano en el largo plazo, y estructuración de los mapas de ruta para la materialización de dos objetivos energéticos del PEN 2050. Rubén Darío Cruz Rodríguez

Ingeniero electricista y Magister en Potencia Eléctrica de la Universidad Industrial de Santan-der- UIS. Recibió el título de doctor en Ingeniería, área Energía y Termodinámica, por parte de la Universidad Pontificia Bolivariana- UPB en el 2004. Sus estudios doctorales fueron patrocina-dos por Interconexión Eléctrica S.A E.S.P- ISA. Realizó su pasantía doctoral en The University of Texas at Austin (2002) trabajando junto con el equipo del profesor Ross Baldick en el área de Planeación de la Expansión de la Red de Transmi-sión. Además de su participación en el Equipo Desarrollo y Optimización de la Red en la Geren-cia Servicio de Transporte de Energía de ISA (2000-2004), su trayectoria profesional incluye a ECOPETROL (1995, 1997-1998), las unidades tecnológicas de Santander (1997) y la Universidad Industrial de Santander – UIS (1997, 1999-2000, 2004-2012), donde estuvo a cargo por seis años de la Dirección de la Escuela de Ingeniería Eléctri-ca, Electrónica y de Telecomunicaciones (E3T). Actualmente se desempeña como Director de Innovación de CIDET y es el representante ante la

Organización Mundial WAITRO por parte de esta Organización. Lina María Niebles Anzola

Ingeniera Mecánica de la Universidad Pontifi-cia Bolivariana, egresada de la Maestría en Gestión Tecnológica de la misma universidad, con experiencia en estudios de vigilancia tecnológica, proyectos de prospectiva tecno-lógica y protección de propiedad intelectual de intangibles. Su experiencia docente se ha desarrollado en el área de gestión tecnológica, gestión de proyectos y propiedad intelectual. Actualmente es responsable por los estudios de vigilancia tecnológica, identificación de mercados, prospectiva tecnológica y proyec-tos de investigación bajo parámetros del PMI.

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BIBLIOGRAFÍA[1] R. Guirado Torres, R. Asensi Orosa, F. Jurado y J. Carpio Ibañez, Tecnología Eléctrica, McGraw-Hill, 2006. [2] C. Sulzberger, «Triumph of ac, from Pearl Street to Niagara,» IEEE Power and, vol. 20, pp. 64-67, 2003. [3] J. Dorn, H. Gambach y D. Retzmann, «HVDC Trans-mission Technology for Sustainable Power Supply,» de International Multi-Conference on Systems, Signals and Devices, 2012. [4] L. Colla, M. Marelli, S. Lauria, M. Schembari, F. Palone y M. Rebolini, «Mediterranean high voltage submarine cable links, Technology and system challenges,» de AEIT Annual Conference, 2013. [5] L. Andrade y . T. de Leao, «A brief history of direct current in electrical power systems,» de Third IEEE History of Electro-technology Conference (HISTEL-CON), 2012. [6] N. Hingorani, «High Power Electronics and Flexi-ble AC Transmission System,» IEEE Power Engineering Review, 1998. [7] G. A. Blanco , O. A. Ojeda, F. G. Olsina y F. F. Garcés , «Impacto De Las Inver-siones En Dispositivos Facts En El Perfil De Riesgo De Portafolios De Inversión En La Red De Transmisión,» de XIII ERIAC Encuentro Regional Iberoamericano De CIGRÉ, Puerto Iguazu Argentina, 2009. [8] A. Badiru y A. Ijaduola, «Half-Life Theory of Learning Curves for System Performance Analysis,» de IEEE Systems Journal, 2009.

[9] T. Wiesenthal, P. Dowling, J. Morbee, C. Thiel, B. Schade, P. Russ, S. Simoes, S. Peteves, K. Schoots y M. Londo, «Technology Learning Curves for Energy Policy Support,» de JRC Scientif and Policy Reports, 2012. [10] J. Zartha Sossa, A. Avalos Patiño y S. Aguilar Urrea,

«S Curve, Aplication of Innovative Products of Agroindustrial and Chemical Sector of Colombia,» Facultad de Ciencias Agropecuaias UPB, vol. 8, nº 2, 2010. [11] C. Perez, «El cambio tecnológico y las oportunidades de desarrollo como blanco móvil,» CEPAL, nº 75, 2001. [12] Resolución CREG-026 de 1999. [13] A. L'Abbate y G. Fulli, «Sustainability analysis of VSC-HVDC in the liberalised European power system: a practical case,» de Power Tech Conference, Bucarest, 2009.

[14] R. Rudervall, J. P. Charpentier y R. Sharma, «High Voltage Direct Current (HVDC) Transmission Systems Technology Review Paper,» de Energy Week 2000, Washington D.C., 2000.

[15] J. Hammons, V. Lescale, K. Uecker, M. Haeusle, D. Retzmann, K. Staschus y S. Lepy, «State of the Art in Ultrahigh-Voltage Transmission,» Proceeding of the IEEE, vol. 100, nº 2, pp. 360-390, 2002. a

Revista 2016

RESEÑA AUTORES Diego Edison Sanchez Ochoa

Ingeniero electricista de la Universidad Nacional de Colombia, actualmente estudiante de maes-tría en ingeniería eléctrica en el perfil de investi-gación de la misma Universidad. Ha realizado estudios complementarios en temas de planea-miento eléctrico y energético integrando nuevas tendencias tecnológicas, gestión de activos intangibles y propiedad intelectual. Cuenta con experiencia profesional en la empresa Interco-nexión Eléctrica S.A. – ISA, en el equipo de estu-dios de planeamiento eléctrico. Como profesional en CIDET ha participado en estudios de interés nacional, entre ellos los realizados para la Unidad de Planeación Minero Energética - UPME, necesi-dad y viabilidad a 30 años de desarrollos a nivel de transmisión en el marco del proyecto análisis de la sostenibilidad del sistema eléctrico colom-biano en el largo plazo, y estructuración de los mapas de ruta para la materialización de dos objetivos energéticos del PEN 2050. Rubén Darío Cruz Rodríguez

Ingeniero electricista y Magister en Potencia Eléctrica de la Universidad Industrial de Santan-der- UIS. Recibió el título de doctor en Ingeniería, área Energía y Termodinámica, por parte de la Universidad Pontificia Bolivariana- UPB en el 2004. Sus estudios doctorales fueron patrocina-dos por Interconexión Eléctrica S.A E.S.P- ISA. Realizó su pasantía doctoral en The University of Texas at Austin (2002) trabajando junto con el equipo del profesor Ross Baldick en el área de Planeación de la Expansión de la Red de Transmi-sión. Además de su participación en el Equipo Desarrollo y Optimización de la Red en la Geren-cia Servicio de Transporte de Energía de ISA (2000-2004), su trayectoria profesional incluye a ECOPETROL (1995, 1997-1998), las unidades tecnológicas de Santander (1997) y la Universidad Industrial de Santander – UIS (1997, 1999-2000, 2004-2012), donde estuvo a cargo por seis años de la Dirección de la Escuela de Ingeniería Eléctri-ca, Electrónica y de Telecomunicaciones (E3T). Actualmente se desempeña como Director de Innovación de CIDET y es el representante ante la

Organización Mundial WAITRO por parte de esta Organización. Lina María Niebles Anzola

Ingeniera Mecánica de la Universidad Pontifi-cia Bolivariana, egresada de la Maestría en Gestión Tecnológica de la misma universidad, con experiencia en estudios de vigilancia tecnológica, proyectos de prospectiva tecno-lógica y protección de propiedad intelectual de intangibles. Su experiencia docente se ha desarrollado en el área de gestión tecnológica, gestión de proyectos y propiedad intelectual. Actualmente es responsable por los estudios de vigilancia tecnológica, identificación de mercados, prospectiva tecnológica y proyec-tos de investigación bajo parámetros del PMI.