Estudio de Integración de ERNC al Sistema Interconectado Nacional

Informe Final Preliminar

Estudio de Integración de ERNC al Sistema Interconectado Nacional

Dirección de Planificación y Desarrollo

30 de noviembre de 2016

Resumen Ejecutivo: Estudio de Integración de ERNC al Sistema Interconectado Nacional – 30 de noviembre de 2016 2

Dentro de las iniciativas contempladas en el plan estratégico correspondiente al año 2016, el Directorio del CDEC SIC incorporó el desarrollo de un estudio que analice los efectos de la incorporación de volúmenes importantes de energía provenientes de centrales eólicas y solares en el futuro Sistema Interconectado Nacional.

El Estudio contempla el desarrollo de una serie de actividades destinadas, primeramente, a contar con datos de entrada para la ejecución de simulaciones detalladas de la operación del sistema para años futuros, para luego ejecutar dichas simulaciones y efectuar análisis de estabilidad para aquellas condiciones identificadas como más críticas.

A continuación se presenta el Informe Final Preliminar del Estudio, el cual quedará disponible para efectos de recoger comentarios y observaciones de parte de agentes del sector.

CENTRO DE ENERGÍA FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y

MATEMÁTICAS

UNIVERSIDAD DE CHILE

Dirección: Av. Tupper 2007, Santiago

Contacto: Paola Silva T. Email: [email protected]

Fono: +56 2 9784203.

Estudio de integración de

ERNC al Sistema

Interconectado Nacional

Informe Final Preliminar

Noviembre 2016

Noviembre 2016, Santiago, Chile

Preparado para:

Centro de Despacho Económico de Carga del

Sistema Interconectado Central

CDEC SIC

Centro de Energía

Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas

Universidad de Chile

Autores: Marcelo Matus, Carlos Benavides, Claudia

Rahmann, Eduardo Pereira, Vincenzo Bassi, Ricardo

Álvarez, Carlos Toro, Felipe Riquelme.

Estudio de integración ERNC al sistema interconectado nacional Informe Final Preliminar

fcfm – Universidad de Chile – Centro de Energía 4

Contenido 1 Introducción ................................................................................................................................ 6

1.1 Resumen de las actividades desarrolladas en este informe ............................................... 6

1.2 Objetivos ............................................................................................................................. 6

1.3 Alcances ............................................................................................................................... 7

2 Metodología general ................................................................................................................... 8

3 Actividades desarrolladas .......................................................................................................... 10

3.1 Análisis de resultados de simulaciones de largo plazo ..................................................... 10

3.1.1 Proyección de la capacidad instalada total y por tipo de tecnología para los escenarios anuales seleccionados. ............................................................................................ 10

3.2 Caracterización de variables incidentes ............................................................................ 13

3.2.1 Generación esperada centrales eólicas ..................................................................... 13

3.2.2 Generación esperada centrales solares .................................................................... 26

3.2.3 Caracterización de variabilidad intrahoraria ............................................................. 54

3.2.4 Caracterización de la variabilidad horaria de generación solar ............................... 63

3.2.5 Wind Forecasting ....................................................................................................... 68

3.3 Análisis del Desempeño Operacional del Sistema ............................................................ 85

3.4 Análisis de la Operación de Corto Plazo ............................................................................ 85

3.4.1 Modelo de predespacho ........................................................................................... 85

3.4.2 Preparación de bases de datos ................................................................................. 86

3.4.3 Metodología de simulación de la operación ............................................................. 89

3.4.4 Parámetros técnicos unidades termoeléctricas para simulaciones de UC ............... 91

3.4.5 Criterios para definir la reserva en giro ..................................................................... 96

3.5 Resultados simulaciones: Escenario Base ......................................................................... 99

3.5.1 Resultados para el año 2021 ..................................................................................... 99

3.5.2 Resultados para el año 2025 ................................................................................... 136

3.6 Resultados simulaciones: Escenario Licitaciones ............................................................ 174



3.7 Análisis de sensibilidad .................................................................................................... 213



3.7.1 Potencia mínima ...................................................................................................... 213

3.7.2 Disminución de la reserva secundaria ..................................................................... 215

3.7.3 Disminución de los tiempos mínimos de operación y fuera de servicio ................. 216

3.7.4 Resultados ............................................................................................................... 216

3.8 Análisis de estabilidad ..................................................................................................... 219

3.8.1 Preparación de las bases de datos .......................................................................... 219

3.8.2 Propuesta para determinación de puntos de operación para estudios dinámicos para un escenario y año determinados ................................................................................... 224

3.8.3 Selección de puntos de operación para estudios dinámicos .................................. 227

3.8.4 Resultados dinámicos .............................................................................................. 235

4 Propuestas de mejoras en los modelos de optimización y simulación utilizados .................. 270

5 Recomendaciones generales y trabajo posterior .................................................................... 272

6 Conclusiones ............................................................................................................................ 275

6.1 Conclusiones generales ................................................................................................... 275

6.2 Conclusiones específicas Escenario Licitaciones ............................................................. 275

7 Bibliografía .............................................................................................................................. 278

8 Anexos ..................................................................................................................................... 281

8.1 Anexo: Zonas para centrales ERNC ................................................................................. 281

8.2 Anexo: Metodología para construir perfiles horarios ..................................................... 286

8.3 Anexo: Variabilidad ......................................................................................................... 289

8.3.1 Variabilidad intrahoraria, generación eólica ........................................................... 289

8.3.2 Variabilidad intrahoraria, generación solar ............................................................. 293

8.4 Anexo: Valores de parámetros referencias internacionales ........................................... 297

8.5 Anexo: Mapeo entre las centrales de DigSilent y PLP ..................................................... 299

8.6 Anexo: Asociación de los consumos ................................................................................ 313



1 Introducción

1.1 Resumen de las actividades desarrolladas en este informe

El estudio de “Integración de ERNC al Sistema Interconectado Nacional (SIN)” tiene como

propósito determinar el impacto asociado a niveles cada vez mayores de ERNC en el SIN.

Este reporte corresponde al Informe Final Preliminar e incluye las siguientes actividades:

Análisis de los resultados de las simulaciones de largo plazo.

Caracterización final de las variables incidentes.

Descripción de las bases de datos y modelos a utilizar en la actividad análisis del

Desempeño Operacional del Sistema.

Resultados de las simulaciones de los Escenarios Base y Escenario Licitaciones para

los años 2021 y 2025.

Resultados del análisis de estabilidad para 3 puntos seleccionados.

Propuestas de mejoras en los modelos de optimización.

Recomendaciones generales a partir de los resultados obtenidos.

1.2 Objetivos

El objetivo de esta Consultoría corresponde a analizar los efectos de la incorporación de

montos relevantes de fuentes de generación variable en el Sistema Interconectado

Nacional (SIC y SING), dimensionando los impactos en la operación técnica y económica

del sistema, levantando posibles requerimientos de reservas operativas adicionales,

eventuales modificaciones normativas o adecuación de procesos actuales del CDEC SIC, de

modo de propender a una integración efectiva y eficiente de los recursos renovables

variables que se espera puedan entrar en operación en el Sistema Interconectado

Nacional.



1.3 Alcances

Esta versión del informe corresponde a una versión preliminar del informe final. Por tanto,

algunos resultados y conclusiones podrían cambiar luego de las correspondientes

observaciones.



2 Metodología general

En la siguiente figura se muestra el esquema general de la metodología. Los resultados del

plan de expansión de largo plazo (entregados por el CDEC SIC) se utilizan para actualizar

las bases de datos de forma de incluir las nuevas obras de generación y transmisión

proyectadas para los años que serán analizados en detalle. En esta parte se incluye la

actualización de la base de datos usada en el pre-despacho así como la base de datos

Digsilent usada para el estudio dinámico del sistema. Las simulaciones obtenidas en base

al modelo de coordinación hidrotérmica PLP (también entregados por el CDEC SIC) se

utilizan para fijar algunas de las condiciones de operación necesarias para ejecutar el

modelo de pre-despacho (condiciones iniciales, caudales afluentes, niveles de embalse,

etc.). Por otra parte, los datos históricos de la generación eólica y solar permiten realizar

la caracterización de dichas fuentes de generación en el tiempo. De manera similar se

usan los datos históricos de la demanda para realizar su caracterización. La caracterización

de la variabilidad e incertidumbre de la generación renovable y la demanda permiten

definir los perfiles esperados de generación renovable y demanda, así como también los

niveles de reserva necesarios para cumplir con los criterios de seguridad del SIN. Los

perfiles de generación renovable esperados, así como los niveles de reserva se usan como

datos de entrada para el modelo de predespacho a partir del cual se realizan las

simulaciones de corto plazo. El análisis de estabilidad del sistema (incluyendo estabilidad

transitoria de ángulo, de tensión y frecuencia) será realizado para un conjunto acotado de

puntos de operación y contingencias críticas del sistema. Los puntos de operación a

considerar en el análisis dinámico se seleccionan en base a los resultados del

predespacho, la caracterización de la variabilidad e incertidumbre de las ERNC, prácticas

internacionales en estudios de seguridad, así como el conocimiento de la operación real

del sistema por parte del operador. Tal como se observa en la Figura 1, los resultados

obtenidos a partir del análisis de estabilidad pueden retroalimentar el modelo de pre-

despacho imponiendo, por ejemplo, restricciones técnicas adicionales que garanticen la

seguridad del sistema. Más detalles de la propuesta metodológica se describen a

continuación.



Figura 1: Esquema general de la metodología y actividades a desarrollar en el estudio. Fuente: Elaboración propia.

Proyección de los sistemas (Plan de obras,

salidas PLP)

Coordinación hidrotérmica

Selección de puntos de operación críticos

Unit commitment

Selección de contingencias

críticas

Dynamic studyDynamic study

Estudio dinámico

Despacho de los generadores

Modelos dinámicos

Caracterización de variables incidentes

Posibles medidas correctivas

Posibles medidas correctivas

Generacióneólica/solar histórica

Salidas PLP

Demanda histórica

perfiles

Perfiles de generación eólica, solar, demanda, niveles de reserva



3 Actividades desarrolladas

3.1 Análisis de resultados de simulaciones de largo plazo

En esta sección del informe, se mostrarán los resultados del reporte llamado “Estudio

Escenarios de Expansión del Parque Generador SIC-SING” [1]. Para esto se analizarán los

datos de entrada y salida utilizados en el reporte y que se encuentran bajo el formato del

software PLP o Programación de Largo Plazo, utilizado por el CDEC SIC y otros

coordinados.

Los 3 escenarios evaluados corresponden a: Escenario Base, Escenario Licitaciones y

Escenario ERNC. Es importante destacar que las simulaciones de predespacho que se

realizan en este estudio (ver resultados en secciones posteriores) toman en cuenta las

capacidades instaladas determinados por estos escenarios.

3.1.1 Proyección de la capacidad instalada total y por tipo de tecnología para

los escenarios anuales seleccionados.

Para la obtención de estos dos aspectos, se realizó un análisis de los datos de entrada del

software PLP, donde se eliminaron aquellas centrales que se declaraban fuera de servicio

a través de la declaración explicita o a través de un mantenimiento planificado hasta un

periodo fuera del rango considerado en la simulación.

Las siguientes tablas muestras las potencias máximas por tipo de tecnología para el

horizonte de evaluación de este estudio. Para el año 2021, la potencia instalada de

energía solar en los escenarios Base, Licitaciones y ERNC es de 2836 MW, 3109 MW y

3109 MW, respectivamente. Mientras que la potencia instalada en energía eólica es de

1778 MW, 3720 MW y 3720, respectivamente. Para el año 2025, la potencia instalada de

energía solar en los escenarios Base, Licitaciones y ERNC es de 3836 MW, 3509 MW y

4709 MW, respectivamente. Mientras que la potencia instalada en energía eólica es de

1884 MW, 3852 MW y 3852, respectivamente.



Tabla 1: Potencia máxima por tipo de tecnología para el Escenario Base

Tecnología 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025

Carbón 4497 4497 4498 4830 4918 4918 4918 4918 4918 4918

GNL 2079 2799 3351 3351 3951 4311 4311 4311 4311 4701

Petróleos 4497 4485 4485 3737 3749 3749 3749 3749 3749 3749

Embalse 4142 4142 4142 4142 4142 4142 4142 4142 4142 4142

Pasada 1995 2029 2241 2922 3058 3058 3172 3212 3262 3282

Biomasa 399 395 450 450 450 450 450 450 500 520

Eólica 1016 1601 1778 1778 1778 1778 1778 1778 1778 1884

Solar 1651 2256 2326 2536 2536 2836 2836 2836 3236 3836

Geotermia 0 0 50 50 50 50 50 50 50 50

Minihidro 216 216 216 216 216 216 216 216 216 216

Otro 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

Tabla 2: Potencia máxima para tipo de tecnología para el Escenario Licitaciones

Tecnología 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025

Carbón 4497 4497 4498 4918 4918 4918 4918 4918 4918 4918

GNL 2079 2799 3351 3351 3951 4311 4311 4311 4311 4701

Petróleos 4497 4485 4485 3749 3749 3749 3749 3749 3749 3749

Embalse 4142 4142 4142 4142 4142 4142 4142 4142 4142 4142

Pasada 1995 2029 2411 3092 3092 3092 3206 3246 3296 3316

Biomasa 399 395 450 450 450 450 450 450 500 520

Eólica 1016 1371 1780 1984 2360 3720 3852 3852 3852 3852

Solar 1651 2266 2336 2446 2821 3109 3109 3109 3309 3509

Geotermia 0 0 50 50 50 50 50 50 50 50

Minihidro 216 216 216 216 216 216 216 216 216 216

Otro 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28



Tabla 3: Potencia máxima por tipo de tecnología para el Escenario ERNC

Tecnología 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025

Carbón 4,497 4,497 4,498 4,918 4,918 4,918 4,918 4,918 4,918 4,918

GNL 2,079 2,799 3,351 3,351 3,951 4,311 4,311 4,311 4,311 4,701

Petróleos 4,497 4,485 4,485 3,749 3,749 3,749 3,749 3,749 3,749 3,749

Embalse 4142 4142 4142 4,142 4,142 4,142 4,142 4,142 4,142 4,142

Pasada 1,995 2,029 2,411 3,092 3,092 3,092 3,206 3,246 3,296 3,316

Biomasa 399 395 450 450 450 450 450 450 500 520

Eólica 1,016 1,371 1,780 1,984 2,360 3,720 3,852 3,852 3,852 3,852

Solar 1,651 2,266 2,336 2,446 2,821 3,109 3,109 3,709 4,109 4,709

Geotermia 0 0 50 50 50 50 50 50 50 50

Minihidro 216 216 216 216 216 216 216 216 216 216

Otro 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

En el año 2021 las capacidades instaladas de los escenarios Licitaciones y ERNC son

iguales, por tanto, las simulaciones de predespacho del escenario ERNC solo se realizan

para el año 2025.



3.2 Caracterización de variables incidentes

3.2.1 Generación esperada centrales eólicas

En este capítulo se caracteriza la generación horaria y por mes de las centrales eólicas. La

siguiente tabla muestra la capacidad instalada por zona y los perfiles de generación eólica

que serán utilizados para realizar las simulaciones de pre-despacho. En general, los

perfiles de generación utilizados se construyeron a partir de los datos de generación real

reportados por el CDEC-SIC y CDEC-SING. Para aquellas centrales ubicadas en zonas donde

no existen datos de generación real o la cantidad de datos era insuficiente para

caracterizar un año completo, la construcción de los perfiles se complementó con los

datos del Explorador Eólico de la U. de Chile (y el Explorador Solar para el caso de la

centrales solares). Más detalles de la metodología utilizada se describe en el Anexo de

este informe.

La siguiente tabla muestra la capacidad total máxima al año 2035. Se observa que el 71%

de la capacidad instalada se proyecta que estará en las zonas III-Costa, IV-Costa y VIII-

Centro Sur.

Tabla 4: Potencia instalada y perfiles de generación, zonas eólicas.

Zona Región Potencia instalada

al año 2035 (MW)

En operación

(MW)

Proyectos (MW)

Participación (%)

Central (Se utiliza el nombre de la base de

datos PLP)

II-Taltal II 99 99 0 3.5 EOLICA_TALTAL

II-Calama II 90 90 0 3.2 VALLE_VIENTOS_SING

II-Crucero II 106 0 106 3.8

EOLICA_CRUCERO_SING

II-Sierra Gorda II 112 0 112 4.1 SIERRA_GORDA_SING

III-Costa III 310 0 310 11.1

EOLICA_CABO_LEONES_I

SARCO

IV-Norte IV 204 20 184 7.3

EOL_P_COLORADA EOL_SAN_JUAN

IV-Costa IV 679 602 77

24.3

MONTEREDONDO CANELA

CANELA2 TALINAY_ORIENTE

EL_ARRAYAN



PTA_PALMERA LOS_CURUROS EOL_TOTORAL

EOL_TALINAY_PONIENTE

EOL_PTA_SIERRA

VI-Rapel VI 18 18 0 0.6

EOLICA_UCUQUER EOLICA_UCUQUER_II

VIII-Costa VIII 125 25 100 4.5

EOLICA_LEBU EOL_CONCEPCION

VIII-Centro-Sur VIII 718 156 562

25.7

NEGRETE_CUEL L_BUENOS_AIRES EOL_CHARRUA_1 EOL_CHARRUA_2 EOL_CHARRUA_3 EOL_CHARRUA_4 EOL_CHARRUA_5 EOL_CHARRUA_6

EOL_RENAICO

IX-Norte IX 42 0 42 1.5 EOL_COLLIPULLI

X-Chiloe-Centro X 201 36 165 7.2

EOL_SAN_PEDRO EOL_SAN_PEDRO_II

EOL_CHILOE

X-Puerto Montt X 90 0 90 3.2 AURORA

Total general 2793 1045 1748 100%

La siguiente tabla muestra la matriz de correlación de generación diaria para las distintas

centrales ubicadas en las distintas zonas. Se observa que las centrales ubicadas en una

misma zona presentan una correlación alta.

En las siguientes secciones se muestran los resultados de la caracterización de la

generación horaria por zona. Parar representar la variabilidad de la generación, los

resultados son presentados en gráficos de cajas donde los datos que caen dentro de la

“caja” representan el percentil 25 y 75. La línea roja dentro de la caja representa la

mediana de los datos. Y los valores en cruces rojas representan valores fuera de rango los

cuales son superiores o inferiores a 1,5 veces la diferencia entre el percentil 25 y 75.

También se incluye el valor promedio para cada hora que se representa con la línea verde.



Tabla 5: Matriz de correlación diaria

II-Taltal

II-Calama

IV-Costa IV-

Costa IV-

Costa IV-

Costa IV-

Costa IV-

Costa IV-

Costa IV-

Costa IV-Costa IV-Norte VI-Rapel VI-Rapel

VIII-Centro-

Sur

VIII-Costa

VIII-Costa

X-Chiloé-Centro

Taltal

Valle de los

vientos

Monte-redondo

Canela Canela2 Talinay Oriente

El Arrayán

Pta Palmera

Los Cururos

Totoral Talinay

Poniente Pta

Colorada Ucuquer

Ucuquer II

Negrete Lebu Raki San

Pedro

II-Taltal Taltal 1,0 0,0 -0,1 0,0 -0,1 -0,1 -0,1 -0,1 0,0 -0,1 -0,1 -0,2 0,0 0,0 -0,1 -0,1 -0,1 -0,1

II-Calama Valle de los

vientos 0,0 1,0 0,0 0,0 0,0 0,0 -0,1 0,0 0,1 0,0 0,1 0,3 0,0 -0,1 0,1 0,2 0,1 -0,1

IV-Costa Monterredondo -0,1 0,0 1,0 0,9 0,8 0,8 0,8 0,9 0,9 0,9 0,6 0,0 0,1 0,3 0,0 -0,1 0,0 0,1

IV-Costa Canela 0,0 0,0 0,9 1,0 0,9 0,7 0,8 0,9 0,8 0,9 0,6 0,0 0,1 0,4 0,0 -0,1 -0,1 0,0

IV-Costa Canela2 -0,1 0,0 0,8 0,9 1,0 0,6 0,8 0,9 0,8 0,9 0,5 0,0 0,2 0,4 0,0 -0,1 0,0 0,0

IV-Costa Talinay Oriente -0,1 0,0 0,8 0,7 0,6 1,0 0,8 0,7 0,8 0,8 0,3 0,0 0,0 0,2 0,0 0,0 0,0 0,1

IV-Costa El Arrayán -0,1 -0,1 0,8 0,8 0,8 0,8 1,0 0,9 0,8 0,8 0,6 -0,1 0,1 0,3 0,0 0,0 0,0 0,1

IV-Costa Pta Palmera -0,1 0,0 0,9 0,9 0,9 0,7 0,9 1,0 0,9 0,9 0,6 0,0 0,1 0,4 0,0 -0,1 -0,1 0,1

IV-Costa Los Cururos 0,0 0,1 0,9 0,8 0,8 0,8 0,8 0,9 1,0 0,9 0,6 0,1 0,0 0,2 0,0 -0,1 0,0 0,0

IV-Costa Totoral -0,1 0,0 0,9 0,9 0,9 0,8 0,8 0,9 0,9 1,0 0,5 -0,1 0,2 0,4 0,0 -0,1 0,0 0,1

IV-Costa Talinay

Poniente -0,1 0,1 0,6 0,6 0,5 0,3 0,6 0,6 0,6 0,5 1,0 0,0 0,0 0,1 0,0 -0,1 -0,1 0,1

IV-Norte Pta Colorada -0,2 0,3 0,0 0,0 0,0 0,0 -0,1 0,0 0,1 -0,1 0,0 1,0 -0,1 -0,3 0,2 0,3 0,3 -0,2

VI-Rapel Ucuque 0,0 0,0 0,1 0,1 0,2 0,0 0,1 0,1 0,0 0,2 0,0 -0,1 1,0 0,5 0,0 0,0 -0,1 0,0

VI-Rapel Ucuquer II 0,0 -0,1 0,3 0,4 0,4 0,2 0,3 0,4 0,2 0,4 0,1 -0,3 0,5 1,0 0,2 0,0 0,0 0,1

VIII-Centro-

Sur Negrete -0,1 0,1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,2 0,0 0,2 1,0 0,7 0,5 -0,1

VIII-Costa Lebu -0,1 0,2 -0,1 -0,1 -0,1 0,0 0,0 -0,1 -0,1 -0,1 -0,1 0,3 0,0 0,0 0,7 1,0 0,5 0,0

VIII-Costa Raki -0,1 0,1 0,0 -0,1 0,0 0,0 0,0 -0,1 0,0 0,0 -0,1 0,3 -0,1 0,0 0,5 0,5 1,0 0,1

X-Chiloé-Centro

San Pedro -0,1 -0,1 0,1 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 0,0 0,1 0,1 -0,2 0,0 0,1 -0,1 0,0 0,1 1,0



3.2.1.1 Zona II Crucero

Los resultados obtenidos para la zona II Crucero son expuestos en la siguiente figura.

Figura 2: Perfil de generación en la zona II Crucero

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.1.2 Zona II Calama1

Los resultados obtenidos para la zona ubicada en Calama son expuestos en la siguiente figura.

Figura 3: Perfil de generación en la zona II Calama.

1Se supuso que los perfiles eólicos de la zona II Calama son los mismos para la zona Crucero II.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

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0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

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0.2

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0.6

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

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0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.1.3 Zona II Sierra Gorda

Los resultados obtenidos para la zona ubicada en Sierra Gorda son expuestos en la siguiente figura.

Figura 4: Figura 30: Perfil de generación en la zona II Sierra Gorda.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

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0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

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0

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.1.4 Zona II Taltal

Los resultados obtenidos para la zona ubicada en Taltal son expuestos en la siguiente figura.

Figura 5: Perfil de generación en la zona II Taltal.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

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0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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0.2

0.4

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

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0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

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0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

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0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.1.5 Zona IV Norte

Los resultados obtenidos para la zona ubicada al norte de la IV región se muestran en la siguiente figura.

Figura 6: Caracterización de perfil de la zona IV norte.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrerop.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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0.2

0.4

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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0

0.2

0.4

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

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0

0.2

0.4

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.1.6 Zona IV Costa

Los resultados obtenidos para la zona costera de la IV región son expuestos en la siguiente figura.

Figura 7: Perfil de generación en la zona IV Costa.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrerop.u

0

0.2

0.4

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

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0

0.2

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

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0.2

0.4

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

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0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

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0.2

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Octubre

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0.2

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Noviembre

p.u

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0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.1.7 Zona VI Rapel

Los resultados obtenidos para la zona ubicada en zona de Rapel de la VI región son expuestos en la siguiente figura..

Figura 8: Perfil de generación en la zona VI Rapel.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

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0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

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0.4

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

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0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

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0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

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0

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0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

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0.2

0.4

0.6

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.1.8 Zona VIII Centro-Sur

Los resultados obtenidos para la zona ubicada en la parte centro-sur de la VIII región son expuestos en la siguiente figura.

Figura 9: Perfil de generación en la zona VIII Centro-Sur.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

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0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

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0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

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0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

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0.2

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0.6

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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0.6

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

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0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.1.9 Zona VIII Costa

Los resultados obtenidos para la zona ubicada en la zona costera de la VIII región son expuestos en la siguiente figura.

Figura 10: Perfil de generación en la zona VIII Costa.

0

0.2

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0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

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Febrero

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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Mayo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

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Julio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

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123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

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Octubre

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Noviembre

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123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.1.10 Zona X Chiloé centro

Los resultados obtenidos para la zona ubicada en la zona central de Chiloé son expuestos en la siguiente figura.

Figura 11: Perfil de generación en la zona X Chiloé.

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0.4

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123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

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Agosto

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123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

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Octubre

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0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

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0.2

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0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2 Generación esperada centrales solares

En este capítulo se caracteriza la generación horaria y por mes de las centrales solares

fotovoltaica. La siguiente tabla muestra la capacidad instalada por zona y los perfiles de

generación solar que serán utilizados para realizar las simulaciones de pre-despacho. Más

detalles de la metodología para construir los perfiles de generación se muestran en el

Anexo de este estudio.

La siguiente tabla muestra que el 76,8% de la capacidad instalada al año 2035 se proyecta

que estará en las zonas II-Crucero, II-Laberinto, III-Diego Almagro, III-Carrera Pinto y III-

Cardones.

Tabla 6: Potencia instalada y perfiles de generación, zonas solares.

Zona Región Potencia instalada al año 2035 (MW)

En operación (MW)

Proyectos (MW)

Participación (%)

Nombre de la Central (se utiliza el nombre de la base de datos PLP)

I-Pozo Almonte

I 264 64 200 2.9 LA_HUAYCA_SING

LA_HUAYCA_2_SING

POZO_ALMONTE_3_SING

PAMPA_CAMARONES_SING

SOLAR_PALMONTE_1_SING

POZO ALMONTE SOLAR 2

I-Lagunas I 602 2 600 6.5 SOLAR EL ÁGUILA I

SOLAR_LAGUNAS_4_SING



II-Crucero II 1552 209 1343 16.9 QUILLAGUA_I_SING

SOLAR_CRUCERO_5_SING


FINIS_TERRAE_SING

MARIA_ELENA_SING



SOLAR_ENCUENTRO_SING





ATACAMA_I

II-Calama II 146 51 95 1.6 JAMA_SING

ANDES_SOLAR_SING

JAMA_2_SING

PARUMA_SING

PULAR_SING

LASCAR_SING

II-Laberinto II 346 0 346 3.8 BOLERO_SING

SOLAR_LABERINTO_1_SING

SOLAR_LABERINTO_2_SING

II-Domeyko II 53 3 50 0.6 URIBE_SOLAR_SING

II-Paposo II 215 215 0 2.3 FV_CONEJO

PAMPA_SOLAR_NORTE

Lalackama_2

III-Diego de Almagro

III 1597 269 1.328 17.4 DALMAGRO_PS

SOLAR_ESPERANZA

LALACKAMA

FV_CHANARES

MALGARIDA

PV_SALVADOR

JAVIERA

SOLAR_DALMAGRO_1



SOLAR_DALMAGRO_2

SOLAR_DALMAGRO_3

SOLAR_DALMAGRO_4

SOLAR_DALMAGRO_5

CHAKA

Chaka_2

SOLAR_DALMAGRO_6

SOLAR_DALMAGRO_7

FV_GUANACO

III-C.Pinto III 1383 306 1077 15.0 Carrera_Pinto_II

PS_SAN_ANDRES

Carrera_Pinto

FV_LUZ_DEL_NORTE_1

SOLAR_CPINTO_1

SOLAR_CPINTO_2

SOLAR_CPINTO_3

SOLAR_CPINTO_4

SOLAR_CPINTO_5

III-Cardones III 2144 144 2000 23.3 LLANO_LLAMPOS

SOLAR_CARDONES_1

SOLAR_CARDONES_2

SOLAR_CARDONES_3

SOLAR_CARDONES_4

SOLAR_CARDONES_5

SOLAR_CARDONES_6

SOLAR_CARDONES_7

SOLAR_CARDONES_8

SOLAR_CARDONES_9



SOLAR_CARDONES_10

LOS_LOROS

III-Maitencillo III 309 0 309 3.4 SOLAR_AVENIR_1

DIVISADERO

VALLE_SOLAR_1

SOLAR_ROMERO

VALLELAND

IV-Norte IV 73 12 62 0.8 ABASOL

IV-Centro IV 11 11 0 0.1 TAMBO_REAL

SOLAR_LOMA_LOS_COLORADOS

RM RM 338 119 219 3.7 SOLAR_LAS_TERRAZAS

QUILAPILUN

SANTIAGO_SOLAR

SANTA_SOFIA

CONSITITUCION

V V 169 3 166 1.8 OLMUE

FV_DONA_CARMEN

Total general 9202 1408 6468 100%



3.2.2.1 Zona I Pozo Almonte

Los resultados obtenidos para la zona de Pozo Almonte son expuestos en las siguientes figuras.

Figura 12: Perfil de generación en la zona I Pozo Almonte. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

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123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

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Octubre

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Noviembre

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123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

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Figura 13: Perfil de generación en la zona I Pozo Almonte. Los resultados consideran centrales sin eje de seguimiento.

0

0.2

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

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123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

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123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.2 Zona I Lagunas

Los resultados obtenidos para la zona de Lagunas son expuestos en la siguiente figura.

Figura 14: Perfil de generación en la zona I Lagunas. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

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123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



Figura 15: Perfil de generación en la zona I Lagunas. Los resultados consideran centrales sin eje de seguimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

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0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

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0.4

0.6

0.8

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Junio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

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Agosto

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0.8

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Septiembre

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Octubre

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Noviembre

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.3 Zona II-Crucero

Los resultados obtenidos para la zona II Crucero son expuestos en la siguiente figura.

Figura 16: Perfiles de generación para zona II Crucero. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento.

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0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

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Febrero

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Marzo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

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0.2

0.4

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

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0.2

0.4

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

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0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



Figura 17: Perfiles de generación para zona II Crucero. Los resultados consideran centrales sin eje de seguimiento.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembrep.u

0

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.4 Zona II Calama

Los resultados obtenidos para la zona II Calama son expuestos en la siguiente figura.

Figura 18: Perfiles de generación para zona II Calama. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.5 Zona II Laberinto

Los resultados obtenidos para la zona II Laberinto son expuestos en la siguiente figura.

Figura 19: Perfiles de generación para zona II Calama. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.6 Zona II Domeyko

Los resultados obtenidos para la zona II Domeyko son expuestos en la siguiente figura.

Figura 20: Perfiles de generación para la zona II Domeyko. Los resultados consideran centrales con eje de seguimiento.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



Figura 21: Perfiles de generación para la zona II Domeyko. Los resultados consideran centrales sin eje de seguimiento.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembrep.u

0

0.2

0.4

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.7 Zona II Paposo

Los resultados obtenidos para la zona II Paposo son expuestos en la siguiente figura.

Figura 22: Perfiles de generación para la zona II Papaso. Los resultados consideran solo centrales con 1 eje de seguimiento.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



Figura 23: Perfiles de generación para la zona II Papaso. Los resultados consideran solo centrales sin eje de seguimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembrep.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.8 Zona III Diego de Almagro

Los resultados obtenidos para la zona III Diego de Almagro son expuestos en la siguiente figura.

Figura 24: Resultados obtenidos zona III Diego de Almagro. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

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0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.9 Zona III Carrera Pinto

Los resultados obtenidos para la zona III Carrera Pinto son expuestos en la siguiente figura.

Figura 25: Perfiles de generación en zona III Carrera Pinto. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

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0

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

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0

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubrep.u

0

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.10 Zona III Cardones

Los resultados obtenidos para la zona III Cardones son expuestos en la siguiente figura.

Figura 26: Perfiles de generación para zona III Cardones. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

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Octubre

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Noviembre

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123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.11 Zona III Maintencillo

Los resultados obtenidos para la zona III Maintencillo son expuestos en la siguiente figura.

Figura 27: Perfiles de generación en zona III Maintencillo. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

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0

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



Figura 28: Perfiles de generación en zona III Maintencillo. Los resultados consideran centrales sin eje de seguimiento.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

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123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

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0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

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0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.12 Zona IV Norte

Los resultados obtenidos para la zona IV Norte son expuestos en la siguiente figura.

Figura 29: Perfiles de generación en la zona IV Norte. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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0

0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

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0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



Figura 30: Perfiles de generación en la zona IV Norte. Los resultados consideran centrales sin eje de seguimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

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0.8

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123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

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0

0.2

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

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0

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

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0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembrep.u

0

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123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

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0

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

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0

0.2

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.13 Zona IV Centro

Los resultados obtenidos para la zona IV Centro son expuestos en la siguiente figura.

Figura 31: Perfiles de generación en la zona IV Centro. Los resultados consideran centrales sin eje de seguimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

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123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

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0

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.14 Zona V

Los resultados obtenidos para la zona ubicada en V región son expuestos en la siguiente figura.

Figura 32: Perfiles de generación en la zona V. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

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0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

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1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



Figura 33: Perfiles de generación en la zona V. Los resultados consideran centrales sin eje de seguimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

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Marzo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembrep.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

0.4

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0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.2.15 Zona RM

Los resultados obtenidos para la zona RM son expuestos en la siguiente figura.

Figura 34: Perfiles de generación para la zona RM. Los resultados consideran centrales con 1 eje de seguimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



Figura 35 : Perfiles de generación para la zona RM. Los resultados consideran centrales sin eje de seguimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Enero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Febrero

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Marzo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Abril

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Mayo

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Junio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Julio

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Agosto

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Septiembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Octubre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Noviembre

p.u

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

123456789101112131415161718192021222324hora

Diciembre

p.u



3.2.3 Caracterización de variabilidad intrahoraria

A continuación se analiza la variabilidad intrahoraria de la demanda neta. La demanda

neta corresponde a la demanda total proyectada (SING y SING) menos la generación total

eólica y solar proyectada.

La variabilidad se calcula a partir de la información del SCADA con resolución de 1 minuto

que fue entregada por CDEC-SIC. Luego, la variabilidad es calculada como la resta entre el

promedio simple (no móviles) de los datos de generación en intervalos de tiempo de 1, 5,

10 y 15 minutos consecutivos. El intervalo máximo de 15 minutos se selecciona debido a

que el control secundario de frecuencia se define como la capacidad del parque

convencional de gestionar los gradientes más altos de los escenarios en 15 minutos. En

referencias internacionales2 también es posible encontrar que el control secundario de

frecuencia se relaciona con el error de proyección de los recursos eólicos y solar en

intervalos de tiempo de 10 minutos, mientras que en un estudio reciente en el SING3 se

analizan variaciones rápidas del recurso eólico y solar en intervalos de 1 a 15 minutos.

La metodología de cálculo se resume a continuación:

Identificación de perfiles con resolución por minutos. Al momento de realizar este

estudio los datos de generación por minuto no estaba disponibles para todas las

centrales.

Filtrado de datos. Se filtran datos fuera de rango (ejemplo: generación solar en

horas de la noche, valores mayores a potencia máxima), valores de generación que

se mantenían constante por mucho tiempo, desplazamiento de fecha del SCADA

con respecto a fecha real, entre otros problemas detectados en los datos

originales.

Reconstrucción de perfiles por minutos debido a la gran cantidad de datos sin

información (valores informados en el SCADA como “NaN”). Utilizando el método

de persistencia se completan los periodos sin datos con el objeto de contar con

una serie completa con datos por minuto. En la mayoría de los casos se trabajó con

2 NERL, “The Western Wind and Solar Integration Study Phase 2”, 2010.

3 CDEC-SING. “Efectos técnico-económicos de la integración de energía eólica y solar en el SING: escenario

año 2017”, 2015.



los datos del año 2015 (debido a que durante el año 2016 se intensificaron los

recortes de generación).

Se identificaron aquellos perfiles que tienen un año completo de información. Para

el caso solar los perfiles más completos fueron los de las siguientes centrales: La

Huayca 2, Pozo Almonte 3, María Elena, Llano de Llampos.

Asignación de perfiles a centrales sin datos (o incompletos) de generación por

minuto. Debido a que los datos de generación del SCADA estaban disponible para

un grupo reducido de centrales, se utilizó un criterio de proximidad geográfica para

asignar perfiles de generación por minuto a aquellas centrales sin datos (existentes

y proyectados). Previamente, los datos disponibles fueron normalizados por la

potencia instalada.

Proyección de la demanda neta por minuto al año 2021 y 2025. La demanda neta

se calcula como la demanda total menos la generación eólica y solar. La demanda

proyectada del SIC y SING con resolución por minuto (Ejemplo: para el año 2021)

fue estimada a partir de los datos disponibles para el año 2015 y amplificando por

la tasa de crecimiento de la demanda que fue entregada por la contraparte

técnica.

A continuación se muestran los resultados obtenidos en el análisis de la variabilidad

intrahoraria de la generación eólica y solar, así como para la demanda neta proyectada.

3.2.3.1 Energía eólica

La variabilidad de generación es presentada tanto de manera mensual como de manera

global y los resultados son expuestos en Frecuencia [%] vs Variación [MW] / Potencia

Instalada [MW]. Los resultados consideran la generación actual disponible. Para analizar la

variabilidad futura medida en MW, estos el indicador se pueden utilizar de manera

aproximada para estimar dicha variabilidad si se conoce la potencia instalada. Por

ejemplo, más adelante se muestra que el 97% de los datos tienen una variabilidad menor

o igual a un 7,0% con respecto a la potencia instalada.



A continuación se presentan los resultados considerando un intervalo de tiempo de 15

minutos. En el anexo se encuentran los resultados para una resolución menor.

Estudio de integración ERNC al sistema interconectado nacional Informe 1


Los resultados obtenidos para intervalos de 15 minutos son expuestos en las siguientes figuras.

Figura 36: Resultados variabilidad energía eólica intervalos de 15 minutos, Enero 2015 - Mayo 2016

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Enero15

Variacion [MW] / Pinstalada [MW]

Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Febrero15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Marzo15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Abril15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Mayo15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Junio15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Julio15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Agosto15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Septiembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Octubre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Noviembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Diciembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Enero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Febrero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Marzo16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Abril16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Mayo16


Fre

cuencia

[%

]



Los resultados muestran que el 97% de los datos presentan una variabilidad menor o igual

a 7,0% con respecto a la potencia instalada.

3.2.3.2 Energía solar

A lo largo del presente apartado se caracteriza la variabilidad en la generación de las

centrales solares para las que se cuenta con información entregada por CDEC-SIC.

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Variabilidad global energía eólica intervalo de 15 minutos


Fre

cuencia

[%

]



Figura 37: Resultados variabilidad energía solar intervalos de 15 minutos, Enero 2015 - Mayo 2016.

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Enero15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Febrero15

Variacion [MW] / Pinstalada [MW]F

recuencia

[%

]-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Marzo15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Abril15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Mayo15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Junio15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Julio15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Agosto15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Septiembre15

Variacion [MW] / Pinstalada [MW]F

recuencia

[%

]-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Octubre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Noviembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Diciembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Enero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Febrero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Marzo16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Abril16


Fre

cuencia

[%

]-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Mayo16


Fre

cuencia

[%

]



Figura 38: Resultados variabilidad energía solar de todo el parque solar instalado (con datos del SCADA) en intervalos de 15 minutos



-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Variabilidad global energía solar intervalo de 15 minutos


Fre

cuencia

[%

]



3.2.3.3 Demanda neta

La siguiente figura muestra la variabilidad intrahoraria de la demanda neta considerando

distintos intervalos de tiempo y un intervalo de confianza de 97%. Los pasos para

construir este indicador son los siguientes:

Identificación de perfiles de generación eólica, solar y demanda con resolución por

minuto (datos provenientes del SCADA y que fueron entregados por la contraparte

técnica).

Proceso de filtrado de datos debido a problemas con la información: Valores fuera

de rango, potencia mayor que potencia máxima, generación solar en horas que no

corresponde, desplazamiento de fecha, etc.

Reconstrucción de perfiles por minutos: Debido a la gran cantidad de valores por

minuto sin registro (valores “NaN”), se aplicó un proceso de reconstrucción

aplicando un modelo de persistencia (si hay una periodo sin registro se rellena con

el valor del minuto anterior).

Se identifican aquellos perfiles con 1 año completo de información.

Se identifican todas las centrales que estarán operativas en el año de evaluación

(ejemplo, 2021).

Asignación de perfiles a centrales sin datos (o incompletos) de generación por

minuto a partir de datos de centrales con perfiles con años completos (paso

anterior).

Cálculo de la demanda neta minuto a minuto a partir del perfil de generación

eólica agregado por minuto, el perfil agregado solar y la demanda total.

Los resultados se presentan para el año 2021. Se observa que la variabilidad de la

demanda neta es de aproximadamente 55,1 MW/min y 24,8 MW/min para el intervalo de

tiempo de 1 y 15 minutos, respectivamente. O equivalentemente a 55 MW o 357 MW de

variación en 1 y 15 minutos, respectivamente.

La variabilidad de la generación eólica es menor al 50% de la variabilidad de la generación

solar. Para un intervalo de confianza de 97%, la generación solar varía entre 46 MW y 316

MW en un intervalo de tiempo de 1 y 15 minutos, respectivamente. Mientras que la

generación eólica varía entre 17 y 126 MW.



Figura 39: Variabilidad de la demanda neta (MW/min).

0

10

20

30

40

50

60

1 5 10 15 30

MW

/min

Intervalo (min)

Demanda Neta

Solar

Demanda

Eólica



3.2.4 Caracterización de la variabilidad horaria de generación solar

A continuación se analiza la variabilidad horaria de la generación solar. En particular, se

espera analizar la pendiente de las rampas de generación durante la hora de entrada y

salida del sol.

Las siguientes figuras muestran los resultados de la distribución de la variación de

generación considerando solo las horas de salida y puesta del sol (7-10 am y 17-20 pm).

Figura 40: Variabilidad de la generación solar fotovoltaica en intervalos de 1 hora

-1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

200

400

600

800

1000

1200

Variacion [MW]/Pinstalada[MW]





Para efectos de analizar la coherencia de los resultados obtenidos, se procedió a analizar

los resultados arrojados por el Explorador Solar para una central solar fotovoltaica con

factor de planta de 30% y un eje de seguimiento. Las siguientes figuras muestran el ciclo

diario obtenido por mes para la zona de Cardones y Diego de Almagro. Se observa que los

resultados son consistentes con los resultados de empíricos procesados por el consultor.

En efecto el Explorador Solar muestra una variación horaria máxima de aproximadamente

0,4 y una variación máxima de 0,6 para un intervalo de 3 horas.

-1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

200

400

600

800

1000

1200


-1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 10

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000




Figura 43: Ciclo diario de generación para central fotovoltaica, factor de planta 0,3, 1 eje de seguimiento, zona Cardones. Fuente: Explorador Solar.



Figura 44: Ciclo diario de generación para central fotovoltaica, factor de planta 0,3, 1 eje de seguimiento, zona Diego de Almagro. Fuente: Explorador Solar.

La siguiente figura muestra la distribución mensual de la variabilidad horaria.



Figura 45: Variabilidad en intervalo de 1 hora desagregado por mes.

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

20

40

60

80

100Enero

Delta [MW] / Pinst [MW]

Fre

cuencia

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

20

40

60

80Febrero


Fre

cuencia

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

20

40

60

80

100

120Marzo


Fre

cuencia

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

20

40

60

80

100

120

140Abril


Fre

cuencia

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

20

40

60

80

100

120

140Mayo


Fre

cuencia

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

50

100

150

200Junio


Fre

cuencia

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

50

100

150

200Julio


Fre

cuencia

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

20

40

60

80

100Agosto


Fre

cuencia

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

20

40

60

80

100Septiembre


Fre

cuencia

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

20

40

60

80Octubre


Fre

cuencia

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

10

20

30

40

50

60Novimbre


Fre

cuencia

-0.5 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.50

10

20

30

40

50Diciembre


Fre

cuencia



3.2.5 Wind Forecasting

3.2.5.1 Introducción

En este capítulo se realiza una revisión del estado del arte de los modelos de proyección

de generación eólico. El objetivo de esta revisión consistió en identificar antecedentes

internacionales que pudieran ser utilizados para las simulaciones que se realizan en este

estudio.

Altos niveles de penetración de energía eólica traen consigo desafíos en cuanto a la

operación y planificación del sistema eléctrico, principalmente debido a su naturaleza

incierta y variable. En un sistema eléctrico, suministro y demanda de energía deben ser

iguales en todo momento. Sin embargo, la variabilidad en la energía eólica dificulta

permanentemente mantener este balance.

Una de las posibles soluciones para el desafío asociado a balancear suministro y demanda

de energía en un sistema eléctrico corresponde a mejorar los pronósticos de velocidad de

viento y producción de energía eólica. Herramientas de pronósticos más exactas reducen

los costos operacionales y mejoran la confiabilidad asociada a la integración de energía

eólica en los sistemas eléctricos existentes. Por otra parte, no sólo es necesario aumentar

la exactitud de los pronósticos en sí, sino que también, es necesario caracterizar de la

mejor manera posible la incertidumbre asociada al pronóstico mismo, ya que esta

incertidumbre es esencial en la determinación del tamaño de la reserva operativa

necesaria para el balance entre suministro y demanda [2].

Las centrales convencionales de generación, tanto térmicas como hidráulicas, son

denominadas comúnmente como “generación despachable”, ya que, dada su baja

variabilidad y alto nivel de certidumbre, es usual que se cuente con información suficiente

para definir su generación de manera cierta (sin tomar en consideración eventuales fallas

o indisponibilidades forzadas). Por otro lado, existen un conjunto de tecnologías

denominadas “no despachables”, las cuales corresponden a aquellas que, dado su nivel de

incertidumbre y variabilidad, no siempre es posible decidir de manera anticipada su nivel

de generación en la red.

El principal problema de no conocer de manera anticipada la generación de estas

tecnologías, radica en que el sistema eléctrico debe ser capaz de compensar los errores

cometidos entre la operación programada y la operación real. Esta compensación



depende directamente de la capacidad que tengan las centrales convencionales, en virtud

de sus restricciones técnicas o de su flexibilidad, para enfrentar distintos escenarios de

variabilidad.

No todas las tecnologías “no despachables” presentan el mismo nivel de variabilidad e

incertidumbre. En la siguiente figura se expone una comparación de las distintas

tecnologías “no despachables” en cuanto a su variabilidad e incertidumbre, donde es

posible observar que la tecnología que presenta mayor variabilidad y, a su vez, mayor

incertidumbre corresponde a la energía eólica.

Figura 46: Cuadro comparativo tecnologías renovables en relación a variabilidad e incertidumbre. [3]

Por otra parte, la variabilidad de estos recursos se presenta en distintas escalas de tiempo,

afectando, por tanto, a diferentes procesos de planificación y operación del sistema

eléctrico. En la siguiente figura se muestra el impacto que puede tener la variabilidad del

viento en los procesos de operación y planificación del sistema eléctrico para distintas

escalas de tiempo.



Figura 47: Impacto de la variabilidad del viento en los procesos de operación y planificación del sistema eléctrico para distintas escalas de tiempo. [3]

3.2.5.2 Variables que influyen en la proyección del error de pronóstico

Los factores que influyen sobre la precisión de los pronósticos corresponden a:

Horizonte temporal

La precisión de los pronósticos decae a medida que se aumenta el horizonte temporal del

mismo. Es posible observar este fenómeno en la siguiente figura.



Figura 48: Desviación estándar error de pronóstico en función del horizonte temporal. [4]

Complejidad del lugar

La precisión de los pronósticos aumenta a medida que la complejidad del lugar de

emplazamiento del parque eólico disminuya. Es decir, la exactitud del pronóstico aumenta

a medida que más plano sea el terreno de emplazamiento y la geografía circundante. Es

posible observar este fenómeno en la siguiente figura.



Figura 49: NMAE promedio en función de la rugosidad del terreno. [5]

Con RIX: Índice de Rugosidad (RIX del inglés Ruggedness Index).

Variabilidad estacional

La precisión de los pronósticos se encuentra sujeta a la variabilidad estacional. A modo de

ejemplo: en zonas templadas los vientos de verano suelen ser más débiles que los de

invierno, por ende, la variabilidad de la velocidad del viento suele ser mayor en meses de

invierno que en meses de verano y, por tanto, el error en los modelos de pronóstico

suelen ser mayores en los meses de invierno.

Condiciones climáticas

La precisión de los pronósticos depende directamente de las condiciones climáticas

existentes. A modo de ejemplo: el error en los modelos de pronóstico es mayor en

situaciones de baja presión que en situaciones de alta presión.

Por otra parte, Xcel Energy4 ha cuantificado los ahorros asociados a la disminución del

error de sus pronósticos de producción eólica en un 35 % desde la implementación de los

pronósticos centralizados (finales de 2008) hasta la fecha en 60 millones de dólares

debido a ahorros en costos de combustibles [6]. Estos ahorros se deben principalmente a:

4 https://www.xcelenergy.com/



Realización de ciclajes más eficiente de las unidades de carbón y gas natural en

orden de acomodar las inyecciones de energía eólica en la matriz. Esto permite

una menor utilización de combustibles fósiles disminuyendo así los costos

asociados a combustibles y las emisiones de 𝐶𝑂2.

El control de consigna y control automático de generación en las unidades tanto

térmicas como eólicas de generación permiten a los parques eólicos operar a

máxima capacidad mientras se mantienen las unidades térmicas operando a

mínima capacidad. Con este tipo de control, el operador del sistema mantiene la

confiabilidad del sistema al mismo tiempo que reduce emisiones de 𝐶𝑂2 y los

costos asociados a combustibles.

Cambio en los márgenes de reserva para rampas en la producción de energía

eólica. Se migra desde una reserva de 1 [MW] por cada [MW] de energía eólica

inyectada hacia una reserva flexible actualizada cada 30 minutos que mantiene los

niveles de confiabilidad del esquema anterior a un menor costo.

Inversiones en generación térmica en base a gas natural más flexible capaz de

realizar rampas de subida y bajada permitiendo una operación más flexible en un

contexto de alta penetración eólica.

3.2.5.3 Clasificación modelos de proyección

En [2] se realiza una exhaustiva revisión del estado del arte a nivel internacional en cuanto

a los métodos actuales de pronóstico de velocidad del viento y producción de energía

eólica, donde se identifican:

3.2.5.3.1 Según horizonte de evaluación

El rol básico de los pronósticos de viento y producción de energía eólica es proveer

información relacionada a la velocidad del viento y a la producción de energía que se

puede esperar en los próximos minutos, horas o días. En base a los requerimientos del

sistema eléctrico, los pronósticos pueden ser clasificados en cuatro horizontes diferentes;

Muy corto plazo: Desde algunos segundos hasta 30 minutos adelante, usados

principalmente para control de las turbinas y seguimientos de carga

Corto plazo: Desde 30 minutos hasta 6 horas adelante, usados principalmente para

pre load sharing.



Mediano plazo: Desde 6 horas hasta 24 horas adelante, usados principalmente

para la gestión y manejo del sistema eléctrico y para la comercialización de

energía.

Largo plazo: Desde 24 horas hasta 7 días adelante, usados principalmente para la

programación de mantenimientos de las turbinas eólicas.

3.2.5.3.2 Según metodología utilizada en la realización de la proyección

3.2.5.3.2.1 Enfoque físico

El enfoque físico de pronóstico utiliza la descripción física detallada para modelar las

condiciones del lugar de emplazamiento del parque eólico. El enfoque físico lleva a cabo

un refinamiento de los datos de la predicción numérica del tiempo (NWP del inglés

Numerical Weather Prediction), para tomar en consideración las condiciones físicas

detalladas del lugar de emplazamiento del parque eólico mediante el método downscaling

el cual está basado en la física de la capa límite inferior atmosférica. El método

downscaling requiere la descripción física detallada del parque eólico y sus alrededores,

incluyendo: descripción del parque (configuración del parque, curva de potencia de las

turbinas eólicas, entre otros) y la descripción del terreno (orografía, rugosidad, obstáculos,

etc.). Una vez obtenidos los datos refinados de velocidad del viento, éstos son

introducidos en la correspondiente curva de potencia de las turbinas para calcular la

producción de energía eólica.

3.2.5.3.2.2 Enfoque estadístico convencional

En el enfoque estadístico convencional modelos de series de tiempo son aplicados para

pronosticar las velocidades de viento y/o la producción de energía eólica futuras. El

enfoque estadístico generalmente utiliza datos históricos pasados en la construcción del

modelo estadístico. Este enfoque utiliza pronósticos NWP para el instante “t + k” y

mediciones online para el instante “t” para realizar pronósticos para las próximas horas. El

enfoque estadístico convencional es sencillo de modelar y posee un bajo costo, sin

embargo, a diferencia del enfoque físico, el enfoque estadístico requiere datos históricos

para preparar el modelo estadístico. Existen varios tipos de modelos de series de tiempo

que pueden ser considerados incluyendo: Auto Regressive Model (AR), Moving Average

Model (MA), Auto Regressive Average Model (ARMA), Auto Regressive Integrated Moving

Average Model (ARIMA), entre otros.

Enfoque de redes neuronales artificiales



Otro enfoque corresponde al enfoque de redes neuronales artificiales (ANN del inglés

Artificial Neural Networks). Los pronósticos NWP y otras variables meteorológicas son

transformadas en pronósticos de viento y/o producción de energía eólica a través de

redes neuronales artificiales las cuales han sido preparadas mediante extensos conjuntos

de datos históricos con el fin de aprender y representar la dependencia de las variables de

salida con las variables de entrada. ANN es uno de los enfoques estadísticos más utilizados

para pronosticar velocidad del viento y producción de energía eólica.

Enfoque de lógica difusa

El enfoque de lógica difusa corresponde a un mapeo no lineal entre las variables de

entrada y las variables de salida mediante el uso de valores numéricos y lingüísticos

difusos en lugar de valores fijos y exactos. El enfoque de lógica difusa es utilizado cuando

el sistema es difícil de modelar de manera exacta pero se cuenta con la existencia de un

modelo inexacto, esto se debe a que el enfoque permite la utilización de valores

aproximados y datos incompletos o ambiguos. Sin embargo, utilizar el enfoque de lógica

difusa por sí solo no es satisfactorio debido a su débil capacidad de aprendizaje.

Otros enfoques estadísticos

Existen otros enfoques estadísticos utilizados en pronósticos de velocidad del viento y

producción de energía eólica (para distintos horizontes temporales), entre los cuales es

posible encontrar: Enfoque avanzado basado en procesos gaussianos denominado Sparse

Heteroscedastic Gaussian Process (SPHGP) [7]; Enfoque First-order and Second-order

Adaptative Coefficient (FAC and SAC) [8]; Enfoque frequency domain [9]; Enfoques de data

mining [10]; Entre otros.

3.2.5.3.3 Enfoques combinados

La idea principal de los enfoques combinados consiste en acoplar diferentes enfoques,

manteniendo las ventajas de cada enfoque particular. La motivación recae en mejorar la

exactitud de los pronósticos, sin embargo, la combinación de pronósticos no siempre

funciona mejor que los pronósticos individuales. No obstante, en algunos casos es visto

como menos riesgoso combinar pronósticos que seleccionar un pronóstico individual.

Entre los enfoques combinados es posible encontrar: Enfoque Multiple Architecture

System (MAS) [11]; Enfoques basados en Least Squares-Support Vector Machine (LS-SVM)

[12]; Enfoque combinado entre Soft Computing Models (SCMs) y Similar Days (SM) [13];

Entre otros.



3.2.5.3.4 Según el análisis de la incertidumbre asociada

3.2.5.3.4.1 Pronósticos probabilísticos

En general, los modelos de pronósticos utilizados en la actualidad entregan un valor o la

expectativa condicional de obtener un valor de producción eólica para un momento

futuro. Sin embargo, toda predicción involucra una incerteza inherente, es por esto que

durante los últimos años se han reportado numerosos enfoques probabilísticos de

pronóstico de viento y producción eólica en la literatura internacional. En comparación a

los modelos de pronóstico utilizados generalmente en la actualidad, los modelos basados

en enfoques probabilísticos son capaces de proveer información cuantitativa adicional

sobre la incerteza asociada a la producción de energía eólica pronosticada, lo cual es de

vital importancia para operadores de sistemas con alta penetración eólica [14].

Existen reportes en la literatura internacional de la utilización de modelos probabilísticos

de pronóstico de producción eólica en: Determinación de requerimientos de reserva [15];

Estrategias de transacción de energía eólica [16]; Unit commitment con consideración de

la incertidumbre asociada a la producción eólica [17]; Aplicaciones para dimensionar el

tamaño de almacenamientos de energía [18]; Entre otros.

Los modelos de pronóstico probabilísticos representan la producción de energía eólica

como una variable aleatoria, la incertidumbre asociada a esta variable aleatoria puede ser

expresada con mediciones de probabilidad tales como: Funciones de densidad de

probabilidad (PDF del inglés Probability Denseity Function); Funciones de distribución

acumulada (CDF del inglés Cumulative Distribution Function); Cuantiles o intervalos;

Probabilidades discretas; Entre otros.

Según [14] los pronósticos probabilísticos pueden ser clasificados de acuerdo a la

formulación matemática utilizada según:

3.2.5.3.4.1.1 Enfoque paramétrico

El enfoque paramétricos se caracteriza por asumir a priori que la distribución sigue alguna

forma predefinida que puede ser descrita por una expresión matemática analítica

determinada. A modo de ejemplo, la distribución gaussiana queda descrita

completamente por los parámetros de localización µ y de escala 𝜎2 lo cual puede ser

expresado según:

𝑓𝑡+𝑘|𝑡 = 𝑓(𝑥𝑡+𝑘, µ, 𝜎2)

Con 𝑥𝑖: variable aleatoria.



3.2.5.3.4.1.2 Enfoque no paramétrico

El enfoque no paramétrico se caracteriza por no asumir características relacionadas a la

distribución si no que las CDFs o PDFs son traducidas, por ejemplo, a un número de

pronósticos de densidad, lo cual puede ser expresado según:

𝑓𝑡+𝑘|𝑡 = {𝑑𝑡+𝑘|𝑡

(𝑝𝑖): 0 ≤ 𝑝1 <. . . . . . . < 𝑝𝑛 ≤ 1}

Con 𝑝𝑖: parámetro de localización.

Los enfoques no paramétricos requieren, necesariamente, de mediciones históricas y el

tratamiento de los pronósticos obtenidos (e.g. valores de producción eólica o salidas del

NWP).

Tabla 7 Clasificación de pronósticos probabilísticos de viento y producción eólica según formulación matemática. [14]

Clasificación Método Observaciones

Enfoque Paramétrico Series de tiempo Homocedásticas

Series de tiempo Heterocedásticas

Inteligencia artificial

Asume la forma de la distribución

Más competitiva para pronósticos de muy corto plazo

Bajos costos computacionales

Enfoque No Paramétrico Regresión de cuantiles

Kernel density estimation

Pronósticos conjuntos

Inteligencia artificial

No asume la forma de la distribución

Se requieren muchas muestras

Más competitivo para corto y mediano plazo

Altos costos computacionales

3.2.5.4 Indicadores para medir el error de pronóstico

La relación entre la potencia de salida de una turbina eólica y la velocidad del viento está

dada por:

𝑃 = 1

2 𝜌𝑎𝑣3

Con:

P: Potencia de salida;



ρ: Densidad del aire [𝑘𝑔

𝑚3];

a: Área transversal de la turbina;

v: Velocidad del viento [𝑚

𝑠].

Por lo tanto, es posible desprender que pequeñas desviaciones en la velocidad del viento

producen grandes variaciones en la potencia de salida del aerogenerador, fenómeno

observable en la curva de potencia expuesta en la Figura 50.

Figura 50: Curva de potencia característica aerogenerador. [19]

La incertidumbre asociada a los modelos de pronóstico de velocidad del viento y

producción de energía eólica puede ser evaluada en términos de la precisión del

pronóstico caracterizada por el error de pronóstico, el cual corresponde a la diferencia

entre el valor pronosticado y el valor finalmente observado.

𝑒𝑡+𝑘|𝑡 = 𝑃𝑡+𝑘 − 𝑃𝑡+𝑘|𝑡



Con:

𝑒𝑡+𝑘|𝑡: Error de pronóstico para instante t + k dado t;

𝑃𝑡+𝑘: Valor observado de potencia de salida en t + k;

𝑃𝑡+𝑘|𝑡: Valor pronosticado de potencia de salida en t + k dado t.

En la literatura internacional es posible encontrar la utilización de diversos criterios en la

caracterización del error de pronóstico [2], entre ellos:

Error de pronóstico normalizado:

ԑ𝑡+𝑘|𝑡 = 𝑒𝑡+𝑘|𝑡

𝑃𝑖𝑛𝑠𝑡

Con:

ԑ𝑡+𝑘|𝑡: Error de pronóstico normalizado para instante t + k dado t;

𝑃𝑖𝑛𝑠𝑡: Potencia instalada.

BIAS:

𝐵𝐼𝐴𝑆𝑘 = 𝐴𝑣(𝑒𝑡+𝑘|𝑡) = 𝑒𝑘̅̅ ̅ = 1

𝑁𝑡 ∑ 𝑒𝑡+𝑘|𝑡

𝑁

𝑡=1

Mean Absolute Error (MAE):

𝑀𝐴𝐸𝑘 =1

𝑁∑|𝑒𝑡+𝑘|𝑡|

𝑁

𝑡=1

Normalized Mean Absolute Error (NMAE):

𝑁𝑀𝐴𝐸𝑘 =𝑀𝐴𝐸𝑘

𝑃 𝑖𝑛𝑠𝑡

Mean Absolute Percentage Error (MAPE):



𝑀𝐴𝑃𝐸𝑘 = 1

𝑁 ∑ |

𝑒𝑡+𝑘|𝑡

𝑃𝑡+𝑘|𝑡|

𝑁

𝑡=1

Mean Square Error (MSE):

𝑀𝑆𝐸𝑘 = 1

𝑁 ∑(𝑒𝑡+𝑘|𝑡)2

𝑁

𝑡=1

Root Mean Square Error (RMSE):

𝑅𝑀𝑆𝐸𝑘 = √𝑀𝑆𝐸𝑘 = √1

𝑁 ∑(𝑒𝑡+𝑘|𝑡)2

𝑁

𝑡=1

Normalized Root Mean Square Error (NRMSE):

𝑁𝑅𝑀𝑆𝐸𝑘 = 𝑅𝑀𝑆𝐸𝑘

𝑃𝑖𝑛𝑠𝑡

Standard Deviation of Errors (SDE):

𝑆𝐷𝐸𝑘 = 𝑆𝑡𝑑(𝑒𝑡+𝑘|𝑡) = √1

𝑁∑(𝑒𝑡+𝑘|𝑡 − 𝑒𝑘̅̅ ̅)2

𝑁

𝑡=1

Con:

N: Número de muestras;

𝑆𝑡𝑑(): Desviación estándar;

𝐴𝑣(): Promedio.



3.2.5.5 Revisión bibliográfica de la estimación del error

La siguiente tabla muestra un resumen de las referencias bibliográficas revisadas las cuales presentan una estimación del error de proyección.

Tabla 8: Referencias bibliográficas revisadas.

Referencia bibliográfica Lugar donde se

aplica Metodología

Horizonte de

proyección

Nivel de

desagregación de la

generación

Periodo de

evaluación

Magnitud del error de

predicción

L. Yang, M. He, J. Zhang and

V. Vittal, "Support-Vector-

Machine-Enhanced Markov

Model for Short-Term Wind

Power Forecast," in IEEE

Transactions on Sustainable

Energy, vol. 6, no. 3, pp. 791-

799, July 2015.

Estados Unidos

SVM con Cadena de

Markov. Se compara

metodología con

modelos de persistencia

y autorregresivo.

De 10 min

hasta 1 hora.

Proyección realizada

para 1 parque de

generación de 305

MW.

1 año NMAE entre 9,1% y 16,16%

(para proyecciones a 1 hora).

M. He, L. Yang, J. Zhang and

V. Vittal, "A Spatio-Temporal

Analysis Approach for Short-

Term Forecast of Wind Farm

Generation," in IEEE

Transactions on Power

Systems, vol. 29, no. 4, pp.

1611-1622, July 2014.

Taiwan

Modelo híbrido que

utiliza un modelo físico

NWP y un modelo de

redes neuronales.

1 hora


para 1 parque de

generación de 4,8

MW.

4 meses. NMAE entre 0,6% y 2,1%

NRMSE entre 1 y 3,3%.

Yongning Zhao, Lin Ye, Zhi Li,

Xuri Song, Yansheng Lang,

Jian Su, A novel bidirectional

Estados Unidos

(Delaware

State)

Metodología basada en

Extreme Learning

Machine

De 1 a 6 hora. Proyección realizada

para 1 parque de

generación de 100

4 meses NMAE entre 8,9% y 10,7%

(para proyecciones a 2 hora) y

NMRSE entre 16,4% y 17,1%




aplica Metodología

Horizonte de

proyección

Nivel de


generación

Periodo de

evaluación


predicción

mechanism based on time

series model for wind power

forecasting, Applied Energy,

Volume 177, 1 September

2016,

MW. (para proyecciones a 2 hora).

Para proyecciones a 2 horas:

NRMSE entre 13,0% y 14,8%.

Para proyecciones entre a 6

horas entre 21,3% y 23,3%

J. P. S. Catalao, H. M. I.

Pousinho and V. M. F.

Mendes, "Hybrid Wavelet-

PSO-ANFIS Approach for

Short-Term Wind Power

Forecasting in Portugal," in

IEEE Transactions on

Sustainable Energy, vol. 2, no.

1, pp. 50-59, Jan. 2011.

Portugal

Modelo hibrido que

combina transformada

de wavelet, particle

swarm optimization, y

adaptive-network-based

fuzzy inference system

3 horas y 8

horas


para la totalidad del

parque eólico

instalado en Portugal

en los años 2008 y

2009 (800 MW

aprox.).

4 días

representativos

para el año

2008 y un año

completo para

año 2009.


MAPE entre 4,98% y 19.05%.

NMAE entre 2,37% y 8,91%.


MAPE entre 6,58% y 21,45% y

NMAE entre 1,65% y 5,24%.

Ignacio Marti, Georges

Kariniotakis, Pierre Pinson, I.

Sanchez, T.S. Nielsen, et al..

Evaluation of Advanced Wind

Power Forecasting Models {

Results of the Anemos

Project. European Wind

Energy Conference, EWEC

6 lugares de

Alemania,

España,

Dinamarca,

Irlanda

Distintos modelos

dependiendo del lugar. 12 horas

Se proyecta de

manera individual

para 6 parques

eólicos cuya

capacidad instalada

varía entre 1 y 31.77

MW.

Varía

dependiendo

del lugar de

ubicación: entre

2 meses a más

de 1 años.

NAME varía entre 10 y 22%.




aplica Metodología

Horizonte de

proyección

Nivel de


generación

Periodo de

evaluación


predicción

2006, Feb 2006, Athenes,

Greece. 9 p., 2006.

M. Yang, S. Fan and W. J. Lee,

"Probabilistic Short-Term

Wind Power Forecast Using

Componential Sparse

Bayesian Learning," in IEEE

Transactions on Industry

Applications, vol. 49, no. 6,

pp. 2783-2792, Nov.-Dec.

2013.

Estados Unidos Modelo probabilístico 1 a 48 horas


para 1 parque de

generación de 74

MW.

7200

evaluaciones.

Para proyecciones a 1 hora:

NAME igual 2,5%


NAME igual 18% aprox.

D. Lee and R. Baldick, "Short-

Term Wind Power Ensemble

Prediction Based on Gaussian

Processes and Neural

Networks," in IEEE

Transactions on Smart Grid,

vol. 5, no. 1, pp. 501-510, Jan.

2014.

Sin información Redes neuronales y

procesos gausianos. 1 a 48 horas


para 7 parques

eólicos

1 año y medio.


NRMSE igual 5%, MAE igual a

5% y MAPE 16%,


NRMSE igual a 20%, MAE igual

a 27%, MAPE 27%.

M. B. Ozkan and P. Karagoz,

"A Novel Wind Power

Forecast Model: Statistical

Hybrid Wind Power Forecast

Technique (SHWIP)," in IEEE

Transactions on Industrial

Turquía

Modelo híbrido. Se

compara con modelos de

redes neuronales y SVM.

48

Se proyecta de

manera individual

para 14 parques

eólicos. Un parque

eólico representativo

tiene 60 MW de

7 meses

NMAE entre 8,9% y 16,9%,





aplica Metodología

Horizonte de

proyección

Nivel de


generación

Periodo de

evaluación


predicción

Informatics, vol. 11, no. 2, pp.

375-387, April 2015.

capacidad.

S. Buhan and I. Çadırcı,

"Multistage Wind-Electric

Power Forecast by Using a

Combination of Advanced

Statistical Methods," in IEEE

Transactions on Industrial

Informatics, vol. 11, no. 5, pp.

1231-1242, Oct. 2015.

Turquía

Modelo hibrido que

combina SVM y redes

neuronales.

48

Se proyecta de

manera individual

para 25 parques

eólicos. La capacidad

instalada de los

parques varía entre

12 y 245 MW.

3 a 5 meses. NMAE entre 8,78% y 16,74%.

Zhengtang Liang, Jun Liang,

Chengfu Wang, Xiaoming

Dong, Xiaofeng Miao, Short-

term wind power combined

forecasting based on error

forecast correction, Energy

Conversion and Management,

Volume 119, 1 July 2016,

Pages 215-226

China

Se compararon 8 tipos

de modelos distintos

(Persistencia, Redes

Neuronales,

Autoregresivo [AR], SVM,

Extreme Learning

Machine[ELM])

48


para 1 parque de

generación de 75

MW.

4 meses NMAE entre 4,15% y 5,47%,




3.3 Análisis del Desempeño Operacional del Sistema

3.4 Análisis de la Operación de Corto Plazo

3.4.1 Modelo de predespacho

El análisis de la operación de corto plazo será realizado mediante la simulación de la

operación basada en un modelo de predespacho o Unit Commitment (UC). El modelo

resuelve un problema de optimización que minimiza los costos de operación del sistema y

está sujeto a un conjunto de restricciones técnicas, las cuales modelan principalmente las

restricciones de flexibilidad del parque termoeléctrico.

La siguiente tabla resume aquellas restricciones a considerar en las simulaciones de corto

plazo.

Tabla 9: Características del modelo de predespacho utilizado para realizar las simulaciones

5.

Ítem Características

Función Objetivo

Costos variables de generación.

Costos asociados al arranque y detención de unidades.

Costo de penalización asociado a la linealización en dos variables de la función de pérdidas por las líneas.

Costo de penalización por vertimientos.

Costo de penalización asociado a caudales de déficit (“afluente ficticio”).

Variables asociadas a hiperplanos de soporte de la función de costo futuro (conexión con el modelo PLP).

Restricciones

El balance nodal de demanda por barra.

Balances hidráulicos para centrales de embalse, serie y pasada.

Flujos DC por líneas de transmisión.

Restricción de flujos máximos y mínimos por las líneas de transmisión.

Restricciones de rampas para el volumen de los embalses.

Restricciones de potencia para centrales con estados de operación binarios.

Restricciones lógicas asociadas a variables de arranque y detención de centrales.

Restricciones asociadas a hiperplanos de función de costo futuro (conexión con PLP).

Tiempos mínimos de operación y fuera de servicio.

Rampas de generación en centrales hidráulicas y térmicas.

Restricciones para modelar reservas en giro (subida/bajada) a través de zonas.

Reservas y elección de máquinas que pueden realizar Control Primario de Frecuencia.

5 Actualmente el consultor está trabajando en una actualización del modelo de predespacho PCP (estudio

desarrollado en paralelo a este). Estas restricciones quedarán operativas en la nueva versión del PCP.



El modelo entrega como resultado las siguientes salidas:

Energía generada por tipo de central para cada periodo del horizonte de

evaluación

Caudales turbinados y vertidos por central.

Volumen por embalse.

Costos de operación total y por central.

Costos de partida total y por central.

Costos de detención total y por central.

Niveles de reserva para el Control Primario de frecuencia a nivel de sistema y por

central.

Niveles de reserva para el Control Secundario de frecuencia a nivel de sistema y

por central.

Costos marginales por barra.

Etc.

3.4.2 Preparación de bases de datos

En general, las simulaciones requieren que exista consistencia entre los datos de entrada

utilizados para las simulaciones de largo plazo y determinación de plan de obras, con

aquellos datos utilizados para las simulaciones de corto plazo. De esta manera, la gran

mayoría de los datos de entrada son obtenidos directamente desde el caso de estudio PLP

entregado por el CDEC SIC.

De acuerdo a las reuniones de trabajo, en particular se ha decidido lo siguiente:

Años de simulación: 2021 y 2025.

Perfiles ERNC: Los perfiles de generación se construyen a partir de la

caracterización de la generación presentada en las secciones anteriores. Es decir,

los perfiles utilizados fueron obtenidos a partir de los datos de generación real

modulados por la potencia instalada. Para las centrales que comienzan a operar en

cada año, se realiza una clasificación de las zonas a las cuales pertenece (ver

secciones 3.2.1 para parques eólicos y 3.2.2 para fotovoltaicos) y se modula su

generación horaria con lo observado para aquellas zonas.

Afluentes:



Los datos de afluentes horarios fueron obtenidos a partir de los datos de las

planillas IPLP entregados por la contraparte técnica. De acuerdo con los alcances

de este estudio, se analizarán tres escenarios hidrológicos:

Escenario hidrología seca: de enero a marzo año hidrológico 2012-2013 y de abril a

diciembre año hidrológico 2013-2014.

Escenario hidrología media: de enero a marzo año hidrológico 1973-1974 y de abril

a diciembre año hidrológico 1974-1975.

Escenario hidrología húmeda: de enero a marzo año hidrológico 2005-2006 y de

abril a diciembre año hidrológico 2006-2007



En la Tabla 10 siguiente se resume la fuente de la información utilizada para las

simulaciones de corto plazo.

Tabla 10: Fuentes de información para alimentar datos del modelo de predespacho

Información Modelo/Fuente

Nuevas centrales

Nuevas líneas de transmisión

Nuevas barras.

Resultado del Plan de expansión entregado por la contraparte técnica. Datos de entrada en base de datos del modelo PLP.

Centrales existentes y nuevas centrales6

Líneas existentes y nuevas líneas de transmisión7.

Barras existentes y nuevas barras

Embalses existentes y nuevos embalse8

Parámetros líneas de transmisión (flujos máximos, flujos mínimos, mantenimiento, etc.).

Caudales afluentes para distintas condiciones hidrológicas (Ejemplo: hidrología húmeda, media y seca).

Configuración de la red de transmisión.

Configuración de la red hidráulica.

Costos variables y proyección a futuro

Demanda por barra a nivel horario y proyección a futuro

Base de datos PLP (planillas IPLP) utilizado para realizar las simulaciones de largo plazo.

Perfiles de generación semanal de energía solar y eólica

Definición de niveles de reserva para el Control Primario de Frecuencia, Control Secundario.

Se realizarán simulaciones con resolución de 1 hora. Para algunas semanas críticas, se analizarán casos específicos con una resolución temporal menor.

Caracterización de generación eólica, solar descrita en la sección anterior.

6 Se obtienen de las bases de datos del modelo PLP entregado por el CDEC-SIC

7 Las simulaciones de predespacho se realizan con la misma red de transmisión que se encuentra

representada por el modelo PLP. 8 Si fuera el caso, depende del plan de expansión



Perfiles de demanda semanal

Definición de niveles de reserva para el Control Primario de Frecuencia y Control Secundario

9.

Definición de duración de cada periodo (1 hora, 15 minutos, u otra menor).

La demanda horaria se estimada a partir de los datos de demanda de las planillas IPLP entregadas por la contraparte técnica.

Parámetro técnico para operación de corto plazo de centrales.

Parámetros centrales (potencia máxima, potencia mínima

10, mantenimiento, etc.).

Informes de Servicios Complementarios de ambos CDEC, información de bases de datos de planificación diaria o semanal. Información proporcionada por el CDEC-SIC y parámetros de referencia internacional.

3.4.3 Metodología de simulación de la operación

La siguiente figura resume el proceso de conexión entre las salidas del modelo PLP y los

modelos de pre-despacho que serán utilizados por el consultor. Los datos de entrada del

modelo PLP se utilizan para desarrollar las bases de datos del modelo de pre-despacho.

Las salidas del modelo PLP se utilizan para estimar los retiros por riego, trayectoria de los

embalses y función de costo futuro.

En general, existen 2 alternativas para el tratamiento del volumen de los embalses en el

modelo de pre-despacho. La primera opción es utilizar la función de costo futuro que se

obtiene el modelo PLP y valorizar el agua embalsada al final de cada etapa de simulación

con esta función (tal como lo hace actualmente el CDEC-SIC para realizar el despacho

semanal). La otra alternativa es imponer una restricción de volumen final en cada etapa

de tal forma que el nivel del embalse al final de la semana sea mayor o igual al volumen

estimado por el modelo PLP.

Las simulaciones fueron realizadas considerando la restricción de volumen final, ya que

ésta garantiza que el volumen de los embalses de las centrales hidroeléctricas estimado

por el modelo de pre-despacho al final de la semana de evaluación sea mayor o igual al

estimado por el modelo PLP, de modo que no se utiliza más agua que la que ese modelo

obtiene, obteniendo una trayectoria de cota coherente con los resultados del modelo de

largo plazo.

9 Análisis complementario al punto anterior.

10 Las potencias mínimas que utiliza el modelo PLP no necesariamente representan el mínimo técnico de

operación de la central. Por otro lado, las potencias máximas incluyen tasas de descuento asociadas a indisponibilidad forzada, que en el caso de simulaciones de corto plazo no serán consideradas por no ser una simulación de suficiencia de energía sino que un modelo de operación horario y en potencia.



Las simulaciones de pre-despacho son ejecutadas en forma secuencial donde los

resultados de la simulación de la semana “n” fijan las condiciones iniciales para las

simulaciones de la semana “n+1”.

Figura 51: Esquema de integración de modelo PLP con modelo de pre-despacho. Además, se muestra el esquema secuencial con que se harán las simulaciones del modelo de predespacho.



3.4.4 Parámetros técnicos unidades termoeléctricas para simulaciones de UC

Para la etapa de simulaciones de predespacho económico (etapa 3 según esquema

metodológico de la Figura 51), adicionalmente a la información que proviene desde la

base de datos del caso PLP proporcionado por el CDEC SIC, se requiere información

adicional, principalmente relacionada con los parámetros técnicos de las unidades

generadoras termoeléctricas, y que son relevantes para la modelación de sus restricciones

técnicas. Estos parámetros se listan a continuación:

Potencia máxima y mínima neta

Tasa máxima de toma de carga y bajada de carga

Tiempo mínimo fuera de servicio y en operación

Reserva máxima para control secundario de frecuencia

Reserva máxima para control primario de frecuencia

Costo de partida y parada

Respecto de las unidades generadoras termoeléctricas contenidas en el caso de estudio

PLP (155 en total) es importante considerar que el modelo de predespacho formula

variables binarias y restricciones adicionales al problema de despacho, lo que aumenta la

complejidad y tiempos de cómputo. Es por esta razón que se ha decidido simplificar la

modelación reduciendo el número de unidades generadoras que consideran este

modelamiento adicional. Estas serán principalmente unidades diesel o biomasa, con una

potencia máxima inferior a 50 [MW]. Por ejemplo, en consideración de este supuesto, un

total de 120 unidades termoeléctricas serían modeladas sin restricciones técnicas,

aliviando considerablemente la carga computacional.

Para obtener los parámetros técnicos mencionados anteriormente, se utilizarán distintas

fuentes de información:

En primer lugar, la información pública que facilita cada CDEC en sus Informes de

definición de servicios complementarios. En particular la información del Informe

DO Nº 03/2016 emitido por el CDEC-SIC en el marco de la definición y

programación de Servicios Complementarios. En el caso del CDEC-SING, se revisará

la información contenida en el Informe CDEC-SING C008/2016, así como los datos

públicos en su página web.



En segundo lugar, la información proporcionada por el CDEC-SIC en el contexto de

este estudio.

Finalmente, para las unidades generadoras del plan de obras, se utilizan

referencias sobre parámetros observados a nivel internacional. Estos se resumen

en la tabla siguiente (el detalle se encuentra en el 8.2)

Tabla 11: Criterios utilizados para estimación de parámetros técnicos.

Vapor-carbón GNL CC

Tasa de toma de carga [%Pmax/min] 4% 8%

Pmin [% Pmax] 50% 40%

Costos partida [USD/Pmax] 147 55

Reserva primara máxima [% Pmax] 7% 7%

Tiempo mínimo operación-detención [hrs] 48 3-5 horas

A continuación se presenta un resumen de parámetros levantados para las unidades

termoeléctricas de ambos sistemas que serán representadas en los modelos de simulación

(Tabla 12 y Tabla 13 para el SING y el SIC respectivamente) donde se indica además en un

código de colores la fuente de información considerada en cada uno.



Tabla 12: Parámetros técnicos de unidades termoeléctricas del SING.

Nombre Combustible

Potencia Potencia Máxima

Neta [MW]

Potencia Mínima

Neta [MW]

Reserva Primaria Máxima

[MW]

Reserva Secundaria

Máxima [MW]

Rampa subida

[MW/min]

Rampa bajada

[MW/min]

Costo Partida [USD]

Costo Parada [USD]

Tiempo mínimo fuera de servicio

[Hrs]

Tiempo mínimo

operación [Hrs]

Maxima

PLP [MW]

CTM1 Carbón 134.6 138.0 79.0 5 59 3 3 20,286 - 120 48

CTM2 Carbón 142.6 143.0 79.0 12 64 3 3 21,021 - 120 48

U12 Carbón 68.4 71.3 44.3 0 27 4 4 10,478 - 48 24

U13 Carbón 68.6 74.3 44.3 0 30 4 4 10,919 - 48 24

U14 Carbón 109.8 113.3 66.3 10 47 5 5 16,651 - 48 24

U15 Carbón 106.7 107.7 66.7 10 41 2 2 15,826 - 48 24

NTO1 Carbón 110.8 126.4 56.1 5 70 2 2 18,587 - 48 48

NTO2 Carbón 114.6 122.7 55.8 5 67 2 2 18,041 - 48 48

CTTAR Carbón 142.4 130.5 90.5 0 40 1 3 19,186 - 48 48

CTA Carbón 132.6 148.8 83.8 5 65 1 1 21,874 - 48 72

CTH Carbón 133.8 141.8 83.8 5 58 1 1 20,845 - 48 48

ANG_I Carbón 212.1 239.7 121.7 7 118 2 3 35,232 - 48 48

ANG_II Carbón 212.3 243.7 121.7 7 122 2 2 35,820 - 48 48

COCHRANE_1 Carbón 224.2 226.9 75.9 7 151 3 3 33,360 - 48 48

COCHRANE_2 Carbón 236 226.9 75.9 7 151 3 3 33,360 - 48 48

IEM Carbón 340 340.0 187.5 26 188 15 15 55,125 - 48 48

KELAR Gas Natural 501.5 501.5 200.6 35 301 40 40 27,582 - 3 5

U16 GNL 332.7 343.0 117.0 14 226 12 12 18,865 - 0 0

CC1_GNL GNL 318.1 325.5 213.5 22 112 8 8 17,903 - 2 2

CC2_GNL GNL 318.1 325.5 213.5 22 112 8 8 17,903 - 2 2

CTM3_GNL GNL 217.4 218.5 152.5 11 66 6 6 12,018 - 0 0

U10 PetroleoIFO-180 33.8 31.5 13.5 5 18 6 6 1,733 - 24 8

U11 PetroleoIFO-180 33.8 31.5 13.5 5 18 6 6 1,733 - 24 8



Tabla 13: Parámetros técnicos de unidades termoeléctricas del SIC.

Nombre Combustible

Potencia Potencia Máxima

Neta [MW]

Potencia Mínima

Neta [MW]

Reserva Primaria Máxima

[MW]

Reserva Secundaria

Máxima [MW]

Rampa subida

[MW/min]

Rampa bajada

[MW/min]

Costo Partida [USD]

Costo Parada [USD]

Tiempo mínimo fuera de servicio

[Hrs]

Tiempo mínimo

operación [Hrs]

Maxima

PLP [MW]

GUACOLDA_1 Carbón 139.9 141.0 56.411

0 0 2 2 29,180 - 4 8

GUACOLDA_2 Carbón 139.9 141.0 56.4 0 0 2 2 29,177 - 4 8

GUACOLDA_3 Carbón 136 137.1 56.4 43 30 2 2 24,995 - 4 4

GUACOLDA_4 Carbón 138 139.1 56.4 43 30 2 2 25,875 - 4 4

GUACOLDA_5 Carbón 132.2 133.2 56.4 0 0 2 2 25,896 - 4 4

CAMPICHE Carbón 243.8 244.0 98.7 0 0 5 5 28,255 - 168 24

NUEVA_VENTANAS Carbón 243.8 241.8 97.8 0 0 5 5 25,294 - 168 24

VENTANAS_1 Carbón 105 112.4 56.2 0 0 3 3 21,922 - 168 24

VENTANAS_2 Carbón 203.5 205.0 111.8 0 0 3 3 23,608 - 168 24

SANTA_MARIA Carbón 334.8 321.0 221.8 0 0 2 2 257,646 - 48 120

BOCAMINA_2 Carbón 315.7 322.5 211.9 0 0 2 2 145,747 - 0 320

BOCAMINA Carbón 106.9 122.2 65.8 0 0 2 2 19,533 - 0 320

NEHUENCO_1_GNL GNL 326 365.9 252.1 0 0 10 10 18,000 - 8 2

NEHUENCO_2_GNL GNL 376.1 390.2 245.0 0 0 10 10 18,000 - 8 2

SANISIDRO_GNL GNL 342.7 370.9 259.4 0 0 10 10 39,327 - 1.5 0

SANISIDRO_2_GNL GNL 383.8 390.2 218.2 0 0 13 13 36,673 - 1.5 0

NRENCA_GNL GNL 304.5 369.9 234.2 0 0 10 10 12,539 - 2 40

CAMPESINO GNL 600 600 240.0 42.0 360 48 48 33,000 - 3 5

CICLO_COMB_VR_1 GNL 360 360 144.0 25.2 216 29 29 19,800 - 3 5

CICLO_COMB_VR_2 GNL 360 360 144.0 25.2 216 29 29 19,800 - 3 5

CICLO_COMB_IIIR GNL 360 360 144.0 25.2 216 29 29 19,800 - 3 5

11

Estimación de potencia neta. Valor real es 60 MW brutos, para todas las unidades.



PETROPOW_1 Petcoke 60.9 63.0 47.0 0 0 3 3 3,465 - 0 0

TALTAL_1_DIE Diesel 104.5 123.2 74.9 35 48 10 10 16,770 - 0 0

TALTAL_2_DIE Diesel 104.5 121.3 74.9 34 47 10 10 16,770 - 0 0

CARDONES Diesel 144.7 152.2 69.7 0 0 11 11 15,346 - 8 0

LOSVIENTOS_TG Diesel 128.6 131.3 59.7 0 0 10 10 11,329 - 1 2

COLMITO Diesel 55.1 57.7 24.9 0 0 8 8 1,500 - 0 0

NEHUENCO_1_DIE Diesel 294.5 365.9 252.1 0 0 10 10 26,300 - 8 0

NEHUENCO_2_DIE Diesel 383 390.2 245.0 0 0 10 10 26,300 - 8 2

SANISIDRO_DIE Diesel 285.8 370.9 259.4 0 0 10 10 61,170 - 1.5 0

QUINTERO_CA1_DIE Diesel 125.3 128.0 65.0 44 63 10 10 19,593 - 0 0

QUINTERO_CA2_DIE Diesel 126.3 129.0 65.0 44 64 10 10 19,593 - 0 0

SANISIDRO_2_DIE Diesel 342.7 390.2 218.2 0 0 13 13 57,852 - 1.5 0

NRENCA_DIE Diesel 304.5 369.9 234.2 0 0 10 10 20,095 - 1.5 40

CANDELARIA_B1_DIE Diesel 122.1 122.9 59.7 40 64 10 10 5,000 - 0.33 0

CANDELARIA_B2_DIE Diesel 125.3 123.2 59.7 40 64 10 10 5,000 - 0.33 0

LOSPINOS Diesel 85.2 102.6 29.6 0 0 25 25 1,000 - 1.25 0

SANTA_LIDIA_TG Diesel 134.7 138.3 59.7 0 0 10 10 10,698 - 1 2

LOS_GUINDOS Diesel 132 138.3 64.7 0 0 10 10 3,635 - 0.5 4

Parámetros entregados por CDEC SIC

Parámetros determinados en función de referencias internacionales

Parámetros determinados en función de centrales similares

Estudio de integración ERNC al sistema interconectado nacional Informe Preliminar Final


3.4.5 Criterios para definir la reserva en giro

A continuación se describe el criterio utilizado para definir los requerimientos de reservas

sistémicos para el Control Primario de Frecuencia (CPF) y Control Secundario de

Frecuencia (CSF) con el cual se realizaron las simulaciones de largo plazo.

La reserva en giro corresponde a la suma de la reserva asignada para CPF y CSF.

El requerimiento de reserva para el CSF está compuesto por 3 términos:

Requerimiento por error de previsión de demanda en un horizonte de 1 hora.

Actualmente este requerimiento lo utiliza tanto en el CDEC SIC y CDEC-SING.

Requerimiento por error de previsión de la generación con ERNC variable (solar y

eólica) en un horizonte de 1 hora. Actualmente no existe una metodología para

incorporar este error en la programación diaria.

Requerimiento por variabilidad intra-horaria de la demanda neta en un intervalo

máximo de tiempo de 15 minutos.

Para el error de previsión de la demanda, se supuso que el error porcentual que se

observa actualmente se mantendrá constante para los años de evaluación de este estudio

(2021, 2025 y 2030). De acuerdo a los informes de determinación de reserva para el SIC

actualmente estos montos en corresponden a (se define para 2 bloques horarios):

109 MW de las 01:00 a las 18:00

203 MW de las 18:01 a las 00:59

Mientras que actualmente en el SING estos valores corresponden a:

97 MW de las 01:00 a las 18:00

112 MW de las 18:01 a las 00:59

Estos montos son incrementados de acuerdo a la tasa de crecimiento de la demanda.

Para los requerimientos de reserva por error de predicción del recurso ERNC variable, en

estricto rigor se debería considerar el error de predicción de los modelos que estarán

disponibles para el año 2021, 2025 y 2030. En efecto, actualmente los CDEC están

trabajando en un estudio que busca mejor la proyección de los recursos eólicos y solar. Se



espera que dichos modelos tengan un error de predicción menor al error de predicción

actual.

Un criterio general para definir el nivel de reserva es aquel que cubre k veces la desviación

estándar del error de predicción a 1 hora, lo que en términos generales se puede expresar

como:

𝜎𝑡 = 𝑘√𝜎𝐷2 + 𝜎𝐸,𝑡

2 + 𝜎𝑆,𝑡2

Donde σD2 corresponde a la desviación estándar del error de proyección de la demanda,

σE,t2 corresponde al error de proyección de la generación eólica y σS,t

2 corresponde al error

de proyección de la generación solar en el horizonte de evaluación t. El valor de k va

depender del nivel de seguridad con que se quiere operar el sistema y típicamente varía

entre 2 y 3.

Debido a que dentro de los alcances de este estudio no se encuentra el desarrollo de

modelos de predicción del recurso eólico y solar, se utilizó un monto para el error de

predicción que fuera conservador. Para el caso eólico, se asignó un monto de reserva por

error de predicción igual a un 30% de la generación de la hora anterior12. Mientras que

para la generación solar se asignó un nivel de reserva de 10% de la generación esperada.

Es decir, para aquellas horas donde no hay generación solar (noche) no se asignó un

monto de reserva. Debido a la incertidumbre de estos parámetros y a su influencia en los

resultados de las simulaciones para el año 2021 se espera realizar un análisis de

sensibilidad.

El requerimiento de reserva por variabilidad intrahoraria en un intervalo de tiempo menor

o igual a 15 minutos no fue considerado debido a que los resultados preliminares arrojan

que los montos asignados por error de predicción de la demanda y la generación ERNC

son mayores a las variaciones observadas a nivel intrahoraria. Por tanto, la reserva por

error de predicción (demanda y generación ERNC) se podría utilizar para responder ante

variaciones intrahorarias rápidas de la demanda neta.

Para el CPF los montos asignados fueron los mismos montos utilizados actualmente para

la programación diaria del SIC y SING. Lo cuales corresponden a 92 MW y 282 MW para el

SING y SIC, respectivamente.

12

Un modelo de persistencia aplicado a los datos de generación real arroja que con un intervalo de confianza del 97% el error de predicción es menor o igual un 37% de la generación de la hora anterior.



Finalmente, los montos de reservas fueron asignados considerando 2 áreas de control. Los

porcentajes de generación ERNC se aplican a la generación ERNC total contenida en cada

zona de control. Las zonas de control para el balance de reservas a utilizar son las

siguientes (acordadas con la contraparte técnica):

Zona Norte: SING + SIC Norte hasta barra Maitencillo (incluido).

Zona Centro Sur: SIC desde barra Maitencillo (no incluido) hasta Chiloé.



3.5 Resultados simulaciones: Escenario Base

3.5.1 Resultados para el año 2021

3.5.1.1 Energía generada por tecnología de generación

La siguiente figura muestra la energía generada por tipo de tecnología y para las 3

hidrologías evaluadas. Los resultados para la hidrología húmeda y media muestran un

comportamiento similar en términos de energía generada, siendo la generación a carbón

la que predomina como tecnología termoeléctrica y una casi nula participación de la

generación con GNL. En este sentido, la flexibilidad que pueda entregar la oferta de

generación estará determinada por la generación hidroeléctrica y las centrales

termoeléctricas a carbón. Para la hidrología seca se observa generación con GNL y un

aumento de la generación a carbón que compensa la disminución de la generación

hidroeléctrica.



Figura 52: Energía generada por tecnología de generación, tres hidrologías, año 202113

.

Las siguientes figuras muestran la generación por tipo de tecnología y por mes. La máxima

generación con energía termoeléctrica se observa en el mes de abril para la hidrología

húmeda y media, y en el mes de julio para la hidrología seca. También es posible observar

la estacionalidad de la generación con tecnología solar.

13

Un porcentaje importante de la generación con petróleo se debe a congestiones de líneas en los sistemas de 66 kV.

0

10000

20000

30000

40000

50000[G

Wh

]

Humeda

Media

Seca



Figura 53: Participación en la energía generada mensual por tecnología de generación, hidrología húmeda.

Figura 54: Participación en la energía generada mensual por tecnología de generación, hidrología media.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC



Figura 55: Participación en la energía generada mensual por tecnología de generación, hidrología seca.

3.5.1.2 Transferencia de energía por líneas de transmisión

En la siguiente figura se muestran las transferencias de energía por las principales líneas

en 500 kV. Los resultados se presentan para las 3 hidrologías analizadas.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC



Figura 56: Transferencias por líneas de transmisión en 500 kV.




.

3.5.1.3 Costos marginales

En la siguiente figura se muestran las proyecciones de los costos marginales para algunas

de las principales barras del SIN.



Figura 58: Proyección de costos marginales para barras de referencia del SIN.

3.5.1.4 Márgenes de reserva

En la siguiente tabla se muestran los márgenes de reserva sistémicos exigidos tanto para

las zonas de reserva (denominadas: SIC, SING), como para el sistema completo (SIN). Es

necesario destacar que las zonas de reservas no coinciden exactamente con cada uno de

los sistemas (SIC, SING). Mientras que la zona de reserva SING considera el SIN desde la

barra Maitencillo al norte (incluyendo Maitencillo), la zona de reserva SIC considera desde

la barra Maitencillo al sur (excluyendo Maitencillo)14.

La reserva considerada para el control primario de frecuencia (CPF) permanece constante

durante todo el período bajo análisis. De igual manera, la reserva considerada para el

control secundario de frecuencia asociada a corregir las variaciones de la demanda

(CSF_dem) se subdivide en dos bloques y permanece constante en cada bloque durante

todo el período bajo análisis (bloque 1: 01:00 - 17:59 hrs; bloque 2: 18:00 - 00:59 hrs). Por

14

Esta definición fue acordada con la contraparte técnica.



otra parte, los márgenes de reserva secundaria destinados a corregir los errores en la

predicción de la producción de fuentes variables de energía varían hora a hora y, por

tanto, se caracterizan los márgenes de reserva en 4 bloques (Bloque 1: 01:00 – 06:59 hrs;

Bloque 2: 07:00 – 17:59 hrs; Bloque 3: 18:00 – 20:59 hrs; Bloque 4: 21:00 – 00:59) con el

fin de captar de manera adecuada las variaciones asociadas a la energía solar FV. En la

Tabla 14 se expone el promedio, la desviación estándar, el valor máximo y el valor mínimo

para dichas componentes estimadas. El nivel de reserva en giro promedio para el SIN es

de 775 MW, 921 MW, 998 MW y 933 para el bloque 1, bloque 2, bloque 3 y bloque 4

respectivamente.

Tabla 14: Detalle márgenes de reserva requerido para el SIC, SING y SIN para el año 2021

SIC SING SIN

Tipo de reserva Bloque 1

Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

Bloque 1

Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

Bloque 1

Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

CPF 282 282 282 282 92 92 92 92 374 374 374 374

CSF dem. 131 131 243 243 130 130 150 150 261 261 393 393

CSF_eólica_prom 86 85 126 111 42 41 49 44 129 126 175 155

CSF_eólica_std 43 49 54 48 24 21 21 23 67 69 75 72

CSF_eólica_max 241 241 279 272 113 132 116 112 354 373 395 384

CSF_eólica_min 2 3 11 5 0 2 1 0 3 5 12 5

CSF_solar_prom 0 35 10 0 11 125 47 11 11 160 56 11

CSF_solar_std 0 19 12 0 0 51 43 0 0 70 55 0

CSF_solar_max 0 70 45 0 11 189 153 11 11 258 198 12

CSF_solar_min 0 0 0 0 11 11 11 11 11 11 11 11

CSF_ERNC_prom 86 120 136 111 53 165 95 55 140 286 231 166

CSF_ERNC_std 43 54 57 48 24 51 51 23 67 105 107 72

CSF_ERNC_max 241 283 287 272 124 270 242 123 365 553 529 395

CSF_ERNC_min 2 9 13 5 11 15 12 11 14 24 25 16

Total mínima 415 422 538 530 233 237 254 253 649 659 792 783



Total promedio 499 533 661 636 275 387 337 297 775 921 998 933

Total máxima 654 696 812 797 346 492 484 365 1000 1188 1296 1162

3.5.1.5 Vertimientos ERNC

En la siguiente tabla de muestran los vertimientos de energía solar y eólica expresados

como relación porcentual en relación al total generado por éstas tecnologías. Dado que

este valor varía hora a hora, se expresa el promedio, desviación estándar, máximo y

mínimo.

Tabla 15: Detalle vertimientos ERNC.

Vertimientos ERNC [%] Húmeda Media Seca

Recortes_eólicos_prom 0.5 0.5 2.4

Recortes_eólicos_std 0.8 0.7 2.7

Recortes_eólicos_max 3.6 3.3 11.2

Recortes_eólicos_min 0.0 0.0 0.0

Recortes_solares_prom 0.1 0.1 2.1

Recortes_solares_std 0.6 0.7 1.7

Recortes_solares_max 4.3 5.1 9.7

Recortes_solares_min 0.0 0.0 0.0

3.5.1.6 Análisis de los ciclajes de las centrales termoeléctricas

3.5.1.6.1 Horas de operación

En la siguiente figura se muestra el número de horas de operación para las centrales

termoeléctricas, para las 3 hidrologías simuladas, expresado como relación porcentual con

respecto al total de horas posibles de operación. Es posible observar que todas las



tecnologías térmicas expuestas aumentan sus horas de operación a medida en que

disminuye la componente hidráulica presente en la matriz. Por una parte, las unidades a

carbón presentan un pequeño aumento (debido a que éstas funcionan durante gran parte

del escenario húmedo dada su posición en la lista de despacho por orden de mérito). Por

otra parte, las unidades de GNL y petróleo presentan aumentos considerables en sus

horas de operación en el escenario de hidrología seca.

Figura 59: N° de horas de operación expresado como relación porcentual15

.

3.5.1.6.2 Número de partidas anuales

En la siguiente figura se muestra el número de partidas obtenido por para las centrales

termoeléctricas y para cada una de las 3 hidrologías simuladas. En cuanto a las unidades

de carbón es posible observar que éstas realizan un menor número de partidas a medida

en que disminuye la componente hidráulica en el sistema, pasando desde 67 partidas

anuales para la simulación de hidrología húmeda a 0 partidas anuales para la simulación

de hidrología seca. Por otra parte, en cuanto a las unidades de GNL, es posible observar

15


0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

90.0

100.0

Carbon GNL Petróleo

Ho

ras

de

op

erac

ión

[%

]

Humeda

Media

Seca



que éstas realizan un mayor número de partidas en el escenario de hidrología seca, por

sobre los escenarios de hidrología húmeda y media Los resultados de las simulaciones

muestran que para una hidrología media el 70% de las partidas de las centrales a carbón

se concentran en las unidades U12, U13, U14 y Angamos I del SING. En el SIC la única

unidad que presenta un número de partidas significativas es Bocamina.

Figura 60: N° de partidas unidades de carbón y GNL.

Las siguientes figuras muestran el detalle del número de partidas para las unidades de

carbón y ciclos combinados.

0

20

40

60

80

100

120

Carbón GNL

N°

Par

tid

as

Humeda

Media

Seca



Figura 61: Detalle N° Partidas unidades de carbón.

0 5 10 15 20

ANG_I_SINGU13_SING

BOCAMINAU12_SINGU14_SINGCTA_SING

ANG_II_SINGU15_SING

NUEVA_VENTANASBOCAMINA_2

CTH_SINGVENTANAS_1

CTM1_SINGGUACOLDA_1GUACOLDA_2GUACOLDA_3GUACOLDA_4GUACOLDA_5

CAMPICHEVENTANAS_2

SANTA_MARIACTM2_SINGNTO1_SINGNTO2_SING

CTTAR_SINGCOCHRANE_1_SINGCOCHRANE_2_SING

INFRA_ENERGETICA_1_SING

Número de partidas anuales

Seca

Media

Humeda



Figura 62: Detalle N° Partidas unidades de ciclo combinado.

La siguiente tabla muestra el detalle de las partidas de las centrales a GNL. La mayor

cantidad de encendidos se observan en el nuevo Ciclo Combinado de la V región, en la

central Kelar, Nueva Renca y la unidad U16. Como se ha adelantado anteriormente, la

generación con GNL es poco significativa en los escenarios húmedos y medios. En efecto,

los factores de planta son menores a 2% a excepción de las centrales Nueva Renca y U16

para hidrología media. Si bien en el escenario seco se observa un aumento en la

generación con GNL, los factores de planta siguen siendo bajos.

0 10 20 30 40 50

U16_GNL_SING

CICLO_COMB_VR_1

KELAR_SING

NEHUENCO_1_GNL

NRENCA_GNL

CORDILLERA

CC2_GNL_SING

CAMPESINO

NEHUENCO_2_GNL

SANISIDRO_GNL

QUINTERO_CA1_GNL

QUINTERO_CA2_GNL

QUINTERO_CC_GNL

SANISIDRO_2_GNL

CICLO_COMB_VR_2

CICLO_COMB_IIIR

CTM3_GNL_SIC

CC1_GNL_SING

CTM3_GNL_SING


Seca

Media

Humeda



Tabla 16: Número de Partidas y factor de planta, unidades termoeléctricas de gas natural.

Número Partidas Factor de planta

Central Pmax Pmin Húmeda Media Seca Húmeda Media Seca

NEHUENCO_1_GNL 365.9 252.1 0 0 22 0.00 0.02 48.09

NEHUENCO_2_GNL 390.2 245.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

SANISIDRO_GNL 370.9 259.4 0 0 0 0.00 0.00 0.00

QUINTERO_CA1_GNL 128.0 65.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

QUINTERO_CA2_GNL 129.0 65.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

QUINTERO_CC_FA_GNL 35.0 0.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

QUINTERO_CC_GNL 350.0 140.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

SANISIDRO_2_GNL 390.2 218.2 0 0 0 0.00 0.00 2.13

NRENCA_GNL 369.9 234.2 3 7 11 1.05 2.90 80.86

CORDILLERA 50.0 0.0 1 4 1 0.01 0.07 0.02

CAMPESINO 600.0 240.0 0 0 1 0.02 0.02 10.62

CICLO_COMB_VR_1 360.0 144.0 26 22 1 1.50 0.92 69.55

CICLO_COMB_VR_2 360.0 144.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

CICLO_COMB_IIIR 360.0 144.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

U16_GNL_SING 343.0 117.0 27 33 40 0.74 2.44 14.81

CC2_GNL_SING 325.5 213.5 0 0 4 0.00 0.01 0.65

CTM3_GNL_SIC 218.5 152.5 0 0 0 0.03 0.02 1.31

CC1_GNL_SING 325.5 213.5 0 0 0 0.00 0.00 0.00

CTM3_GNL_SING 218.50 152.5 0 0 0 0.00 0.00 0.00

KELAR_SING 501.5 200.6 5 8 16 0.15 0.19 21.37

3.5.1.6.3 Horas de operación a mínimo técnico

En la siguiente figura se muestra el número de horas de operación a mínimo técnico para

las centrales termoeléctricas, para las 3 hidrologías simuladas, expresado como relación

porcentual con respecto a las horas de operación. En cuanto a las unidades de carbón es

posible observar que el porcentaje de horas de operación a mínimo técnico disminuye a

medida que disminuye la componente hidráulica en el sistema, pasando desde un 40 % en

el escenario húmedo a un 6% en el escenario seco. En cuanto a las unidades de GNL, se

observa que éstas operan cerca de la mitad de sus horas de operación a mínimo técnico

en los escenarios de hidrología húmeda y media, mientras que para las simulaciones de

hidrología seca éstas disminuyen al 26%. Finalmente, para las unidades a petróleo es

posible observar que éstas aumentan su porcentaje de operación a mínimo técnico a



medida en que disminuye la componente hidráulica presente en el sistema hasta alcanzar

casi el 15% en la simulación de hidrología seca.

Figura 63: N° de horas de operación a mínimo técnico expresado como relación porcentual.

3.5.1.7 Análisis de demanda neta

Las siguientes figuras muestran la distribución anual de la variación de la demanda neta

para el año 2025 para variaciones de 1 y 3 horas. Como se ha explicado anteriormente, la

demanda neta corresponde la demanda menos la generación esperada de energía solar y

eólica. Los resultados muestran que para un intervalo de 1 hora el 97% de las variaciones

es menor o igual a 1015.7 MW o equivalentemente a 16.9 MW/min. Mientras que para un

intervalo de tiempo de 3 horas, el 97% las variaciones de demanda neta son menores o

iguales a 2219.3 MW o equivalentemente a 12.3 MW/min. De igual modo, el 100% de las

variaciones, para intervalos de 1 hora, son menores o iguales a 1733.1 MW o

equivalentemente a 28.9 MW/min. Por otra parte, el 100% de las variaciones, para

intervalos de 3 horas, son menores o iguales a 3645.7 MW o equivalentemente a 20.3

MW/min.

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0


Ho

ras

MT

[%]

Humeda

Media

Seca



Figura 64: Distribución de la variación de la demanda neta para un intervalo de 1 hora.

Figura 65: Distribución de la variación de la demanda neta para un intervalo de 3 horas.

A continuación se analiza con mayor nivel los seguimientos de carga para los periodos en

que ocurren las máximas variaciones de demanda neta.

3.5.1.7.1 Intervalos de 1 hora

Para un intervalo de tiempo de 1 hora la máxima variación es de 1728 [MW] y esta ocurre

a las 19:00 hrs del 2 de mayo (día domingo). La siguiente figura muestra la demanda total

del SIN, la generación eólica, la generación solar y la demanda neta.



Figura 66: Curva de demanda neta, período 30/04/2021 - 06/05/2021.

Con el fin de realizar un análisis exhaustivo asociado a este gradiente máximo de demanda

neta se examina la generación de energía por tecnología para el período comprendido

entre el 30/04/2021 - 06/05/2021, para las 3 hidrologías simuladas.

3.5.1.7.1.1 Hidrología húmeda

A continuación se muestra la generación por tipo de tecnología para la hidrología

húmeda.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 8

15

22

29

36

43

50

57

64

71

78

85

92

99

10

6

11

3

12

0

12

7

13

4

14

1

14

8

15

5

16

2

[MW

h]

Hora

SIN

Eolica

Solar

Dx Neta



Figura 67: Energía generada por tecnología, período 30/04/2021 - 06/05/2021. Hidrología húmeda.

El detalle de lo ocurrido durante los períodos críticos correspondientes a las 18:00 y 19:00

hrs del 02/05/2021 (horas 68 y 69 del período analizado) se expone en las siguientes

tablas. Se observa que las centrales de embalse aumentan su generación en 1335.4 MW,

las centrales serie en 222.8, las centrales termoeléctricas a carbón en 165.9 y las centrales

a petróleo en 33.6 en un intervalo de 1 hora para hacer frente la fluctuación en la

demanda neta.

Tabla 17: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas de embalses, período 02/05/2021 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología húmeda.

Central Embalse Generación hora 18:00 [MW]

Generación hora 19:00 [MW]

Gradiente [MW]

ANGOSTURA 0.0 191.3 191.3

ANTUCO 53.1 192.0 138.9

CIPRESES 0.0 45.3 45.3

ELTORO 0.0 360.9 360.9

MACHICURA 4.7 48.5 43.8

PANGUE 0.0 251.2 251.2

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 91

72

53

34

14

95

76

57

38

18

99

71

05

11

31

21

12

91

37

14

51

53

16

1

[MW

h]

GNL

PetroleoN6

PetroleoIFO-180

PetroleoDiesel

Petcoke

FuelOil

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Desechos Forestales

Biomasa-PetroleoN6

Biomasa-LicorNegro-PetroleoN6

Biomasa-LicorNegro

Biomasa



PEHUENCHE 0.0 304.1 304.1

Total - - 1335.4

Tabla 18: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas serie, período 02/05/2021 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología húmeda

Central Serie Generación hora 18:00 [MW]


Gradiente [MW]

CURILLINQUE 39.4 55.9 16.5

ISLA 31.6 44.8 13.2

LOMAALTA 17.6 24.9 7.4

QUILLECO 20.5 68.2 47.8

RUCUE 47.6 158.7 111.1

SANIGNACIO 0.2 27.1 26.9

Total - - 222.8

Tabla 19: Comportamiento de las centrales termoeléctricas a carbón, período 02/05/2021 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología húmeda

Central de Carbón Generación hora 18:00 [MW]


Gradiente [MW]

ANG_I_SING 197.0 210.2 13.2

COCHRANE_2_SING 75.9 180.0 104.1

CTA_SING 128.8 143.8 15.0

INFRA_ENERGETICA_1_SING 238.8 272.4 33.6

Total - - 165.9



3.5.1.7.1.2 Hidrología media

A continuación se muestra la generación por tipo de tecnología para la hidrología media.

Figura 68: Energía generada por tecnología, período 30/04/2021 - 06/05/2021. Hidrología media.

El detalle de lo ocurrido en la hora de máxima variación se muestra en las siguientes

tablas. Los resultados de las simulaciones muestran que las centrales de embalse

aumentan su generación en 1289.5 MW, las centrales en serie en 190.5 MW y las

centrales a carbón en 229.9 MW.

Tabla 20: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas de embalse, período 02/05/2021 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología media.

Central Embalse



Gradiente [MW]

ANGOSTURA 216.9 321.1 104.2

ANTUCO 113.1 210.3 97.2

CANUTILLAR 102.2 107.0 4.8

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 91

72

53

34

14

95

76

57

38

18

99

71

05

11

31

21

12

91

37

14

51

53

16

1

[MW

h]

GNL

PetroleoN6

PetroleoIFO-180

PetroleoDiesel

Petcoke

FuelOil

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Desechos Forestales

Biomasa-PetroleoN6


Biomasa-LicorNegro

Biomasa



CIPRESES 24.8 45.3 20.5

COLBUN 336.8 472.8 136.0

ELTORO 0.0 66.7 66.7

MACHICURA 7.0 66.7 59.8

PANGUE 269.0 413.2 144.2

PEHUENCHE 120.0 548.6 428.6

RAPEL 0.0 227.8 227.8

RUCATAYO 23.4 32.2 8.7

Total - - 1298.5

Tabla 21: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas serie, período 02/05/2021 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología media.



Gradiente [MW]


ISLA 55.1 61.1 6.0

LOMAALTA 30.6 33.9 3.3

LOS_CONDORES 79.9 105.8 25.8

QUILLECO 36.6 70.0 33.4

RUCUE 85.1 162.9 77.8


Total - - 190.5



Tabla 22: Comportamiento de las centrales termoeléctricas a carbón, período 02/05/2021 18:00 – 19:00 hrs.

Hidrología media.

Central de carbón Generación hora 18:00 [MW]


Gradiente [MW]

ANG_I_SING 121.7 210.2 88.5

BOCAMINA 70.2 106.9 36.8

COCHRANE_1_SING 75.9 180.0 104.1

COCHRANE_2_SING 75.9 180.0 104.1

CTA_SING 142.5 143.8 1.3

GUACOLDA_4 139.1 133.9 -5.2


NTO1_SING 121.4 126.4 5.0

NTO2_SING 122.5 122.7 0.2

U15_SING 67.7 97.7 30.0

Total - - 229.9



3.5.1.7.1.3 Hidrología seca

A continuación se muestra la generación por tipo de tecnología para la hidrología seca.

Figura 69: Energía generada por tecnología, período 30/04/2021 - 06/05/2021. Hidrología seca.



aumentan su generación en 770.6 MW, las centrales en serie en 260.7 MW, las centrales a

carbón en 22 MW, las centrales a GNL en 687.7 y las centrales de petróleo 79.5 MW.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 91

72

53

34

14

95

76

57

38

18

99

71

05

11

31

21

12

91

37

14

51

53

16

1

[MW

h]

GNL

PetroleoN6

PetroleoIFO-180

PetroleoDiesel

Petcoke

FuelOil

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Desechos Forestales

Biomasa-PetroleoN6


Biomasa-LicorNegro

Biomasa



Tabla 23: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas de embalse, período 02/05/2021 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología seca.



Gradiente [MW]

ANTUCO 22.7 65.5 42.8

CIPRESES 0.0 5.6 5.6

PANGUE 0.0 139.8 139.8

PEHUENCHE 0.0 176.4 176.4

RALCO 0.0 260.6 260.6

RAPEL 0.0 135.6 135.6

RUCATAYO 45.3 55.0 9.7

Total - - 770.6

Tabla 24: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas serie, período 02/05/2021 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología seca.

Central serie Generación hora 18:00 [MW]


Gradiente [MW]


EL_DIUTO 0.2 3.2 3.0

ISLA 19.4 40.3 20.9

LOMAALTA 10.8 22.4 11.6

LOS_CONDORES 0.0 150.0 150.0

QUILLECO 2.3 17.0 14.7

RUCUE 5.3 39.6 34.3

Total - - 260.7



Tabla 25: Comportamiento de las centrales termoeléctricas de carbón, período 02/05/2021 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología seca.


Generación hora 19:00

[MW]

Gradiente [MW]

ANG_I_SING 235.8 239.7 3.9

COCHRANE_1_SING 219.9 226.9 7.0

COCHRANE_2_SING 219.9 226.9 7.0

U15_SING 97.7 101.8 4.1

Total - - 22.0

Tabla 26: Comportamiento de las centrales termoeléctricas de gas natural, período 02/05/2021 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología seca.

Central de GNL Generación hora 18:00 [MW]


Gradiente [MW]

CC2_GNL_SING 0.0 217.1 217.1

KELAR_SING 200.6 466.4 265.8

SANISIDRO_GNL 262.6 370.9 108.3

TG3_GNL_SING 0.0 36.1 36.1

U16_GNL_SING 117.0 156.5 39.5

Total - - 687.7



3.5.1.7.2 Intervalo de 3 horas

Un análisis similar al anterior se realiza para un intervalo de tiempo de 3 horas. La

variación máxima observa es de 3647 [MW] a las 20:00 hrs del 26 de septiembre (día

domingo). La siguiente figura muestra la demanda total del SIN, la generación eólica, la

generación solar y la demanda neta.

Figura 70: Curva de demanda neta, período 24/09/2021 – 30/09/2021.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 8

15

22

29

36

43

50

57

64

71

78

85

92

99

10

6

11

3

12

0

12

7

13

4

14

1

14

8

15

5

16

2

[MW

h]

Hora

SIN

Eolica

Solar

Dx Neta





entre el 24/09/2021 – 30/09/2021, para las 3 hidrologías simuladas.



húmeda.

Figura 71: Energía generada por tecnología, período 24/09/2021 – 30/09/2021. Hidrología húmeda.



aumentan su generación en 1436 MW, las centrales en serie en 164 MW y las centrales a

carbón en 1792 MW.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 91

72

53

34

14

95

76

57

38

18

99

71

05

11

31

21

12

91

37

14

51

53

16

1

[MW

h]

GNL

PetroleoN6

PetroleoIFO-180

PetroleoDiesel

Petcoke

FuelOil

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Desechos Forestales

Biomasa-PetroleoN6


Biomasa-LicorNegro

Biomasa



Tabla 27: Comportamiento de centrales hidroeléctricas de embalse, período 26/09/2021 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología húmeda.

Central Embalse Generación hora 17:00[MW]

Generación hora 20:00[MW]

Gradiente [MW]

ANGOSTURA 121.3 321.1 199.8

ANTUCO 97.5 203.7 106.2

CANUTILLAR 117.9 148.6 30.7

CIPRESES 0.0 50.0 50.0

MACHICURA 7.0 66.7 59.8

PANGUE 142.0 467.0 325.0

PEHUENCHE 0.0 569.9 569.9

RAPEL 0.0 331.3 331.3

Total - - 1672.6

Tabla 28: Comportamiento de centrales hidroeléctricas serie, período 26/09/2021 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología húmeda.

Central Serie Generación hora 17:00[MW]


Gradiente [MW]


ISLA 54.4 69.0 14.6

LOMAALTA 30.2 38.3 8.1

QUILLECO 33.5 70.0 36.5

RUCUE 77.9 162.9 85.0


Total - - 199.1



Tabla 29: Comportamiento de centrales termoeléctricas de carbón, período 26/09/2021 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología húmeda.

Central de Carbón Generación hora 17:00[MW]


Gradiente [MW]

ANG_I_SING 121.7 159.8 38.2

ANG_II_SING 121.7 212.7 91.0

CAMPICHE 98.7 244.0 145.3

COCHRANE_1_SING 75.9 180.0 104.1

COCHRANE_2_SING 75.9 180.0 104.1

CTA_SING 83.8 143.8 60.0

CTH_SING 83.8 136.8 53.0

CTM1_SING 79.0 133.0 54.0

CTTAR_SING 119.4 130.5 11.1

GUACOLDA_2 56.4 141.0 84.6

GUACOLDA_3 67.7 137.1 69.4

GUACOLDA_4 68.6 138.9 70.3

GUACOLDA_5 51.9 133.2 81.3


NTO1_SING 56.1 121.4 65.3

NTO2_SING 55.8 122.7 66.9

NUEVA_VENTANAS 97.8 241.8 144.0

SANTA_MARIA 221.8 321.0 99.2

U15_SING 66.7 97.7 31.0

VENTANAS_1 56.2 112.4 56.2

VENTANAS_2 111.8 205.0 93.2

Total - - 490.5





Figura 72: Energía generada por tecnología, período 24/09/2021 – 30/09/2021. Hidrología media.



aumentan su generación en 1823.1 MW, las centrales en serie en 98.1 MW, las centrales

a carbón en 1770.7 MW y las centrales de petróleo en 53.9 MW.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 91

72

53

34

14

95

76

57

38

18

99

71

05

11

31

21

12

91

37

14

51

53

16

1

[MW

h]

GNL

PetroleoN6

PetroleoIFO-180

PetroleoDiesel

Petcoke

FuelOil

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Desechos Forestales

Biomasa-PetroleoN6


Biomasa-LicorNegro

Biomasa



Tabla 30: Comportamiento de centrales hidroeléctricas de embalse, período 26/09/2021 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología media.



Gradiente [MW]

ANGOSTURA 0.0 321.1 321.1

ANTUCO 210.3 214.7 4.4

CANUTILLAR 73.1 124.9 51.8

CIPRESES 0.0 70.7 70.7

ELTORO 102.3 335.7 233.4

MACHICURA 7.0 66.7 59.8

PANGUE 0.0 399.6 399.6

PEHUENCHE 0.0 550.2 550.2

PILMAIQUEN 0.0 39.0 39.0

RAPEL 0.0 74.6 74.6

RUCATAYO 36.5 55.0 18.5

Total - - 1823.1

Tabla 31: Comportamiento de centrales hidroeléctricas de serie, período 26/09/2021 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología media.



Gradiente [MW]


ISLA 37.6 58.3 20.7

LOMAALTA 20.9 32.4 11.5

RUCUE 162.9 166.4 3.5


Total - - 98.1



Tabla 32: Comportamiento de unidades de carbón, período 26/09/2021 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología media.

Central de Carbón Generación 17:00 [MW]

Generación 20:00 [MW]

Gradiente [MW]

ANG_I_SING 121.7 203.8 82.1

ANG_II_SING 121.7 212.7 91.0

BOCAMINA_2 211.9 319.1 107.2

CAMPICHE 98.7 244.0 145.3

COCHRANE_1_SING 75.9 180.0 104.1

COCHRANE_2_SING 75.9 180.0 104.1

CTA_SING 83.8 143.8 60.0

CTH_SING 83.8 136.8 53.0

CTM1_SING 79.0 133.0 54.0

CTTAR_SING 124.6 130.5 5.9

GUACOLDA_2 56.4 141.0 84.6

GUACOLDA_3 67.7 137.1 69.4

GUACOLDA_4 68.6 138.9 70.3

GUACOLDA_5 51.9 133.2 81.3


NTO1_SING 56.1 121.4 65.3

NTO2_SING 55.8 122.7 66.9

NUEVA_VENTANAS 97.8 241.8 144.0

SANTA_MARIA 226.7 321.0 94.3

U15_SING 66.7 97.7 31.0

VENTANAS_1 56.2 112.4 56.2

VENTANAS_2 111.8 205.0 93.2



Total - - 1770.7





Figura 73: Energía generada por tecnología, período 24/09/2021 – 30/09/2021. Hidrología seca.



aumentan su generación en 1347.9 MW, las centrales en serie en 279.7 MW, las centrales

a carbón en 628.7 MW, las centrales a GNL en 1107.4 MW y las centrales a petróleo 296

MW.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 91

72

53

34

14

95

76

57

38

18

99

71

05

11

31

21

12

91

37

14

51

53

16

1

[MW

h]

GNL

PetroleoN6

PetroleoIFO-180

PetroleoDiesel

Petcoke

FuelOil

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Desechos Forestales

Biomasa-PetroleoN6


Biomasa-LicorNegro

Biomasa



Tabla 33: Comportamiento de centrales hidroeléctricas de embalse, período 26/09/2021 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología seca.

Central Embalse Generación 17:00 [MW]


Gradiente [MW]

ANGOSTURA 0.0 216.6 216.6

ANTUCO 22.7 65.6 42.9

CANUTILLAR 164.9 171.6 6.7

CIPRESES 0.0 28.7 28.7

ELTORO 0.0 34.4 34.4

PANGUE 0.0 161.0 161.0

PEHUENCHE 0.0 350.9 350.9

PILMAIQUEN 0.0 18.3 18.3

RALCO 0.0 260.6 260.6

RAPEL 0.0 221.5 221.5

RUCATAYO 48.9 55.0 6.1

Total - - 1347.9

Tabla 34: Comportamiento de centrales hidroeléctricas serie, período 26/09/2021 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología seca.

Central Serie Generación 17:00 [MW]


Gradiente [MW]


EL_DIUTO 0.2 3.2 3.0

ISLA 19.4 47.1 27.7

LOMAALTA 10.8 26.2 15.4

LOS_CONDORES 0.0 150.0 150.0

QUILLECO 2.3 17.0 14.7



RUCUE 5.3 39.6 34.3

Total - - 279.7

Tabla 35: Comportamiento de centrales termoeléctricas de carbón, período 26/09/2021 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología seca.



Gradiente [MW]

ANG_I_SING 142.7 235.8 93.1

ANG_II_SING 147.7 243.7 96.0

COCHRANE_1_SING 75.9 219.9 144.0

COCHRANE_2_SING 75.9 219.9 144.0

CTA_SING 147.6 148.8 1.2


U12_SING 44.3 71.3 27.0

U13_SING 44.3 74.3 30.0

U14_SING 66.3 103.3 37.0

U15_SING 66.7 97.7 31.0

Total - - 628.7

Tabla 36: Comportamiento de centrales termoeléctricas de gas natural, período 26/09/2021 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología seca.

Central de GNL Generación 17:00 [MW]


Gradiente [MW]

CICLO_COMB_VR_1 144.0 360.0 216.0

KELAR_SING 0.0 436.9 436.9

NEHUENCO_1_GNL 0.0 365.9 365.9



NRENCA_GNL_FA 0.0 13.0 13.0

TG3_GNL_SING 0.0 36.1 36.1

U16_GNL_SING 117.0 156.5 39.5

Total - - 1107.4

Por tanto, la flexibilidad en la operación para seguir la carga dependerá las centrales hidráulicas y de carbón para hidrologías húmedas y medidas, y las centrales hidráulicas y GNL para la hidrología seca.






hidrologías evaluadas.

Los resultados para la hidrología húmeda y media muestran un comportamiento similar en

términos de energía generada, siendo la generación a carbón la que predomina como

tecnología termoeléctrica y una casi nula participación de la generación con GNL. En este

sentido, la flexibilidad que pueda entregar la oferta de generación estará determinada por

la generación hidroeléctrica y las centrales termoeléctricas a carbón. Para la hidrología

seca se observa generación con GNL y un aumento de la generación a carbón que

compensa la disminución de la generación hidroeléctrica.

Figura 74: Energía generada por tecnología de generación, tres hidrologías, año 2025.

Las siguientes figuras muestran la generación por tipo de tecnología y por mes. La máxima

generación con energía termoeléctrica se observa en los meses de abril y mayo para la

hidrología húmeda y media respectivamente, y en el mes de julio para la hidrología seca.



Por otra parte, también es posible observar la estacionalidad de la generación con

tecnología solar.



0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC




0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC



3.5.2.2 Transferencia de energía por interconexión







Se observan cambios en el sentido de los flujos de potencia por el sistema de transmisión de 500 kV debido a la variabilidad intradiaria de la generación solar. La siguiente figura muestra los resultados del despacho en 2 horas consecutivas (7-8 y 8-9 de la mañana) por el circuito en 500 kV en la zona norte del actual SIC.



Figura 80: Cambio en el sentido de los flujos por el enlace en 500 kV de la zona norte del SIC. Fuente: Elaboración propia utilizando la herramienta de visualización de resultados de predespacho del software DeepEdit

16.




16

http://centroenergia.cl/proyectos/proyectos-destacados/deepedit/










la barra Maitencillo al sur (excluyendo Maitencillo).





todo el período bajo análisis bloque 1: 01:00 - 17:59 hrs; bloque 2: 18:00 - 00:59 hrs). Por











respectivamente.


SIC SING SIN


Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

Bloque 1

Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

Bloque 1

Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

CPF 282 282 282 282 92 92 92 92 374 374 374 374

CSF dem. 148 148 275 275 142 142 164 164 290 290 439 439

CSF_eólica_prom 86 77 125 111 46 51 67 48 132 128 192 159

CSF_eólica_std 43 42 55 48 25 25 26 25 68 67 81 74

CSF_eólica_max 241 234 279 272 134 161 146 139 375 395 425 411

CSF_eólica_min 2 2 11 5 0 0 1 0 3 3 12 5

CSF_solar_prom 0 37 10 0 11 184 66 11 11 221 75 11

CSF_solar_std 0 20 12 0 0 77 67 0 0 98 79 0

CSF_solar_max 0 69 45 0 11 307 252 12 11 376 296 12

CSF_solar_min 0 0 0 0 11 11 11 11 11 11 11 11

CSF_ERNC_prom 86 115 135 111 57 235 133 59 143 350 268 170

CSF_ERNC_std 43 46 57 48 25 80 78 25 68 126 135 74

CSF_ERNC_max 241 269 290 272 145 388 344 150 386 658 634 422

CSF_ERNC_min 2 9 13 5 11 15 12 11 14 24 25 16

Total mínima 432 439 570 562 245 249 268 267 678 688 838 829

Total promedio 516 545 692 668 291 469 389 315 807 1014 1081 983

Total máxima 671 699 847 829 379 622 600 406 1050 1322 1447 1235





como relación porcentual en relación al total generado por éstas tecnologías. Dado que,

este valor varía hora a hora se expresa el promedio, desviación estándar, máximo y

mínimo.

Tabla 38: Detalle vertimientos ERNC










Los vertimientos que se están observando se estarían explicando principalmente por

restricciones en el sistema de transmisión y no por limitaciones de las centrales para

seguir la carga. Se observan vertimientos en las centrales MONTEREDONDO,

TALINAY_ORIENTE, EL_ARRAYAN, EOL_TALINAY_PONIENTE ubicadas en la barra

ElArrayan220. En la central LOS_CURUROS ubicada en la barra LCururos220, en la central

EOL_TOTORAL ubicada en la barra LasPalmas220, en las centrales LOS_LOROS y SARCO

ubicadas en la barra PAzucar220 y en las centrales EOL_P_COLORADA, EOL_SAN_JUAN.



Los vertimientos de ERNC se explicarían por la congestión en el enlace LPalmas220 ->

LPalmas220Aux.

La siguiente figura muestra los flujos de potencia para la zona donde se ubican las

centrales anteriores.

Figura 82: Congestión (representado por círculo rojo) en enlace LPalmas220 -> LPalmas220Aux. Fuente: Elaboración propia utilizando la herramienta de visualización de resultados de predespacho del software DeepEdit.

También se observan vertimientos en las centrales SOLAR_ROMERO, PELICANO ubicadas

en la barra Pelicano220 debido a congestiones en el enlace PColorada220->Pelicano220. El

enlace PAzucar220AuxN->PColorada220 también congestiones. La siguiente figura



Figura 83: Congestión (representado por círculo rojo) en enlace Pelicano220->PColorada220 y PAzucar220AuxN->PColorada220. . Fuente: Elaboración propia utilizando la herramienta de visualización de resultados de predespacho del software DeepEdit.





respecto al total de horas posibles de operación durante el período analizado. Es posible

observar que todas las tecnologías térmicas expuestas aumentan sus horas de operación a

medida en que disminuye la componente hidráulica presente en la matriz. Por una parte,

las unidades a carbón presentan un pequeño aumento (debido a que éstas funcionan

durante gran parte del escenario húmedo dada su posición en la lista de despacho por

orden de mérito). Por otra parte, las unidades de GNL y petróleo presentan aumentos

considerables en sus horas de operación en el escenario de hidrología seca.



Figura 84: N° de horas de operación expresado como relación porcentual.



termoeléctricas en cada una de las 3 hidrologías simuladas. En cuanto a las unidades de

carbón es posible observar que éstas realizan un menor número de partidas a medida en

que disminuye la componente hidráulica en el sistema, pasando desde 39 partidas anuales

para la simulación de hidrología húmeda a 2 partidas anuales para la simulación de

hidrología seca. Por otra parte, en cuanto a las unidades de GNL, es posible observar que

éstas realizan un mayor número de partidas en el escenario de hidrología media, por

sobre los escenarios de hidrología húmeda y seca, respectivamente. Los resultados de las

simulaciones muestran que para una hidrología media el 93% de las partidas de las

centrales a carbón se concentran en las unidades U12, U13, U14 y Angamos I del SING. En

el SIC la única unidad que presenta un número de partidas significativas corresponde a

Bocamina.



Figura 85: N° de partidas unidades de carbón y gnl.






La siguiente tabla muestra el detalle de las partidas de las centrales a GNL. La mayor

cantidad de encendidos se observan en el nuevo Ciclo Combinado de la V región, en la

central Kelar, Cordillera y la unidad U16. Como se ha adelantado anteriormente, la

generación con GNL es poco significativa en los escenarios húmedos y medios. En efecto,

los factores de planta son inferiores al 21% a excepción de la central de Nehuenco 2. Si

bien en el escenario seco se observa un aumento en la generación con GNL, los factores

de planta –en general- siguen siendo bajos.






CAMPESINO 600.0 240.0 18 23 6 0.31 0.52 22.52

CC1_GNL_SING 325.5 213.5 0 0 0 0.00 0.00 0.00

CC2_GNL_SING 325.5 213.5 9 13 19 0.27 0.44 2.28

CICLO_COMB_IIIR 360.0 144.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

CICLO_COMB_VR_1 360.0 144.0 105 88 3 11.79 20.91 81.96

CICLO_COMB_VR_2 360.0 144.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

CORDILLERA 50.0 0.0 80 93 34 0.97 1.18 0.68

CTM3_GNL_SIC 218.5 152.5 6 7 0 0.20 0.20 0.02

CTM3_GNL_SING 218.5 152.5 0 0 0 0.00 0.00 0.00

KELAR_SING 501.5 200.6 57 52 68 1.51 1.75 31.90

NEHUENCO_1_GNL 365.9 252.1 10 21 16 1.02 2.23 69.36

NEHUENCO_2_GNL 390.2 245.0 41 31 1 23.30 44.79 67.63

NRENCA_GNL 369.9 234.2 39 39 42 12.07 12.84 67.57

QUINTERO_CA1_GNL 128.0 65.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

QUINTERO_CA2_GNL 129.0 65.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

QUINTERO_CC_GNL 350.0 140.0 0 0 0 0.00 0.00 0.00

SANISIDRO_2_GNL 390.2 218.2 0 0 3 0.00 0.00 51.08

SANISIDRO_GNL 370.9 259.4 0 0 1 0.00 0.00 2.06

U16_GNL_SING 343.0 117.0 157 156 43 5.31 9.64 10.70




porcentual con respecto a las horas de operación. En cuanto a las unidades de carbón es

posible observar que el porcentaje de horas de operación a mínimo técnico disminuye a

medida que disminuye la componente hidráulica en el sistema, pasando desde un 37 % en

el escenario húmedo a un 7% en el escenario seco. En cuanto a las unidades de GNL, se

observa que éstas operan cerca de la mitad de sus horas de operación a mínimo técnico

en los escenarios de hidrología húmeda y media, mientras que para las simulaciones de

hidrología seca éstas disminuyen hasta casi el 31%. Finalmente, para las unidades a

petróleo es posible observar que éstas aumentan su porcentaje de operación a mínimo



técnico a medida en que disminuye la componente hidráulica presente en el sistema hasta

alcanzar el 16% en la simulación de hidrología seca.













MW/min.





A continuación se analiza con mayor nivel los seguimientos de carga para los periodos en

que ocurren las máximas variaciones de demanda neta.



a las 19:00 hrs del 28 de septiembre (día domingo). La siguiente figura muestra la

demanda total del SIN, la generación eólica, la generación solar y la demanda neta.






entre el 24/09/2025 y el 30/09/2025, para las 3 hidrologías simuladas.





húmeda.


El detalle de lo ocurrido durante los períodos críticos correspondientes a las 18:00 y 19:00

hrs del 28/09/2025 (horas 115 y 116 del período analizado) se expone en las siguientes

tablas. La mayor parte de la variación es respondida por las centrales termoeléctricas de

carbón, entre ellas Campiche es la que realiza el mayor seguimiento de carga. Por otra

parte, las unidades hidroeléctricas de embalse realizan un seguimiento de carga conjunto

de casi 694 [MW] siendo Rapel la que realiza el mayor seguimiento.




Central Embalse



Gradiente [MW]

ANTUCO 187.0 203.7 16.7

CIPRESES 14.4 50.0 35.6

MACHICURA 7.0 66.7 59.8

PANGUE 423.9 467.0 43.1

PEHUENCHE 409.2 569.9 160.7

RAPEL 0.0 378.0 378.0

Total - - 693.9

Tabla 41: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas serie, período 28/09/2025 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología húmeda.



Gradiente [MW]

CURILLINQUE 73.1 86 13

ISLA 58.6 69 10.4

LOMAALTA 32.5 38.3 5.8

QUILLECO 64.3 70 5.7

RUCUE 149.6 162.9 13.3

SANIGNACIO 0.4 37 36.6

Total - - 84.8



Tabla 42: Comportamiento de las centrales termoeléctricas de carbón, período 28/09/2025 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología húmeda.

Central de Carbón Generación hora 18:00 [MW]


Gradiente [MW]

ANG_II_SING 121.7 212.7 91.0

CAMPICHE 98.7 224.8 126.1

COCHRANE_1_SING 75.9 154.0 78.1

COCHRANE_2_SING 75.9 180.0 104.1

CTA_SING 83.8 143.8 60.0

CTH_SING 83.8 136.8 53.0

CTM1_SING 79.0 133.0 54.0

GUACOLDA_2 56.4 141.0 84.6

GUACOLDA_3 74.6 137.1 62.5

GUACOLDA_4 68.6 133.9 65.3

GUACOLDA_5 56.4 133.2 76.8


NTO1_SING 67.0 126.4 59.4

U15_SING 66.7 97.7 31.0

VENTANAS_1 56.2 112.4 56.2

VENTANAS_2 153.7 205.0 51.3

Total - - 1095.4








aumentan su generación en 1298.5 MW, las centrales en serie en 190.4 MW y las

centrales a carbón en 464.6 MW.

0

2000

4000

6000

8000

10000

120001 9

17

25

33

41

49

57

65

73

81

89

97

10

51

13

12

11

29

13

71

45

15

31

61

[MW

h]

GNL

PetroleoN6

PetroleoIFO-180

PetroleoDiesel

Petcoke

FuelOil

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Desechos Forestales

Biomasa-PetroleoN6


Biomasa-LicorNegro

Biomasa



Tabla 43: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas de embalses, período 28/09/2025 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología media.

Central Embalse



Gradiente [MW]

ANGOSTURA 216.9 321.1 104.2

ANTUCO 113.1 210.3 97.2

CANUTILLAR 102.2 107.0 4.8

CIPRESES 24.8 45.3 20.5

COLBUN 336.8 472.8 136.0

ELTORO 0.0 66.7 66.7

MACHICURA 7.0 66.7 59.8

PANGUE 269.0 413.2 144.2

PEHUENCHE 120.0 548.6 428.6

RAPEL 0.0 227.8 227.8

RUCATAYO 23.4 32.2 8.7

Total - - 1298.5






Gradiente [MW]


ISLA 55.1 61.1 6.0

LOMAALTA 30.6 33.9 3.3

LOS_CONDORES 79.9 105.8 25.8

QUILLECO 36.6 70.0 33.4

RUCUE 85.1 162.9 77.8


Total - - 190.4

Tabla 45: Comportamiento de las centrales termoeléctricas de carbón, período 28/09/2025 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología media.



Gradiente [MW]

ANG_I_SING 121.7 210.2 88.5

BOCAMINA 70.2 106.9 36.8

COCHRANE_1_SING 75.9 180.0 104.1

COCHRANE_2_SING 75.9 180.0 104.1

CTA_SING 142.5 143.8 1.3

GUACOLDA_4 139.1 133.9 -5.2


NTO1_SING 121.4 126.4 5.0

NTO2_SING 122.5 122.7 0.2



U15_SING 67.7 97.7 30.0

Total - - 464.6







carbón en 22 MW y las centrales a GNL en 687.7 MW y las unidades termoeléctricas en

base a petróleo en 79.5 MW.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 91

72

53

34

14

95

76

57

38

18

99

71

05

11

31

21

12

91

37

14

51

53

16

1

[MW

h]

GNL

PetroleoN6

PetroleoIFO-180

PetroleoDiesel

Petcoke

FuelOil

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Desechos Forestales

Biomasa-PetroleoN6


Biomasa-LicorNegro

Biomasa



Tabla 46: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas de embalses, período 28/09/2025 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología seca.



Gradiente [MW]

ANTUCO 22.7 65.5 42.8

CIPRESES 0 5.6 5.6

PANGUE 0 139.8 139.8

PEHUENCHE 0 176.4 176.4

RALCO 0 260.6 260.6

RAPEL 0 135.6 135.6

RUCATAYO 45.3 55 9.7

Total - - 770.5

Tabla 47: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas serie, período 28/09/2025 18:00 – 19:00 hrs. Hidrología seca.



Gradiente [MW]


EL_DIUTO 0.2 3.2 3

ISLA 19.4 40.3 20.9

LOMAALTA 10.8 22.4 11.6

LOS_CONDORES 0 150 150

QUILLECO 2.3 17 14.7

RUCUE 5.3 39.6 34.3

Total - - 260.6




Central de Carbón



Gradiente [MW]

ANG_I_SING 235.8 239.7 3.9

COCHRANE_1_SING 219.9 226.9 7.0

COCHRANE_2_SING 219.9 226.9 7.0

U15_SING 97.7 101.8 4.1

Total - - 22


Central de GNL Generación hora 18:00 [MW]


Gradiente [MW]

CC2_GNL_SING 0.0 217.1 217.1

KELAR_SING 200.6 466.4 265.8

SANISIDRO_GNL 262.6 370.9 108.3

TG3_GNL_SING 0.0 36.1 36.1

U16_GNL_SING 117.0 156.5 39.5

Total - - 666.8


Un análisis similar al anterior se realiza para un intervalo de tiempo de 3 horas. La

variación máxima observa es de 4275 [MW] a las 20:00 hrs del 26 de octubre (día

domingo). La siguiente figura muestra la demanda total del SIN, la generación eólica, la

generación solar y la demanda neta.




Con el fin de realizar un análisis exhaustivo asociado a este gradiente máximo de demanda neta se examina la generación de energía por tecnología para el período comprendido entre el 22/10/2021 y el 28/10/2021, para las 3 hidrologías simuladas.



húmeda.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

1 8

15

22

29

36

43

50

57

64

71

78

85

92

99

10

6

11

3

12

0

12

7

13

4

14

1

14

8

15

5

16

2

[MW

h]

Hora

SIN

Eolica

Solar

Dx Neta







carbón en 1389.7 MW, las centrales a GNL en 711.6 MW y las centrales termoeléctricas en

base a petróleo en 241.5 MW


Central Embalse Generación hora 17:00[MW]


Gradiente [MW]

ANGOSTURA 238.3 321.1 82.8

ANTUCO 79.9 226.8 147

CIPRESES 97.8 97.7 -0.1

ELTORO 0 97 97

MACHICURA 16.3 94 77.7

PANGUE 421.8 467 45.2

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

1 91

72

53

34

14

95

76

57

38

18

99

71

05

11

31

21

12

91

37

14

51

53

16

1

[MW

h]

GNL

PetroleoN6

PetroleoIFO-180

PetroleoDiesel

Petcoke

FuelOil

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Desechos Forestales

Biomasa-PetroleoN6


Biomasa-LicorNegro

Biomasa



RAPEL 0 378 378

Total - - 827.7

Tabla 51: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas serie, período 26/10/2025 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología

húmeda.



Gradiente [MW]

QUILLECO 21.0 70.0 49.0

RUCUE 48.8 166.4 117.6


Total - - 202.7

Tabla 52: Comportamiento de las centrales termoeléctricas de carbón, período 26/10/2025 17:00 – 20:00 hrs.

Hidrología húmeda.



Gradiente [MW]

ANG_I_SING 121.7 232.7 111.0

ANG_II_SING 121.7 236.7 115.0

BOCAMINA 65.8 122.2 56.4

BOCAMINA_2 211.9 322.5 110.6

COCHRANE_1_SING 75.9 219.9 144.0

COCHRANE_2_SING 75.9 219.9 144.0

CTA_SING 83.8 143.8 60.0

CTM1_SING 79.0 133.0 54.0

CTM2_SING 79.0 143.0 64.0

GUACOLDA_1 56.4 141.0 84.6

GUACOLDA_3 67.7 137.1 69.4



GUACOLDA_4 68.6 132.9 64.3

GUACOLDA_5 56.4 133.2 76.8


NTO2_SING 55.8 122.7 66.9

U12_SING 44.3 44.3 0.0

U13_SING 44.3 62.3 18.0

Total - - 1389.7

Tabla 53: Comportamiento de las centrales termoeléctricas de gas natural, período 26/10/2025 17:00 – 20:00 hrs.

Hidrología húmeda.

Central de GNL Generación hora 17:00[MW]


Gradiente [MW]

CICLO_COMB_VR_1 0.0 144.0 144.0

NEHUENCO_2_GNL 0.0 390.2 390.2

U16_GNL_SING 0.0 156.5 156.5

Total - - 690.7









carbón en 1440.7 MW, las centrales a GNL en 908.4 MW y las centrales a petróleo en

155.6 MW.

Tabla 54: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas de embalses, período 26/10/2025 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología media.



Gradiente [MW]

ANTUCO 214.7 320.0 105.3

CANUTILLAR 0.0 77.9 77.9

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

1 91

72

53

34

14

95

76

57

38

18

99

71

05

11

31

21

12

91

37

14

51

53

16

1

[MW

h]

GNL

PetroleoN6

PetroleoIFO-180

PetroleoDiesel

Petcoke

FuelOil

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Desechos Forestales

Biomasa-PetroleoN6


Biomasa-LicorNegro

Biomasa



CIPRESES 100.3 72.3 -28.1

ELTORO 0.0 425.5 425.5

MACHICURA 16.3 94.0 77.7

PANGUE 376.0 383.4 7.4

RAPEL 0.0 158.9 158.9

RUCATAYO 0.0 55.0 55.0

Total - - 907.7




Gradiente [MW]


Total - - 36.1

Tabla 56: Comportamiento de las centrales termoeléctricas de carbón, período 26/10/2025 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología media.



Gradiente [MW]

ANG_I_SING 121.7 232.7 111.0

ANG_II_SING 121.7 236.7 115.0

BOCAMINA 65.8 122.2 56.4

BOCAMINA_2 211.9 322.5 110.6

COCHRANE_1_SING 75.9 219.9 144.0

COCHRANE_2_SING 75.9 219.9 144.0



CTA_SING 83.8 144.6 60.8

CTM1_SING 79.0 138.0 59.0

CTM2_SING 79.0 143.0 64.0

GUACOLDA_1 56.4 141.0 84.6

GUACOLDA_3 67.7 137.1 69.4

GUACOLDA_4 68.6 139.1 70.5

GUACOLDA_5 56.4 133.2 76.8


NTO2_SING 55.8 122.7 66.9

U12_SING 44.3 71.3 27.0

U13_SING 44.3 74.3 30.0

Total - - 1440.7

Tabla 57: Comportamiento de las centrales termoeléctricas de gas natural, período 26/10/2025 17:00 – 20:00 hrs.

Hidrología media.

Central de GNL Generación hora 17:00[MW]


Gradiente [MW]

CC2_GNL_SING 0.0 213.5 213.5

CICLO_COMB_VR_1 0.0 144.0 144.0

NEHUENCO_2_GNL 0.0 390.2 390.2

U16_GNL_SING 0.0 147.7 147.7

Total - - 895.4








aumentan su generación en 2515.3 MW, las centrales en serie en 55 MW, las centrales a

carbón en 188.2 MW, las centrales a GNL en 499.2 MW y las centrales a petróleo en 205.9

MW.

Tabla 58: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas de embalses, período 26/10/2025 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología seca.

Central Embalse Generación 17:00 [MW]


Gradiente [MW]

ANGOSTURA 0.0 321.1 321.1

ANTUCO 22.9 68.2 45.3

COLBUN 0.0 457 457.0

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

1 91

72

53

34

14

95

76

57

38

18

99

71

05

11

31

21

12

91

37

14

51

53

16

1

[MW

h]

GNL

PetroleoN6

PetroleoIFO-180

PetroleoDiesel

Petcoke

FuelOil

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Desechos Forestales

Biomasa-PetroleoN6


Biomasa-LicorNegro

Biomasa



PANGUE 0.0 418.7 418.7

PEHUENCHE 0.0 569.9 569.9

RALCO 0.0 549.4 549.4

RAPEL 0.0 153.9 153.9

Total - - 2515.3

Tabla 59: Comportamiento de las centrales hidroeléctricas serie, período 26/10/2025 17:00 – 20:00 hrs. Hidrología

seca.

Central Serie Generación 17:00 [MW]


Gradiente [MW]

EL_DIUTO 0.0 3.2 3.2

QUILLECO 1.5 17.1 15.6

RUCUE 3.5 39.7 36.2

Total - - 55.0




Gradiente [MW]

ANG_I_SING 210.2 232.7 22.5

ANG_II_SING 243.7 236.7 -7.0

COCHRANE_1_SING 181.9 224.8 42.9

COCHRANE_2_SING 180.0 219.9 39.9

GUACOLDA_4 113.2 139.1 25.9


340.0 316.2 -23.8

U12_SING 44.3 71.3 27.0



U13_SING 44.3 74.3 30.0

Total - - 188.2


Central de GNL Generación 17:00 [MW]


Gradiente [MW]

CAMPESINO 302.8 600.0 297.2

KELAR_SING 200.6 254.9 54.3

NEHUENCO_1_GNL 252.1 365.9 113.8

NEHUENCO_1_GNL_FA 0.0 20.9 20.9

NRENCA_GNL_FA 0.0 13.0 13.0

Total - - 466.3



3.6 Resultados simulaciones: Escenario Licitaciones





Figura 99: Energía generada por tecnología de generación, tres hidrologías, año 202117

.

Las siguientes figuras muestran la generación por tipo de tecnología y por mes.

17






0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC




0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC



3.6.1.2 Transferencia de energía por líneas de transmisión







Respecto de los bajos costos marginales en la barra Puerto Montt, estos se explican por

fuertes desacoples producidos por limitaciones en el sistema de transmisión al norte de la

S.E. Puerto Montt. En ese sentido, este estudio considera en servicio las instalaciones de

transmisión en construcción y existentes y, a la fecha de emisión del presente informe, la

Dirección de Planificación y Desarrollo del CDEC-SIC ha recomendado la construcción más

pronta posible de una nueva línea entre las barras Cautín y Ciruelos en estructuras de 500

kV. Lo anterior, en conjunto con la entrada en servicio de la nueva línea Puerto Montt –

Pichirropulli 2x500 kV, acoplarán los costos marginales entre Puerto Montt y el resto del

sistema centro Norte. De esta forma, si la recomendación realizada por el CDEC SIC

indicada se concreta, el sistema dejaría de presentar importantes desacoples en precios,

lo cual ocurriría en los años siguientes posteriores a la materialización de dichas obras de

infraestructura de transmisión.














todo el período bajo análisis (bloque 1: 01:00 - 17:59 hrs; bloque 2: 18:00 - 00:59 hrs). Por









respectivamente.


SIC SING SIN


Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

Bloque 1

Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

Bloque 1

Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

CPF 282 282 282 282 92 92 92 92 374 374 374 374

CSF dem. 131 131 243 243 130 130 150 150 261 261 393 393

CSF_eólica_prom 231 207 272 294 99 98 125 109 330 305 397 403

CSF_eólica_std 121 125 127 141 58 49 50 52 178 174 177 194

CSF_eólica_max 535 597 671 656 269 287 261 239 804 884 932 895

CSF_eólica_min 13 4 22 25 1 4 12 1 14 8 34 25

CSF_solar_prom 0 39 10 0 11 134 53 11 11 173 62 11

CSF_solar_std 0 21 12 0 0 55 50 0 0 76 62 0

CSF_solar_max 0 71 45 0 11 199 173 11 11 270 219 11

CSF_solar_min 0 0 0 0 11 11 11 11 11 11 11 11

CSF_ERNC_prom 231 246 282 294 110 232 178 120 341 478 460 414

CSF_ERNC_std 121 125 128 141 58 64 70 52 178 190 198 194

CSF_ERNC_max 535 636 686 656 280 407 399 250 815 1043 1084 906

CSF_ERNC_min 13 16 29 25 12 16 25 12 25 32 54 36



Total mínima 426 429 554 550 234 238 267 254 660 667 821 803

Total promedio 644 659 807 819 332 454 420 362 976 1113 1227 1181

Total máxima 948 1049 1211 1181 502 629 641 492 1450 1678 1851 1673





mínimo.


Vertimientos ERNC [%]

Húmeda Media Seca









Los vertimientos de ERNC detectados se producen principalmente por congestiones en las

líneas. Las centrales EOL_COIHUE y EOL_DUQUECO presentan vertimientos debido a la

congestión en las líneas Duqueco220-TapLaja220, TapLaja220-Charrua220 que impiden

inyectar su potencial de generación. La central EOL_SAN_PEDRO_II presenta vertimiento

debido a la congestión de la línea NuevaPuertoMontt220-Rahue220. Los vertimientos en

las centrales de las centrales SOLAR ROMERO, PELICANO, PUNTA COLARADA se producen

por congestión de PAzucar220AuxN-PAzucar220 que impide inyectar más recurso



renovable. En las siguientes figuras se muestran las zonas en que detectan congestiones

de las líneas que impiden que inyecten a la red el potencial generado con ERNC. De igual

forma a lo indicado previamente, las congestiones del sistema de transmisión implican

estos vertimientos, los cuales se reducirán, a partir de la fecha en que estén en servicio las

soluciones de transmisión recomendadas por la DPD del CDEC SIC.

Figura 106: Congestión en las líneas Duqueco220-TapLaja220, TapLaja220-Charrua220. Fuente: Elaboración propia utilizando la herramienta de visualización de salidas de predespacho del software DeepEdit

18.

18

http://centroenergia.cl/proyectos/proyectos-destacados/deepedit/



Figura 107: Congestión en la línea NuevaPuertoMontt220-Rahue220. Fuente: Elaboración propia utilizando el software DeepEdit.

Figura 108: Congestión en la línea PAzucar220AuxN-PAzucar220.







respecto al total de horas posibles de operación durante el período analizado.




termoeléctricas en cada una de las 3 hidrologías simuladas.






0

50

100

150

200

250

Carbón GNL

N°

Par

tid

as

Humeda

Media

Seca




0 5 10 15 20 25

CTTAR_SINGNUEVA_VENTANAS

U14_SINGANG_I_SING

CTA_SINGU13_SING

VENTANAS_2U12_SING

CAMPICHEU15_SING

BOCAMINACTH_SING

VENTANAS_1ANG_II_SING

SANTA_MARIABOCAMINA_2

COCHRANE_1_SINGGUACOLDA_1GUACOLDA_2GUACOLDA_3GUACOLDA_4GUACOLDA_5

CTM1_SINGCTM2_SINGNTO1_SINGNTO2_SING

COCHRANE_2_SINGINFRA_ENERGETICA_1_SING


Seca

Media

Humeda




La siguiente tabla muestra el detalle de las partidas de las centrales a GNL.




CAMPESINO 600.00 240.00 13 10 5 0.24 0.21 0.08

CC1_GNL_SING 325.50 213.50 0 0 0 0.00 0.00 0.00

CC2_GNL_SING 325.50 213.50 1 0 0 0.05 0.03 0.02

CICLO_COMB_IIIR 360.00 144.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

CICLO_COMB_VR_1 360.00 144.00 106 52 20 9.79 12.30 30.40

CICLO_COMB_VR_2 360.00 144.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

CORDILLERA 50.00 0.00 4 26 9 0.05 0.47 0.11

0 20 40 60 80 100 120

CICLO_COMB_VR_1

U16_GNL_SING

KELAR_SING

NRENCA_GNL

CORDILLERA

CAMPESINO

NEHUENCO_1_GNL

CTM3_GNL_SIC

SANISIDRO_2_GNL

CC2_GNL_SING

NEHUENCO_2_GNL

SANISIDRO_GNL

QUINTERO_CA1_GNL

QUINTERO_CA2_GNL

QUINTERO_CC_GNL

CICLO_COMB_VR_2

CICLO_COMB_IIIR

CC1_GNL_SING

CTM3_GNL_SING

TIERRA_NOBLE

LOS_RULOS


Seca

Media

Humeda



CTM3_GNL_SIC 218.50 152.50 0 3 1 0.00 0.10 0.05

CTM3_GNL_SING 218.50 152.50 0 0 0 0.00 0.00 0.00

KELAR_SING 501.50 200.60 30 25 50 0.78 0.96 9.30

LOS_RULOS 617.50 247.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

NEHUENCO_1_GNL 365.90 252.10 3 1 16 1.69 1.85 8.96

NEHUENCO_2_GNL 390.20 245.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

NRENCA_GNL 369.90 234.20 6 16 19 8.53 20.99 50.69

QUINTERO_CA1_GNL 128.00 65.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

QUINTERO_CA2_GNL 129.00 65.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

QUINTERO_CC_GNL 350.00 140.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

SANISIDRO_2_GNL 390.20 218.20 0 0 3 0.00 0.00 2.23

SANISIDRO_GNL 370.90 259.40 0 0 0 0.00 0.00 0.00

TIERRA_NOBLE 570.00 228.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

U16_GNL_SING 343.00 117.00 50 59 60 2.13 5.46 8.68




porcentual con respecto a las horas de operación.


0

10

20

30

40

50

60


Ho

ras

MT

[%]

Humeda

Media

Seca














MW/min.







a las 19:00 hrs del 6 de junio (día domingo). La siguiente figura muestra la demanda total

del SIN, la generación eólica, la generación solar y la demanda neta.


0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 8

15

22

29

36

43

50

57

64

71

78

85

92

99

10

6

11

3

12

0

12

7

13

4

14

1

14

8

15

5

16

2

[MW

h]

Hora

SIN

Eolica

Solar

Dx Neta



A continuación se muestra la generación por tipo de tecnología que satisface la demanda

neta en la semana donde ocurre la mayor variación.

Figura 117: Generación por tipo de tecnología para satisfacer la demanda neta, hidrología húmeda.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 7

13

19

25

31

37

43

49

55

61

67

73

79

85

91

97

10

3

10

9

11

5

12

1

12

7

13

3

13

9

14

5

15

1

15

7

16

3

[MW

h]

GNL

Petróleo

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Biomasa



Figura 118: Generación por tipo de tecnología para satisfacer la demanda neta, hidrología media.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1

10

19

28

37

46

55

64

73

82

91

10

0

10

9

11

8

12

7

13

6

14

5

15

4

16

3

[MW

h]

GNL

Petróleo

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Biomasa

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1

10

19

28

37

46

55

64

73

82

91

10

0

10

9

11

8

12

7

13

6

14

5

15

4

16

3

[MW

h]

GNL

Petróleo

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Biomasa



Figura 119: Generación por tipo de tecnología para satisfacer la demanda neta, hidrología seca.


La variación máxima observada para intervalos de 3 horas es de 3940 [MW] a las 20:00 hrs

del 26 de septiembre (día domingo). La siguiente figura muestra la demanda total del SIN,

la generación eólica, la generación solar y la demanda neta.


A continuación se muestra la generación por tipo de tecnología que satisface la demanda

neta en la semana donde ocurre la mayor variación.

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

1 8

15

22

29

36

43

50

57

64

71

78

85

92

99

10

6

11

3

12

0

12

7

13

4

14

1

14

8

15

5

16

2

[MW

h]

Hora

SIN

Eolica

Solar

Dx Neta



Figura 121: Generación por tipo de tecnología para satisfacer la demanda neta, hidrología húmeda.

Figura 122: Generación por tipo de tecnología para satisfacer la demanda neta, hidrología media.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

1

10

19

28

37

46

55

64

73

82

91

10

0

10

9

11

8

12

7

13

6

14

5

15

4

16

3

[MW

h]

GNL

Petróleo

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Biomasa

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

1

10

19

28

37

46

55

64

73

82

91

10

0

10

9

11

8

12

7

13

6

14

5

15

4

16

3

[MW

h]

GNL

Petróleo

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Biomasa



Figura 123: Generación por tipo de tecnología para satisfacer la demanda neta, hidrología seca.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

100001

10

19

28

37

46

55

64

73

82

91

10

0

10

9

11

8

12

7

13

6

14

5

15

4

16

3

[MW

h]

GNL

Petróleo

Otro

Geotermia

Minihidro

hidroERNC

Pasada

Serie

Embalse

Carbon

Biomasa







Figura 124: Energía generada por tecnología de generación, tres hidrologías, año 2025.

Las siguientes figuras muestran la generación por tipo de tecnología y por mes.

0

10000

20000

30000

40000

[GW

h]

Humeda

Media

Seca





0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC




0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100% Otro

Petróleo

GNL

Carbon

Minihidro

Pasada

Serie

Embalse

Minihidro ERNC

Geotermia

Biomasa

Solar

Eolica

ERNC



3.6.2.2 Transferencia de energía por interconexión







Respecto de los bajos costos marginales en la barra Puerto Montt, estos se explican por

fuertes desacoples producidos por limitaciones en el sistema de transmisión al norte de la

S.E. Puerto Montt. En ese sentido, este estudio considera en servicio las instalaciones de

transmisión en construcción y existentes y, a la fecha de emisión del presente informe, la

Dirección de Planificación y Desarrollo del CDEC-SIC ha recomendado la construcción más

pronta posible de una nueva línea entre las barras Cautín y Ciruelos en estructuras de 500

kV. Lo anterior, en conjunto con la entrada en servicio de la nueva línea Puerto Montt –

Pichirropulli 2x500 kV, acoplarán los costos marginales entre Puerto Montt y el resto del

sistema centro Norte. De esta forma, si la recomendación realizada por el CDEC SIC

indicada se concreta, el sistema dejaría de presentar los desacoples en precios observados

en los gráficos anteriores para la zona de Puerto Montt














todo el período bajo análisis (Bloque 1: 01:00 - 17:59 hrs; bloque 2: 18:00 - 00:59 hrs). Por









respectivamente.

Tabla 65: Detalle márgenes de reserva requerido para el SIC, SING y SIN para el año 2025.

SIC SING SIN


Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

Bloque 1

Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

Bloque 1

Bloque 2

Bloque 3

Bloque 4

CPF 282 282 282 282 92 92 92 92 374 374 374 374

CSF dem. 148 148 275 275 142 142 164 164 290 290 439 439

CSF_eólica_prom 250 215 279 304 99 99 126 109 349 315 405 413

CSF_eólica_std 133 136 134 150 58 49 50 52 191 184 184 202

CSF_eólica_max 559 626 655 657 269 288 262 239 828 914 918 896

CSF_eólica_min 13 4 29 25 1 4 12 1 14 8 41 25

CSF_solar_prom 0 39 10 0 11 161 61 11 11 200 71 11

CSF_solar_std 0 21 12 0 0 69 60 0 0 90 72 0

CSF_solar_max 0 71 45 0 11 251 206 12 11 322 251 12

CSF_solar_min 0 0 0 0 11 11 11 11 11 11 11 11



CSF_ERNC_prom 250 254 289 304 110 260 187 120 360 514 476 424

CSF_ERNC_std 133 136 135 150 58 74 78 52 191 210 212 202

CSF_ERNC_max 559 696 668 657 280 445 432 250 839 1141 1100 907

CSF_ERNC_min 13 16 29 25 12 16 25 12 25 32 54 36

Total mínima 443 446 586 582 246 250 281 268 689 696 867 849

Total promedio 680 684 846 861 344 494 443 376 1024 1178 1289 1237

Total máxima 989 1126 1225 1214 514 679 688 506 1503 1805 1913 1720





mínimo.

















respecto al total de horas posibles de operación durante el período analizado.




termoeléctricas en cada una de las 3 hidrologías simuladas.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


Ho

ras

de

op

erac

ión

[%

]

Humeda

Media

Seca






0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

Carbón GNL

N°

Par

tid

as

Humeda

Media

Seca




0 2 4 6 8 10 12 14

U13_SINGU12_SING

BOCAMINAANG_I_SING

U14_SINGCTTAR_SING

BOCAMINA_2U15_SING

NUEVA_VENTANASVENTANAS_2

SANTA_MARIACTA_SING

ANG_II_SINGCOCHRANE_1_SING

GUACOLDA_1GUACOLDA_2GUACOLDA_3GUACOLDA_4GUACOLDA_5

CAMPICHEVENTANAS_1

CTM1_SINGCTM2_SINGNTO1_SINGNTO2_SING

CTH_SINGCOCHRANE_2_SING



Seca

Media

Humeda




La siguiente tabla muestra el detalle de las partidas de las centrales a GNL.

0 20 40 60 80 100 120 140

KELAR_SING

CICLO_COMB_VR_1

U16_GNL_SING

NRENCA_GNL

CORDILLERA

CAMPESINO

NEHUENCO_1_GNL

NEHUENCO_2_GNL

CC2_GNL_SING

SANISIDRO_2_GNL

CTM3_GNL_SIC

SANISIDRO_GNL

QUINTERO_CA1_GNL

QUINTERO_CA2_GNL

QUINTERO_CC_GNL

CICLO_COMB_VR_2

CICLO_COMB_IIIR

CC1_GNL_SING

CTM3_GNL_SING

TIERRA_NOBLE

LOS_RULOS


Seca

Media

Humeda




Número Partidas Factor de Planta


CAMPESINO 600.00 240.00 41 39 5 2.68 0.74 2.08

CC1_GNL_SING 325.50 213.50 0 0 0 0.00 0.00 0.00

CC2_GNL_SING 325.50 213.50 9 1 0 0.37 0.04 0.49

CICLO_COMB_IIIR 360.00 144.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

CICLO_COMB_VR_1 360.00 144.00 128 77 20 20.38 25.42 48.25

CICLO_COMB_VR_2 360.00 144.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

CORDILLERA 50.00 0.00 55 31 9 0.63 0.25 0.92

CTM3_GNL_SIC 218.50 152.50 3 1 1 0.21 0.02 0.06

CTM3_GNL_SING 218.50 152.50 0 0 0 0.00 0.00 0.00

KELAR_SING 501.50 200.60 95 83 50 5.47 8.74 18.92

LOS_RULOS 617.50 247.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

NEHUENCO_1_GNL 365.90 252.10 7 9 16 6.58 12.96 23.07

NEHUENCO_1_GNL_FA 20.90 0.00 285 193 123 5.26 3.84 5.08

NEHUENCO_2_GNL 390.20 245.00 9 13 0 13.35 29.09 57.39

NRENCA_GNL 369.90 234.20 53 52 19 21.91 24.30 46.07

NRENCA_GNL_FA 13.00 0.00 409 342 234 14.32 12.39 9.32

QUINTERO_CA1_GNL 128.00 65.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

QUINTERO_CA2_GNL 129.00 65.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

QUINTERO_CC_FA_GNL 35.00 0.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

QUINTERO_CC_GNL 350.00 140.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

SANISIDRO_2_GNL 390.20 218.20 2 1 3 6.54 5.10 20.37

SANISIDRO_GNL 370.90 259.40 0 0 0 0.00 0.00 0.00

SANISIDRO_GNL_FA 19.60 0.00 35 36 2 0.34 0.48 0.55

TG3_GNL_SING 36.10 0.00 324 249 183 8.23 6.07 9.85

TIERRA_NOBLE 570.00 228.00 0 0 0 0.00 0.00 0.00

U16_GNL_SING 343.00 117.00 74 71 60 4.43 5.92 10.91




porcentual con respecto a las horas de operación.















MW/min.

0

10

20

30

40

50

60


Ho

ras

MT

[%]

Humeda

Media

Seca







a las 19:00 hrs del 29 de septiembre. La siguiente figura muestra la demanda total del SIN,






La variación máxima observada para intervalos de 3 horas es de 4634 [MW] a las 21:00 hrs

del 23 de noviembre (día domingo). La siguiente figura muestra la demanda total del SIN,


0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

1 8

15

22

29

36

43

50

57

64

71

78

85

92

99

10

6

11

3

12

0

12

7

13

4

14

1

14

8

15

5

16

2

[MW

h]

Hora

SIN

Eolica

Solar

Dx Neta




0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

1 8

15

22

29

36

43

50

57

64

71

78

85

92

99

10

6

11

3

12

0

12

7

13

4

14

1

14

8

15

5

16

2

[MW

h]

Hora

SIN

Eolica

Solar

Dx Neta



3.7 Análisis de sensibilidad

Con el objeto de analizar el impacto económico que podría tener sobre el sistema operar

con mayor flexibilidad, se realiza un análisis de sensibilidad con respecto a los siguientes

parámetros:

Disminución de la potencia mínima de las centrales termoeléctricas

Disminución de los requerimientos de reserva secundaria por una mejor predicción

de los recursos eólico y solar.

Disminución de los tiempos mínimos fuera de servicio y en operación de las

centrales a carbón y de ciclo combinado.

A continuación se analiza cada una de estas sensibilidades realizadas.

3.7.1 Potencia mínima

En esta sección se realizan algunas sensibilidades con respecto a la potencia mínima de las

centrales a carbón y a GNL. En (IEA, 2014)19 se analizan rangos de reducción de potencia

mínima de centrales a carbón de hasta un 50%. Dichos reducción de potencia se podrían

alcanzar mediante reacondicionamiento de las máquinas térmicas. En (J.Hentschel et

al.,201620) se presentan rangos de potencias mínimas para centrales a carbón entre 20% y

40% y se mencionan que las nuevas centrales a carbón en Alemania se están

construyendo con potencia mínima igual a 20% de la potencia nominal.

El análisis de sensibilidad consiste en reducir la potencia mínima de las centrales hasta un

valor equivalentemente a un 40% de la potencia máxima, tanto para las centrales a carbón

como las centrales a GNL. La siguiente tabla muestra el rango entre la potencia máxima y

potencia mínima para el caso base21 y para el caso con flexibilidad, considerando solo las

centrales a carbón. Producto de la disminución se podrían entregar al sistema 543 MW

adicionales de generación a base de carbón.

19

The Power of Transformation - Wind, Sun and the Economics of Flexible Power Systems. International Energy Agency. 2014 20

Julia Hentschel, Ugljes˘a Babić, Hartmut Spliethoff, A parametric approach for the valuation of power plant flexibility options, Energy Reports, Volume 2, November 2016, Pages 40-47. 21

Por caso base se entiende aquel que mantiene los parámetros originales con los cuales se hicieron las simulaciones.



Tabla 68: Potencia instalada en centrales a carbón y potencia mínima total suponiendo que todas las centrales se encuentran en operación

Caso base (MW) Caso flexibilidad

(MW)

Diferencia máxima

(MW)

Potencia

instalada (MW)

4855 4855 2406

Potencia mínima

(MW)

2450 1906 2949

En las siguientes figuras se muestran la potencia total generada para las centrales a

carbón y la potencia mínima total. Para la hidrología húmeda se puede observar que la

potencia generada pasa más horas en valores cercanos a la potencia mínima, en

comparación con el escenario con hidrología seca. Por tanto, el impacto sobre el sistema

va estar condicionado por la hidrología considerada y por los niveles de penetración de

generación con fuentes variables.

Figura 140: Potencia generada versus potencia mínima, hidrología húmeda, escenario Licitaciones, año 2021.

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

11

60

31

94

78

63

77

96

95

51

11

41

27

31

43

21

59

11

75

01

90

92

06

82

22

72

38

62

54

52

70

42

86

33

02

23

18

13

34

03

49

93

65

83

81

73

97

64

13

54

29

44

45

34

61

24

77

14

93

05

08

95

24

85

40

75

56

65

72

55

88

46

04

36

20

26

36

16

52

06

67

96

83

86

99

77

15

67

31

57

47

47

63

37

79

27

95

18

11

08

26

98

42

88

58

78

74

6

MW

hora

Potencia generada

Potencia mínima



Figura 141: Potencia generada versus potencia mínima, hidrología media, escenario Licitaciones , año 2021.

Figura 142: Potencia generada versus potencia mínima, hidrología secaescenario Licitaciones , año 2021.

3.7.2 Disminución de la reserva secundaria

Como se ha explicado anteriormente, se espera que los modelos de proyección de recurso eólico y solar mejoren con el tiempo. Mejores proyecciones tendrán como consecuencia que menores sean los niveles de reserva secundaria con que operará el sistema eléctrico. La sensibilidad evaluada consiste en disminuir a un 5% de la generación esperada el requerimiento de reserva secundaria por error de predicción del recurso eólico y solar.

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

11

63

32

54

87

64

98

11

97

31

13

51

29

71

45

91

62

11

78

31

94

52

10

72

26

92

43

12

59

32

75

52

91

73

07

93

24

13

40

33

56

53

72

73

88

94

05

14

21

34

37

54

53

74

69

94

86

15

02

35

18

55

34

75

50

95

67

15

83

35

99

56

15

76

31

96

48

16

64

36

80

56

96

77

12

97

29

17

45

37

61

57

77

77

93

98

10

18

26

38

42

58

58

78

74

9

MW

hora

Potencia generada

Potencia mínima

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

12

09

41

76

25

83

31

04

11

24

91

45

71

66

51

87

32

08

12

28

92

49

72

70

52

91

33

12

13

32

93

53

73

74

53

95

34

16

14

36

94

57

74

78

54

99

35

20

15

40

95

61

75

82

56

03

36

24

16

44

96

65

76

86

57

07

37

28

17

48

97

69

77

90

58

11

38

32

18

52

98

73

7

MW

hora

Potencia generada

Potencia mínima



3.7.3 Disminución de los tiempos mínimos de operación y fuera de servicio

Con la disminución de los tiempos mínimos de operación y fuera de servicio se espera que aumente la flexibilidad del sistema ya que las centrales pueden ser apagadas en menor tiempo y además las centrales están disponibles más rápido para entrar en operación al sistema. La flexibilidad consiste en disminuir los tiempos mínimos de fuera de servicio a un valor igual a 9 horas y disminuir los tiempos mínimos operación a un valor igual a 15 horas.

3.7.4 Resultados

La siguiente tabla muestra los resultados de la sensibilidad en los niveles de potencia

mínima. Los resultados obtenidos muestran una diferencia menor a 1,1%.

Tabla 69: Resultados preliminares del impacto de tener una mayor flexibilidad y para las 3 hidrologías evaluadas (Escenario Licitaciones, año 2021)

Caso Húmeda Media Seca

Costo operación Caso Base (US$ millones) 983 1297 1790

Costo operación Caso Flexibilidad Pmin (US$ millones) 973 1289 1786

Diferencia anual (%) 1,1% 0,6% 0,2%

Diferencia anual (US$ millones) 11 8 4

Máxima diferencia semanal (US$ millones) 0,7 1,3 1,2

Máxima diferencia semanal (%) 5,9% 4,3% 2,7%

La siguiente tabla muestra los resultados de la sensibilidad en los niveles de potencia

mínima22, reserva en giro y tiempos mínimos de operación. Los resultados obtenidos

muestran una diferencia menor a 2,5%.

22

Solo hasta un 50%. Pendiente ajustar a un 40%.



Tabla 70: Resultados preliminares del impacto de tener una mayor flexibilidad

Caso Húmeda media Seca

Costo operación Caso Base (US$ millones) 983 1297 1790

Costo operación Caso Flexibilidad Pmin, Reserva, tmin (US$ millones)

959 1280 1782

Diferencia anual (US$ millones) 24 16 7,7

Diferencia anual (%) 2,5% 1,2% 0,4%

Máxima diferencia semanal (%) 7,2% 7,3% 3,2%

Los resultados anteriores se podrían explicar porque la disponibilidad de reserva en

algunas horas es mayor que la reserva requerida. Lo anterior se da principalmente en el

SIC.

La siguiente figura muestra la disponibilidad de la reserva en giro del sistema para el caso

base y para el caso con mayor flexibilidad. Para el caso con flexibilidad, se observa que el

49% del tiempo la reserva disponible es mayor que el máximo de los promedio de los 4

bloques analizados (1227 MW) anteriormente. Es decir, a pesar de exigir menos reserva al

sistema, el sistema sigue manteniendo niveles de reserva superiores a los requeridos en el

51% del año. Esto explicaría porque no disminuyen de manera significativa los costos al

exigirle mayor flexibilidad al sistema. Para la hidrología húmeda, en el caso de mayor

flexibilidad el 21% del tiempo se tiene una reserva disponible mayor a al máximo de los

promedios de los 4 bloques analizados.



Figura 143: Curva de duración para la reserva en giro disponible para el caso base versus el caso con flexibilidad.



3.8 Análisis de estabilidad

3.8.1 Preparación de las bases de datos

3.8.1.1 Consolidación de base de datos de DigSilent y PLP

Para realizar los estudios de estabilidad involucrados en el presente estudio, fue necesario

consolidar las bases de datos de DigSilent y PLP en cada uno de los escenarios de

planificación considerados. La consolidación comprendió tanto las centrales de generación

como las demandas.

3.8.1.1.1 Consolidación de las centrales de generación

En cuanto a las centrales de generación, se realizó un mapeo entre las centrales de

generación existentes en la base de datos de DigSilent y aquéllas existentes en las bases

de datos de PLP, ambas entregadas por la contraparte. Este mapeo es necesario ya que

muchas centrales modeladas en PLP no se encuentran en la base de datos de DigSilent.

Estas centrales faltantes en la base de datos de DigSilent fueron categorizadas en tres

tipos:

1. Centrales pequeñas existentes (𝑃𝑚𝑎𝑥 < 10 𝑀𝑊)

2. Centrales medianas y grandes existentes (𝑃𝑚𝑎𝑥 > 10 𝑀𝑊)

3. Centrales proyectadas (principalmente ERNC)

Para poder realizar los estudios dinámicos, es necesario modelar las centrales faltantes en

DigSilent. Sin embargo, no todas las centrales tienen el mismo impacto en la seguridad del

sistema desde el punto de vista dinámico. Es por esto que, previo acuerdo con la

contraparte, se determinó que aquellas centrales pequeñas existentes en la base de datos

PLP y no en DigSilent, se agruparan en generadores equivalentes según la ubicación

geográfica. Las centrales medianas y grandes existentes, así como las proyectadas a

futuro, deben ser modeladas en forma individual.

3.8.1.1.2 Consolidación de los consumos

En el caso de los consumos, dado que el predespacho se realiza en base a un modelo

simplificado de la red (con menos nodos que el modelo en Digsilent), es necesario

redistribuir la demanda de PLP (distribuida en 𝑁𝑃𝐿𝑃 barras de consumos) en una cierta

cantidad 𝑁𝐷𝑖𝑔𝑠 de barras de consumo en DigSilent (donde se cumple que 𝑁𝑃𝐿𝑃 < 𝑁𝐷𝑖𝑔𝑠).



Esta redistribución de demanda entre barras de consumo de PLP y Digsilent se hizo de

acuerdo a23:

Para el SIC, la Contraparte entregó la asociación entre las barras de consumo de

DigSilent y PLP (cada barra de consumo de DigSilent está asociada a una única

barra de consumo de PLP), junto con un factor de distribución fijo (en porcentaje).

Para las barras de consumos pertenecientes a las regiones Metropolitana,

Concepción y de Valparaíso (zonas de distribución mayor) se indicó, además, a cuál

de estas tres zonas pertenece la barra. En el caso de las barras de consumo que no

están asociados a ninguna zona de distribución mayor, la distribución de la

demanda se hace por barra de consumo de PLP, es decir, la demanda de cada

barra de consumo de PLP se distribuye en las barras de consumo de DigSilent de

acuerdo al factor de distribución correspondiente. En el caso de las barras de

consumo asociadas a alguna zona de distribución mayor, la distribución de la

demanda se hace por zona, es decir, primero se calcula la demanda total de cada

zona, la que se distribuye en las barras de consumos de DigSilent de acuerdo al

factor de distribución correspondiente.

Para el SING, la demanda total se distribuye en las barras de consumos en DigSilent

de acuerdo a un factor de distribución fijo, independiente de la barra de consumo

de PLP. Este factor de distribución se calculó, por cada barra de consumo en

DigSilent, como el cociente entre el consumo que venía en el modelo de DigSilent

entregado por la Contraparte y la demanda total del SING para dicho punto de

operación.

El detalle de los factores de asociación para los consumos del SIC y SING se muestra en el

Anexo 8.5.

3.8.1.2 Modelamiento de centrales faltantes en DigSilent para el escenario ERNC al

año 2021

Una vez determinadas las centrales faltantes a modelar en DigSilent, se procedió a su

modelación para el escenario ERNC al año 2021, caso de análisis para el estudio dinámico

acordado con la contraparte.

La siguiente tabla muestra el detalle de las centrales pequeñas modeladas (𝑃𝑚𝑎𝑥 <

10 𝑀𝑊), incluyendo las centrales PLP agrupadas. Las centrales equivalentes fueron

modeladas como generadores síncronos.

23

Esta forma de redistribución de demanda se acordó con la contraparte.



Tabla 71: Centrales equivalente modeladas en DigSilent junto con las centrales PLP agregadas

Central equivalente

Centrales de PLP asociadas Pmax [MW]

Pmax agregado

[MW]

Punto de inyección

Eq_1

CARBOMET 9

30,897 Buin 110 kV

EL_LLANO 2

EOLICA_UCUQUER 6,965

EYZAGUIRRE 2,1

LAS_VERTIENTES 1,66

LOSMORROS 2,6

SOLAR_LAS_TERRAZAS 3

SOLAR_LOMA_LOS_COLORADOS 1,074

TIL-TIL_1 2,498

Eq_2

LA_PALOMA 4,6

19,01 Pan de Azúcar 110 kV

PUCLARO 5,6

SOLAR_AVENIR_1 3,0

SOLAR_ESPERANZA 2,88

TAMBO_REAL 2,93

Eq_3

ALLIPEN 2,67

32,3 Temuco 220 kV

DON_WALTERIO 2,95

EL_CANELO 6,08

HIDRO_BONITO_MC1 9,0

HIDRO_BONITO_MC2 3,2

MUCHI 1,0

RECA 1,6

RIO_TRUENO 5,8

Eq_4 EL_DIUTO 3,25 3,35 Charrúa 154 kV

Eq_5

DONGO 6,0

15,6 Puerto Montt 220 kV ENSENADA 6,6

LA_ARENA 3,0

Eq_6

PEHUI 1.1

5,52 Linares 154 kV PURISIMA 0.42

ROBLERIA 4,0

Eq_7 PAMPA_CAMARONES_SING 6,0 6,0 Pozo Almonte 110 kV

La siguiente tabla muestra el detalle de las centrales grandes (existentes y proyectadas)

que fueron modeladas en DigSilent. Para estas centrales se incluyeron modelos dinámicos.



Tabla 72: Centrales grandes existentes y proyectadas para el escenario ERNC para el año 2021 que fueron modeladas

Nombre Central Tipo Pmax [MW]

Unidades paralelas

Punto de inyección

TAMAYA_SING Generador Síncrono

94,98 4 Crucero 220 kV

JAMA_2_SING Static

Generator 24,0 1 Jama 220 kV

ATACAMA_I Static

Generator 100,0 70 Chacaya 220 kV

ATACAMA_CSP_1_SING Generador Síncrono

110,0 1 Chacaya 220 kV

INFRA_ENERGETICA_1_SING Generador Síncrono

340,0 1 Los Changos 220 kV

La siguiente figura muestra la ubicación geográfica de las nuevas centrales modeladas en

la base de datos de DigSilent para el estudio dinámico del sistema.



Figura 144: Nuevas centrales modeladas en DigSilent

Central hidroeléctrica

Central térmica

Nueva central modelada

Eq_1

Eq_2

Eq_3

Eq_4

Eq_5

Eq_6

Eq_7

TAMAYA_SING

JAMA_2_SING

ATACAMA_1

ATACAMA_CSP_1_SING



3.8.2 Propuesta para determinación de puntos de operación para estudios

dinámicos para un escenario y año determinados

La gran complejidad involucrada en el desarrollo de modelos dinámicos para sistemas

eléctricos de potencia así como los tiempos de ejecución asociados a la simulación

dinámica de los mismos, lleva a que el análisis de la operación de las 8760 horas del año y

de todas las fallas que podrían surgir en el sistema sea un problema inabordable debido al

tiempo que se requeriría para su desarrollo y ejecución. Lo anterior resulta aún más

evidente cuando se consideran varios escenarios de expansión a futuro, en cuyo caso el

problema de un estudio dinámico detallado incluyendo todos los puntos de operación

posibles es definitivamente imposible. Por este motivo, todo estudio dinámico requiere

limitar la cantidad de simulaciones dinámicas a realizar, tanto acotando los puntos a

operación como las contingencias a simular en cada uno de ellos.

A nivel general, el criterio para seleccionar tanto los puntos de operación como las

contingencias es en base al criterio del “peor escenario”, es decir, se seleccionan aquellos

escenarios que representen las peores circunstancias, desde el punto de vista de

estabilidad, que podría experimentar el sistema de potencia. El peor escenario depende

fuertemente del tipo de estudio que se quiera realizar, del tipo de red y del tipo de

tecnologías de generación que dominen el sistema.

En el presente proyecto se propone que la selección de los puntos de operación para el

año de interés (2021)24 se haga en base a 2 aspectos clave del sistema:

Operación de la línea de interconexión

Demanda neta del sistema

Operación de la línea de interconexión: La línea de interconexión se selecciona por ser el

nuevo elemento central que caracterizará el sistema interconectado nacional a partir del

año 2018. Más aún, se sabe que el amortiguamiento y la estabilidad de los modos

interárea que surjan de la interconexión de ambos sistemas estarán fuertemente

definidos por el nivel de carga de la línea de interconexión, afectando por ende la

estabilidad de pequeña señal del sistema. A mayor flujo por líneas AC de interconexión

mayor es la probabilidad de modos interárea mal amortiguados o inestable. Por lo

anterior resulta clave seleccionar algunos puntos de operación que reflejen las

24

El año 2021 como año de análisis de para el estudio dinámico se acordó con la contraparte en la reunión sostenida el miércoles 27 de Julio en el CDEC-SIC.



condiciones extremas que se puedan experimentar en el enlace, es decir, los flujos

máximos de potencia tanto en dirección SICSING como SINGSIC. A continuación se

presenta a modo ilustrativo la distribución acumulada del flujo por el enlace considerando

8760 horas (un año). De la figura se observa que los flujos máximos en ambas direcciones

(SIC->SING y SING->SIC) son cercanos a los flujos máximos de enlace dependiendo de la

hidrología evaluada. En este caso particular, desde la perspectiva de oscilaciones interárea

y estabilidad de pequeña señal, habría que seleccionar a lo menos ambos puntos de

operación para su estudio dinámico.

Figura 145: Distribución de flujo acumulado. Este gráfico ya se había presentado en secciones anteriores.

Para el caso del presente proyecto, una vez obtenidos los despachos de todos los

escenarios para el año 2021 (8760 × 3 ℎ𝑖𝑑𝑟𝑜𝑙𝑜𝑔𝑖𝑎𝑠 × 1 𝑝𝑙𝑎𝑛 𝑑𝑒 𝑒𝑥𝑝𝑎𝑛𝑠𝑖ó𝑛 𝐸𝑅𝑁𝐶25), se

generarán las curvas de distribución acumulada del flujo por el enlace para luego

seleccionar los puntos de operación críticos. Si por cada hidrología se seleccionaran 2

puntos críticos (flujos máximos por el enlace en ambas direcciones), entonces ya se

tendrían los 6 puntos de operación para todo el estudio dinámico. Dado lo anterior, y

considerando que existen otros puntos críticos no relacionados con el flujo por el enlace,

25

El plan de expansión ERNC se seleccionó con la contraparte como escenario de planificación para el estudio dinámico en la reunión sostenida el miércoles 27 de Julio en el CDEC-SIC.



se recomienda elegir sólo 1 hidrología, de forma de seleccionar en total 2 puntos con este

criterio.

Demanda neta del sistema: El escenario de planificación seleccionado para el estudio

dinámico (Escenario ERNC), se caracteriza por altos niveles de ERNC a futuro. Las ERNC

con conversor, como son la generación eólica de velocidad variable y las centrales

fotovoltaicas se caracterizan por la naturaleza estocástica del recurso (variabilidad minuto

a minuto) y la incertidumbre de la inyecciones (error de pronóstico). Lo anterior implica

que altos niveles de estas tecnologías llevan un aumento de la variabilidad e

incertidumbre del sistema de potencia. Lo anterior tiene un efecto directo en la capacidad

de regulación de frecuencia del sistema. De esta forma, frente a altas inyecciones ERNC, el

sistema deberá estar preparado no sólo para compensar el incremento máximo probable

de la demanda o la pérdida del mayor generador, sino también las variaciones

intempestivas en la potencia generada por las ERNC. Desde la perspectiva de la estabilidad

de frecuencia, a diferencia de las centrales convencionales, las turbinas eólicas de

velocidad variable y los paneles fotovoltaicos no aportan con inercia al sistema. La inercia

de un sistema limita la tasa de cambio de la frecuencia (𝑑𝑓/𝑑𝑡) durante los primeros

segundos después de ocurrido un desbalance entre carga y generación. Mientras menor

inercia tenga el sistema, más rápida es la caída inicial de la frecuencia. La constante de

inercia da una indicación del tiempo (en segundos) que un generador puede proveer

potencia nominal utilizando únicamente la energía almacenada en sus partes giratorias.

En el caso de la generación fotovoltaica no existe inercia (los paneles no tienen partes

giratorias), mientras que en el caso de las turbinas eólicas con velocidad variable, el

conversor desacopla el aerogenerador de la red por lo que su respuesta inercial “natural”

frente a cambios en la frecuencia desaparece. De esta forma, un alto nivel de penetración

de ERNC con conversor puede llevar a un aumento de la caída inicial de la frecuencia

después de un desbalance de potencia lo que podría repercutir en una mayor frecuencia

de activación de los esquemas de desconexión automática de carga (EDAC) y en un

empeoramiento del desempeño del control primario de frecuencia. Como consecuencia

de lo anterior, otros puntos de operación críticos que deberían ser analizados desde la

perspectiva dinámica, son aquellas horas en el año caracterizadas por un bajo nivel de

inercia sistémica, es decir, horas con pocos generadores sincrónicos en operación y por

ende con baja demanda neta. En este contexto, se propone seleccionar 3 puntos:

Hora caracterizada por una baja inercia en el SING (mínima demanda neta en el

SING)

Hora caracterizada por una baja inercia en el SIC (mínima demanda neta en el SIC)



Hora caracterizada por una baja inercia en el sistema como un todo (mínima

demanda neta en el SIC+SING)

Considerando los criterios expuestos, se tendrían 5 puntos de operación seleccionados

para el estudio de estabilidad: 2 desde la perspectiva flujo por el enlace y 3 desde la

perspectiva demanda neta. En cuanto al último punto de operación, se recomienda

seleccionarlo una vez obtenidos los resultados del despacho para el año 2021, de forma

tal que, de surgir alguna condición de operación relevante desde la perspectiva de

seguridad, se lo incluya en el análisis dinámico.

3.8.3 Selección de puntos de operación para estudios dinámicos

En esta sección se presenta la selección de los puntos de operación en base a los

resultados obtenidos en el predespacho. Se incluye en el análisis un total de 𝑛𝑑 = 8760 ×

3 = 26280 despachos (un año con ventana horaria y tres hidrologías). En las secciones

anteriores se presenta los supuestos usados en el predespacho para esta etapa.

Puntos de operación en base a los flujos por el enlace de interconexión

Tal como se indicó en la Sección 3.8.2, los primeros dos puntos de operación se

seleccionan en base a los flujos máximos por el enlace. A continuación se presentan los

resultados de esta selección, partiendo por el punto de operación correspondiente al flujo

máximo por el enlace desde el SIC hacia el SING, seguido por el punto de operación

correspondiente al flujo máximo por el enlace desde el SING hacia el SIC.

La siguiente figura presenta el 10% de los máximos flujos por el enlace de interconexión

desde el SIC hacia el SING (línea Changos – Cumbres 500 kV), obtenidos como resultado

del despacho. Los puntos de operación se grafican en función de las inercias del sistema,

incluyendo la inercia del SIC, SING y del sistema como un todo (SIC+SING).



Figura 146: Flujos máximos por el enlace desde el SIC hacia el SING

De los resultados del despacho se obtuvieron 20 puntos de operación caracterizados por

un flujo máximo de 1500 MW. Estos 20 puntos se muestran en la zona destacada en rojo

en la figura. Del total de puntos caracterizados por flujos máximos hacia el norte se

escogió el punto de operación 1 (PO1) por ser aquél donde la inercia del sistema es la

menor. La siguiente figura resume las condiciones de operación del sistema para el PO1.

Figura 147: Condiciones de operación en PO1 (Máximo flujo hacia el norte)

0

10

20

30

40

50

60

1340 1360 1380 1400 1420 1440 1460 1480 1500 1520

Iner

cias

Flujos máximos Cumbres Los Changos 500 kV

H (SIC) H (SING) H sist (SIC + SING)

Punto de operación 1 (OP1)

Cumbres

Los

Changos

Nueva

CardonesNueva

Maitencillo

Nueva

Diego de

Almagro

Diego de Almagro

Nueva Encuentro-Crucero

Kapatur

G

G

1500 MW

SINGSIC



Como se puede ver de la figura anterior, el PO1 está caracterizado por un nivel de

demanda de 8080 MW y una participación de energías renovables de 11% con respecto a

la demanda total (16% en el SIC y 2% en el SING).

La siguiente figura presenta el 10% de los máximos flujos por el enlace de interconexión

desde el SING hacia el SIC. Al igual que en el caso anterior, los puntos se grafican en

función de las inercias del sistema, incluyendo la inercia del SIC, SING y del sistema como

un todo (SIC+SING).

Figura 148: Flujos máximos por el enlace desde el norte hacia el sur

En este caso se escogió el punto de operación 2 (PO2) como aquél punto representativo

del flujo máximo hacia el sur por el enlace (destacado en rojo en la figura). El punto está

caracterizado por un flujo de cerca de 1405 MW. La siguiente figura muestra gráficamente

las condiciones de operación del sistema para el punto de operación PO2.

0

10

20

30

40

50

60

70

1240 1260 1280 1300 1320 1340 1360 1380 1400 1420

Iner

cias

Flujos máximos Los Changos Cumbres 500 kV

H (SIC) H (SING) H sist (SIC + SING)

Punto de operación 2 (OP2)



Figura 149: Condiciones de operación en PO2 (Máximo flujo del SING al SIC)

De la figura se ve que el PO2 está caracterizado por un nivel de demanda alto (cerca de

10100 MW) y una mayor participación de las energías renovables en comparación con el

punto de operación anterior (PO1). En este caso, la participación de las energías

renovables alcanza casi un 17% con respecto a la demanda total. En cuanto a la

participación por sistema, la participación de las energías renovables con respecto a la

demanda del SIC corresponde a un 15% y a un 21% en el caso del SING.

Puntos de operación en base a la demanda neta del sistema

De acuerdo a lo indicado en la Sección 3.8.2, los siguientes tres puntos de operación se

seleccionan en base a las inercias mínimas del sistema (SIC, SING y SIC+SING). A

continuación se presentan los resultados de esta selección, partiendo por el punto de

operación correspondiente a la inercia mínima del SIC, seguido por el punto de operación

correspondiente a la inercia mínima del SING y finalmente aquél correspondiente a la

inercia mínima del sistema completo (SIC+SING).

La siguiente figura muestra el 10% de las menores demandas netas del SIC en función de

la inercia del SIC.

Cumbres

Los

Changos

Nueva

CardonesNueva

Maitencillo

Nueva

Diego de

Almagro

Diego de Almagro


Kapatur

G

G

1405 MW

SINGSIC



Figura 150: Demandas netas mínimas del SIC

En base a la figura anterior se selecciona el punto de operación 3 (PO3, encerrado en un

círculo rojo en la figura) para representar la condición de demanda neta mínima del SIC. La

siguiente figura muestra gráficamente las condiciones de operación del sistema para este

punto de operación.

Figura 151: Condiciones de operación en PO3 (Mínima demanda neta del SIC)

Punto de operación 3 (PO3)

0

5

10

15

20

25

30

3100 3150 3200 3250 3300 3350 3400 3450 3500

Iner

cias

Demanda neta mínima SIC

H (SIC)

Cumbres

Los

Changos

Nueva

CardonesNueva

Maitencillo

Nueva

Diego de

Almagro

Diego de Almagro


Kapatur

G

G

1015 MW

SINGSIC



De la figura anterior se observa que el punto de operación escogido se caracteriza por

tener un nivel de demanda muy baja (7560 MW, correspondiente a 1,028 de la demanda

mínima del sistema) y una alta participación de las energías renovables. A nivel sistémico

las ERNC cubren un 30% de la demanda total mientras que en el SIC cubren un 36% de la

demanda del local. En el SING las renovables cubren 20% de su demanda.

La siguiente figura muestra el 10% de las menores demandas netas del SING en función de

la inercia del SING.

Figura 152: Demandas netas mínimas del SING


círculo rojo en la figura) como representativo de demanda neta mínima del SING. Cabe

destacar que la inercia del SING en el punto de operación seleccionado no es la menor

dentro del grupo del 10% de las demandas netas mínimas. Sin embargo, esta diferencia en

la inercia (alrededor de un 10%) no es tan relevante en comparación con la diferencia en

la demanda neta mínima del SING (alrededor de un 15%). La siguiente figura muestra

gráficamente las condiciones de operación del sistema para este punto de operación.


0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

1150 1200 1250 1300 1350 1400 1450

Iner

cias

Demanda neta mínima SING

H (SING)



Figura 153: Condiciones de operación en PO4 (Mínima demanda neta del SING)

Como se puede ver de la figura anterior, el punto de operación PO4 se caracteriza por

tener un nivel de demanda alto (10069 MW) y por un nivel de participación de las energías

renovables de un 15% con respecto a la demanda total de ambos sistemas. El nivel de

participación de las renovables en el SING es mayor que en el SIC (19% en comparación

con 14%). Al igual que en el PO2, en este caso existe un flujo por el enlace desde el SING

hacia el SIC.

Finalmente, la siguiente figura muestra el 10% de las menores demandas netas del

sistema en función de la inercia total (SIC+SING).

Cumbres

Los

Changos

Nueva

CardonesNueva

Maitencillo

Nueva

Diego de

Almagro

Diego de Almagro


Kapatur

G

G

525 MW

SINGSIC



Figura 154: Demandas netas mínimas del sistema (SIC+SING)


círculo rojo en la figura) como representativo de la demanda neta mínima del sistema

(SIC+SING). La siguiente figura muestra gráficamente las condiciones de operación del

sistema para este punto de operación.

Figura 155: Condiciones de operación en PO5 (Mínima demanda neta del sistema)


0

10

20

30

40

50

4900 5000 5100 5200 5300 5400 5500

Iner

cias

Demanda neta mínima del sistema

H sist (SIC+SING)

Cumbres

Los

Changos

Nueva

CardonesNueva

Maitencillo

Nueva

Diego de

Almagro

Diego de Almagro


Kapatur

G

G

4415 MW

827 MW

6146 MW

2480 MW

1095 MW

616 MW

2768 MW

SINGSIC



Como se puede ver de la figura anterior, el punto de operación 5 (PO5) se caracteriza por

un nivel de demanda medio bajo (8626 MW) y una alta participación de energías

renovables (39% de la demanda total; 45% en el SIC y 25% en el SING). Este alto nivel de

participación de las renovables lleva a que el punto seleccionado corresponda al de

demanda neta mínima del sistema.

Resumen de los puntos de operación seleccionados

La siguiente tabla resume las principales características de los puntos de operación

seleccionados.

Tabla 73: Resumen de puntos de operación seleccionados

No. Demanda

(MW)

Aporte GS

(MW)

Aporte ERNC

(MW)

ERNC/Demanda

(%)

Flujo SIC SING

(MW)

PO1 8.080 7.583 904 11,2 1.500

PO2 10.106 8.778 1.677 16,6 -1.405

PO3 7.560 5.476 2.285 30,2 1.016

PO4 10.069 8.760 1.551 15,4 -525

PO5 8.626 5.510 3.295 38,2 827

3.8.4 Resultados dinámicos

En esta sección se presentan los resultados dinámicos obtenidos para algunos de los

puntos de operación seleccionados en la Sección 3.8.3. Para evaluar el desempeño

dinámico del sistema, el primer paso fue analizar los modos de oscilación del sistema en

cada uno de los puntos de operación mediante un análisis modal de la red. De esta forma,

fue posible identificar e implementar las medidas correctivas necesarias para lograr

niveles de amortiguación aceptables desde el punto de vista dinámico. Una vez concluida

esta etapa, se analizó la estabilidad del sistema mediante la simulación de cortocircuitos

trifásicos en distintos puntos del sistema y la desconexión de la mayor unidad de

generación en operación tanto en el SIC como en el SING. Concretamente, se simularon

los siguientes cortocircuitos:

1. S/E Los Changos 500 kV.



2. S/E Cumbres 500 kV.

3. S/E Nueva Cardones 500 kV.

4. S/E Nueva Maitencillo 500 kV.

5. S/E Polpaico 500 kV.

En cada una de las fallas simuladas se despeja el cortocircuito mediante la apertura del

circuito de línea afectado después de 120 ms de ocurrida la falla.

3.8.4.1 Resultados del análisis de pequeña señal

En esta sección se presentan los resultados obtenidos del análisis modal del sistema que

se hizo para todos los puntos de operación seleccionados. Tal como se indicó

anteriormente, el objetivo principal de esta etapa es identificar e implementar las

medidas correctivas necesarias para lograr niveles de amortiguación aceptables para

todos los puntos de operación seleccionados desde el punto de vista de pequeña señal.

Las medidas correctivas consideradas en esta etapa fueron las siguientes:

Incorporación de modelos de planta ad-hoc a las unidades que no tenían. Lo

anterior sólo en caso de tener información para dichos efectos.

Incorporación de PSS en unidades existentes cuyo modelo de planta no lo incluía.

Activación de PSS en modelos de planta existentes que no venían con el PSS

activado

Re-sintonización de PSS

La identificación, selección y adopción de medidas correctivas necesarias se hizo en base a

los resultados obtenidos del análisis modal. En particular, se analizaron los modos de

oscilación mal amortiguados en cada punto de operación, identificando en cada caso los

generadores más influyentes a través de los factores de participación. Debido a que la

implementación de una medida correctiva en un punto de operación en particular influye

en los modos de oscilación de los otros puntos de operación, cada medida adoptada fue

implementada en todos los puntos de operación, es decir, no sólo en aquél que contenía

el modo de operación mal amortiguado que motivó la medida correctiva. Es por esto que,

cada vez que se implementó una nueva medida correctiva, se analizaron nuevamente los

modos de oscilación de todos los puntos de operación en estudio. Este proceso iterativo

finalizó cuando los modos de oscilación de todos los puntos de operación tuvieran niveles

de amortiguamiento aceptables desde el punto de vista dinámico.

Una vez finalizado este proceso iterativo, las medidas correctivas en cuanto a la

incorporación de modelos de planta y PSS fueron las siguientes:



Se le agregó modelo de planta a la unidad Guacolda 5, tomando como base el

modelo de planta de la unidad Guacolda 2

Se incorporaron PSS a las unidades Machicura U1 y U2, tomando como base el PSS

de Colbún

La sintonización de los PSS se realizó mediante un procedimiento de trial and error,

basado en la experiencia del consultor. La siguiente tabla muestra los cambios

implementados en cuanto a la activación y/o re-sintonización de PSS.

Tabla 74: Medidas correctivas en cuanto a la activación y/o re-sintonización de PSS

Unidad Variable Valor original Valor nuevo

CTM1 k1 4 0,3

Santa María Estado Fuera de servicio Activo

Kp 0,1 0,6

U16 Ks2 0,5 1,0

Antuco U1 Estado Fuera de servicio Activo

Kss 10 6

Antuco U2 Estado Fuera de servicio Activo

Kss 10 6

Guacolda 1 Ks1 22 15




Guacolda 5 Ks1 - 15

CTH Estado Fuera de servicio Activo

CTA Estado Fuera de servicio Activo

Machicura U1 Kx - 15

Machicura U2 Kx - 15

3.8.4.2 Resultados dinámicos PO1: flujo máximo SIC SING

En esta sección se presentan los resultados dinámicos del punto de operación PO1,

correspondiente al flujo máximo desde el SIC hacia el SING.

Falla 1: Cortocircuito en S/E Los Changos 500 kV

La siguiente figura ilustra el efecto del cortocircuito en la tensión de varias barras del

sistema.



Figura 156: Tensiones frente a cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Los Changos – Nueva Crucero Encuentro 500 kV, PO1: flujo máximo SIC -> SING.

De los gráficos anteriores se observa que para el caso de un cortocircuito en Los Changos

500 kV, el sistema presenta un buen desempeño desde el punto de vista de la

recuperación de los voltajes, alcanzando un nuevo punto de equilibrio después de

aproximadamente 4 segundos de ocurrida la falla. Las oscilaciones de tensión durante el

transitorio son moderadas y están bien amortiguadas, por lo que el sistema resulta

estable después de despejada la falla.

La siguiente figura ilustra el efecto de la falla en la frecuencia en varias barras del sistema.



Figura 157: Frecuencia frente a cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Los Changos – Nueva Crucero Encuentro 500 kV, PO1: flujo máximo SIC-> SING.

De la figura anterior se observa que el transitorio del sistema dura muy pocos segundos y

la recuperación de la frecuencia ocurre dentro de márgenes aceptables desde la

perspectiva de desempeño dinámico. El nuevo punto de equilibrio se alcanza alrededor de

6 segundos después de despejada la falla.

Finalmente, la siguiente figura ilustra el efecto de la falla en los flujos de potencia por la

línea de interconexión.



Figura 158: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Los Changos –

La figura anterior muestra que el transitorio experimentado por el enlace después del

cortocircuito es bastante corto y poco pronunciado, con oscilaciones bien amortiguadas.

El alcance del nuevo punto de equilibrio se logra después de pocos segundos de ocurrida

la falla.

Falla 2: Cortocircuito en S/E Cumbres 500 kV

Las siguientes figuras ilustran el efecto del cortocircuito en la tensión y frecuencia de

varias barras del sistema.

Figura 159: Tensiones frente a cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Cumbres – Los Changos 500 kV, PO1: flujo máximo SIC -> SING.



Figura 160: Frecuencias ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Cumbres – Los Changos 500 kV, PO1: flujo máximo SIC SING.

De los gráficos anteriores se observa que para el caso de un cortocircuito en la S/E

Cumbres 500 kV, el sistema presenta un buen desempeño desde el punto de vista de la

recuperación de los voltajes y frecuencia alcanzando un nuevo punto de equilibrio

después de aproximadamente 6 segundos de ocurrido el corto circuito. Las oscilaciones de

tensión están bien amortiguadas y la frecuencia del sistema se mantiene dentro de

márgenes aceptables durante todo el transitorio.





Figura 161: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Cumbres – Los Changos 500 kV, PO1: flujo máximo SIC SING.


cortocircuito tiene una duración de alrededor de 6 segundos. Las oscilaciones son

moderadas y están bien amortiguadas.

Falla 3: Cortocircuito en S/E Cardones 500 kV


varias barras del sistema para un cortocircuito en Cardones.

Figura 162: Tensiones frente a cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Maitencillo – Nueva Cardones 500 kV, PO1: flujo máximo SIC SING.



Figura 163: Frecuencias ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Maitencillo – Nueva Cardones 500 kV, PO1: flujo máximo SIC SING.

Al igual que para las fallas anteriores, se observa que para un cortocircuito en la S/E

Cardones 500 kV, el sistema presenta un buen desempeño desde el punto de vista de la

recuperación de los voltajes y frecuencia alcanzando un nuevo punto de equilibrio

después de aproximadamente 5 segundos de ocurrida la falla. Las oscilaciones de tensión

durante el transitorio están bien amortiguadas y la recuperación de la frecuencia ocurre

dentro de márgenes aceptables desde la perspectiva de desempeño dinámico.





Figura 164: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Maitencillo – Nueva Cardones 500 kV, PO1: flujo máximo SIC SING.


tiene una duración de alrededor de 6 segundos y con oscilaciones bien amortiguadas.

Falla 4: Cortocircuito en S/E Nueva Maitencillo 500 kV



Figura 165: Tensiones ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Pan de Azúcar – Nueva Maitencillo 500 kV, PO1: flujo máximo SIC SING.



Figura 166: Frecuencias ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Pan de Azúcar – Nueva Maitencillo 500 kV, PO1: flujo máximo SIC -> SING.

De las figuras anteriores nuevamente se observa que el transitorio del sistema dura muy

pocos segundos y la recuperación de las variables ocurre dentro de márgenes aceptables

desde la perspectiva de desempeño dinámico. El nuevo punto de equilibrio se alcanza

aproximadamente 5 segundos de ocurrida la falla y se caracteriza por ser estable.


línea de interconexión. De la figura se ve que el transitorio experimentado por el flujo por

el enlace tiene una duración de alrededor de 5 segundos con oscilaciones bien

amortiguadas.



Figura 167: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Pan de Azúcar – Nueva Maitencillo 500 kV, PO1: flujo máximo SIC SING.

Falla 5: Cortocircuito en S/E Polpaico 500 kV



Figura 168: Tensiones ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Lo Aguirre – Polpaico 500 kV, PO1: flujo máximo SIC SING.



Figura 169: Frecuencias frente a cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Lo Aguirre – Polpaico 500 kV, PO1: flujo máximo SIC SING.

Al igual que en las fallas anteriores, los gráficos anteriores muestran que para el caso de

un cortocircuito en Polpaico 500 kV, el sistema presenta un buen desempeño dinámico

desde el punto de vista de la recuperación de de las variables alcanzando un nuevo punto

de equilibrio después de aproximadamente 6 segundos de ocurrida la falla.


línea de interconexión. La figura muestra que el transitorio experimentado por el flujo por

el enlace después de despejado el cortocircuito tiene una duración de alrededor de 6

segundos.

Figura 170: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Lo Aguirre – Polpaico 500 kV, PO1: flujo máximo SIC SING.



Falla 6: Desconexión intempestiva de la mayor unidad del SIC en funcionamiento

Para el punto de operación PO1, la mayor unidad en funcionamiento del SIC corresponde

a Ralco U2, con una potencia despachada de 325 MW. La siguiente figura ilustra el efecto

de la desconexión de Ralco U2 en las frecuencias de las barras más importantes de ambos

sistemas.

Figura 171: Frecuencia frente a desconexión intempestiva de Ralco U2, PO1: flujo máximo SIC SING

De la figura anterior se observa que, a pesar del desbalance entre carga y generación de

325 MW en el SIC producto de la desconexión de Ralco U2, no se requiere la activación de

esquemas de desconexión automática de carga (EDAC) para mantener la estabilidad del

sistema. El transitorio dura muy pocos segundos y la recuperación de la frecuencia ocurre

dentro de márgenes aceptables desde la perspectiva de desempeño dinámico alcanzando

un mínimo de 49,43 Hz aproximadamente. El error observado en la frecuencia en régimen

permanente es debido a que no se modela la acción del control secundario de frecuencia.

Falla 7: Desconexión intempestiva de la mayor unidad del SING en funcionamiento

Para el punto de operación PO1, la mayor unidad en funcionamiento del SING

corresponde a Angamos U2, con una potencia despachada de 160 MW. La siguiente figura

ilustra el efecto de la desconexión de Angamos U2 en las frecuencias de las barras más

importantes de ambos sistemas.



Figura 172: Frecuencias frente a desconexión intempestiva de unidad Angamos U2, PO1: flujo máximo SIC SING.

Como se puede ver de la figura anterior, el desbalance de 160 MW en el SING no requiere

la activación de EDAC para mantener la estabilidad del sistema. El transitorio dura muy

pocos segundos y la recuperación de la frecuencia ocurre dentro de márgenes aceptables

desde la perspectiva de desempeño dinámico alcanzando un mínimo de 49,84 Hz

aproximadamente.



3.8.4.3 Resultados dinámicos PO2: flujo máximo SING SIC

En esta sección se presentan los resultados dinámicos obtenidos hasta la fecha de

elaboración de este informe del punto de operación PO2, correspondiente al flujo máximo

desde el SING hacia el SIC.


Las siguientes figuras ilustran el efecto del cortocircuito en la tensión y en la frecuencia de

varias barras del sistema para un cortocircuito en Los Changos.

Figura 173: Tensiones ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Los Changos – Nueva Crucero Encuentro 500 kV, PO2: flujo máximo SING SIC.



Figura 174: Frecuencias ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Los Changos – Nueva Crucero Encuentro 500 kV, PO2: flujo máximo SING SIC.

De los gráficos anteriores se observa que, si bien el sistema presenta oscilaciones

pronunciadas después de despejada la falla, estas logran amortiguarse en el tiempo por lo

que el sistema resulta estable. El nuevo punto de equilibrio se alcanza después de

aproximadamente 15 segundos de ocurrida la falla.

La siguiente figura ilustra el efecto de la falla en los flujos de potencia por la línea de

interconexión. De la figura se ve que el transitorio experimentado por el enlace después

del cortocircuito dura alrededor de 15 segundos.

Figura 175: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Los Changos – Nueva Crucero Encuentro 500 kV, PO2: flujo máximo SING SIC.




Las siguientes figuras ilustran el efecto del cortocircuito en la tensión y en la frecuencia de


Figura 176: Tensiones ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Cumbres – Los Changos 500 kV, PO2: flujo máximo SING SIC.



Figura 177: Frecuencias ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Cumbres – Los Changos 500 kV, PO2: flujo máximo SING SIC.

De las figuras anteriores se observa que el desempeño dinámico del sistema luego de un

cortocircuito en Cumbres 500 kV es parecido al caso de un cortocircuito en Los Changos: el

sistema presenta oscilaciones importantes luego de despejada la falla, las que sin

embargo logran amortiguarse después de varios segundos. El nuevo punto de equilibrio se

alcanza después de aproximadamente 20 segundos de ocurrida la falla.

La siguiente figura ilustra el efecto de la falla en el flujo por una de las líneas del enlace. Se

observa que el transitorio experimentado por el enlace después del cortocircuito dura

alrededor de 20 segundos. Si bien el flujo por el enlace experimenta oscilaciones

importantes, estas están bien amortiguadas. Es importante destacar que la transformada

de Fourier durante los primeros 10 segundos después de despejada la falla muestra que la

frecuencia dominante de las oscilaciones tiene una frecuencia de 0,5 Hz, por lo que se

deduce que la contingencia excita el modo interárea del sistema.



Figura 178: Cumbres –


Las siguientes figuras ilustran el efecto del cortocircuito en la tensión y la frecuencia de




Figura 179: Tensiones ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Lo Aguirre – Polpaico 500 kV, PO2: flujo máximo SING SIC.

Figura 180: Frecuencias ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Lo Aguirre – Polpaico 500 kV, PO2: flujo máximo SING SIC.



De los gráficos anteriores se observa que para el caso de un cortocircuito en Polpaico

500 kV el sistema presenta un desempeño dinámico parecido a las otras fallas. Si bien

nuevamente se observan oscilaciones importantes luego de despejada la falla, estas

también logran amortiguarse después de algunos segundos.

La siguiente figura ilustra el efecto de la falla en el flujo por una de las líneas del enlace. Se

ve que el transitorio experimentado por el enlace después del cortocircuito dura

alrededor de 20 segundos. Si bien el flujo experimenta oscilaciones importantes, estas

están bien amortiguadas. Al igual que para la falla anterior, se observa que las oscilaciones

están dominadas por una frecuencia de 0,5 Hz.

Figura 181: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Lo Aguirre – Polpaico 500 kV, PO2: flujo máximo SING SIC.



3.8.4.4 Resultados dinámicos PO3: Mínima inercia del sistema

En esta sección se presentan los resultados dinámicos del punto de operación PO3,

correspondiente al punto de operación con mínima inercia del sistema (SIC+SING).




Figura 182: Tensiones ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Los Changos – Nueva Crucero Encuentro 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.



Figura 183: Frecuencias ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Los Changos – Nueva Crucero Encuentro 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.

De los gráficos anteriores se observa que para el caso de un cortocircuito en Los Changos

500 kV el sistema presenta un buen desempeño dinámico. La falla casi no presenta

oscilaciones durante el transitorio y el sistema resulta estable después de despejada la

falla.


línea de interconexión. La figura muestra que el transitorio experimentado por el enlace

después del cortocircuito dura muy poco alcanzando el nuevo punto de equilibrio

aproximadamente después de 6 segundos de ocurrida la falla.

Figura 184: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Cumbres – Los Changos 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.





varias barras del sistema así como en el flujo de potencia por el enlace.

Figura 185: Tensiones frente a cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Cumbres – Los Changos 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.



Figura 186: Frecuencia frente a cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Cumbres – Los Changos 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.

Figura 187: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Cumbres – Los Changos 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.

Al igual que en el caso del PO1, se observa que para el caso de un cortocircuito en la S/E

Cumbres 500 kV, el sistema presenta un buen desempeño desde el punto de vista

dinámico alcanzando un nuevo punto de equilibrio después de aproximadamente 6

segundos de ocurrida la falla. Las oscilaciones del sistema durante el transitorio son

relativamente bajas y están bien amortiguadas por lo que el sistema resulta estable frente

a esta contingencia.



Falla 3: Cortocircuito en S/E Cardones 500 kV


varias barras del sistema así como en el flujo de potencia por el enlace para un

cortocircuito trifásico en Cardones.

Figura 188: Tensiones ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Maitencillo – Nueva Cardones 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.



Figura 189: Frecuencias ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Maitencillo – Nueva Cardones 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.

Figura 190: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Maitencillo – Nueva Cardones 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.

De los gráficos anteriores se observa que para el caso de un cortocircuito en la S/E

Cardones 500 kV, el sistema presenta un buen desempeño dinámico alcanzando un nuevo

punto de equilibrio después de aproximadamente 8 segundos de ocurrida la falla. Las

oscilaciones de las diferentes variables del sistema durante el transitorio son moderadas y

están bien amortiguadas por lo que el sistema resulta estable frente a esta contingencia.



Falla 4: Cortocircuito en S/E Nueva Maitencillo 500 kV



cortocircuito trifásico en Maitencillo.

Figura 191: Tensiones ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Pan de Azúcar – Nueva Maitencillo 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.

De los gráficos anteriores se observa que para el caso de un cortocircuito en Nueva

Maitencillo 500 kV, el sistema presenta un buen desempeño dinámico. Las oscilaciones

están bien amortiguadas, por lo que el sistema es estable después de despejada la falla.



Figura 192: Frecuencias ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Pan de Azúcar – Nueva Maitencillo 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.

Figura 193: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Nueva Pan de Azúcar – Nueva Maitencillo 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.

De la figura anterior se observa que para el caso de un cortocircuito en la S/E Nueva

Maitencillo 500 kV la frecuencia del sistema se mantiene dentro de márgenes aceptables

durante todo el transitorio. El nuevo punto de equilibrio se alcanza alrededor de 6

segundos después de despejada la falla.






cortocircuito trifásico en Polpaico.

Figura 194: Tensiones frente a cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Lo Aguirre – Polpaico 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.



Figura 195: Frecuencias frente a cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Lo Aguirre – Polpaico 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.

Figura 196: Potencia por uno de los circuitos del enlace ante cortocircuito 3 en uno de los circuitos de la línea Lo Aguirre – Polpaico 500 kV, PO3: mínima inercia del sistema.

De los gráficos anteriores se observa que para un cortocircuito en Polpaico 500 kV, el

sistema presenta un buen desempeño dinámico alcanzando un nuevo punto de equilibrio

después de aproximadamente 8 segundos de ocurrida la falla. Las oscilaciones que

presenta el sistema después de despejada la falla están bien amortiguadas, por lo que el

sistema es estable después de despejada la falla.



Falla 6: Desconexión intempestiva de la mayor unidad del SIC en funcionamiento

Para el punto de operación PO3, la mayor unidad en funcionamiento del SIC corresponde

a Ralco U2, con una potencia despachada de 300 MW. La siguiente figura ilustra el efecto

de la desconexión de Ralco U2 en las frecuencias de las barras más importantes de ambos

sistemas.

Figura 197: Frecuencias frente a desconexión intempestiva de unidad Ralco U2, PO3: mínima inercia del sistema.

De la figura anterior se observa que a pesar del desbalance de 300 MW en el SIC producto

de la desconexión de Ralco U2, no se requiere la activación de EDAC para mantener la

estabilidad del sistema. El transitorio dura muy pocos segundos y la recuperación de la

frecuencia ocurre dentro de márgenes aceptables desde la perspectiva de desempeño

dinámico alcanzando un mínimo de 49,51 Hz aproximadamente.

Falla 7: Desconexión intempestiva de la mayor unidad del SING en funcionamiento

Para el punto de operación PO3, la mayor unidad en funcionamiento del SING

corresponde a Angamos U2, con una potencia despachada de 160 MW.

La siguiente figura ilustra el efecto de la desconexión de la unidad Angamos U2 en las

frecuencias de las barras más importantes de ambos sistemas.



Figura 198: Frecuencias frente a desconexión intempestiva de unidad Angamos U2, PO3: mínima inercia del sistema.

Como se puede ver de la figura anterior el desbalance de potencia de 160 MW en el SING

no requiere la activación de EDAC para mantener la estabilidad del sistema después de la

desconexión de Angamos U2. El transitorio dura muy pocos segundos y la evolución de la

frecuencia se caracteriza por un mínimo de 49,81 Hz aproximadamente.



3.8.4.5 Resumen de los resultados dinámicos

Hasta la fecha de elaboración de este informe se han obtenido resultados dinámicos

completos de dos puntos de operación: aquél con un flujo máximo en el enlace desde el

SIC hacia el SING (PO1) y aquél con demanda neta mínima en el SIC (PO3). Para el punto

de operación con máximo flujo por el enlace desde el SING hacia el SIC (PO2) se tienen

resultados dinámicos de 3 de las 7 fallas.

Los resultados obtenidos para los puntos de operación PO1 y PO3 muestran que el

sistema logra un buen desempeño desde el punto de vista estabilidad. Las fallas simuladas

presentan oscilaciones poco pronunciadas durante el transitorio y bien amortiguadas. El

sistema interconectado resulta estable para todas las fallas consideradas en ambos puntos

de operación sin mayores desafíos desde la perspectiva seguridad. En el caso del punto de

operación PO2, si bien las oscilaciones experimentadas por el sistema en las fallas

analizadas son mayores que en los puntos de operación PO1 y PO3, estas logran

amortiguarse, por lo que el sistema vuelve a un punto de operación estable después de

alrededor de 20 segundos de ocurrida la falla.

Es importante destacar que los resultados obtenidos hasta el momento aún están sujetos

a cambios, dependiendo de los eventuales cambios que deban ser realizados en base a los

resultados dinámicos del resto de las fallas para el punto de operación PO2, y de los

resultados dinámicos de los puntos de operación PO4, PO5 y PO6. Sin embargo, se espera

que los resultados de dichos puntos no afecten en forma significativa los resultados

dinámicos presentados en esta sección.



4 Propuestas de mejoras en los modelos de optimización y

simulación utilizados

Durante el desarrollo de este estudio se utilizaron 3 tipos de herramientas

computacionales: modelo de predespacho, el modelo para simulaciones dinámicas

Digsilent y el software DeepEdit. De acuerdo a la experiencia del consultor se pueden

mencionar las siguientes mejoras:

El modelo de predespacho (unit commitment) utilizado por el consultor modela

algunas restricciones que actualmente el modelo de predespacho utilizando por el

CDEC no las incluye (modelo PCP). Entre ellas se destaca: tiempos mínimos de

operación y fuera de servicio, control primario de frecuencia, control secundario

de frecuencia, gradiente de subida y bajada. En general, la modelación de estar

restricciones es necesaria para cualquier tipo de sistema, sin embargo, en

escenarios de alta penetración de ERNC podría resultar aún más crítico. En efecto,

algunas de las mejoras en la flexibilidad del sistema tienen que ver con estas

restricciones. A futuro algunas de las mejoras adicionales que se podrían

incorporar a los modelos de predespacho son: modelación de función de costos

lineal por tramos26 (por ejemplo, cuando la centra opera a mínimo técnica su

eficiencia es menor), modelación de ciclos combinados (es decir, acoplamiento

entre turbina a gas con turbina a vapor y funcionamiento de fuegos adicionales)27,

modelación de sistemas de almacenamiento (adicional al embalse), modela de

centrales de bombeo, entre otras mejoras.

La simulación de 1 año completó para una hidrología en particular puede requerir

elevados tiempos de ejecución. En general, los modelos entero-mixto pueden

requerir tiempos de solución mayores a los requeridos por los modelos lineales.

Algunos de los casos evaluados por el consultor requirieron 2 días de simulación (1

año con etapas semanales). A esto hay que sumarle los elevados tiempos de

procesamiento de la información. Una de las variables que influye en los tiempos

de ejecución es la capacidad computacional donde se ejecutan los procesos. En

este sentido, se recomienda contar con el equipamiento computacional adecuado

que permitan disminuir los tiempos de ejecución.

26

No obstante, su utilización va a depender de la disponibilidad de la información. 27

Actualmente el consultor trabaja en la actualización del modelo PCP (estudio desarrollado en paralelo). Por tanto, varias de estas mejoras quedarán operativas en el corto plazo.



La incorporación de nuevas restricciones a los modelos de predespacho podrían

aumentar los tiempos de ejecución de las simulaciones. Por tanto, se debe tener

en cuenta esta variable ya que se podría complejizar el problema de optimización

afectando los tiempos de ejecución y hacer inviable la obtención de soluciones

factibles en tiempos razonables.

Los modelos de predespacho generalmente no representan la potencia reactiva y

los voltajes de las barras. Por tanto, los despachos de potencia activa obtenidos de

los modelos de unit commitment podrían no respetar los requerimientos de

potencia reactiva y los límites de operación de los voltajes en las barras. Por tanto,

idealmente se recomienda complementar los análisis con modelos de flujo de

potencia óptimo.

Se recomienda que las simulaciones con el modelo PLP utilice la misma

caracterización de los perfiles eólicos y solares que se utilizan en los modelos de

predespacho. La base de datos del PLP que fue utilizada utiliza una representación

más simplificada de los perfiles de generación, lo cual puede afectar la valorización

del agua y la determinación de las cotas de los embalses.

Durante este proyecto se utilizó la herramienta de visualización de resultados de

predespacho del software DeepEdit. El uso de esta herramienta facilitó la

detección de problemas de congestiones y de los vertimientos de ERNC. Se

recomienda el uso de estas herramientas de visualización para facilitar el análisis

de resultados y detección de problemas.



5 Recomendaciones generales y trabajo posterior

El proceso de caracterización de los perfiles eólicos y solares a partir de los datos

de generación real horaria fue proceso largo y complejo. Durante el desarrollo de

este estudio diversos problemas con la información disponible, que de no ser

corregidos se presentarán a futuro nuevamente. Se recomienda actualizar

constantemente la base de datos de los perfiles eólicos y solares y mantener un

registro de fallas o problemas que se presenten con esta información.

Uno de los indicadores relevantes en este este tipo de estudio es la variabilidad

intrahoraria de la generación eólica y solar. Los datos del SCADA con que se trabajó

en este estudio presentan diversos problemas (minutos sin registro, datos fuera de

rango, desplazamiento de fechas, etc.) que dificultan la construcción de este

indicador. Se recomienda revisar contestemente la información del SCADA,

corregir los problemas detectados y mantener una base de datos con perfiles de

generación real que facilite y agilice el procesamiento de datos.

Debido a que los procesos de planificación de la transmisión requieren información

de centrales ubicadas, en algunos casos, en zonas donde no existe información de

perfiles reales de generación, se recomienda analizar mecanismos de

levantamiento de esta información. En este estudio se utilizó información del

Explorador Eólico y Solar, sin embargo, esta información también podría ser

provista por las empresas que se encuentran evaluando proyectos en dichas zonas.

Actualmente el CDEC SIC y SING están trabajando en mejorar los modelos de

proyección del recurso eólico y solar. Los niveles de reserva secundaria dependen

de los errores de predicción eólica y solar, en la medida que se mejoren estas

proyecciones, menores serán los requerimientos de reserva. Asimismo, el CDEC-SIC

está trabajando en desarrollar metodologías para incorporar la incertidumbre en la

proyección de recurso eólico y solar en los requerimientos de reserva. La

metodología utilizada en esta consultoría podría ser corregida dependiendo de los

resultados de dicho estudio.

Los resultados de este estudio están condicionados a los supuestos de los planes

de expansión de la generación y transmisión bajo los cuales se desarrollan las

simulaciones. Por tanto, las conclusiones que se obtienen en este estudio no

pueden ser extrapolables a otras condiciones de operación (por ejemplo, en

sistemas con mayor penetración de ERNC). Se recomienda monitorear y revisar los



planes de expansión de la generación con que se hicieron las simulaciones y

verificar su cumplimiento. A modo de referencia, durante el desarrollo de esta

consultoría los planes de expansión debieron ser modificados de manera de

adecuare a los nuevos antecedentes disponibles. Asimismo, los planes de

expansión utilizados son distintos a los usados en estudios previos (Ejemplo, Mesa

de ERNC).

Relacionado con el punto anterior, el análisis de los parámetros de flexibilidad del

sistema están sujetos a los niveles de penetración de ERNC. Desde el punto de

vista económico, los resultados preliminares obtenidos en este estudio no

muestran diferencias significativas en los costos de operación del sistema, sin

embargo, para otros planes de expansión estas conclusiones podrían ser distintas.

Se recomienda revisar el criterio de distribución de reserva en las zonas SIC y SING.

En el SIC se observa una mayor disponibilidad de reserva que la requerida que

podría ser utilizada para satisfacer los requerimientos de reserva del SING. No se

observan congestiones en el enlace SIC-SING que pudieran evitar las transferencias

de reserva de una zona a otra.

En este estudio no se analizó el impacto que podría tener el error de proyección

del recurso eólico y solar en los “commitment” (encendidos y apagados) de las

centrales. Debido al error de proyección se podrían tomar decisiones de apagado y

encendido de las máquinas que podrían no ser corregidas debido los elevados

tiempos mínimos de operación y fuera de servicio de las centrales. Se recomienda

revisar en qué medida este error podría afectar la operación del sistema.

El valor del agua que estima este programa PLP podría tener algunas distorsiones

debido este programa no modela las restricciones de corto plazo (reserva

primaria, reserva secundaría, mínimos técnicos, gradientes, tiempos mínimos de

operación y fuera servicio, etc.). Esto a su vez puede afectar los resultados de los

modelos de predespacho, ya sea porque el agua de los embalses al final del

horizonte de evaluación se valoriza con la función de costo futuro obtenida por el

PLP o porque la cota mínima del embalse al final de la semana también está

definida por este programa. Se recomienda re-estimar valor del agua que entrega

el modelo PLP a través de un proceso iterativo entre el modelo de pre-despacho y

modelo PLP28.

28

Esta actividad fue cotizada como actividad adicional en la propuesta técnica del consultor. Finalmente no se realizó.



Relacionado con el punto anterior, se recomienda analizar el impacto en la función

de costo futuro que podrían tener el incremento de reserva en giro debido a la

incorporación de fuentes de ERNC variable. Las simulaciones realizadas en este

estudio fueron realizadas imponiendo como cota mínima al final de la semana de

evaluación el volumen del embalse obtenido por el programa del PLP. Asimismo, al

hacer las sensibilidades con respecto a los requerimientos de reserva del sistema

se supuso siempre el mismo volumen final de los embalses, lo cual no debería ser

así ya que el valor del agua debería cambiar.

Se recomienda complementar el estudio con análisis de falla en régimen

permanente29 para un número más amplio de puntos de operación que los

seleccionados para simular con el modelo Digsilent. En general, los tiempos de

ejecución de los modelos de análisis de falla en régimen permanente son menores

a los requeridos por los modelos de estabilidad.

29

Esta actividad fue cotizada como actividad adicional en la propuesta técnica del consultor. Finalmente no se realizó.



6 Conclusiones

6.1 Conclusiones generales

Durante el desarrollo de este estudio se logra simular satisfactoriamente la

operación del Sistema Interconectado Nacional para 2 planes de expansión de la

generación y transmisión30, 3 hidrologías y 2 años (2021 y 2025). Las simulaciones

se realizan utilizando herramientas de predespacho con resolución horaria. Las

simulaciones consideraron la representación de todas las unidades de generación,

líneas de transmisión y barras que utiliza el CDEC-SIC en sus modelos de simulación

de la operación y planificación de la transmisión, lo cual representa un avance

significativo en términos de modelación de la operación con respecto a estudios

previos.

Los resultados muestran que es posible gestionar adecuadamente los niveles de

penetración de energía eólica y solar para el Escenario Base y Escenario

Licitaciones (pendiente conclusión para Escenario ERNC) en los años 2021 y 2025.

Los resultados del análisis de estabilidad obtenido para los puntos de operación

PO1 y PO3 muestran que el sistema logra un buen desempeño en el año 2021. Las

fallas simuladas presentan oscilaciones poco pronunciadas durante el transitorio y

bien amortiguadas. El sistema interconectado resulta estable para todas las fallas

consideradas en ambos puntos de operación sin mayores desafíos desde la

perspectiva seguridad. En el caso del punto de operación PO2, si bien las

oscilaciones experimentadas por el sistema en las fallas analizadas son mayores

que en los puntos de operación PO1 y PO3, estas logran amortiguarse, por lo que

el sistema vuelve a un punto de operación estable después de alrededor de 20

segundos de ocurrida la falla.

6.2 Conclusiones específicas Escenario Licitaciones

La participación anual de la energía eólica y solar es de 21% con respecto a la

energía total. La máxima generación horaria de energía solar simulada es de 2666

MW y para el energía eólica es de 2801 MW. La generación conjunta máxima (solar

y eólica) es de 4641 MW y representa un 45% de la demanda del periodo en que

ocurre.

La demanda máxima del SIN para el año 2021 es de 11172 MW. Las variaciones

horarias de la demanda neta estimadas (demanda menos generación solar y

30

Entregados por el CDEC-SIC.



eólica) son menores o iguales a 1956 MW o equivalentemente a 32.6 MW/min. Por

otra parte, el 100% de las variaciones, para intervalos de 3 horas, son menores o

iguales a 3585 MW o equivalentemente a 19.9 MW/min.

Las simulaciones para el año 2021 fueron realizadas considerando requerimientos

de reserva promedio que varían entre 1007 MW y 1234 MW dependiendo del

bloque horario. Los requerimientos de reserva máximo estimados varían entre

1456 MW y 1835 MW dependiendo del bloque horario. En el SIC la reserva fue

asignada principalmente a centrales hidroeléctricas mientras que en el SING

fueron asignadas a centrales termoeléctricas.

Se observa que la variabilidad intrahoraria de la demanda neta es de

aproximadamente 55,1 MW/min y 24,8 MW/min para el intervalo de tiempo de 1

y 15 minutos, respectivamente. O equivalentemente a 55 MW o 357 MW de

variación en 1 y 15 minutos, respectivamente. Los requerimientos de reserva

secundaria con que se hicieron las simulaciones de predespacho permiten cubrir

las variaciones de la demanda intrahoraria.

No se observan problemas de suficiencia debido a la variabilidad horaria del

recurso solar y eólico. Las centrales de generación de las otras tecnologías son

capaces de satisfacer la demanda neta resultante.

No se observan congestiones en las líneas de transmisión de 500 kV (LChangos500-

>NvaCruEnc500, Cumbre500->LChangos500, Cardones500->Cumbre500,

Maiten500->Cardones500, PAzucar500->Maiten500, LPalmas500->PAzucar500,

SeccPolpPazuc500->LPalmas500). Para el año 2021 solo el enlace Cumbre500-

>LChangos500 presentan 9 y 13 horas de congestión para la hidrología húmeda y

medía, respectivamente.

Los vertimientos de ERNC, partidas de motores diesel y ENS se producen

mayoritariamente por congestiones del sistema de transmisión y no por

incapacidad del sistema de seguir la demanda neta.

Se recomienda revisar el criterio de distribución de reserva en las zonas SIC y SING.

En el SIC se observa una mayor disponibilidad de reserva que la requerida que

podría ser utilizada para satisfacer los requerimientos de reserva del SING. No se

observan congestiones en el enlace SIC-SING que pudieran evitar las transferencias

de reserva de una zona a otra.

Los costos marginales proyectados son relativamente bajos. El costo marginal

promedio anual del año 2021 en las barras Crucero220, PColorada220 Polpaico220

es de 49 y 51 US$/MWh. respectivamente. En la barra de Puerto Montt los costos



marginales son más bajos debido a problemas de congestión para evacuar el

recurso eólico.

Se observa una baja participación de los ciclos combinados que operan con GNL. La

generación con GNL varía entre 1% y 4% de la generación total del año 2021. La

mayoría de este tipo de centrales tiene un factor de planta menor al 10% anual.

El número de partidas al año de las centrales a carbón es bajo. La mayoría de las

centrales realiza 5 o menos partidas durante el año. Sin embargo, para una

hidrología húmeda el 45% del tiempo se encuentran operando a mínimo técnico,

mientras que para una hidrología seca es un 20%.

Para una hidrología húmeda y media se observa que el seguimiento de carga lo

realizan las centrales a carbón en conjunto con las centrales hidroeléctricas de

embalse. Lo anterior da cuenta de las necesidades del sistema para sincronizar

simultáneamente el seguimiento de carga de varias centrales a carbón con el

objeto de mantener el balance generación-demanda.

Para una hidrología seca se observa participación de la generación con GNL. Estos

casos, este tipo de centrales contribuye al seguimiento de carga.

Se realizaron sensibilidades a los parámetros de entrada de los modelos con el

objeto de representar una mayor flexibilidad del sistema. Los resultados obtenidos

muestran que disminuir la potencia mínima hasta un 40% de la potencia máxima

podría disminuir los costos anuales entre un 0,2% y 1,1% para una hidrología seca

o húmeda, respectivamente. O equivalentemente entre 4 y 11 US$ millones. La

máxima disminución semanal observada varía entre 2,7% (1,2 US$ millones) y 5,9%

(0,7 US$ millones) para una hidrología seca y húmeda respectivamente. Los valores

obtenidos se explican porque la penetración de energía eólica y solar todavía no

están significativa para el año en evaluación.

Asimismo, disminuir los requerimientos de reserva secundaria por disminución del

error de predicción del recurso eólico y solar podrían disminuir los costos anuales

en un 1,8% (17 US$ millones). La máxima disminución semanal observada es de 6,5

% (0,9 US$ millones).

Los resultados muestran que la reserva disponible en el SIC es generalmente

mayor a la reserva requerida. Lo anterior explicaría el poco impacto en la

disminución de costos observada al relajar esta restricción.



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[17] “Demand dispatch and probabilistic wind power forecasting in unit commitment

and economic dispatch: a case study of Illinois”; A. Botterud, Z. Z. Zhou, J. Wang,

J. Sumaili, H. Keko, J. Mendes et al; IEEE Trans Sustain Energy 2013; Vol: 4; Págs:

250 – 261.

[18] “A probabilistic method for energy storage sizing based on wind power forecast

uncertainty”; H. Bludszuweit, JA. Domínguez-Navarro; IEEE Trans Power System

2011; Vol: 26; Págs: 1651-1658.

[19] “On the Uncertainty of Wind Power Predictions —Analysis of the Forecast

Accuracy and Statistical Distribution of Errors”, M. Lange; Journal of Solar Energy

Engineering; May 2005.

[20] “Short-Term Wind Speed Forecasting of Oak Park Weather Station by Using

Different ANN Algorithms”, R. Singh, K. Bhushan Sahay & S. Aseet Srivastava;

Smart Grid Technologies - Asia (ISGT ASIA), 2015 IEEE Innovative; Págs: 1 – 6.

[21] “Application of Artificial Intelligence to Wind Forecasting: An Enhanced Combined

Approach”, Y. Wan & H. Zhang; 2012 8th International Conference on Natural

Computation;

http://ieeexplore.ieee.org/iel5/6227653/6234502/06234680.pdf?arnumber=623

4680

[22] “Short-term wind power combined forecasting based on error forecast

correction”, L. Zhengang, J.Liang, C. Wang, X. Dong & X. Iao; Energy Conversion

and Management (2016); Vol: 119; Págs: 215–226.

[23] “Day-ahead wind speed forecasting using f-ARIMA models”, R.G Kavasseri & K.

Seetharaman; Renewable Energy (2009); Vol: 34; Págs: 1388–1393.

[24] “Short-term wind power forecasting using model structure selection and data

fusion techniques”, H. Shao & X. Deng; Electrical Power and Energy Systems

(2016); Vol:83; Págs: 79–86.





[25] Federal Energy Regulatory Comission;

http://www.ferc.gov/industries/electric/indus-act/rto.asp

[26] “Variable generation and electricity markets”, K. Porter, K. Starr & A. Mills; Utility

Variable-Generation Integration Group (UVIG); 2015.

[27] “Wind Power Forecast Error Distribution: An International Comparison”, NREL;

11th Annual International Workshop on Large-Scale Integration of Wind Power

into Power Systems as well as on Transmission Networks for Offshore Wind

Power Plants Conference, Lisboa, Portugal, 2012.



8 Anexos

8.1 Anexo: Zonas para centrales ERNC

Las zonas definidas para las centrales eólicas son expuestas en la Tabla 75.

Tabla 75: Zonas centrales eólicas.

Centrales

(Nombre PLP)

Información SCADA

Región Potencia Instalada

[MW] Estado Zona

EOLICA_TALTAL Si II 99 En operación II-Taltal

VALLE_VIENTOS_SING No II 90 En operación II-Calama

SIERRA_GORDA_SING No II 112 Proyecto II-Sierra Gorda

EOLICA_CRUCERO_SING No II 106 Proyecto II-Calama (Crucero)

EOLICA_CABO_LEONES_I No III 170 Proyecto III Costa

EOL_SAN_JUAN No IV 184,4 Proyecto III Costa

SARCO No III 140 Proyecto III Costa

MONTEREDONDO Si IV 48 En operación IV-Costa

CANELA Si IV 18,15 En operación IV-Costa

CANELA2 Si IV 60 En operación IV-Costa

EOL_P_COLORADA Si IV 20 En operación IV-Costa

TALINAY_ORIENTE SI IV 99 En operación IV-Costa

EL_ARRAYAN Si IV 115 En operación IV-Costa

PTA_PALMERA Si IV 45 En operación IV-Costa

LOS_CURUROS Si IV 109,6 En operación IV-Costa

EOL_TOTORAL Si31

IV 46 En operación IV-Costa

EOL_TALINAY_PONIENTE Si IV 60,8 En operación IV-Costa

EOL_PTA_SIERRA No IV 77 Proyecto IV-Costa

EOLICA_UCUQUER No VI 6,965 En operación VI-Rapel

EOLICA_UCUQUER_II SI VI 11 En operación VI-Rapel

NEGRETE_CUEL Si VIII 33 En operación VIII Centro-Sur (Negrete)

EOL_RENAICO No IX 88 Proyecto VIII Centro-Sur (Renaico)

L_BUENOS_AIRES No VIII 24 En operación VIII Centro-Sur

EOL_CHARRUA_1 No VIII 100 Proyecto VIII Centro-Sur




31

SI bien CDEC-SIC entrega información asociada a la generación de la unidad EOL_TOTORAL, esta contiene única y exclusivamente 0s.





EOL_CHILOE No X 100 Proyecto VIII Centro-Sur

EOLICA_LEBU Si VIII 6,5 En operación VIII-Costa

EOL_CONCEPCION No VIII 100 Proyecto VIII-Costa

EOL_COLLIPULLI No IX 42 Proyecto IX Norte (Ercilla)

EOL_SAN_PEDRO_II No X 65 Proyecto X-Chiloe-Centro

EOL_SAN_PEDRO Si X 36 En operación X-Chiloe-Centro

AURORA No X 90 Proyecto X-Puerto Montt



Tabla 76: Zonas centrales solares.

Centrales

(Nombre PLP)32

Información

SCADA

Región

Potencia

Instalada

[MW]

Estado Tecn.

seg. Zona

LA_HUAYCA_SING No I 9 En Operación 0 I-Pozo Almonte

LA_HUAYCA_2_SING Si I 25 En operación 0 I-Pozo Almonte

POZO_ALMONTE_3_SING Si I 16 En operación 1 I-Pozo Almonte

PAMPA_CAMARONES_SING No I 6 En operación 1 I-Pozo Almonte

SOLAR_PALMONTE_1_SING No I 200 Proyecto 1 I-Pozo Almonte

POZO ALMONTE SOLAR 2 No I 7,562 En operación 1 I-Pozo Almonte

SOLAR EL ÁGUILA I No I 2,045 En operación 0 I-Lagunas

SOLAR_LAGUNAS_4_SING No I 200 Proyecto 1 I-Lagunas



QUILLAGUA_I_SING No II 23 Proyecto 0 II-Crucero

SOLAR_CRUCERO_5_SING No II 200 Proyecto 1 II-Crucero


FINIS_TERRAE_SING Si II 138 En operación 1 II-Crucero

MARIA_ELENA_SING Si II 71 En operación 1 II-Crucero

SOLAR_ENCUENTRO_SING No II 100 Proyecto 1 II-Crucero





ATACAMA_I No II 100 Proyecto 1 II-Crucero

JAMA_SING Si II 30 En operación 1 II-Calama

ANDES_SOLAR_SING Si II 21 En operación 1 II-Calama

JAMA_2_SING No II 24 Proyecto 1 II-Calama

PARUMA_SING No II 17 Proyecto 1 II-Calama

PULAR_SING No II 24 Proyecto 1 II-Calama

LASCAR_SING No II 30 Proyecto 1 II-Calama

BOLERO_SING No II 146 Proyecto 1 II-Laberinto

SOLAR_LABERINTO_1_SING No II 200 Proyecto 1 II-Laberinto

SOLAR_LABERINTO_2_SING No II 200 Proyecto 1 II-Laberinto

URIBE_SOLAR_SING No II 50 Proyecto 1 II-Domeyko

Solar Santa Cecilia No III 2,94 En operación 0 II-Domeyko

FV_CONEJO Si II 108 En operación 0 II-Paposo

PAMPA_SOLAR_NORTE Si II 90,6 En operación 1 II-Paposo

Lalackama_2 No II 16 En operación 1 II-Paposo

32

Aquellas centrales para las que se cuenta con información de operación real y no aparecen modeladas en el PLP son expuestas con el nombre utilizado en la presentación de la operación real.



DALMAGRO_PS Si III 36 En operación 0 III-Diego de Almagro

SOLAR_ESPERANZA No III 2,88 En operacón 0 III-Diego de Almagro

LALACKAMA Si III 55,5 En operación 0 III-Diego de Almagro

FV_CHANARES Si III 35 En operación 0 III-Diego de Almagro

Solar El Pilar - Los Amarillos No III 3 En operación 0 III-Diego de Almagro

MALGARIDA No III 28 Proyecto 1 III-Diego de Almagro

PV_SALVADOR Si III 68 En operación 1 III-Diego de Almagro

JAVIERA Si III 69 En operación 1 III-Diego de Almagro

SOLAR_DALMAGRO_1 No III 200 Proyecto 1 III-Diego de Almagro





CHAKA No III 27 Proyecto 1 III-Diego de Almagro

Chaka_2 No III 23 Proyecto 1 III-Diego de Almagro



FV_GUANACO No III 50 Proyecto 1 III-Diego de Almagro

Carrera_Pinto_II No III 77 Proyecto 1 III-C.Pinto

PS_SAN_ANDRES Si III 47 En operación 1 III-C.Pinto

Carrera_Pinto Si III 97 En operación 1 III-C.Pinto

FV_LUZ_DEL_NORTE_1 Si III 162 En operación 1 III-C.Pinto

SOLAR_CPINTO_1 No III 200 Proyecto 1 III-C.Pinto





LLANO_LLAMPOS Si III 93,6 En operación 1 III-Cardones

SOLAR_CARDONES_1 No III 200 Proyecto 1 III-Cardones










LOS_LOROS Si III 50 En operación 1 III-Cardones

SOLAR_AVENIR_1 No III 3 Proyecto 0 III-Maitencillo

DIVISADERO No III 65 Proyecto 1 III-Maitencillo

VALLE_SOLAR_1 No III 74 Proyecto 1 III-Maitencillo



SOLAR_ROMERO No III 100 Proyecto 1 III-Maitencillo

VALLELAND No III 67 Proyecto 1 III-Maitencillo

Solar Sol No IV 2,96 En operación 0 IV-Norte

Solar Luna No IV 2,96 En operación 0 IV-Norte

Solar SDGx01 No IV 1,25 En operación 0 IV-Norte

Solar La Silla No IV 1,89 En operación 0 IV-Norte

Solar La Chapeana No IV 2,78 En operación 0 IV-Norte

ABASOL No IV 61,5 Proyecto 1 IV-Norte

TAMBO_REAL No IV 2,93 En operación 0 IV-Centro

Solar PSF Pama No IV 1,99 En operación 0 IV-Centro

Solar PSF Lomas Coloradas No IV 1,99 En operación 0 IV-Centro

SOLAR_LOMA_LOS_COLORADOS Si IV 1,074 En operación 0 IV-Centro

Solar Lagunilla No IV 2,95 En operación 0 IV-Centro

Solar Bellavista No IV 3 En operación 0 IV-Sur

CONSITITUCION No RM 55 Proyecto 1 RM

Solar Techos de Altamira No RM 0,15 En operación 0 RM

Solar Las Mollacas No RM 2,78 En operación 0 RM

Solar Las Araucarias No RM 0,14 En operación 0 RM

Solar Til Til No RM 2,9 En operación 0 RM

SOLAR_LAS_TERRAZAS No RM 3 En operación 1 RM

QUILAPILUN No RM 110 En operación 1 RM

SANTIAGO_SOLAR No RM 94 Proyecto 1 RM

SANTA_SOFIA No RM 70 Proyecto 1 RM

OLMUE No V 126 Proyecto 1 V

Solar Santa Julia No V 3 En operación 0 V



8.2 Anexo: Metodología para construir perfiles horarios

La metodología aplicada en la construcción de los perfiles de generación renovable se

expone a continuación:

1. Obtención de datos de operación real para el período Enero 2015 – Junio 2016

desde los datos publicados por el CDEC con resolución horaria.

2. Análisis de operación real para el período bajo consideración (realización de

diagramas de cajas).

3. Con el fin de obtener un perfil resultante de 12 meses, se identifican los meses

conflictivos. Por ejemplo, meses con variabilidades elevadas y fuera de lo normal,

existencia de recortes de energías renovables o identificación de factores externos

que pudiesen haber afectado al perfil mensual (Ejemplo: marzo 2015 aluvión en la

zona de Diego de Almagro).

4. Para aquellos meses conflictivos con los que se cuenta con 2 datos (Ejemplo:

enero, se tienen datos de operación real tanto para enero 2015 como para enero

2016) se evalúa la posibilidad de dejar uno de los dos meses provenientes de la

operación real, de no ser así se reemplaza el mes por los datos obtenidos del

explorador. Para aquellos meses conflictivos con los que no se cuenta con 2 datos

(Ejemplo: octubre, solo se cuenta con datos de operación real para octubre 2015)

se reemplaza directamente el mes por los datos obtenidos del Explorador Eólico o

Solar. Se construye un perfil de únicamente 12 meses.

5. Aquellos meses con datos obtenidos del Explorador Solar son ajustados debido a

que la potencia máxima que arroja el explorador es inferior a la potencia

observada en proyectos reales.

A modo de ejemplo, se explicitan a continuación los pasos seguidos para la creación del

perfil de la unidad María Elena (ubicada en la zona II-Crucero).

1. Se obtienen los datos de operación real para el período Enero 2015 – Junio 2016.

2. Se realizan los diagramas de caja para la generación horaria. Ver figura siguiente.



Figura 199: Datos obtenidos operación real, María Elena. Enero 2015 - Junio 2016.

3. Se analiza la operación real para el período bajo consideración, donde se concluye

que: los meses de enero 2015, febrero 2015, marzo 2015 y diciembre 2015

presentan altas variabilidades que no se condicen con la operación de los mismos

meses del año 2016.

4. Enero 2015, febrero 2015 y marzo 2015 son reemplazados por los valores

obtenidos para enero 2016, febrero 2016 y marzo 2016. Por otra parte, el mes de

diciembre 2015 es reemplazado por los datos obtenidos del Explorador Solar. Por

lo tanto, el perfil para la unidad María Elena queda compuesto por la operación

real de los meses de enero 2016, febrero 2016, marzo 2016, abril – noviembre

2015, mientras que diciembre es obtenido del explorador.

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0.2

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123456789101112131415161718192021222324hora

Enero15

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Febrero15

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Marzo15

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Abril15

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Mayo15

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Junio15

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Julio15

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Agosto15

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Septiembre15

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Octubre15

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Noviembre15

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Diciembre15

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Enero16

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Febrero16

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Marzo16p.u

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Abril16

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Mayo16

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123456789101112131415161718192021222324hora

Junio16

p.u



Figura 200: Perfil Maria Elena, sin ajuste.

5. Se ajusta la operación del mes de diciembre según el factor: 1.17 y se obtiene el

perfil final (no se justifica la aplicación el factor de ajuste en los meses de enero,

febrero y marzo debido a que mantienen la tendencia observada).

Figura 201: Perfil final María Elena.

El detalle de los perfiles obtenidos para las zonas solares se muestra en documento anexo

entregado por el consultor.

0

0.2

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Enero15

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Febrero15

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Marzo15

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Abril15

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Mayo15

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Junio15

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Julio15

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Agosto15

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Septiembre15

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Octubre15

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Noviembre15

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Diciembre15

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Enero15

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Febrero15

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Marzo15

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Abril15

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Mayo15

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Junio15

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Julio15

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Noviembre15

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Diciembre15

p.u



8.3 Anexo: Variabilidad

8.3.1 Variabilidad intrahoraria, generación eólica

Los resultados obtenidos para intervalos de 5 minutos son expuestos en las siguientes

figuras.

Figura 202: Resultados variabilidad energía eólica intervalos de 5 minutos, Enero 2015 - Mayo 2016.

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

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1Enero15


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-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

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1Febrero15


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1Marzo15


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-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

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1Abril15


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-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

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1Mayo15


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-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Junio15


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-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

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0.6

0.8

1Julio15


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[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Agosto15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Septiembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Octubre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Noviembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Diciembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Enero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Febrero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Marzo16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Abril16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Mayo16


Fre

cuencia

[%

]



Figura 203: Resultados variabilidad energía eólica de todo el parque eólico instalado (con datos del SCADA) en intervalos de 10 minutos.



-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8



Fre

cuencia

[%

]




Figura 204: Resultados variabilidad energía eólica intervalos de 10 minutos, Enero 2015 - Mayo 2016.

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Enero15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Febrero15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Marzo15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Abril15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Mayo15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Junio15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Julio15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Agosto15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Septiembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Octubre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Noviembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Diciembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Enero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Febrero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Marzo16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Abril16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Mayo16


Fre

cuencia

[%

]



Figura 205: Resultados variabilidad energía eólica de todo el parque eólico instalado (con datos del SCADA) en intervalos de 10 minutos.

Los resultados muestran que el 97% de los datos presentan una variabilidad menor o igual a 6,2% con respecto a la potencia

instalada.

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8



Fre

cuencia

[%

]



8.3.2 Variabilidad intrahoraria, generación solar


Figura 206: Resultados variabilidad energía solar intervalos de 5 minutos, Enero 2015 - Mayo 2016

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Enero15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Febrero15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Marzo15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Abril15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Mayo15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Junio15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Julio15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Agosto15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Septiembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Octubre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Noviembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Diciembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Enero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Febrero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Marzo16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Abril16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Mayo16


Fre

cuencia

[%

]



Figura 207: Resultados variabilidad energía solar de todo el parque solar instalado (con datos del SCADA) en intervalos de 5 minutos.



-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.40

0.2

0.4

0.6

0.8



Fre

cuencia

[%

]




Figura 208: Resultados variabilidad energía solar intervalos de 10 minutos, Enero 2015 - Mayo 2016.

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Enero15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Febrero15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Marzo15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Abril15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Mayo15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Junio15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Julio15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Agosto15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Septiembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Octubre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Noviembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Diciembre15


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Enero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Febrero16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Marzo16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Abril16


Fre

cuencia

[%

]

-0.5 -0.25 0 0.25 0.50

0.2

0.4

0.6

0.8

1Mayo16


Fre

cuencia

[%

]



Figura 209: Resultados variabilidad energía solar de todo el parque solar instalado (con datos del SCADA) en intervalos de 10 minutos.



-0.5 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.1 0.2 0.3 0.40

0.2

0.4

0.6

0.8



Fre

cuencia

[%

]



8.4 Anexo: Valores de parámetros referencias internacionales

Tabla 77: Resumen valores observados de potencia mínima (porcentaje de capacidad máxima) y valores observados en la literatura.

Potencia mínima [% Pmax]

Combustible SIC SING

Ref IEA 201433

Min Med Max Min Med Max

Carbón 39% 49% 69% 31% 47% 67% 50%

GNL 50% 60% 70% 30% 40% 66% 15% CA, 40% CC

FuelOil

57% 57% 57% 30%

Diesel 29% 53% 70% - - - 15% CA, 40% CC

Tabla 78: Resumen valores observados de tiempo mínimo de operación y valores observados en la literatura.

Tiempo Mínimo de operación [h]


Ref PJM34


Carbón S/I 48 57 120 15

GNL S/I 0 1 2 5

FuelOil S/I 24 24 24 6

Diesel S/I - - - 5

Tabla 79: Resumen valores observados de tiempo mínimo fuera de servicio y valores observados en la literatura.

Tiempo Mínimo fuera de servicio [h]


Ref PJM Min Med Max Min Med Max

Carbón S/I 24 43 72 9

GNL CC S/I 0 1 2 3

FuelOil S/I 8 8 8 4

Diesel S/I - - - 3

Tabla 80: Resumen valores observados de costo de partida (USD por MW de capacidad máxima) y valores observados en la literatura.

Costo de partida [USD/Pmax]

Combustible SIC SING Ref NREL

201235


33

The Power of Transformation - Wind, Sun and the Economics of Flexible Power Systems. International Energy Agency. 2014 34

PJM Market Monitoring Analytics, 2014. 35

Power plant cycling cost. Intertek APTECH for the National Renewable Energy Laboratory NREL. 2012



Carbón S/I 3 18 36 147

GNL CC S/I 14 35 73 55

FuelOil S/I 8 8 8 58

Diesel S/I - - - 55

Tabla 81: Resumen valores observados de tasas de toma de carga (porcentaje de capacidad máxima por minuto) y valores observados en la literatura.

Tasa de toma de carga [%Pmax/ min]


Ref IEA 2014 Min Med Max Min Med Max

Carbón 1% 2% 3% 1% 2% 6% 4%

GNL CC 3% 4% 8% 2% 3% 3% 20% CA, 8%

CC

FuelOil

19% 19% 19% 20%

Diesel 3% 8% 24%

20% CA, 8% CC



8.5 Anexo: Mapeo entre las centrales de DigSilent y PLP

Tabla 82: Asociación de centrales PLP con central genérica

Nr. Central asociada Central PLP

1 ARAUCO

ARAUCO_1

ARAUCO_2

ARAUCO_3

2 CELCO

CELCO_1

CELCO_2

CELCO_3

3 CHOLGUAN

CHOLGUAN_1

CHOLGUAN_2

4 LAUTARO

LAUTARO_1

LAUTARO_2

LAUTARO_3

5 CELCO

CELCO_1

CELCO_2

CELCO_3

6 LAJA-EVE

LAJA-EVE_1

LAJA-EVE_2

7 CMPC_LAJA

CMPC_LAJA_1

CMPC_LAJA_2

CMPC_LAJA_3

8 LICANTEN

LICANTEN_1

LICANTEN_2

9 NEHUENCO_1

NEHUENCO_1_GNL

NEHUENCO_1_GNL_FA

NEHUENCO_1_DIE

10 NEHUENCO_2

NEHUENCO_2_DIE

NEHUENCO_2_GNL

11 NEHUENCO_9B

NEHUENCO_9B_B

NEHUENCO_9B_P

12 NRENCA

NRENCA_DIE

NRENCA_FA_GLP

NRENCA_GNL

NRENCA_GNL_FA

13 OLIVOS

OLIVOS_2

OLIVOS_1

14 QUINTERO QUINTERO_CA1_GNL



QUINTERO_CA2_GNL

QUINTERO_CA1_DIE

QUINTERO_CA2_DIE

QUINTERO_CC_FA_GNL

QUINTERO_CC_GNL

15 SANISIDRO

SANISIDRO_DIE

SANISIDRO_GNL

SANISIDRO_GNL_FA

16 SANISIDRO_2

SANISIDRO_2_DIE

SANISIDRO_2_GNL

17 SANLORENZO

SANLORENZO_1

SANLORENZO_2

San_Lorenzo_3

18 SANTA_FE

SANTA_FE_1

SANTA_FE_2

SANTA_FE_3

Santa_Fe_4

19 TG3_SING

TG3_GNL_SING

TG3d_SING

20 VALDIVIA

VALDIVIA_1

VALDIVIA_2

VALDIVIA_3

VALDIVIA_4

21 VINALES

VINALES_1

VINALES_2

VINALES_3

22 CHAKA

CHAKA

Chaka_2



Tabla 83: Asociación de centrales en DigSilent con central genérica

Central DigSilent Central asociada Pmax [MW]

Abanico U1 ABANICO 21,4




Alfalfal U1 ALFALFAL 95,0

Alfalfal U2 ALFALFAL 95,0

Generador Alfalfal II U1 ALFALFAL_2 146,5

Generador Alfalfal II U2 ALFALFAL_2 146,5

Embalse Ancoa ANCOA 26,6

Andes Solar ANDES_SOLAR_SING 21,0

ANG1 ANG_I_SING 330,0

ANG2 ANG_II_SING 330,0

Angostura U1 ANGOSTURA 150,5



Antilhue U1 ANTILHUE_TG_1 63,5

Antilhue U2 ANTILHUE_TG_2 63,5

Antuco U1 ANTUCO 160,0

Antuco U2 ANTUCO 160,0

Arauco ARAUCO 45,3

Arauco U6 ARAUCO 38,9

ATACAMA_CSP_1_SING ATACAMA_CSP_1_SING 110,0

ATACAMA_I ATACAMA_I 100,0

PE Aurora AURORA 91,5

BIOMASA_CHARRUA BIOMASA_CHARRUA 40,0

BIOMASA_ITAHUE_2 BIOMASA_ITAHUE_2 20,0

Blanco (Aconcagua U1) BLANCO 56,0

Bocamina U1 BOCAMINA 146,4

Bocamina U2 BOCAMINA_2 456,0

Bolero BOLERO_SING 146,1

Callao CALLAO 1,0

Calle Calle U1-U7 CALLECALLE 1,8

Calle Calle U8 CALLECALLE 2,3

El Campesino U1 CAMPESINO 342,0

El Campesino U2 CAMPESINO 342,0

Campiche CAMPICHE 330,0

Candelaria U1 CANDELARIA_B1_DIE 160,0



Candelaria U2 CANDELARIA_B2_DIE 160,0

PE Canela I (x12) CANELA 17,1

PE Canela II (x20) CANELA2 58,4

Cañete CANETE 1,9

Canutillar U1 CANUTILLAR 79,2

Canutillar U2 CANUTILLAR 79,2

Capullo CAPULLO 17,0

Cardones (ex Tierra Amarilla) CARDONES 179,9

Carena CARENA 12,0

Carilafquén CARILAFQUEN 29,0

PV Carrera Pinto Carrera_Pinto 96,9

PV Carrera Pinto II Carrera_Pinto_II 78,4

TG2A CC2_GNL_SING 165,0

TG2B CC2_GNL_SING 165,0

Celco CELCO 21,9

Energía Verde U1 CELCO 10,9

Energía Verde U2 CELCO 2,9

CBB CEMENTOSBIOBIO 17,0

Cenizas U1 CENIZAS 7,9



GT Cerro Pabellón CERRO_PABELLON_SING 55,5

Chacabuquito U1 CHACABUQUITO 8,0




Chacayes U1 CHACAYES 65,6

Chacayes U2 CHACAYES 65,6

PV Solar Chaka (x35) CHAKA 49,9

CHAP CHAP_SING 12,3

Chiburgo U1 CHIBURGO 12,5

Chiburgo U2 CHIBURGO 12,5

Chiloé CHILOE 10,6

Cholguán CHOLGUAN 38,8

Chufquén CHUFKEN 3,9

Chuyaca U1-U4 CHUYACA 10,0



CICLO_COMB_IIIR CICLO_COMB_IIIR 360,0

Ciclo combinado VR I CICLO_COMB_VR_1 468,0

CICLO_COMB_VR_2 CICLO_COMB_VR_2 360,0



Cipreses U1 CIPRESES 31,0



Laja 4 CMPC_LAJA 73,9

Pacífico 1 CMPC_PACIFICO_1 45,4



Cochrane U1 COCHRANE_1_SING 330,0

Cochrane U2 COCHRANE_2_SING 330,0

Colbún U1 COLBUN 250,0

Colbún U2 COLBUN 250,0

Colihues U1 COLIHUES 15,2

Colihues U2 COLIHUES 15,2

Colmito COLMITO 68,2

Concón U1 CON_CON 1,4

Concón U2 y U3 CON_CON 2,0

Confluencia U1 CONFLUENCIA 95,8

Confluencia U2 CONFLUENCIA 95,8

La Constitución CONSITITUCION 55,6

Constitución 2A CONST1-EGEN 3,7

Constitución 2B CONST1-EGEN 4,0

Generador Cordillera GNL U1 CORDILLERA 31,3

Generador Cordillera GNL U2 CORDILLERA 31,3

Coya COYA 15,0

CTA CTA_SING 210,0

CTH CTH_SING 210,0

CTM1 CTM1_SING 176,5

CTM2 CTM2_SING 197,3

CTM3_GNL_SIC CTM3_GNL_SIC 217,4

CTM3-TG CTM3_GNL_SING 185,0

CTM3-TV CTM3_GNL_SING 111,0

CTTAR CTTAR_SING 186,0

Curacautin U1-U3 CURACAUTIN 0,9

Curacautin U2 CURACAUTIN 1,7

Curauma U1 CURAUMA 1,5

Curauma U2 y U3 CURAUMA 1,9

Curillinque CURILLINQUE 90,0

Diego de Almagro U1 DALMAGRO 28,0

Diego de Almagro U2 DALMAGRO 28,0

PV Diego de Almagro FV (x24) DALMAGRO_PS 34,2

Degañ DEGAN 20,0



PV Divisadero DIVISADERO 61,3

Doña Carmen TG/TD DONA_CARMEN 70,0

Energía Pacífico E_PACIFICO 20,0

El Arrayán EL_ARRAYAN 117,3

El Manzano EL_MANZANO 5,7

El Paso U1 EL_PASO 32,0

El Paso U2 EL_PASO 32,0

El Peñón N1 EL_PENON 24,2




El Totoral U1 y U2 EL_TOTORAL 3,0

El Totoral U3 EL_TOTORAL 1,0

ELSALVADOR_TG ELSALVADOR_TG 21,9

El Toro U1 ELTORO 105,3




Emelda U1 EMELDA_1 45,4

Emelda U2 EMELDA_2 45,4

EOL_CHARRUA_1 EOL_CHARRUA_1 100,0






EOL_CHILOE EOL_CHILOE 100,0

Collipulli EOL_COLLIPULLI 2,9

EOL_CONCEPCION EOL_CONCEPCION 100,0

PE Punta Colorada(x10) EOL_P_COLORADA 19,0

EOL_PTA_SIERRA EOL_PTA_SIERRA 77,0

PE Renaico EOL_RENAICO 90,6

PE San Juan EOL_SAN_JUAN 185,4

PE San Pedro EOL_SAN_PEDRO 31,4

PE San Pedro II EOL_SAN_PEDRO_II 65,7

PE Talinay Poniente (x20) EOL_TALINAY_PONIENTE 58,4

Totoral EOL_TOTORAL 45,5

Cabo Leones EOLICA_CABO_LEONES_I 171,3

EOLICA_CRUCERO_SING EOLICA_CRUCERO_SING 106,0

Lebu EOLICA_LEBU 1,9

PE Taltal (x33) EOLICA_TALTAL 101,5



PE Ucuquer II EOLICA_UCUQUER_II 11,4

Eq_1 Eq_1 30,9

Eq_2 Eq_2 19,0

Eq_3 Eq_3 32,3

Eq_4 Eq_4 3,3

Eq_5 Eq_5 15,6

Eq_6 Eq_6 15,5

Eq_7 Eq_7 6,0

FPC ESCUADRON 15,0

FPC U2 ESCUADRON 4,3

DS1 ESPERANZA_DS1 2,3

DS2 ESPERANZA_DS2 2,0

Esperanza U1 ESPERANZA_TG1 21,1

Espinos N1 ESPINOS_1 27,9





Finis Terrae FINIS_TERRAE_SING 138,8

Florida FLORIDA 30,0

PV Chañares(x35) FV_CHANARES 36,8

PV Conejo I (x73) FV_CONEJO 102,6

Doña Carmen FV FV_DONA_CARMEN 39,9

PV Luz de Norte(x114) FV_LUZ_DEL_NORTE_1 134,0

GEO_ANCOA GEO_ANCOA 40,0

GEO_CAUTIN GEO_CAUTIN 40,0

Geo_Puchul_01_SING Geo_Puchul_01_SING 40,0

GMAR GMAR_SING 10,5

Grupo_MH_X_Reg_1 Grupo_MH_X_Reg_1 60,0

Guacolda U1 GUACOLDA_1 176,5





Guayacán U1-U2 GUAYACAN 14,1

HIDRO_ANCOA HIDRO_ANCOA 105,0

HIDRO_PTO_MONTT HIDRO_PTO_MONTT 204,0

HIDRO_RAHUE_1 HIDRO_RAHUE_1 52,0

HIDRO_RAHUE_2 HIDRO_RAHUE_2 47,0

Horcones HORCONES_TG_DIE 31,3

Hornitos HORNITOS 59,8



Huasco U1 HUASCO_TG 28,0





INFRA_ENERGETICA_1_SING INFRA_ENERGETICA_1_SING 340,0

Isla U1 ISLA 35,1

Isla U2 ISLA 35,8

Central Itata(1) ITATA 22,2

JAMA_2_SING JAMA_2_SING 24,0

Solar Jama JAMA_SING 30,0

PV Javiera (x49) JAVIERA 67,0

Juncal (Aconcagua U2) JUNCAL 33,0

Kelar TG 1 KELAR_SING 225,0

Kelar TG 2 KELAR_SING 225,0

Kelar TV KELAR_SING 212,0

Los buenos aires L_BUENOS_AIRES 22,5

Laguna Verde TG LAGVERDE_TG 23,4

Laguna Verde U1 LAGVERDE_TV 31,0

Laguna Verde U2 LAGVERDE_TV 24,0

La Higuera U1 LAHIGUERA 84,0

La Higuera U2 LAHIGUERA 84,0

Laja 1A LAJA_I 20,3

Laja 1B LAJA_I 20,3

Laja (Energía Verde) LAJA-EVE 10,0

Lalackama_A (x37) LALACKAMA 29,0

Lalackama_B (x37) LALACKAMA 29,0

PV Lalackama II (x11) Lalackama_2 15,7

Las Vegas U1 y U2 LAS_VEGAS 2,8

Generador Las Lajas U1 LASLAJAS 148,0

Generador Las Lajas U2 LASLAJAS 148,0

Comasa U1 LAUTARO 30,0

Comasa U2 LAUTARO_II 25,0

Licán LICAN 20,2

Licanten LICANTEN 33,8

Linares Norte LINARES 0,5

Lircay U1 LIRCAY 12,4

Lircay U2 LIRCAY 12,4

LLdLL_01 (x45) LLANO_LLAMPOS 64,1

LLdLL_02 (x28) LLANO_LLAMPOS 39,9

Loma Alta LOMAALTA 40,0



Generador Los Cóndores U1 LOS_CONDORES 76,0

Generador Los Cóndores U2 LOS_CONDORES 76,0

Los Cururos LOS_CURUROS 91,2

Los Guindos LOS_GUINDOS 155,3

Los Hierros U1 LOS_HIERROS 13,5

Los Hierros U2 LOS_HIERROS_2 13,5

PV Los loros LOS_LOROS 51,3

Loma Los Colorados I (x2) LOSCOLORADOS_1 2,5

Loma Los Colorados II (x14) LOSCOLORADOS_2 29,1

Los Molles U1 LOSMOLLES 10,0

Los Molles U2 LOSMOLLES 8,6

Los Pinos LOSPINOS 138,8

Los Quilos U1 LOSQUILOS 13,3



Los Vientos LOSVIENTOS_TG 165,0

Machicura U1 MACHICURA 53,2

Machicura U2 MACHICURA 53,2

Maitenes Aux. U1-U2 MAITENES 4,5

Maitenes U1-U2-U3 MAITENES 24,3

Malalcahuello MALALCAHUELLO 29,0

Malgarida MALGARIDA 28,5

Mallarauco MALLARAUCO 3,9

Mampil U1 MAMPIL 29,0

Mampil U2 MAMPIL 29,0

María Elena FV MARIA_ELENA_SING 60,0

Mariposas MARIPOSAS 7,0

Masisa MASISA 13,5

Constitución U1 MAULE 6,0

MIMB MIMB_SING 35,8

MINI_HIDRO_ANCOA_1 MINI_HIDRO_ANCOA_1 30,0



MINI_HIDRO_CAUTIN_1 MINI_HIDRO_CAUTIN_1 20,0



MINI_HIDRO_CHARRUA_1 MINI_HIDRO_CHARRUA_1 20,0




MINI_HIDRO_RAHUE MINI_HIDRO_RAHUE 20,0



Mini Hidro Valdivia I MINI_HIDRO_VALD_1 23,7

Mini Hidro Valdivia II MINI_HIDRO_VALD_2 23,7

MINI_HIDRO_VALD_3 MINI_HIDRO_VALD_3 20,0

MINI_HIDRO_VALD_4 MINI_HIDRO_VALD_4 20,0

Monte Patria U1 y U2 MONTEPATRIA 1,9

Monte Patria U3 a U8 MONTEPATRIA 5,6

PE Monte Redondo (x25) MONTEREDONDO 35,6

Las Nalcas NALCAS 5,5

Cuel x10 NEGRETE_CUEL 15,0

Cuel x12 NEGRETE_CUEL 18,0

Nehuenco U1 TG NEHUENCO_1 273,0

Nehuenco U1 TV NEHUENCO_1 175,0

Nehuenco U2 TG NEHUENCO_2 300,0

Nehuenco U2 TV NEHUENCO_2 164,0

Nehuenco U3 NEHUENCO_9B 111,6

Newen NEWEN 15,0

PAM NORACID_SING 31,0

Nueva Renca TG NRENCA 304,1

Nueva Renca TV NRENCA 251,2

NTO1 NTO1_SING 156,5

NTO2 NTO2_SING 156,5

Generador Nuble NUBLE 150,5

Nueva Aldea U1 NUEVA_ALDEA_1 36,6

Nueva Aldea U3 NUEVA_ALDEA_3 87,5

Nueva Ventanas NUEVA_VENTANAS 330,0

Ojos de Agua OJOSDEAGUA 11,0

Olivos N1 OLIVOS 27,0




PV Olmué (x89) OLMUE 131,1

Punta Colorada TG P_COLORADA_F_OIL 21,3

Palmucho PALMUCHO 33,0

PV Pampa Solar Norte(x46) PAMPA_SOLAR_NORTE 85,5

Pangue U1 PANGUE 240,0

Pangue U2 PANGUE 240,0

Pehuenche U1 PEHUENCHE 290,0

Pehuenche U2 PEHUENCHE 290,0

PV El pelícano PELICANO 100,5

PetroPower PETROPOW_1 86,6

Peuchen U1 PEUCHEN 44,0



Peuchen U2 PEUCHEN 44,0

Generador Picoiquén PICOIQUEN 12,0

Pilmaiquen U1 PILMAIQUEN 5,6





Placilla U1 y U2 PLACILLA 3,0

Placilla U3 PLACILLA 1,0

PAS2 POZO_ALMONTE_3_SING 7,5

PAS3 POZO_ALMONTE_3_SING 12,0

Providencia U1 PROVIDENCIA 7,9

Providencia U2 PROVIDENCIA 7,9

San Andrés PV (x35) PS_SAN_ANDRES 49,9

PE Punta Palmeras (x15) PTA_PALMERA 46,1

Generador Pulelfu PULELFU 5,0

Pullinque U1 PULLINQUE 18,0



Punilla PUNILLA_ANCOA 105,3

Punitaqui PUNITAQUI 5,6

EPSA U1 PUNTILLA 4,6



PV Salvador (x43) PV_SALVADOR 64,5

Quellón II QUELLON2 5,0

Quilapilún QUILAPILUN 111,2

Quilleco U1 QUILLECO 38,0

Quilleco U2 QUILLECO 38,0

Quintay U1 y U2 QUINTAY 3,0

Quintay U3 QUINTAY 1,0

Quintero TG1A QUINTERO 170,5

Quintero TG1B QUINTERO 170,5

Ralco U1 RALCO 402,0

Ralco U2 RALCO 402,0

Rapel U1 RAPEL 76,0

Rapel U2 RAPEL 76,0

Rapel U3 RAPEL 70,0

Rapel U4 RAPEL 70,0

Rapel U5 RAPEL 76,0

Renca Carbon U1-U2 RENCA 117,6



Río Claro RIO_CLARO 29,0

Generador Rio Colorado RIO_COLORADO 16,0

Río Huasco RIO_HUASCO 5,7

Rucatayo RUCATAYO 55,3

Rucue U1 RUCUE 93,0

Rucue U2 RUCUE 93,0

San Andrés U1 SAN_ANDRES 23,7

San Andrés U2 SAN_ANDRES 23,7

San Clemente SAN_CLEMENTE 6,3

San Francisco de Mostazal SAN_FRANCISCO_TG 31,3

SAN_PEDRO SAN_PEDRO 150,0

San Gregorio SANGREGORIO 0,5

San Ignacio SANIGNACIO 34,8

San Isidro U1 TG SANISIDRO 283,6

San Isidro U1 TV SANISIDRO 162,4

San Isidro U2 TG SANISIDRO_2 305,0

San Isidro U2 TV SANISIDRO_2 163,0

San Lorenzo U1 SANLORENZO 31,0


San Lorenzo U3-U4-U5 SANLORENZO 2,2


Santa Fe Energía SANTA_FE 122,5

Santa Lidia SANTA_LIDIA_TG 150,0

Santa María SANTA_MARIA 468,0

Santa Marta SANTA_MARTA 19,7

Santa Sofía SANTA_SOFIA 71,3

PV Santiago Solar SANTIAGO_SOLAR 94,1

Sarco SARCO 140,8

Los Sauces SAUCEANDES 3,8

Sauzal U1 SAUZAL_1 32,0

Sauzalito SAUZAL_1 15,0



PE Sierra Gorda SIERRA_GORDA_SING 112,0

Solar Cardones 1 SOLAR_CARDONES_1 200,9

SOLAR_CARDONES_2 SOLAR_CARDONES_2 200,0








SOLAR_CPINTO_1 SOLAR_CPINTO_1 200,0





SOLAR_CRUCERO_1_SING SOLAR_CRUCERO_1_SING 200,0




SOLAR_DALMAGRO_1 SOLAR_DALMAGRO_1 200,0





Solar Encuentro 1 SOLAR_ENCUENTRO_SING 101,2

SOLAR_LABERINTO_1_SING SOLAR_LABERINTO_1_SING 200,0

SOLAR_LABERINTO_2_SING SOLAR_LABERINTO_2_SING 200,0

SOLAR_LAGUNAS_1_SING SOLAR_LAGUNAS_1_SING 200,0

SOLAR_LAGUNAS_2_SING SOLAR_LAGUNAS_2_SING 200,0

SOLAR_PALMONTE_1_SING SOLAR_PALMONTE_1_SING 200,0

PV El Romero SOLAR_ROMERO 186,7

PE Talinay Oriente (x32) TALINAY_ORIENTE 93,5

Taltal U1 TALTAL_1_DIE 165,0

Taltal U2 TALTAL_2_DIE 165,0

TAMAYA_SING TAMAYA_SING 95,0

Teno N1 TENO 22,3

Teno N2 TENO 22,3

Teno N3 TENO 22,3

Termopacifico N1 TERMOPACIFICO 30,0




Coronel TG_CORONEL_DIE 59,5

TG1 TG1_SING 27,9

TG2 TG2_SING 27,9

TG3 TG3_SING 45,0

TGIQ TGIQ_SING 28,0

TGTAR TGTAR_SING 28,0

Trapen N1 TRAPEN 22,3






U10 U10_SING 44,1

U11 U11_SING 44,1

U12 U12_SING 92,0

U13 U13_SING 92,0

U14 U14_SING 147,0

U15 U15_SING 147,0

U16 U16_GNL_SING 500,0

Valdivia VALDIVIA 87,5

PV Valle solar VALLE_SOLAR_1 71,3

Eólica Valle de los Vientos Gen 1-5 VALLE_VIENTOS_SING 50,0

EólicaValle de los Vientos Gen 6-9 VALLE_VIENTOS_SING 40,0

Ventanas U1 VENTANAS_1 135,3

Ventanas U2 VENTANAS_2 257,1

Viñales VINALES 51,0

El Volcán VOLC_QUEL 14,3

Queltehues U1 VOLC_QUEL 13,3



Yungay U1 YUNGAY_1_DIE 81,1



Yungay TG U4 YUNGAY_4_DIE 47,5

Yungay TV U4 YUNGAY_4_DIE 22,5



8.6 Anexo: Asociación de los consumos

Tabla 84: Asociación de los consumos en el SIC para aquéllos no asociados a una zona en particular

Consumo DIgSilent Barra PLP Subsistema %

R. Chocalán 66 kV AMelipill220 SIC 4 3,4207

R. Leyda 110 kV AMelipill220 SIC 4 3,5026

R. El Maitén 66 kV AMelipill220 SIC 4 3,7846

I. San Antonio 110 kV AMelipill220 SIC 4 4,4949

R. El Monte 66 kV AMelipill220 SIC 4 5,4587

R. San Sebastian 66 kV AMelipill220 SIC 4 5,7223

R. El Paico AMelipill220 SIC 4 8,553

R. Melipilla 1 110 kV AMelipill220 SIC 4 10,208

R. Melipilla 2 110 kV AMelipill220 SIC 4 10,208

R. Bollenar 66 kV AMelipill220 SIC 4 11,4985

R. San Antonio 110 kV AMelipill220 SIC 4 33,1486

I. Ancoa 220 kV Ancoa220 SIC 4 16,3965

I. Río Melado 154 kV Ancoa220 SIC 4 41,3557

R. Ancoa 220 kV Ancoa220 SIC 4 42,2478

R. Ancud 110 kV Ancud110 SIC 6 100

I. Procart 220 kV Candela220 SIC 4 16,7279

I. Minero 110 kV Candela220 SIC 4 83,2721

I. Castilla+SSAA Castilla 110kV Cardones110 SIC 1 0

I. Kozan 110 kV Cardones110 SIC 1 1,2537

R. Caldera 110 KV Cardones110 SIC 1 3,6181

R. Tierra Amarilla 110 kV Cardones110 SIC 1 4,2162

R. Hernán Fuentes 110 kV Cardones110 SIC 1 4,2545

R. Los Loros 110 kV Cardones110 SIC 1 5,7375

I. Travesía 110 KV Cardones110 SIC 1 5,9355

I. Refugio 110 kV Cardones110 SIC 1 6,0486

I. T. Amarilla 110 kV Cardones110 SIC 1 6,712

R. Plantas 110 kV Cardones110 SIC 1 8,6618

R. Copiapo 1 110 kV Cardones110 SIC 1 9,098

R. Copiapo 2 110 kV Cardones110 SIC 1 9,098

R. Cerrillos 110 kV Cardones110 SIC 1 9,5747

I. Magnetita 110 kV Cardones110 SIC 1 10,5718

I. Paipote 110 KV Cardones110 SIC 1 15,2198

I. SS/AA Cardones Cardones220 SIC 1 0,0245

I. Agrosuper Cardones220 SIC 1 0,1445

I. CNN 220 KV Cardones220 SIC 1 21,3827



I. Minera La Candelaria 1 Cardones220 SIC 1 39,2242

I. Minera La Candelaria 2 Cardones220 SIC 1 39,2242

I. Laja 66 kV Charrua066 SIC 5 0,056

R. Charrúa 66 kV Charrua066 SIC 5 2,9044

I. Bucalemu 66 kV Charrua066 SIC 5 3,9699

R. Laja 1 66 kV Charrua066 SIC 5 6,1439

R. Laja 2 66 kV Charrua066 SIC 5 6,1439

R. Cabrero 1 66 kV Charrua066 SIC 5 16,5749

R. Cabrero 2 66 kV Charrua066 SIC 5 16,5749

I. Fibranova Charrua066 SIC 5 18,304

I. Masisa Charrua066 SIC 5 29,3281

I. Pangue 66 kV Charrua154 SIC 5 0,0727

SS/AA Abanico Charrua154 SIC 5 0,222

I. SS/AA Campanario Charrua154 SIC 5 0,2749

I. Manso de Velasco 66 kV Charrua154 SIC 5 1,1505

R. Charrúa 154 kV Charrua154 SIC 5 1,2988

I. Los Angeles 66 kV Charrua154 SIC 5 1,5852

R. Tres Esquinas 1 66 kV Charrua154 SIC 5 3,3345

R. Tres Esquinas 2 66 kV Charrua154 SIC 5 3,3345

R. Los Sauces Charrua154 SIC 5 3,4545

I. El Avellano Charrua154 SIC 5 4,3056

R. Quilmo 66 kV Charrua154 SIC 5 4,356

R. El Avellano Charrua154 SIC 5 6,1809

R. Negrete 66 kV Charrua154 SIC 5 7,4444

SS/AA Bocamina Charrua154 SIC 5 7,5689

R. Angol 66 kV Charrua154 SIC 5 11,1649

R. Manso de Velasco 66 kV Charrua154 SIC 5 15,5001

R. Los Angeles 66 kV 1 Charrua154 SIC 5 28,7516

I. Laja (CMPC)_3 Charrua220 SIC 5 0,0095



I. Laja (CMPC)_B Charrua220 SIC 5 0,0224

I. Laja (CMPC)_D Charrua220 SIC 5 0,042

I. SSAA Charrúa Charrua220 SIC 5 0,4144

SS/AA El Toro Charrua220 SIC 5 0,768

R. Rucue 220 kV Charrua220 SIC 5 1,1431

R. Collipulli 1 66 kV Charrua220 SIC 5 5,6639

R. Collipulli 2 66 kV Charrua220 SIC 5 5,6639

I. Santa Fé_1 Charrua220 SIC 5 10,4008

I. Inforsa Charrua220 SIC 5 15,5149

I. Pacífico_1 Charrua220 SIC 5 15,9479



I. Pacífico_2 Charrua220 SIC 5 16,6413

I. Santa Fé_2 Charrua220 SIC 5 27,7356

I. Cocharcas 66 kV Chillan154 SIC 4 0,114

R. Hualte 33kV Chillan154 SIC 4 3,7207

R. Quirihue 33 kV Chillan154 SIC 4 7,6253

R. Cocharcas 66 kV Chillan154 SIC 4 13,3322

R. Chillán 1 66 kV Chillan154 SIC 4 37,6039

R. Chillán 2 66 kV Chillan154 SIC 4 37,6039

R. Degañ Chiloe110 SIC 6 46,0717

R. Chonchi 24 kV Chiloe110 SIC 6 53,9283

R. Cholguán 66 kV Cholguan066 SIC 5 100

I. Cholguan 220 kV Cholguan220 SIC 5 49,4853

R. Cholguán 220 kV Cholguan220 SIC 5 50,5147

R. Cipreses 154 kV Cipreses154 SIC 4 5,9946

SS/AA Curillinque Cipreses154 SIC 4 94,0054

R. Mariquina 220 kV Ciruelos220 SIC 5 100

SS/AA Colbún G1 13.8 kV Colbun220 SIC 4 1,4335

SS/AA Colbún G2 13.8 kV Colbun220 SIC 4 1,4335

R. Colbun 220 kV Colbun220 SIC 4 2,7355

I. CMPC Papeles 110 kV Colbun220 SIC 4 94,3974

R. Viñales 23 kV Constituci66 SIC 4 6,5831

R. Nirivilo 66 kV Constituci66 SIC 4 17,2482

R. Constitución 66 kV Constituci66 SIC 4 76,1686

I. SS/AA C. Pinto CPinto220 SIC 1 0,4254

I. La Coipa 220 KV CPinto220 SIC 1 99,5746

I. Planta de Óxidos 110 kV DAlmagro220 SIC 1 1,3618

R. Inca de Oro + D.Amagro 110 KV DAlmagro220 SIC 1 1,6825

I. Potrerillos 110 KV DAlmagro220 SIC 1 3,2653

R. Taltal (Elecda) 110 KV DAlmagro220 SIC 1 3,5629

R. El Salado + Chañaral 110 KV DAlmagro220 SIC 1 4,9012

I. Centenario 110 kV DAlmagro220 SIC 1 4,9512

I. Las Luces 110 kV DAlmagro220 SIC 1 5,1889

I. Manto Verde D. Almagro 110 KV DAlmagro220 SIC 1 19,3079

I. El Salvador 110 KV DAlmagro220 SIC 1 55,7783

R. Duqueco 66 kV Duqueco220 SIC 5 49,8495

I. Duqueco 66 kV Duqueco220 SIC 5 50,1505

I. Andina ELlano220 SIC 2 9,0628

I. Cordillera ELlano220 SIC 2 90,9372

R. El Peñon 110 kV ElPenon110 SIC 1 100

I. Graneros 66 kV Graneros066 SIC 4 3,9225

R. Graneros 66 kV Graneros066 SIC 4 96,0775



R. Huasco 110 KV Huasco110 SIC 1 6,5568

I. Huasco 110 KV Huasco110 SIC 1 93,4432

I. SS/AA Itahue Itahue154 SIC 4 0,0918

I. Panguilemo 66kV Itahue154 SIC 4 0,294

R. Itahue 66 kV Itahue154 SIC 4 0,7403

R. Parronal 66 kV Itahue154 SIC 4 0,9862

R. Villa Prat 1 66 kV Itahue154 SIC 4 1,4588

R. Villa Prat 2 66 kV Itahue154 SIC 4 1,4588

R. Hualañe 66 kV Itahue154 SIC 4 1,7172

I. Itahue 66 kV Itahue154 SIC 4 1,9179

R. Ranguili 66 kV Itahue154 SIC 4 2,3688

R. San Clemente 66 kV Itahue154 SIC 4 2,4055

R. Panguilemo 66kV Itahue154 SIC 4 2,6094

R. Curicó CEC 1 66 kV Itahue154 SIC 4 4,0592

R. Licantén 66 kV Itahue154 SIC 4 4,0638

R. San Rafael 66 kV Itahue154 SIC 4 8,6197

R. Molina 1 66 kV Itahue154 SIC 4 12,4026

R. Molina 2 66 kV Itahue154 SIC 4 12,4026

R. Curicó CGE 2 66 kV Itahue154 SIC 4 12,721

R. Curicó CGE 1 66 kV Itahue154 SIC 4 29,6823

I. Villa Alegre 66 kV Linares154 SIC 4 0,2747

R. Linares 66 kV Linares154 SIC 4 1,8685

R. Villa Alegre 66 kV Linares154 SIC 4 9,525

R. Panimavida 1 66 kV Linares154 SIC 4 9,6353

R. Panimavida 2 66 kV Linares154 SIC 4 9,6353

R. Linares Norte Linares154 SIC 4 18,639

R. Chacahuín 1 66 kV Linares154 SIC 4 25,2111

R. Chacahuín 2 66 kV Linares154 SIC 4 25,2111

I. San Rafael 110 kV LMaquis220 SIC 2 0,9124

I. Aconcagua 66 kV LMaquis220 SIC 2 5,1584

I. Chagres 1 110 kV LMaquis220 SIC 2 5,8733

I. Chagres 2 110 kV LMaquis220 SIC 2 5,8733

I. Cemento Melon 110 kV LMaquis220 SIC 2 13,8821

R. San Felipe 110 kV LMaquis220 SIC 2 32,059

R. San Rafael 110 kV LMaquis220 SIC 2 36,2415

R. El Espino 66 kV LVilos220 SIC 1 0,0263

I. SS/AA Las Palmas LVilos220 SIC 1 0,0522

I. SS/AA Los Espinos LVilos220 SIC 1 1,0477

R. Combarbala 1 66 kV LVilos220 SIC 1 2,3953

R. Combarbala 2 66 kV LVilos220 SIC 1 2,3953

I. Pto. Chungo + SS/AA Los Vilos 110 kV LVilos220 SIC 1 2,8657



R. Salamanca 1 110 kV LVilos220 SIC 1 13,333

R. Salamanca 2 110 kV LVilos220 SIC 1 13,333

R. Quereo 110 kV LVilos220 SIC 1 15,627

R. Illapel 110 kV LVilos220 SIC 1 19,191

R. Quinquimo 110 kV LVilos220 SIC 1 29,7336

I. Incahuasi 110 kV Maitencil110 SIC 1 0,0001

I. Algarrobo 110 kV Maitencil110 SIC 1 0,3976

I. Pajonales (ESO) 110 kV Maitencil110 SIC 1 1,333

R. Incahuasi 110 kV Maitencil110 SIC 1 6,7915

I. Dos Amigos 110 kV Maitencil110 SIC 1 7,2298

R. Alto del Carmen 110 KV Maitencil110 SIC 1 10,07

R. Vallenar 1 Maitencil110 SIC 1 20,9314

R. Vallenar 2 Maitencil110 SIC 1 20,9314

I. Los Colorados 110 KV Maitencil110 SIC 1 32,315

I. SS/AA Maitencillo Maitencil220 SIC 1 0,4503

I. Jorquera 220 KV Maitencil220 SIC 1 3,7261

SS/AA Guacolda - G1 Maitencil220 SIC 1 6,2568




I. Caserones 1 220 KV Maitencil220 SIC 1 23,5988



I. Rengo 66 kV Malloa154 SIC 4 0,4995

R. Q. Tilcoco 1 66 kV Malloa154 SIC 4 2,2021

R. Q. Tilcoco 2 66 kV Malloa154 SIC 4 2,2021

R. Pelequen 66 kV Malloa154 SIC 4 2,3787

R. El Manzano 1 66 kV Malloa154 SIC 4 3,7072

R. El Manzano 2 66 kV Malloa154 SIC 4 3,7072

R. Malloa 66 kV Malloa154 SIC 4 4,529

R. Las Cabras 1 66 kV Malloa154 SIC 4 6,405

R. Las Cabras 2 66 kV Malloa154 SIC 4 6,405

I. San Vicente T.T. 66 kV Malloa154 SIC 4 20,1453

R. Rengo 66 kV Malloa154 SIC 4 22,7765

R. San Vicente T.T. 66 kV Malloa154 SIC 4 25,0424

R. Yerbas Buenas 154 kV Maule154 SIC 4 100

I. Los Piuquenes 220 kV Mauro220 SIC 1 100

I. Trapén 110 kV Melipulli220 SIC 6 0,0509

SS/AA Canutillar G1 Melipulli220 SIC 6 0,1563

SS/AA Canutillar G2 Melipulli220 SIC 6 0,1563

R. Alto Bonito 110 kV Melipulli220 SIC 6 4,9747



R. Calbuco 110 kV Melipulli220 SIC 6 5,2105

R. Colaco 110 kV Melipulli220 SIC 6 6,5732

R. Puerto Varas 1 66 kV Melipulli220 SIC 6 7,2568

R. Puerto Varas 2 66 kV Melipulli220 SIC 6 7,2568

R. Empalme 110 kV Melipulli220 SIC 6 7,573

R. Puerto Montt 23 kV (T33) Melipulli220 SIC 6 30,3958

R. Puerto Montt 23 kV (T44) Melipulli220 SIC 6 30,3958

R. Monte Patria 66 kV MPatria66 SIC 1 100

R. Picoltué 220 kV Mulchen220 SIC 5 100

SS/AA Los Molles Ovalle66 SIC 1 0,4614

I. Altos de Punitaqui Ovalle66 SIC 1 15,3486

R. Ovalle 1 66 kV Ovalle66 SIC 1 42,095

R. Ovalle 2 66 kV Ovalle66 SIC 1 42,095

I. Hospital 66 kV Paine154 SIC 4 0,7669

R. Hospital 66 kV Paine154 SIC 4 12,8107

R. I. Maipo 1 66 kV Paine154 SIC 4 13,109

R. I. Maipo 2 66 kV Paine154 SIC 4 13,109

R. Fatima 1 66 kV Paine154 SIC 4 16,8884

R. Fatima 2 66 kV Paine154 SIC 4 16,8884

I. P.Talagante 66 kV Paine154 SIC 4 26,4276

I. SS/AA D. Almagro Paposo220 SIC 1 39,1831

R. Paposo 220 kV Paposo220 SIC 1 60,8169

I. Ñiquén 66 kV Parral154 SIC 4 0,1278

I. Longavi 66kV Parral154 SIC 4 0,2454

R. Retiro 66 kV Parral154 SIC 4 5,1673

R. Longavi 66kV Parral154 SIC 4 6,0408

R. San Gregorio Parral154 SIC 4 7,0146

R. La Vega 66 kV Parral154 SIC 4 8,122

R. Cauquenes 66 kV Parral154 SIC 4 16,875

R. San Carlos 66 kV Parral154 SIC 4 24,1498

R. Parral 66 kV Parral154 SIC 4 32,2573

R. San Juan 1 66 kV PAzucar110 SIC 1 3,4345

R. San Juan 2 66 kV PAzucar110 SIC 1 3,4345

R. Andacollo 66 kV PAzucar110 SIC 1 3,7439

R. Guayacan 1 66 kV PAzucar110 SIC 1 4,6575

R. Guayacan 2 66 kV PAzucar110 SIC 1 4,6575

I. Min.Carmen de Andacollo 110 kV PAzucar110 SIC 1 5,7246

R. Vicuña 110 kV PAzucar110 SIC 1 5,9479

I. El Romeral (CMP) 110 kV PAzucar110 SIC 1 6,5541

R. Marquesa 66 kV PAzucar110 SIC 1 9,5963

R. Las Compañias 110 kV PAzucar110 SIC 1 10,4262



R. San Joaquin 1 110 kV PAzucar110 SIC 1 12,8623

R. San Joaquin 2 110 kV PAzucar110 SIC 1 12,8623

R. Pan de Azucar (Emec) 110 kV PAzucar110 SIC 1 16,0983

I. SS/AA Pan de Azúcar PAzucar220 SIC 1 0,2075

I. MCDA 1 PAzucar220 SIC 1 49,8962

I. MCDA 2 PAzucar220 SIC 1 49,8962

I. La Mesa 220 kV PColorada220 SIC 1 100

I. Tuniche 66 kV PCortes154 SIC 4 1,5779

I. Cachapoal 66 kV PCortes154 SIC 4 2,3402

R. Loreto 66 kV PCortes154 SIC 4 5,937

R. Lo Miranda 66 kV PCortes154 SIC 4 7,9805

R. Tuniche 66 kV PCortes154 SIC 4 11,8246

R. Machalí PCortes154 SIC 4 14,1978

I. Lo Miranda 66 kV PCortes154 SIC 4 21,4532

R. Cachapoal 66 kV PCortes154 SIC 4 34,6888

R. Quellon 1 23 kV Pid-Pid110 SIC 6 13,2119



R. Castro 110 kV Pid-Pid110 SIC 6 25,8106

R. Pid Pid 110 kV Pid-Pid110 SIC 6 34,5539

I. SS/AA Polpaico Polpaico220 SIC 2 0,0471

I. El Manzano 1 Polpaico220 SIC 2 6,3118

I. Las Tortolas 220 kV Polpaico220 SIC 2 14,0462

I. Maitenes 220 kV Polpaico220 SIC 2 79,5949

R. El Sauce 66 kV Punitaqui66 SIC 1 1,9359

I. Punitaqui Punitaqui66 SIC 1 47,1018

R. Punitaqui Punitaqui66 SIC 1 50,9623

SSAA Pilmaiquen 1-2-3 Rahue220 SIC 6 0,0973

SSAA Pilmaiquen 4-5 Rahue220 SIC 6 0,0973

SSAA Pullinque 2 Rahue220 SIC 6 0,0973

SSAA Pullinque G1 Rahue220 SIC 6 0,0973

R. Aihuapi 1 66 kV Rahue220 SIC 6 1,3726

R. Aihuapi 2 66 kV Rahue220 SIC 6 1,3726

R. Tres Bocas 66 kV Rahue220 SIC 6 2,0848

R. Frutillar 1 66 kV Rahue220 SIC 6 2,5803

R. Frutillar 2 66 kV Rahue220 SIC 6 2,5803

R. La Unión 1 66 kV Rahue220 SIC 6 3,6458




R. Los Tambores 66 kV Rahue220 SIC 6 3,7038



R. Pilmaiquen 66 kV Rahue220 SIC 6 4,981

R. B.Blanco 66 kV Rahue220 SIC 6 6,7055

R. Pichil 66 kV Rahue220 SIC 6 7,1315

R. Purranque 66 kV Rahue220 SIC 6 7,3388

R. Osorno 1 66 kV Rahue220 SIC 6 15,0588



I. Lirios 66 kV Rancagua066 SIC 4 0,2264

I. El Teniente (Hornos de Arco) 66 kV Rancagua066 SIC 4 7,9252

R. Rosario 66 kV Rancagua066 SIC 4 15,5156

R. Chumaquito 66 kV Rancagua066 SIC 4 30,1963

I. Rosario 66 kV Rancagua066 SIC 4 46,1364

I. Minera Valle Central 4.16 kV 2 Rancagua154 SIC 4 0,0568

I. El Teniente 154 kV Rancagua154 SIC 4 0,4392

R. Alameda 1 66 kV Rancagua154 SIC 4 27,7804

R. Alameda 2 66 kV Rancagua154 SIC 4 27,7804

I. Minera Valle Central 4.16 kV 1 Rancagua154 SIC 4 43,9432

SS/AA Rapel Rapel220 SIC 4 1,9917

R. Lihueimo 1 66 kV Rapel220 SIC 4 2,2709



R. Marchigue 1 Rapel220 SIC 4 2,8995

R. Marchigue 2 Rapel220 SIC 4 2,8995

R. Portezuelo 66 kV Rapel220 SIC 4 2,9661

R. Quelentaro 66 kV Rapel220 SIC 4 3,6477

I. Las Arañas Rapel220 SIC 4 3,9628

R. Esperanza 66 kV Rapel220 SIC 4 4,5772

R. Santa Rosa 66 kV Rapel220 SIC 4 4,8867

R. Las Arañas Rapel220 SIC 4 5,0447

R. Alcones 66 kV Rapel220 SIC 4 6,2463

R. Mandinga 66 kV Rapel220 SIC 4 6,3581

R. El Peumo 66 kV Rapel220 SIC 4 6,4313

R. La Manga 66 kV Rapel220 SIC 4 10,1081

R. Paniahue 66 kV Rapel220 SIC 4 14,0369

R. Alhué 66 kV Rapel220 SIC 4 17,1305

R. Coopelan 220 kV Rucue220 SIC 5 100

I. SSAA Sauzal Sauzal110_1 SIC 4 1,588

SS/AA Sauzalito Sauzal110_1 SIC 4 14,1771

R. Sauzalito Sauzal110_1 SIC 4 84,235

R. San Francisco 66 kV SFcoMost066 SIC 4 44,0841

I. San Francisco 66 kV SFcoMost066 SIC 4 55,9159



I. FFCC San Fernando 66 kV SFernando154 SIC 4 0,0882

I. Quinta 66 kV SFernando154 SIC 4 0,8129

I. La Ronda 66 kV SFernando154 SIC 4 1,7936

R. Quinta 1 66 kV SFernando154 SIC 4 3,5718

R. Quinta 2 66 kV SFernando154 SIC 4 3,5718

R. Placilla 66 kV SFernando154 SIC 4 4,8049

I. Colchagua 66 kV SFernando154 SIC 4 5,5065

R. La Ronda 66 kV SFernando154 SIC 4 8,928

R. Nancagua 66 kV SFernando154 SIC 4 11,4335

R. Chimbarongo 66 kV SFernando154 SIC 4 13,5968

R. Colchagua 66 kV SFernando154 SIC 4 45,8919

R. San Javier 66 kV SJavier66 SIC 4 100

R. Maule 66 kV SMiguel66 SIC 4 0,1218

R. San Miguel 66 kV SMiguel66 SIC 4 99,8782

I. Nueva Aldea 15 kV StaElvira66 SIC 4 7,1043

R. Santa Elvira 1 66 kV StaElvira66 SIC 4 46,4479

R. Santa Elvira 2 66 kV StaElvira66 SIC 4 46,4479

R. Talca 2 66 kV Talca66 SIC 4 8,1989

R. La Palma 66 kV Talca66 SIC 4 10,6678

R. Piduco 1 66 kV Talca66 SIC 4 14,8287

R. Piduco 2 66 kV Talca66 SIC 4 14,8287



I. Victoria 66 kV Temuco220 SIC 5 0,0044

I. SSAA Temuco Temuco220 SIC 5 0,0113

R. Pullinque 66 kV Temuco220 SIC 5 0,1218

R. Gorbea 66 kV Temuco220 SIC 5 0,5263

R. Traiguén 1 66 kV Temuco220 SIC 5 0,9455

R. Traiguén 2 66 kV Temuco220 SIC 5 0,9455

I. Pillanlelbún 66 kV Temuco220 SIC 5 0,9589

R. Curacautín 1 66 kV Temuco220 SIC 5 1,0293

R. Curacautín 2 66 kV Temuco220 SIC 5 1,0293

I. Chivilcan 66 kV Temuco220 SIC 5 1,1806

R. Temuco (Frontel) Temuco220 SIC 5 2,0036

R. Loncoche 1 66 kV Temuco220 SIC 5 2,2649

R. Loncoche 3 66 kV Temuco220 SIC 5 2,2649

R. Pillanlelbún 66 kV Temuco220 SIC 5 2,8235

R. Pitrufquen 1 66 kV Temuco220 SIC 5 3,1263



R. Lautaro 1 66 kV Temuco220 SIC 5 3,769



R. Lautaro 2 66 kV Temuco220 SIC 5 3,769

R. Pumahue 1 66 kV Temuco220 SIC 5 4,1961

R. Pumahue 2 66 kV Temuco220 SIC 5 4,1961

R. Victoria 66 kV Temuco220 SIC 5 4,3449

R. Licanco Temuco220 SIC 5 4,8381

R. Pucón Temuco220 SIC 5 5,033

R. Nueva Imperial 66 kV Temuco220 SIC 5 5,5798

R. Villarica 66 kV Temuco220 SIC 5 5,5918

R. Padre Las Casas 66 kV Temuco220 SIC 5 7,295

R. Las Encinas 66 kV Temuco220 SIC 5 11,84

R. Chivilcan 66 kV Temuco220 SIC 5 14,0581

I. SS/AA Teno Teno154 SIC 4 0,0587

I. Curico 66 kV Teno154 SIC 4 0,3157

I. Teno1 13.2 kV Teno154 SIC 4 1,3554

R. Curicó CEC 2 66 kV Teno154 SIC 4 7,8166

I. MDP Teno 13.2 kV Teno154 SIC 4 13,9363

R. Teno 13.2 kV Teno154 SIC 4 20,3936

I. Teno2 13.2 kV Teno154 SIC 4 24,5188

R. Rauquén 66 kV Teno154 SIC 4 31,605

R. Paillaco 66 kV Valdivia220 SIC 5 2,124

R. Pichirropulli 1 66 kV Valdivia220 SIC 5 2,9706

R. Pichirropulli 2 66 kV Valdivia220 SIC 5 2,9706

R. Los Lagos 1 66 kV Valdivia220 SIC 5 5,8444

R. Los Lagos 2 66 kV Valdivia220 SIC 5 5,8444

I. Chumpullo CMPC Valdivia220 SIC 5 11,5971

R. Calle Calle 66 kV Valdivia220 SIC 5 11,7504

R. Panguipulli 66 kV Valdivia220 SIC 5 13,1515

R. Picarte 1 66 kV Valdivia220 SIC 5 21,8735

R. Picarte 2 66 kV Valdivia220 SIC 5 21,8735



Tabla 85: Asociación de los consumos en el SIC para la zona de Concepción.


R. Curanilahue 1 66 kV Hualpen154 SIC 5 0,0012

R. Curanilahue 2 66 kV SVicente154 SIC 5 0,0069

R. Lebu 66 kV Concepcio154 SIC 5 0,0143

R. Tres Pinos 1 66 kV Coronel154 SIC 5 0,0227

R. Tres Pinos 2 66 kV Concepcio154 SIC 5 0,028

I. Chiguayante 66 kV Concepcio154 SIC 5 0,0325

I. Concepción 66 kV 3 SVicente154 SIC 5 0,1846

I. Ejercito 66 kV CArauco66 SIC 5 0,3193

I. Indura CArauco66 SIC 5 0,3193

I. Lirquén Coronel154 SIC 5 0,34

I. SSAA Concepción 220 kV Concepcio154 SIC 5 0,3424

R. Chiguayante 1 66 kV Concepcio154 SIC 5 0,3424

R. Chiguayante 2 66 kV SVicente154 SIC 5 0,3701

R. Colo Colo 1 66 kV Coronel154 SIC 5 0,4077

R. Colo Colo 2 66 kV Coronel154 SIC 5 0,4575

R. Concepción 1 66 kV 2 CArauco66 SIC 5 0,5606

R. Concepción 2 66 kV CArauco66 SIC 5 0,5606

R. Ejercito 66 kV Coronel154 SIC 5 0,6213

R. Lirquén CArauco66 SIC 5 0,6515

R. Mahns 1 CArauco66 SIC 5 0,6515

R. Mahns 2 SVicente154 SIC 5 0,6555

R. Penco 66 kV CArauco66 SIC 5 0,7203

R. San Pedro 1 66 kV Concepcio154 SIC 5 0,8289

R. San Pedro 2 66 kV Concepcio154 SIC 5 0,8301

R. Tome 1 66 kV SVicente154 SIC 5 0,8464

R. Tome 2 66 kV Coronel154 SIC 5 0,8921

I. A. Blancas 66 kV SVicente154 SIC 5 0,9136

I. Coronel 66 kV 2 SVicente154 SIC 5 1,0119

I. Escuadrón 66 kV Concepcio154 SIC 5 1,063

I. Papeles y Bosques BioBio 66 kV Concepcio154 SIC 5 1,063

I. Polpaico 66 kV Coronel154 SIC 5 1,1087

R. A. Blancas 66 kV Fopaco154 SIC 5 1,21

R. Colcura 66 kV Concepcio154 SIC 5 1,2587

R. Coronel 66 kV 1 Concepcio154 SIC 5 1,2587

R. Coronel 66 kV 2 CArauco66 SIC 5 1,3548

R. Escuadrón 66 kV Coronel154 SIC 5 1,3667

R. Loma Colorada 1 66 kV Coronel154 SIC 5 1,4285

R. Loma Colorada 2 66 kV Concepcio154 SIC 5 1,448



R. Lota (Enacar) 66 kV Coronel154 SIC 5 1,5057

R. Lota (Frontel) 66 kV Coronel154 SIC 5 1,5057

R. Puchoco SVicente154 SIC 5 1,7203

I. Fopaco 6 kV Mapal154 SIC 5 1,745

I. Petrox 66 kV Concepcio154 SIC 5 1,7676

I. SSAA Hualpén 220 kV Concepcio154 SIC 5 1,7676

I. Mapal 154 kV Concepcio154 SIC 5 1,7802

I. Oxy + Eka Nobel + Petrodow 154 kV Concepcio154 SIC 5 1,7802

I. Inchalam 13.8 kV Coronel154 SIC 5 1,922

I. C. BioBio 66 kV SVicente154 SIC 5 2,0348

I. CAP y SSAA San Vicente 154 kV Coronel154 SIC 5 2,4182

I. Latorre 66 kV Concepcio154 SIC 5 2,444

I. Moly-COP + Imsa 13.8 kV Concepcio154 SIC 5 2,444

I. Perales 66 kV SVicente154 SIC 5 3,7856

I. Talcahuano 66 kV Concepcio154 SIC 5 3,874

I. Tumbes 66 kV SVicente154 SIC 5 4,6635

R. Latorre 66 kV Coronel154 SIC 5 5,714

R. Perales 66 kV Hualpen154 SIC 5 8,6377

R. Talcahuano 66 kV SVicente154 SIC 5 10,5675

R. Tumbes 66 kV Petroquim154 SIC 5 12,429

Tabla 86: Asociación de los consumos en el SIC para la Región Metropolitana


I. San Jose Maipo Florida110 SIC 3 0,0015

I. FFCC Espejo110 SIC 3 0,0034

I. SS/AA Renca Renca110 SIC 3 0,0046

I. SS/AA C. Navia CNavia110 SIC 3 0,0062

I. SS/AA A. Jahuel AJahuel220 SIC 4 0,0073

R. Lo Prado CNavia110 SIC 3 0,0114

I. FFCC Buin 66 kV AJahuel110 SIC 4 0,0291

I. SS/AA Nueva Renca Renca110 SIC 3 0,0346

R. San Jose Maipo Florida110 SIC 3 0,0562

I. Lo Aguirre 1 CNavia110 SIC 3 0,0723

I. Lo Aguirre 2 CNavia110 SIC 3 0,0723

I. Buin 66 kV Buin110 SIC 4 0,0927

R. E.E. Pirque 1 110 kV AJahuel220 SIC 4 0,1003

R. E.E. Pirque 2 110 kV AJahuel220 SIC 4 0,1003

R. El Manzano 4 ElSalto110 SIC 3 0,1935

I. Santa Raquel 5 (Metro) Florida110 SIC 3 0,2478



R. La Dehesa 1 ElSalto110 SIC 3 0,2819

R. Carrascal 1 Renca110 SIC 3 0,3321



R. Chacabuco 6 CNavia110 SIC 3 0,3357

R. Bicentenario 1 Chena110 SIC 3 0,3389

R. Curacaví 2 CNavia110 SIC 3 0,3537

R. Lo Boza 3 CNavia110 SIC 3 0,3769

R. Club Hípico 1 Ochagavia110 SIC 3 0,3831


R. Andes 2 Almendros110 SIC 3 0,4098

R. Lo Valledor 1 Chena110 SIC 3 0,4249




R. San Joaquin 4 Ochagavia110 SIC 3 0,4406

R. Las Acacias 1 Buin110 SIC 4 0,4601


R. Maipu 2 Chena110 SIC 3 0,4662


I. Lampa 2 Lampa220 SIC 3 0,4711

R. Pudahuel 3 CNavia110 SIC 3 0,4823

R. Pte. Alto 1 AJahuel110 SIC 4 0,4984

R. Pte. Alto 2 AJahuel110 SIC 4 0,4984


R. San Jose 1 CNavia110 SIC 3 0,5077


R. Malloco 1 Buin110 SIC 4 0,5091




R. Recoleta 1 ElSalto110 SIC 3 0,5305



R. Pintana 1 AJahuel110 SIC 4 0,5528






R. Santa Rosa Sur 4 StaRosa110 SIC 3 0,5991



R. Santa Raquel 4 Florida110 SIC 3 0,6091


R. Mariscal 1 AJahuel110 SIC 4 0,6214

R. Mariscal 2 AJahuel110 SIC 4 0,6214

R. Florida Florida110 SIC 3 0,6343




R. Panamericana 1 Espejo110 SIC 3 0,6548

R. Panamericana 2 Espejo110 SIC 3 0,6548

I. Macul 6 (Metro) Florida110 SIC 3 0,6597


R. Brasil 1 Renca110 SIC 3 0,7039



R. Lord Cochrane 1 Renca110 SIC 3 0,7053

R. Lord Cochrane 2 Renca110 SIC 3 0,7053

R. San Bernardo 1 Buin110 SIC 4 0,7104


R. Quilicura 4 CNavia110 SIC 3 0,7178

R. San Cristobal 1 SCristobal110 SIC 3 0,7237





R. Costanera AJahuel110 SIC 4 0,7525



I. Metro 1 Ochagavia110 SIC 3 0,7631

I. Polpaico PPeuco110 SIC 3 0,7864

I. Lampa 1 Lampa220 SIC 3 0,7885



R. Santa Marta 4 Chena110 SIC 3 0,8113

R. Andes 1 Almendros110 SIC 3 0,8209




R. Vitacura 1 ElSalto110 SIC 3 0,8859








R. Los Dominicos 2 Almendros110 SIC 3 0,9284

R. Los Dominicos 3 Almendros110 SIC 3 0,9284

R. Buin 66 kV AJahuel110 SIC 4 0,9299

R. San Pablo 1 CNavia110 SIC 3 0,9568

R. San Pablo 2 CNavia110 SIC 3 0,9568

R. La Cisterna 1 Espejo110 SIC 3 0,9691



R. Batuco 1 Batuco110 SIC 3 0,9866




R. Cordova 1 Almendros110 SIC 3 1,0053



R. Santa Elena 2 Ochagavia110 SIC 3 1,0353







R. Apoquindo 1 Apoquindo110 SIC 3 1,0987



R. Macul 3 Florida110 SIC 3 1,1224

R. Macul 4 Florida110 SIC 3 1,1224


R. Pajaritos 1 CNavia110 SIC 3 1,2513



R. La Reina 2 Almendros110 SIC 3 1,269



R. Altamirano 1 Renca110 SIC 3 1,298

R. Altamirano 2 Renca110 SIC 3 1,298


R. Ochagavia 2 Ochagavia110 SIC 3 1,3352




I. Metro 2 Renca110 SIC 3 1,355



Tabla 87: Asociación de los consumos en el SIC para la V Región


I. Túnel El Melón 44 kV Pachacama110 SIC 1 0,0016

R. Entel 44 kV LVegas110 SIC 2 0,0029

I. SSAA Quillota Quillota110 SIC 1 0,0038

R. Caleu 44 kV LVegas110 SIC 2 0,0236

R. Juncal 44 kV LVegas110 SIC 2 0,0492

R. Río Blanco 44 kV LVegas110 SIC 2 0,0633

R. Quintay Miraflore110 SIC 2 0,1134

R. Las Piñatas 66 kV Miraflore110 SIC 2 0,1385

R. Rungue 44 kV LVegas110 SIC 2 0,1545

R. Algarrobo Norte 66 kV Miraflore110 SIC 2 0,1768

R. El Totoral 1 Miraflore110 SIC 2 0,2446

R. El Totoral 2 Miraflore110 SIC 2 0,2446

R. San Jerónimo 66 kV Quillota110 SIC 1 0,262

I. Ventanas Ventanas110 SIC 2 0,3561

R. Las Balandras 1 66 kV Miraflore110 SIC 2 0,366

R. Las Balandras 2 66 kV Miraflore110 SIC 2 0,366

I. FFCC Quilpue 110 kV Miraflore110 SIC 2 0,4351

I. Reñaca 110 kV Torquemada110 SIC 2 0,4713

R. Catemu 44 kV LVegas110 SIC 2 0,521

I. La Calera 110 kV Pachacama110 SIC 1 0,5537

R. Casas Viejas 110 kV Quillota110 SIC 1 0,5544

R. El Melón 1 44 kV Pachacama110 SIC 1 0,5885

R. El Melón 2 44 kV Pachacama110 SIC 1 0,5885

R. Marbella 110 kV Quillota110 SIC 1 0,596

I. Valparaiso ASanta220 SIC 2 0,8472

I. Catemu 44 kV LVegas110 SIC 2 1,1681

R. Casablanca 1 66 kV Miraflore110 SIC 2 1,2283

R. Casablanca 2 66 kV Miraflore110 SIC 2 1,2283

I. Quintero 110 kV SanLuis220 SIC 2 1,3207

I. Las Vegas 110 kV LVegas110 SIC 2 1,467

R. Cabildo 1 Quillota110 SIC 1 1,5039

R. Cabildo 2 Quillota110 SIC 1 1,5039



R. Bosquemar 110 kV Torquemada110 SIC 2 1,7688

R. Panquehue 44 kV LVegas110 SIC 2 1,8244

R. Placeres 1 110 kV ASanta220 SIC 2 1,9614

R. Placeres 2 110 kV ASanta220 SIC 2 1,9614

SS/AA San Isidro Quillota110 SIC 1 1,9712

R. Quintero + M. Maitenes 110 kV Ventanas110 SIC 2 2,0661

R. Las Vegas LVegas110 SIC 2 2,4536

R. Marga Marga 1 110 kV Quillota110 SIC 1 2,5518



R. Placilla ASanta220 SIC 2 2,5969

R. Con Con 110 kV Torquemada110 SIC 2 2,8274

R. Playa Ancha 110 kV ASanta220 SIC 2 3,0473

R. San Pedro 1 110 kV Quillota110 SIC 1 3,2947

R. San Pedro 2 110 kV Quillota110 SIC 1 3,2947

R. Miraflores 1 110 kV Miraflore110 SIC 2 3,4601

R. Miraflores 2 110 kV Miraflore110 SIC 2 3,4601

R. Quilpue 1 110 kV Miraflore110 SIC 2 4,0579

R. Achupallas 110 kV Quillota110 SIC 1 4,381

R. La Calera 110 kV Pachacama110 SIC 1 4,4188

R. Valparaiso 1 ASanta220 SIC 2 4,523

I. Torquemada 110 kV Torquemada110 SIC 2 4,6039

I. El Cobre 110 kV Quillota110 SIC 1 5,0833

R. Quilpue 2 110 kV Miraflore110 SIC 2 5,3167

I. Enami 110 kV Quillota110 SIC 1 6,8285

Tabla 88: : Asociación de los consumos en el SING

Consumo DIgSilent %

C. Cerro Colorado Mamiña 0,0012

SSAA M1AR 1-2-3 0,0033

SS/AA TG1 0,0041

SS/AA TG2 0,0041

SS/AA TGTAR 0,0041

SS/AA UGs Cerro Colorado 0,0062

SSAA 0,0062

SS/AA TGIQ 0,0083

SS/AA TG3 0,0124

SS/AA TGs CODELCO 0,0132

SS/AA TG1B 0,0165



SS/AA TG2B 0,0165

C. Zaldívar 6.6 1 0,0169

C. Collahuasi UGs 0,0207

C. Dolores Eliqsa 0,0207

C. Pampa Camarones 0,0207

SS/AA Esmeralda 0,0207

SSAA CD Arica GMAR 0,0207

SSAA M2AR 1-2 0,0207

SSAA Gen VDLV 1 0,0227

SSAA Gen VDLV 2 0,0227

C. Zaldívar 6.6 2 0,026

C. Chuquicamata ACL 0,0273

C. Aguas Blancas 0,0289

C. Menores Dolores (Entel_etc) 0,0331

C. GNLM UFR 0,0413

C. Punta de Lobos 0,0413

C. Quiborax 0,0434

C. GNLM 0,0562

C. Aguas Blancas UFR 0,0578

C. ELECDA Mejillones GAG 0,0578

C. Menores Chap/CAN-CAN 0,0603

C. Escondida Desalinisadora UFR 0,0612

SS/AA U10 0,062

SS/AA U11 0,062

C. Chuquicamata Salar #1 0,0645

C. Antucoya 0,0661

C. Minera Antucoya 0,0661

C. Cosayach Dolores 0,0665

C. Chuquicamata Salar #2 0,0678

C. Enaex UFR 0,0702

SS/AA TG12 0,0702

C. Tamarugal Cosayach 0,074

C. Sairecabur 0,0826

C. Escondida Bombeo #2 UFR 0,0909



C. Chuquicamata Chamy 0,0917


C. Pozo Almonte Cosayach 23 0,0988

C. Esmeralda Uribe 0,0992

C. Agunsa/Interacid/Collahuasi-Puerto 0,1078



C. Pozo Almonte La Cascada 0,1107

C. Pozo Almonte La Cascada UFR 0,1111

C. ELECDA Tocopilla 0,1116

C. MolyCop UFR 0,1116

C. Algorta 0,1157

C. Alto Norte B1 #1 UFR 0,1169




C. Esmeralda Sur UFR 0,1198

C. Nueva Victoria UFR 0,1215

C. AFC Minera 0,126

C. Lomas Bayas II #1 0,1279

C. Lomas Bayas II #2 0,1279

C. Parinacota Pukará EMELARI #1 UFR 0,1281

C. Afta. SQM El Salar EA 0,1302

C. El Peñon UFR 0,1397

C. Soquimich-Minsal UFR 0,1405

C. Afta. Mall 0,1446

C. Cóndores Alto Hospicio UFR 0,1446

C. Chuquicamata S/E 10 0,1504

C. Afta. Desalant UFR 0,1529

C. Calama Santa Margarita 0,1566

C. Cóndores Palafitos Eliqsa UFR 0,1611

C. Cóndores Alto Hospicio 0,1653

C. Cóndores Dragón 0,1653

C. Guayaques 0,1653

C. Licancabur 0,1653

C. Mantos de la Luna UFR 0,1653

C. Lomas Bayas #1 UFR 0,1665

C. Lomas Bayas #2 UFR 0,1665

C. SQM La Cruz UFR 0,1727

C. Tamarugal Eliqsa GAG 0,1818

C. Polpaico/Megapuerto/Molynor 0,1872

SS/AA UGs Tamaya_10 UGs 0,1942

SS/AA TG11 0,2025

C. EB1 Sierra Gorda 0,2066

C. EB2 Sierra Gorda 0,2066

C. Tocopilla LIPESED 0,2066

SS/AA NORGENER 0,2066

C. Enaex 0,2107



C. Chuquicamata S/E 10A 0,2153

C. MolyCop 0,219

C. Nueva Victoria 0,2219

C. Spence Cerro Dominador 0,2248

C. Cóndores Dragón UFR 0,2272

C. Parinacota Chinchorro UFR 0,2355

SS/AA U12 0,2355

SS/AA U13 0,2355

C. Esmeralda Portada 0,2396

C. Esmeralda Portada UFR 0,2396

C. Esmeralda Centro 23 UFR 0,2438

C. Parinacota Quiani 0,2454

C. Mantos de la Luna 0,2479

SS/AA CTM3 0,2479

SS/AA TG1A 0,252

SS/AA TG2A 0,252

C. Afta. Desalant 0,2603

C. ELECDA Calama Grecia/Latorr/Chorr UFR 0,2686

C. Alto Norte B1 #1 0,276




C. Afta Inacesa-La Negra (ELECDA) 0,281

C. Afta La Negra 0,2892

C. Cóndores Palafitos Eliqsa 0,2892

C. Quebrada Blanca 0,2892

SS/AA U16 0,2892

C. Esmeralda Centro 13.8 UFR 0,2934

C. Esmeralda Sur 0,2942

C. Escondida OLAP #1 0,3099

C. Escondida OLAP #2 0,3099

C. Pozo Almonte Pampino ELECDA 0,3181

C. ELECDA Calama Balmaceda 0,3305

C. Parinacota Chinchorro 0,3305

SS/AA U14 0,3388

SS/AA U15 0,3429

C. Escondida Oxidos #2 0,3537

C. Michilla-Lince 0,3636

C. Michilla-Lince UFR 0,3657

SS/AA NTO1 0,3677

SS/AA NTO2 0,3677



C. ELECDA - Alim. Arauco y México 0,3719

C. Quebrada Blanca UFR 0,3719

C. Chuquicamata S/E A 0,3756

C. El Peñon 0,383

C. Lomas Bayas #1 0,3882

C. Lomas Bayas #2 0,3882

C. SQM El Loa UFR 0,407

C. ELECDA Calama Grecia/Latorr/Chorr 0,4132

C. Esmeralda Centro 13.8 0,4132

C. Esmeralda Centro 23 0,4132

C. Muelle 0,4132

C. Escondida 69 #1 UFR 0,4268

C. Escondida 69 #2 UFR 0,4268

C. Escondida B1 13.8 #1 UFR 0,4268




C. Mantos Blancos UFR 0,4285

C. Gaby #1 0,4504

C. Gaby #2 0,4504

SS/AA CTM2 0,4545

SS/AA CTTAR 0,4545

SS/AA CTM1 0,4586

C. Parinacota Pukará EMELARI #2 0,4958

C. Escondida 69 #1 0,5318

C. Escondida 69 #2 0,5318

C. Escondida B1 13.8 #1 0,5318

C. Escondida B1 13.8 #2 0,5318

C. Escondida B2 13.8 #1 0,5318

C. Escondida B2 13.8 #2 0,5318

C. Cóndores Pacífico Eliqsa 0,5371

C. Gaby #1 UFR 0,5537

C. Gaby #2 UFR 0,5537

C. Soquimich-Minsal 0,5561

C. Soquimich-Minsal #2 0,5561

C. Escondida Laguna Seca #4 0,5673


C. Escondida Oxidos #1 0,5714

C. Cerro Colorado UFR 0,5785

SS/AA ANG 1.1 0,5847

SS/AA ANG 1.2 0,5847



SS/AA ANG 2.1 0,5847

SS/AA ANG 2.2 0,5847

C. Escondida Lixiviación N°1 0,6065

C. Escondida Lixiviación N°2 0,6065

C. El Tesoro UFR 0,6074

C. Escondida Oxidos #1 UFR 0,6115

C. Escondida Oxidos #2 UFR 0,6115

C. Mantos Blancos 0,6198

C. Spence UFR 0,6355

C. SQM El Loa 0,6578

SSAA CTA 0,6694

SSAA CTH 0,6694

C. Chuquicamata K1 0,6991

C. Chuquicamata Sopladores 0,7127

C. Escondida Laguna Seca #1 UFR 0,7437

C. Cerro Colorado 0,8264

C. El Tesoro 0,8388



C. Escondida Coloso 0,8801

C. Escondida Lixiviación N°1 UFR 0,8945

C. Escondida Lixiviación N°2 UFR 0,8945

C. Zaldívar 23 #1 UFR 0,9544

C. Chuquicamata UGs 0,9916

C. Chuquicamata S/E 10 UFR 1,0036

C. Esperanza 1,033

C. Sierra Gorda N°1 1,2395



C. El Abra UFR 1,3143

C. Chuquicamata S/E 10A UFR 1,4375

C. Zaldívar 23 #2 1,4874

C. Radomiro Tomic UFR 1,5907

C. Chuquicamata S/E A UFR 1,8977

C. Esperanza UFR 2,0593

C. Radomiro Tomic 2,0915

C. Collahuasi UFR 2,1969

C. Spence 2,3807

C. Collahuasi B1 2,4378

C. Collahuasi B2 2,4378

C. MMH 2,4378



C. El Abra 3,1918

C. Chuquicamata Km-6 3,2645

zSADI 6,8175

Estudio de Integración de ERNC al Sistema Interconectado Nacional

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