Tesis de máster Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)
INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN TECNOLÓGICA
Tesis de máster
Simulación del Cargo por Confiabilidad
y de la expansión del mercado de generación
en Colombia
José Enrique Salazar
Directores: Carlos Batlle y Pablo Rodilla (IIT), Wilson Chinchilla (EPM)
Madrid, 8 de octubre de 2008
Dedicatoria
A mis hijas y esposa; mi aliento.
Agradecimientos
A Carlos Batlle, por sus enseñanzas y motivación.
A Pablo Rodilla, por su ayuda e ideas.
A Wilson Chinchilla, por su apoyo y comentarios.
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
Índice
1. Introducción..................................................................................................................................1
2. El mercado colombiano ...............................................................................................................3
2.1 Características principales del sistema eléctrico colombiano ...........................................3
2.2 La reforma del sector eléctrico colombiano.......................................................................7
2.3 Estructura institucional ........................................................................................................8
2.4 Marco regulatorio .................................................................................................................9
2.4.1 Separación de actividades ..........................................................................................9
2.4.2 Límites a la participación en las actividades ..........................................................10
2.5 El Mercado de Energía Mayorista (MEM)......................................................................11
2.5.1 Agentes del sector eléctrico.....................................................................................13
2.5.2 Transacciones en el MEM .......................................................................................16
2.5.3 Intercambios internacionales ..................................................................................18
2.6 La tarifa eléctrica ................................................................................................................18
2.7 El Cargo por Confiabilidad ...............................................................................................19
2.7.1 Antecedentes ............................................................................................................19
2.7.2 Descripción del esquema .........................................................................................19
2.7.3 Resultados de la subasta realizada en 2008 ...........................................................24
3. Modelo de simulación de la expansión en el mercado colombiano ......................................26
3.1 Esquema general ................................................................................................................26
3.2 Modelo MARAPE .............................................................................................................27
3.2.1 Descripción del modelo ...........................................................................................27
3.2.2 Aplicación al mercado colombiano ........................................................................29
3.3 Principales módulos del modelo de simulación de la expansión ....................................32
3.3.1 Definición del escenario y supuesto inicial de expansión .....................................33
3.3.2 Condición para realizar la subasta ..........................................................................34
3.3.3 Cálculo de los ingresos esperados en el mercado por los proyectos nuevos
y de las primas...........................................................................................................34
3.3.4 Subasta de corto plazo (periodo t+4) ....................................................................38
3.3.5 Decisiones de entrada, modificación de OEF y ajuste del escenario de
expansión...................................................................................................................39
3.3.6 Cálculo de los ingresos esperados en el mercado por los proyectos nuevos
de larga construcción y las primas. .........................................................................39
3.3.7 Asignación para plantas GPPS................................................................................39
3.3.8 Otros aspectos de la modelación ............................................................................40
i
4. Caso ejemplo: Subastas en el horizonte 2009-2014 .................................................................43
4.1 Información básica de entrada ..........................................................................................43
4.2 Resultados ...........................................................................................................................45
5. Futuros desarrollos y conclusiones ...........................................................................................48
5.1 Futuros desarrollos .............................................................................................................48
5.2 Conclusiones .......................................................................................................................48
6. Referencias .................................................................................................................................50
ii
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
1. Introducción
En 1995, ante la conjunción de diversos factores, se adoptó en Colombia un esquema de
mercado competitivo de electricidad. Poco tiempo después, en 1997, se adicionó a la
reglamentación inicial el Cargo por Capacidad, mecanismo administrado que buscaba lograr
la expansión suficiente del sistema de generación para garantizar el suministro. El esquema
funcionó durante diez años cumpliendo el plazo establecido inicialmente y fue recientemente
modificado con la adopción de un esquema de opciones de energía firme llamado Cargo por
Confiabilidad.
En las reformas recientes de distintos mercados eléctricos del mundo el mecanismo de
capacidad se ha convertido en un tema de importancia central. Se han probado diversas
alternativas para atraer la inversión privada, pero aún persisten diferentes opiniones sobre
cuál es la mejor (Batlle y Pérez-Arriaga, 2008). En los últimos tiempos, especialmente en
mercados eléctricos del continente americano verbigracia, Brasil o Nueva Inglaterra
parece que esquemas inspirados en el denominado mecanismo de “opciones de fiabilidad”
propuesto originalmente en 1999 para el mercado colombiano (Vázquez et al., 2002) han
comenzado a ganar, entre los expertos y reguladores, el acuerdo sobre sus ventajas y su
capacidad para conseguir los objetivos deseados.
El Cargo por Confiabilidad implantado en el mercado colombiano sigue esta línea. En
esencia, el mecanismo consiste en la compra, por parte del regulador en nombre del conjunto
del sistema, de energía firme de largo plazo mediante subastas destinadas a potenciales
inversores en nueva generación. En dicha licitación se pide a los ofertantes el precio, por un
producto de largo plazo, la energía firme, que les garantiza una determinada remuneración
durante un periodo de varios años a cambio de instalar un grupo generador y suplir la energía
en los casos en que se exija.
Con este nuevo componente, el Mercado Eléctrico en Colombia ha tenido una variación
sustancial que plantea un reto importante tanto a los agentes participantes como a los entes
de regulación y planificación. El objetivo del presente trabajo es proporcionar a los agentes
del mercado colombiano una herramienta para apoyar la toma de decisiones y la evaluación
de las posibles consecuencias derivadas del esquema implementado.
El enfoque escogido consiste en desarrollar un modelo de simulación de la evolución futura
del parque generador en un sistema eléctrico organizado siguiendo criterios de libre mercado
y remuneración marginalista, como es el caso colombiano, abordando a su vez el modelado
de las características específicas del mecanismo del Cargo por Confiabilidad.
El modelo desarrollado toma como marco de referencia y punto de arranque los avances de
las tesis doctorales de Batlle (2002) y Sánchez (2008). En la primera de ellas se desarrolló el
modelo MARAPE (Modelo de Análisis de Riesgos Asociados a la Producción Eléctrica), un
modelo estratégico de costes de producción que se utiliza para la simulación de la
participación de los agentes en el mercado. Este modelo permite considerar los factores de
riesgo que influyen en el proceso de formación de precios marginales y ha mostrado su
utilidad en varias aplicaciones en el mercado español.
1
El MARAPE se integra en una plataforma computacional que incluye, además, la
modelación de las subastas del Cargo por Confiabilidad, la evaluación financiera de las
alternativas de expansión y las decisiones de los agentes. De esta manera, modelando en
forma exógena las demás fuentes de incertidumbre (demanda, costos de combustible y
aportes hidráulicos de energía) y siguiendo algunas de las ideas del análisis de Dinámica de
Sistemas desarrolladas en la segunda de las tesis doctorales mencionadas en el párrafo
anterior, se realiza la simulación en el horizonte futuro.
El documento se estructura de la siguiente manera: Inicialmente en el capítulo 2 se resumen
los elementos básicos del mercado colombiano necesarios para poner en contexto el conjunto
del trabajo realizado. A continuación, se introducen los criterios de diseño del mecanismo de
Cargo por Confiabilidad. En el capítulo 3 se describe y discute el modelo general
desarrollado y cada una de sus partes: el modelo MARAPE y su ajuste al mercado
colombiano, el modelo de representación de las subastas del Cargo por Confiabilidad y la
simulación dinámica de las decisiones de expansión y ciclos de realimentación.
Posteriormente, las posibilidades de los desarrollos realizados se ilustran en el capítulo 4 con
un caso ejemplo, y finalmente se cierra el documento con un apartado en el que se resumen
los potenciales futuros desarrollos y unas breves conclusiones.
2
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2. El mercado colombiano
2.1
Características principales del sistema eléctrico colombiano
Sistema de transmisión
La transmisión consiste en el transporte de electricidad a voltajes mayores a 220 kV.
Las longitudes totales de las líneas según sus niveles de voltaje son:
Tabla i. Longitudes de las líneas por niveles de tensión (XM, 2008a)
Voltaje(kV)
Longitud(km)
220-230
11,763
500
2,399
Figura 1. Sistema de transmisión nacional y localización de plantas (XM, 2008a)
3
Fuentes energéticas
Colombia cuenta con importantes reservas de carbón. La disponibilidad de gas nativo para la
producción eléctrica, teniendo en cuenta el nivel actual de reservas y explotación en el país,
se encuentra bastante limitada. Si bien Venezuela tiene grandes cantidades de gas, las
importaciones desde allí son inciertas. El consumo de gas en Colombia ha venido creciendo
en forma importante principalmente en los sectores domiciliario y vehicular, sectores que
tienen prioridad frente al uso para producción eléctrica.
En cuanto a las energías renovables, Colombia cuenta aún con una apreciable posibilidad de
desarrollo hidroeléctrico y un importante potencial para la producción eólica.
La capacidad instalada por tipo de tecnología se muestra a continuación:
Tabla ii. Capacidad efectiva neta, diciembre de 2007 (XM, 2008a)
La capacidad de almacenamiento hidráulico se concentra en los embalses Esmeralda (planta
Chivor), Guavio (planta Guavio) y El Peñol (planta Guatapé), este último con capacidad
inter-anual.
Debido al predominio de generación hidráulica, la poca capacidad de almacenamiento y a la
variabilidad de los aportes de caudales, la participación de las diversas tecnologías de
generación fluctúa apreciablemente tal como se observa en la figura siguiente:
4
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60,000
50,000
Menores
GWh
40,000
Cogeneración
Gas
30,000
Fuel Oil y ACPM
Carbón
20,000
Hidráulica
10,000
0
1996
1997
1998
1999
2000
2001 2002 2003 2004
2005 2006
2007
Año
Figura 2. Generación por fuente energética
Durante el año 2007 la generación total del Sistema fue 53,624 GWh, de los cuales el 78% fue
generado con plantas hidráulicas, el 16.9% con unidades térmicas, el 5% restante con
generación de plantas menores y el 0.1% por los cogeneradores.
Demanda
La demanda eléctrica está muy correlacionada con el crecimiento económico tal como se
observa en la Figura 3. Las tasas de crecimiento de la demanda de energía durante los años
recientes han sido cercanas al 4% anual. En el año 2007 la demanda del país fue de
52,851 GWh y la máxima demanda de potencia fue de 9,093 MW.
Figura 3. Crecimiento trimestral de la demanda eléctrica y del Producto Interno
Bruto (XM, 2008a)
5
55,000
GWh
50,000
45,000
40,000
35,000
30,000
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Año
Figura 4. Demanda anual de energía 1996-2007
La curva de carga horaria promedio, para cada uno de los meses del año 2007 se muestra a
continuación.
Figura 5. Curva de carga horaria, promedio mensual 2007 (XM, 2008a).
Conexiones internacionales
Colombia está interconectada con Ecuador (capacidad de importación 215 MW y de
exportación 285 MW) y Venezuela (capacidad de importación 205 MW y de exportación
336 MW). Utilizando el esquema de Transacciones Internacionales de Energía (TIES) que
hasta la fecha ha regido en los países de la Comunidad Andina de Naciones (CAN) Colombia
ha realizado exportaciones significativas de energía hacia Ecuador, las cuales, sin embargo,
disminuyeron en el último año. El intercambio con Venezuela ha sido muy bajo y
normalmente limitado a casos de emergencia o soporte para control de frecuencia.
6
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Actualmente se está estudiando la construcción de la conexión con Panamá de 300 MW que
permitiría la unión con el sistema SIEPAC 1 .
2.2
La reforma del sector eléctrico colombiano
La industria eléctrica, a lo largo de su existencia, ha experimentado un importante número de
cambios en su estructura y en sus instituciones. Las soluciones específicas adoptadas en cada
país, han oscilado, en movimiento pendular, entre el dominio de la iniciativa privada y el
dominio del control público directo. Luego de estar nacionalizado en todos los países, el
sector eléctrico sufrió durante la década de 1990 un cambio significativo. En los países de
América Latina, además de la búsqueda de eficiencia y de la reducción del intervencionismo
estatal, la reforma pretendió atraer nuevos recursos financieros externos que hicieran posible
la expansión y adecuada gestión de los sistemas eléctricos (Pérez-Arriaga et al., 2008).
La reforma del sector eléctrico colombiano, desde un esquema centralizado hacia un
esquema de mercado, hizo parte de un conjunto de cambios para modernizar el Estado y
cumplir con los lineamientos establecidos en la Constitución de 1991. Diversos factores
llevaron a ella: las deficiencias del modelo estatista; las políticas de los organismos
financieros internacionales de promoción de la apertura económica y del cambio del papel
del estado como empresario; el antecedente de las reformas de países cercanos como Chile y
Argentina y europeos como el Reino Unido y Noruega; y el prolongado racionamiento
eléctrico de 1992 (Millán, 2006).
En 1994 se promulgaron la Ley 142 de Servicios Públicos y la Ley 143 de Electricidad, y en
1995 se inició el funcionamiento del mercado. El esquema adoptó algunas ideas de la
experiencia de otras reformas anteriores, principalmente las del Reino Unido, modificadas
para adecuarse en algunos aspectos particulares. Sus objetivos principales fueron:
•
Promover la competencia.
•
Apoyar la participación del capital privado.
•
Orientar el Estado hacia las funciones de formulación de políticas, regulación y
supervisión.
•
Separar las actividades de generación, transmisión, distribución y comercialización
manteniendo reguladas las actividades que no admiten competencia, creando un mercado
competitivo de energía y asegurando la libre participación en generación y
comercialización.
Durante su vigencia y sin estar exento de algunos problemas, el desempeño del esquema ha
sido relativamente exitoso: ha conseguido una cobertura aceptable y ha podido sortear
situaciones difíciles como la sequía producida por el fenómeno El Niño en 1997, la recesión
1
El Sistema de Interconexión Eléctrica para América Central (SIEPAC) integrará los sistemas eléctricos de los
países de la región centroamericana.
7
económica ocurrida en 1999 y los ataques guerrilleros a la infraestructura de transporte (muy
intensos en los años 2000 y 2001).
El sostenido crecimiento económico en los años recientes y la consecuente necesidad de
energía hacen del funcionamiento del Cargo por Confiabilidad y de su capacidad de atraer la
necesaria y suficiente inversión privada, uno de los aspectos de mayor importancia.
2.3
Estructura institucional
El Estado participa en el sector en la definición de la política energética, la regulación y la
vigilancia y el control. Las entidades que realizan estas funciones son:
•
Ministerio de Minas y Energía (www.minminas.gov.co): Organismo rector encargado de
definir la política sectorial.
•
Unidad de Planeación Minero-Energética (UPME, www.upme.gov.co): unidad
administrativa especial adscrita al Ministerio de Minas y Energía que tiene como parte de
sus funciones establecer los requerimientos energéticos del país y elaborar el Plan
Energético Nacional y el Plan de Expansión del sector eléctrico, ambos de naturaleza
indicativa, en concordancia con el Plan Nacional de Desarrollo. Organiza además las
subastas para la expansión de la transmisión.
•
Comisión de Regulación de Energía y Gas (CREG, www.creg.gov.co): realiza la función
reguladora, define la metodología de tarifas y los estándares técnicos. Está organizada
como Unidad Administrativa Especial adscrita al Ministerio de Minas y Energía e
integrada por los siguientes miembros: el Ministro de Minas y Energía, el Ministro de
Hacienda y Crédito Público, el Director del Departamento Nacional de Planeación, cinco
expertos en asuntos energéticos, y por el Superintendente de Servicios Públicos
Domiciliarios quien asiste a sus reuniones con voz pero sin voto.
•
Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios (www.superservicios.gov.co):
Encargada de la vigilancia del sistema y de la identificación y penalización de las
situaciones de abuso de poder de mercado.
Además, otros organismos tienen una participación importante, entre ellos los principales
son:
•
Compañía de Expertos en Mercado S.A. E.S.P. (XM, www.xm.com.co): tiene a su cargo las
funciones de Centro Nacional de Despacho (CND), Administrador del Sistema de
Intercambios Comerciales (ASIC) y Liquidador y Administrador de Cuentas de cargos por
Uso de las Redes del SIN (LAC).
•
Consejo Nacional de Operación (CNO, www.cno.org.co) y Comité Asesor de
Comercialización (CAC, www.cac.org.co): Instituciones conformadas por los agentes del
sector y con tareas de consulta, expedición de acuerdos y seguimiento en los temas
operativos y comerciales respectivamente.
•
Comité Asesor de Planeamiento de la Transmisión (CPT): su objeto es apoyar la planeación
de la expansión del Sistema de Transmisión Nacional. Está conformado por
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representantes de las empresas de generación, distribución, comercialización y transmisión
y grandes consumidores. Está presente además el operador del sistema.
2.4
2.4.1
Marco regulatorio
Separación de actividades
La reglamentación establece dos enfoques diferenciados: de un lado, por su carácter de
monopolios naturales, para la distribución y la transmisión define un ingreso regulado y
promueve la competencia en los aspectos particulares en los que sea posible; del otro,
desarrolla la competencia en la generación y la comercialización creando el Mercado de
Energía Mayorista (MEM) el cual opera de acuerdo con las condiciones de oferta y
demanda.
La transmisión
Se entiende como Sistema de Transmisión Nacional (STN), el sistema interconectado de
transmisión de energía eléctrica compuesto por el conjunto de líneas, con sus
correspondientes módulos de conexión, que operan a tensiones iguales o superiores a 220 kV.
Los transportistas son remunerados según una metodología de coste de servicio basado en
índices de costos, independiente del uso de las líneas y en el costo de reposición, que se cobra
a la demanda mediante cargos estampilla. También perciben ingresos por concepto de
Cargos por Conexión que son pagados exclusivamente por el agente que solicita el acceso.
Existe competencia entre los transportistas existentes y potenciales por la construcción,
administración, operación y mantenimiento de los nuevos proyectos de expansión del STN.
Para ello participan en procesos de convocatorias públicas organizadas por la UPME en
cumplimiento del plan de expansión. El ganador recibe el pago de acuerdo con su oferta en la
subasta. Se han realizado ya varias de estas convocatorias.
Los transportistas de energía eléctrica deben permitir el libre acceso a las redes de su
propiedad por parte de cualquier usuario, comercializador o generador que lo solicite, en
iguales condiciones de confiabilidad, calidad y continuidad. Además están sujetos a un
conjunto de normas, criterios de responsabilidad e indicadores de calidad de los servicios de
transmisión y de conexión al STN y al pago de compensaciones en caso de incumplimiento.
La distribución
La distribución agrupa los Sistemas de Transmisión Regionales (STR) y los Sistemas de
Distribución Local (SDL). El STR es el sistema de transporte de energía eléctrica compuesto
por los activos de conexión al STN y el conjunto de líneas y subestaciones, que operan en el
nivel de tensión 4 (tensión nominal de operación mayor o igual a 57.5 kV y menor a 220 kV) y
que están conectados eléctricamente entre sí a este nivel de tensión, o que han sido definidos
como tales por la CREG. Un STR puede pertenecer a uno o más operadores de red.
9
El SDL es el sistema de transporte de energía eléctrica compuesto por el conjunto de líneas y
subestaciones que operan a tensiones menores de 57.5 kV (niveles de tensión 3, 2 y 1)
dedicados a la prestación del servicio en uno o varios mercados de comercialización.
La metodología de remuneración se basa en una regulación por incentivos siguiendo el
esquema de limitación de precios (Gómez, 2003), con revisiones cada cinco años y se recauda
a través de cargos a los STR y SDL fundamentados en costos medios y valoración de activos a
precio de reposición a nuevo. Tiene en cuenta las diferencias entre zonas urbanas y rurales y
establece además incentivos de productividad y reconocimiento de un máximo factor de
pérdidas. La estimación de precios eficientes se basa en técnicas de benchmarking que
obtienen una frontera de eficiencia. Los ingresos se originan en el cobro, a los agentes que
acceden a la red, de dos conceptos: Cargos por Conexión y Cargos por Uso de la red,
diferenciados por nivel de tensión.
A partir del año 2008 se decidió establecer Áreas de Distribución con cargos de uso únicos y
se asignó a los municipios la responsabilidad de la prestación del suministro, en especial en
las zonas que no tienen normalizadas sus redes.
Los distribuidores de energía eléctrica deben permitir libre acceso a los STR y a los SDL por
parte de cualquier usuario, comercializador o generador que lo solicite, en las mismas
condiciones de confiabilidad, calidad y continuidad establecidas.
La comercialización
Los usuarios se dividen en Regulados (UR) y No Regulados (UNR). Los límites mínimos de
consumo necesarios para acceder a la condición de UNR son tener una demanda promedio
mensual durante seis meses, en potencia, mayor a 0.1 MW; o en energía de 55 MWh/mes.
Los UR son atendidos por el comercializador de la zona a menos que hayan decidido cambiar
de comercializador. Los comercializadores de energía que representan a clientes regulados
están obligados a hacer la compra de energía a través de licitación pública, de tal forma que
garanticen un proceso de compra transparente y al menor precio.
Los UNR deben comprar la energía por intermedio de un comercializador y negocian el
precio con él, en forma directa.
La generación
Las plantas generadoras se dividen entre las que no son despachadas centralmente
(capacidad menor a 20 MW e hidráulicas filo de agua) y las que lo son. Los autogeneradores
producen energía para atender exclusivamente sus propias necesidades y los cogeneradores
venden sus excedentes al mercado.
2.4.2
Límites a la participación en las actividades
La ley estableció la separación de las actividades con excepción de la comercialización que
puede realizarse con la generación o la distribución. Además, dejó a las empresas
constituidas antes de la reestructuración permanecer integradas pero obligándolas a llevar
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contabilidad separada por tipo de negocio. Los límites permitidos para la integración
horizontal son:
Generación
•
Límite basado en energía: La participación de cada agente se mide tomando como base la
Energía Firme del Cargo por Confiabilidad (ENFICC, descrita más adelante en el
numeral 2.7.2), teniendo en cuenta las plantas propias, representadas y controladas por el
agente.
- Límite de crecimiento por adquisición, fusión o integración: 25% de total.
- Límite de crecimiento por construcción. Si el Índice Herfindahl-Hirschman (HHI) es
mayor a 1800 y si:
•
·
La participación supera el 25%: el agente tendrá vigilancia especial de la SSPD.
·
La participación supera el 30%: el agente deberá vender energía a otros agentes hasta
retornar a este nivel.
Límite basado en capacidad: ningún agente puede tener una Capacidad Efectiva Neta
superior a la Franja de Potencia (Diferencia entre la Disponibilidad Promedio Anual del
Sistema Interconectado Nacional –SIN– y la Demanda Máxima Promedio Anual de
Energía).
Comercialización
Ninguna empresa comercializadora puede tener más del veinticinco por ciento (25%) del
total de las ventas de energía a usuarios finales.
Distribución
No existe limitación en la participación.
Transmisión
La participación de Interconexión Eléctrica S.A. (ISA), la empresa mayoritaria, en nuevas
obras de transmisión sólo puede ser consecuencia del éxito en procesos de convocatoria
pública. Las empresas participantes en las convocatorias públicas, excepto las creadas antes
de la Ley 143 de 1994, deben tener como objeto exclusivo la actividad de transmisión.
2.5
El Mercado de Energía Mayorista (MEM)
El MEM está formado por un conjunto de sistemas de intercambio de información entre los
generadores y los comercializadores que operan en el Sistema Interconectado Nacional
(SIN), y permite a estos agentes realizar sus transacciones de compra y venta de electricidad
tanto de corto como de largo plazo. En este mercado se transa toda la energía que se
requiere para abastecer la demanda de los usuarios, representados por los comercializadores,
11
y que es ofertada por los generadores que conectan sus plantas o unidades de generación a
dicho sistema.
Los generadores están obligados a participar en el MEM con todas sus plantas o unidades de
generación conectadas al SIN y con capacidad mayor o igual a 20 MW, las cuales deben ser
despachadas centralmente por el CND. Todos los comercializadores que atiendan usuarios
finales conectados al SIN están obligados a realizar sus transacciones de energía a través del
MEM.
Las transacciones en el MEM se efectúan bajo las siguientes modalidades:
Transacciones horarias en la Bolsa de Energía
La Bolsa de Energía se rige por un sistema de cálculo de precio de nodo único. El generador
hace su oferta de precio para cada día (una única curva de oferta para todas las horas del día)
y declara la disponibilidad esperada de generación de sus plantas para cada hora, sin
considerar limitaciones debidas a la red de transmisión. Con base en las ofertas más
económicas se seleccionan los recursos que serán despachados para abastecer toda la
demanda hora a hora. El Despacho Ideal, determinado de manera posterior a la operación,
se obtiene de considerar la demanda real y la disponibilidad real de las plantas o unidades de
generación sin tener en cuenta las restricciones físicas y técnicas impuestas por la red de
transmisión. El Despacho Real incorpora las restricciones que se presentan en la red de
transmisión y determina las producciones físicas de las plantas. Por último, existe un ajuste
económico entre ambos despachos denominado reconciliación. Las plantas fuera de mérito,
pero de generación necesaria, tienen precio de oferta regulado.
Las ofertas de precio que presentan los generadores en el MEM deben reflejar los costos
variables de generación, los costos de oportunidad y una componente del riesgo. El precio del
último recurso utilizado para atender la demanda total de energía en cada hora en el
Despacho Ideal es el que fija el precio al que serán remunerados todos los recursos que
produjeron a esa misma hora y se denomina Precio de Bolsa. La parte de la demanda de
energía de los comercializadores que no esté cubierta por contratos bilaterales (ver párrafo
siguiente), debe pagarse a este precio. La liquidación de las obligaciones y acreencias
financieras de los participantes en la bolsa es realizada por XM.
Contratos bilaterales de energía
Los contratos bilaterales son compromisos adquiridos por generadores y comercializadores
para vender y comprar energía a precios, cantidades y condiciones contractuales negociadas
libremente entre las partes. Es fundamentalmente un mercado financiero. La entrega de la
energía contratada se efectúa a través de la bolsa por parte del generador que suscribió el
contrato o por parte de otro generador según lo determine el Despacho Ideal.
No hay ninguna restricción a la energía que un generador o un comercializador puede
comprometer en contratos bilaterales ni al horizonte de tiempo que estos acuerdos pueden
cubrir. El único requisito es que el contrato especifique la cantidad que será utilizada en cada
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hora, lo que ha motivado que se hayan firmado contratos de tipos muy diversos, aunque los
principales han sido “pague lo demandado” y “pague lo contratado” a precio fijo.
Las compras de energía efectuadas por comercializadores mediante contratos bilaterales con
destino a Usuarios Regulados se rigen por reglas que garantizan la competencia entre
generadores (subastas de compra con limitación de participación del generador propio en
caso de ser una empresa verticalmente integrada), mientras que las efectuadas por
comercializadores con destino a Usuarios No Regulados se negocian a precios y condiciones
pactadas libremente entre las partes.
Actualmente está en discusión la creación de un mercado organizado y obligatorio de
contratos forward (Cramton, 2007).
Regulación Secundaria de Frecuencia
Todos los generadores están obligados a realizar Regulación Secundaria de Frecuencia
(AGC) en proporción a su despacho pero pueden contratar con otros generadores la
atención de su obligación. Ello crea un mercado de intercambios entre estos agentes.
Pagos por Cargo por Confiabilidad
Mecanismo de remuneración adicional para los generadores y que se explica en detalle más
adelante (ver el capítulo 2.7).
2.5.1
Agentes del sector eléctrico
Actualmente hay 32 agentes distribuidores y 11 transportistas siendo ISA el mayor de ellos.
El mercado cuenta con la participación activa de 44 generadores y de 75 comercializadores.
Al finalizar el año 2007 el número de fronteras (punto de suministro) de Usuarios No
Regulados fue de 4,262 (con una demanda de 17,087 GWh) y el número de fronteras de
alumbrado público de 369. La demanda de ambas corresponde aproximadamente al 33% de
la demanda nacional. El número de fronteras de Usuarios Regulados registradas llegó a 3,537
(las fronteras de Usuarios Regulados se registran en el mercado siempre que sean atendidas
por comercializadores diferentes al comercializador del mercado local o comercializador
establecido).
La evolución en el número de generadores y comercializadores en los últimos años se
muestra a continuación.
Tabla iii. Número de generadores y comercializadores periodo 2002-2007 (XM,
2008a)
Agentes
Generadores
Comercializadores
2002 2003 2004 2005 2006 2007
38
42
43
45
40
44
60
60
62
67
71
75
13
Propiedad de la capacidad de generación
En términos de capacidad efectiva (MW), la mayor participación la tiene Emgesa con el
20.9%, seguido de EPM con el 19.5%, Isagen con el 15.7%, Gecelca con el 12.2%, Epsa con
el 8.3% y Chivor con el 7.5%. El 15.9% restante está repartido entre 24 agentes. Así, el índice
de concentración C4 2 , medido en términos de capacidad, es del 68.3%.
Figura 6. Capacidad efectiva (MW) de los agentes generadores (XM, 2008a).
Si como referente de la concentración horizontal se adopta la participación en Energía Firme
se obtiene un HHI de 1,302, lo que, de acuerdo con los estándares típicos, sería indicativo de
un mercado de concentración moderada (ver la Tabla iv).
2
El índice C4 es la participación porcentual agregada de los cuatro mayores agentes.
14
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
Tabla iv. Cálculo del HHI basado en Energía Firme (ENFICC).
EMPRESA*
ENDESA
EPM +CHEC+Menores
GECELCA
ISAGEN
EPSA
AES CHIVOR
GENSA
TERMOFLORES
TERMOEMCALI
MERILECTRICA
TERMOT ASAJERO
TERMOCANDELARIA
PROELECTRICA
URRA S.A
TERMOYOPAL
TERMOCOL
Menores
Otra
Total
ENFICC GWh-año
Hidro
Term ica
10,448
2,443
9,007
3,630
10,250
5,897
2,333
1,559
1,660
2,933
2,601
2,195
1,758
1,408
1,353
2,578
710
718
200
1,000
31,561
33,118
Total
% Participación
12,890.12
20%
12,636.30
20%
10,249.77
16%
8,229.98
13%
3,218.84
5%
2,933.28
5%
2,601.35
4%
2,195.27
3%
1,757.69
3%
1,407.79
2%
1,352.82
2%
2,577.59
4%
710.41
1%
717.77
1%
199.60
0%
0%
1,000.25
2%
0%
64,679
100%
La mayor parte de la demanda de cada operador de red es atendida a través de su
comercializador propio, esto se presenta en la siguiente gráfica que muestra la situación de
los doce mayores operadores de red.
15
Figura 7. Distribución por comercializador de la demanda por zona de distribución
(XM, 2008a).
2.5.2
Transacciones en el MEM
La variabilidad en los precios de bolsa debida a la alta componente hidrológica y demás
factores incidentes es muy notoria. Por ejemplo, el fenómeno climático El Niño, con una
recurrencia de entre cuatro y siete años, produce una disminución apreciable de los aportes
de los ríos. En consecuencia, la contratación, como mecanismo de cubrimiento, ha sido muy
significativa en el mercado, y sus niveles, en relación con la demanda comercial, se han
mantenido relativamente estables. En el año 2007 las transacciones totales (contratos y bolsa)
fueron del 135% de la demanda comercial.
16
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
350.0
Bolsa
Contratos
300.0
250.0
$/kWh
200.0
150.0
100.0
ene-07
ene-06
ene-05
ene-04
ene-03
ene-02
ene-01
ene-00
ene-99
ene-98
0.0
ene-97
50.0
Tiem po
Figura 8. Precio promedio mensual de Bolsa y Contratos (en $ constantes de
diciembre de 2007, ajustado con el IPC).
Figura 9. Transacciones en el mercado, porcentaje de la demanda comercial (XM,
2008a)
El recuento de las principales transacciones en los años 2006 y 2007 se incluyen en la
siguiente tabla.
17
Tabla v. Principales transacciones en 2006 y 2007
Transacciones
Energía transada en Bolsa
Energía transada en Contratos
Total energía transada en el mercado
Desviaciones
Demanda comercial
Porcentaje de la demanda transado en Bolsa
Porcentaje de la demanda transado en Contratos
Porcentaje de cubrimiento
Preciomedio en Bolsa Nacional
Precio medio en Contratos
Compras en Bolsa
Restricciones
Responsabilidad comercial AGC
Desviaciones
Cargos CND y ASIC
Total transacciones mercado sin Contratos
Valor transado en Contratos
Total transacciones mercado
FAZNI (1)
FOES (2)
Rentasdecongestión
Valor a distribuir cargo por confiabilidad (cargo por
capacidad enero - noviembre 2006)
FAER (3)
Cargos por uso STN
Cargos por uso STR
Unidades
2006
2007
Mill. de pesos
Mill. de pesos
Mill. de pesos
Mill. de pesos
Mill. de pesos
Mill. de pesos
Mill. de pesos
Mill. de pesos
Mill. de pesos
Mill. de pesos
17,529
53,041
70,570
48
52,368
33.5
101.3
134.8
72.72
71.79
1,274,757
279,695
113,174
5,376
48,097
1,721,099
3,807,847
5,528,946
65,723
103,228
134,509
16,692
55,969
72,661
63
53,664
31.1
104.3
135.4
83.42
77.31
1,392,471
127,501
105,840
2,803
52,566
1,681,180
4,327,043
6,008,224
50,915
33,463
43,132
14.7
7.7
9.2
-54.4
-6.5
-47.9
9.3
-2.3
13.6
8.7
-22.5
-67.6
-67.9
Mill. de pesos
Mill. de pesos
Mill. de pesos
Mill. de pesos
1,260,771
56,243
904,056
778,350
1,411,963
60,685
937,928
786,573
12.0
7.9
3.7
1.1
GWh
GWh
GWh
GWh
GWh
%
%
%
$/kWh
$/kWh
Mill. de pesos
Variación (%)
-4.8
5.5
3.0
31.3
2.5
(1) FAZNI: Fondo de apoyo para la energización de las zonas no interconectadas.
(2) FOES: Fondo de energía social.
(3) FAER: Fondo de apoyo para la energización de las zonas rurales interconectadas.
2.5.3
Intercambios internacionales
Los países de la Comunidad Andina de Naciones (CAN) adoptaron un esquema de
Transacciones Internacionales (TIES) basado en un despacho dependiente de los precios
marginales de cada país y en la asignación de las rentas de congestión al país exportador. Este
esquema esta hoy en intensa discusión.
De otro lado, la posible interconexión futura con Panamá permitirá un esquema de
intercambios con los países centroamericanos miembros del SIEPAC.
2.6
La tarifa eléctrica
La tarifa que se cobra a los usuarios regulados por la energía eléctrica busca recuperar los
costes reales de la industria. Tiene en cuenta, en forma aditiva, todos los segmentos de la
cadena. El cobro al usuario residencial depende del estrato socio-económico al cual
pertenece (la estratificación es una clasificación de la población con base en las características
de la vivienda y su entorno). Actualmente, la tarifa es de costo unitario real para el estrato
18
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
cuatro, y los estratos altos (estratos 5 y 6) pagan un sobrecosto para subsidiar el consumo de
los estratos bajos (estratos 1, 2 y 3).
Los usuarios regulados están sujetos a un contrato de condiciones uniformes y con tarifas
establecidas por la CREG. En las áreas donde la infraestructura no hace parte del sistema
interconectado existen tarifas específicas y reglamento de costes.
2.7
2.7.1
El Cargo por Confiabilidad
Antecedentes
El anterior Cargo por Capacidad estuvo vigente hasta el año 2006 durante un periodo
continuo de diez años. Consistía en una remuneración a los generadores por su aporte en el
cubrimiento de las necesidades de energía (con un ajuste para considerar también la
potencia) al enfrentar una condición supuesta de hidrológica seca y calculada con un modelo
matemático de simulación de despacho centralizado. Su precio unitario, según un cálculo
hecho por el regulador, reflejaba el costo fijo de una tecnología eficiente de cubrimiento de
punta (5.25 USD/KWh-mes) y era recibido por la planta si se encontraba disponible. El
esquema de recaudo consistía en un cobro homogéneo a la demanda incluido dentro del
precio total de la energía.
Si bien durante su vigencia no se presentaron problemas de insuficiencia de suministro, se
hicieron evidentes varias fallas del mecanismo que motivaron la modificación: Alta
variabilidad en los ingresos de los generadores de un año a otro, cuestionamientos a la
metodología administrada de asignación, falta de definición clara del producto que se
remuneraba e inexistencia de penalizaciones por el incumplimiento en los momentos críticos.
El nuevo esquema busca superar las anteriores limitaciones y subsanar los demás problemas
que limitan la participación del capital privado.
2.7.2
Descripción del esquema
En el año 2000, por iniciativa de ACOLGEN, un grupo del Instituto de Investigación
Tecnológica (IIT) de la Universidad Pontificia Comillas liderado por Pérez-Arriaga (Vázquez
et al., 2002) estudió el esquema de Cargo por Capacidad y propuso una alternativa de
Opciones de Confiabilidad que contenía los elementos esenciales del esquema ahora
adoptado. En resumen, esta alternativa consiste en establecer un pago a los generadores en
proporción a la capacidad firme que pueden ofrecer al sistema y penalizarlos si incumplen
este compromiso cuando se les exige. La determinación de los periodos críticos se basa en si
la señal de precios supera un cierto nivel (precio de escasez), por lo cual, este producto es
análogo a una opción financiera tipo call.
Posteriormente, en el año 2006, la CREG contrató a Peter Cramton y Steven Stoft (Cramton
y Stoft, 2006) quienes propusieron el esquema que, con algunas modificaciones, se llevó a la
práctica.
19
Objetivo
El objetivo del mecanismo de capacidad es crear un incentivo a los agentes del mercado para
aumentar su aporte a la firmeza, definida como la disponibilidad de generación en el
mediano y corto plazo; y a la suficiencia, es decir, la necesaria capacidad instalada. El
mecanismo de incentivos implica definir claramente cómo determinar el periodo crítico, la
contribución real de cada unidad durante estos periodos y las características del producto
confiabilidad: compromisos, tiempo de vigencia y salvaguardas (Batlle, 2007). Estas
características del Cargo por Confiabilidad se explican a continuación.
Producto
El producto, Obligación de Energía Firme (OEF), se asimila a una opción financiera tipo call
respaldada por un recurso físico certificado capaz de producir energía firme en un periodo
crítico y acompañada de una serie de garantías adicionales de cumplimiento. Es un contrato
de compra y venta de energía firme entre el generador y la demanda, representada por el
administrador del mercado. Las OEF tienen el mismo perfil horario que la demanda, así por
ejemplo, un generador que vendió una OEF por el 10% de la energía firme del mercado,
tiene la obligación de suplir el 10% de la carga real en cada hora del día si la obligación es
ejercida.
El ejercicio de la OEF ocurre si el precio de la Bolsa de Energía es mayor al precio de escasez
(PE) en alguna hora del día, en cuyo caso se realiza una verificación del total diario
producido y si el generador no alcanzó el total al que esta comprometido con sus OEF tendrá
la obligación de vender la energía al precio de escasez. A cambio de ello recibe un pago
mensual que corresponde al precio de las OEF.
La verificación del cumplimiento de las OEF se hace con base en el despacho ideal, es decir
sin tener en cuenta efectos debidos a la red de transmisión.
Precio de escasez
El precio de escasez es el umbral indicador de que el sistema se encuentra en una condición
crítica. En principio, la CREG lo fija en un nivel superior al costo de la planta más
ineficiente 3 .
Máxima energía firme
La Energía Firme para el Cargo por Confiabilidad (ENFICC) es la máxima cantidad de
energía eléctrica que puede comprometer la planta. Se determina mediante un conjunto de
reglas establecidas por el regulador y que tienen en cuenta, para las plantas existentes, el
índice de indisponibilidad histórica por salidas forzadas (IHF) y la disponibilidad del
combustible. El cálculo de la ENFICC hidráulica se hace mediante una maximización de la
mínima energía mensual producible por las plantas durante el año (desde mayo hasta abril
3
En realidad este valor se fijó con base en otras consideraciones y en la actualidad algunas plantas tienen un costo
superior.
20
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
del año siguiente), pero sin tener en cuenta, en la optimización, la conexión interanual de las
decisiones. Esto subestima la energía firme de las plantas que poseen embalse con capacidad
de almacenamiento importante.
Penalización por incumplimiento
Si las OEF se ejercen y el generador no tiene en el despacho ideal (con el conjunto de sus
plantas) la totalidad de la energía a la que se comprometió, deberá pagar al agente poseedor
de la opción la diferencia entre el precio de bolsa y el precio de escasez multiplicado por la
cantidad de energía comprometida que no generó.
Prima de la Obligación de Energía Firme y periodo de vigencia
Las OEF se asignan mediante una subasta (cuyo funcionamiento se explica más adelante), lo
cual permite que el precio de la obligación (prima) se determine como resultado de la
competencia entre los generadores. El generador al que se le asigna una OEF recibe una
remuneración conocida y estable durante un plazo determinado. El periodo de vigencia de la
obligación es decidido por el propietario, desde un año hasta el máximo según el tipo de
planta.
Las condiciones en las que participan las plantas dependen de su tipo de la siguiente manera:
•
Plantas existentes: Las que están en operación en el momento de la subasta. Periodo de
vigencia de la obligación: un año. No ofrecen precio en la subasta y sólo tienen la
posibilidad de retirar energía de la asignación a partir de un precio determinado.
•
Plantas especiales con obras: Las que están en construcción o van a ser repotenciadas.
Periodo de vigencia de la obligación hasta de 10 años.
•
Plantas nuevas: Plantas que no ha iniciado su construcción en el momento de la subasta.
Periodo de vigencia hasta de 20 años. Participan con oferta de precio en la subasta.
Subasta
La subasta es del tipo reloj descendente y en ella participan ofertando activamente los
generadores inversionistas. La demanda está representada por una función de precio y
cantidad determinada por la CREG y cuyos parámetros son la Demanda Objetivo (D), el
Costo del Entrante (CE) y los márgenes de demanda M1 y M2.
21
Figura 10. Función de demanda de OEF (XM, 2008b)
El precio que resulta cuando se igualan la oferta y la demanda es el Precio de Cierre de la
subasta, y a él se remuneran todas las OEF que se asignen.
Figura 11. Subasta de reloj descendente (XM, 2008b)
La subasta se lleva a cabo cuatro años antes de que se requiera la energía firme o con otro
plazo de antelación si la CREG lo considera conveniente (este se denomina Periodo de
Planeación). La CREG evalúa el balance oferta-demanda proyectado y determina si es
necesario convocar una subasta.
22
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
Figura 12. Energía a subastar y vigencia de las OEF (CREG, 2006)
Para poder participar en la subasta las empresas deben cumplir los requisitos, presentar las
garantías exigidas y los contratos o certificaciones de disponibilidad del combustible
necesarios.
Si la oferta de ENFICC que se presenta en la subasta es inferior a ciertos límites establecidos
por la CREG, se considera que no existió una subasta normal así:
•
Oferta insuficiente: si la oferta de ENFICC es inferior a la Demanda Objetivo. Se asignan
las OEF a toda la ENFICC participante con los siguientes precios: 1.1*CE a las plantas
existentes y 2*CE a las nuevas, existentes con obras y especiales.
•
Competencia insuficiente: si la oferta de ENFICC es inferior a 1.04 * Demanda Objetivo.
Se hace la subasta y las OEF se asignan a los ganadores. Se paga a las plantas nuevas el
precio de cierre y a las existentes el mínimo entre el precio de cierre y el 1.1*CE.
•
Participación insuficiente: si más del 50% de las OEF asignadas se destinan a plantas
nuevas cuyos propietarios poseen plantas existentes, y si alguno de ellos tiene una
participación en Energía Firme mayor al 15% de la demanda objetivo del año que se
subasta. Se paga a las plantas nuevas el precio de cierre y a las existentes el mínimo entre
el precio de cierre y el 1.1*CE.
La función de demanda cambia en cada nueva subasta: La Demanda Objetivo resulta de los
pronósticos de demanda, y el CE se actualiza calculándolo como el 70% del CE de la anterior
subasta más el 30% del precio de cierre.
Asignación para plantas con periodo de construcción superior a cuatro años (GPPS)
Para promover la entrada de proyectos cuya construcción supera los cuatro años
(principalmente los proyectos hidráulicos), la CREG incorporó un mecanismo que le permite
al inversionista vender parte de su energía firme futura, bajo condiciones especiales, hasta
diez años antes de que la energía firme del proyecto esté disponible. Consiste en permitirle
que, una vez conocido el precio de cierre de la subasta a cuatro años, comunique a la CREG
23
su interés en vender a ese precio una parte de su energía firme. Si la energía ofertada por este
tipo de plantas, en alguno de los años de este segundo horizonte (del cuarto al décimo año),
es superior al requerimiento establecido por la CREG (llamado Cantidad Máxima a asignar –
CM–), es decir si existe exceso de oferta en alguno de los años, se procede a realizar una
segunda subasta de sobre cerrado para determinar las asignaciones de todos los años,
manteniendo como precio máximo el obtenido en la subasta a cuatro años o subasta primaria.
La Cantidad Máxima a asignar en cada uno de los años del horizonte es diferente según la
anterioridad de entrada de los proyectos así:
q=0
q =1
q≥2
0 .5
L(q ) = 0.6
0 .8
En donde q es el número de años de antigüedad de inicio de participación de la planta en las
subastas y L(q) es el máximo porcentaje del incremento de la Demanda Objetivo al cual la
planta puede aspirar. De esta manera, las plantas que han entrado en subastas anteriores
tienen prioridad en las asignaciones posteriores de los años en los que ya recibieron
asignación. El máximo que las plantas pueden conseguir en las asignaciones GPPS es el 80%
por ciento del incremento de demanda, es decir que el restante 20% será asignado mediante
la subasta o mediante asignación proporcional con base en la ENFICC según sea el caso.
Mercado Secundario de Obligaciones de Energía Firme
Es un mercado de contratos bilaterales en el cual sólo participan los generadores. En él,
mediante un Contrato de Respaldo, el generador con excedentes de Energía Firme los vende
al agente deficitario. También en este mercado se registran los respaldos entre plantas del
mismo generador.
Mayores detalles sobre la reglamentación del Cargo por Confiabilidad pueden consultarse en
(CREG, 2006), (XM y BBVA, 2007) y la reglamentación de la CREG.
2.7.3
Resultados de la subasta realizada en 2008
En mayo del año 2008 se realizó la primera subasta. La CREG determinó que se suplieran las
necesidades de energía firme del periodo diciembre 2012 – noviembre 2013. (Es decir, con
antelación de cuatro años). El precio de cierre de la subasta fue de 13.998 USD/MWh y se
asignaron OEF a las plantas nuevas que se enumeran en la Tabla vi.
Tabla vi. Plantas nuevas con asignación de OEF en la subasta
Planta
Gecelca 3
Termocol
Amoya
24
Capacidad (MW)
150
202
78
T ecnología
carbón
Fuel-oil
agua
Año de entrada
2012
2012
2011
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
Con base en el precio de la subasta manifestaron su interés de entrar al mercado las plantas
de largo periodo de construcción que aparecen en la Tabla vii, para las cuales, por no exceder
las Cantidades Máximas en ninguno de los años, la asignación no requirió subasta de sobre
cerrado.
Tabla vii. Asignación de OEF para plantas de largo periodo de construcción
Planta
Sogamoso
Pescadero
Quimbo
Cucuana
Porce4
Miel2
Capacidad (MW)
800
1200
376
60
400
135
T ecnología
agua
agua
agua
agua
agua
agua
Año de entrada
2014
2018
2014
2014
2015
2014
Con esta subasta, y gracias a la importante entrada de proyectos hidráulicos de largo plazo, se
aseguró, en buena proporción, el cubrimiento de los requerimientos de expansión del sistema
por un periodo de tiempo de varios años. Esto es así porque, aunque aún no se ha asignado la
totalidad de las necesidades de OEF del periodo 2014-2018, algunos de estos proyectos
tienen una ENFICC que les permitirá tener mayores asignaciones posteriores.
25
3. Modelo de simulación de la expansión en el mercado colombiano
3.1
Esquema general
El modelo de simulación se basa en las tesis doctorales de Batlle (2002) y Sánchez (2008). En
la primera de ellas se desarrolló el modelo MARAPE (Modelo de Análisis de Riesgos
Asociados a la Producción Eléctrica), un modelo estratégico de costes de producción que se
utiliza para la simulación de la participación de los agentes en el mercado. En el presente
trabajo El MARAPE se integra en una plataforma computacional que incluye además la
modelación de las subastas del Cargo por Confiabilidad, la evaluación financiera de las
alternativas de expansión y las decisiones de los agentes. De esta manera, modelando en
forma exógena las demás fuentes de incertidumbre (demanda, costos de combustible y
aportes hidráulicos de energía) y siguiendo las ideas del análisis de Dinámica de Sistemas,
desarrolladas en detalle en la segunda de las tesis doctorales mencionadas, se realiza la
simulación en el horizonte futuro. El proceso se general se esquematiza a continuación.
Escenario
Demanda, costo de combustible, hidrología
Evaluación de
requerimientos de OEF
Decisiones de
inversión
Subasta: Asignación de
OEF
Estimación de precios y
producciones
Evaluación financiera de
los proyectos
Figura 13. Esquema general del modelo de simulación
El modelo completo se programó en lenguaje MATLAB, con interfaz de datos de entrada en
hojas de Excel y con llamados a ejecuciones del modelo MARAPE. La simulación se hace
teniendo en cuenta los siguientes intervalos de tiempo: Las subastas se realizan anualmente,
el modelo MARAPE reparte los totales de producciones de las plantas hidráulicas en forma
mensual y hace el despacho bajo la curva de demanda tanto de los grupos térmicos como
hidráulicos en forma horaria. Para reducir el tiempo de cálculo, esta última fase se puede
modelar con intervalos temporales mayores (por ejemplo de diez horas).
En el numeral siguiente se explicarán las principales características del modelo MARAPE y
cómo se evaluó y ajustó para ser usado en el mercado colombiano. Luego, se explican cada
26
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
una de las etapas del modelo de simulación y la forma en la cual el modelo MARAPE se
integra con ellas.
3.2
Modelo MARAPE
El modelo MARAPE es una extensión de los modelos de producción basados en costos pero
adaptado a las condiciones de mercado competitivo. Permite representar mercados hidrotérmicos oligopólicos y obtener la curva de duración de precios del sistema y los ingresos y
costos de cada agente generador. Una de sus principales ventajas es la velocidad
computacional que lo hace útil en aplicaciones que requieren la evaluación de múltiples
escenarios (Batlle y Barquín, 2005).
3.2.1
Descripción del modelo
El modelo tiene las siguientes características:
Utiliza la curva de duración para representar cada periodo de demanda.
[GW]
•
0
100
200
300
400
500
600
700
800
[horas]
Figura 14. Representación de la demanda eléctrica (Batlle, 2002)
•
La energía generada por las unidades de generación hidráulicas (UGHs) en cada periodo
habitualmente meses o periodos de cuatro semanas se determina por un modelo
exógeno. La producción hidráulica total se desagrega en cada una de las plantas con base
en coeficientes históricos. Cada planta hidráulica en cada periodo se modela a partir de su
energía disponible y los límites máximos y mínimos de producción
27
•
Luego de conocida la producción mensual total, el perfil horario de producción de las
unidades hídricas se calcula usando un algoritmo de generación en demanda pico (Peak
shaving).
35
Despacho
UGHS
30
Monótona demanda
25
20
Monótona demanda térmica
15
10
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Figura 15. Despacho de unidades hidráulicas (Batlle, 2002)
•
Las unidades térmicas se despachan en la curva monótona de demanda siguiendo el orden
de mérito dado por su costo marginal. Este despacho tiene en cuenta las restricciones de
capacidad y la disponibilidad promedio entre otras características.
T
Curva duración-carga
CM 6
…
Pmax3
CM 2
CM 2
Potencia máxima Térmica 1(Pmax1 )
0
0
100
200
300
400
500
600
Coste Marginal 1 (CM 1)
700
CM1 < CM 2<…< CM6
Figura 16. Despacho de unidades térmicas (Batlle, 2002)
•
28
La interacción estratégica de los agentes se representa mediante el enfoque de variaciones
conjeturales. Cada agente oferta, en cada periodo bajo la curva monótona de carga, una
curva que relaciona las cantidades con el precio, éste último obtenido como el costo
marginal más un parámetro exógeno (variación conjetural) que representa la variación del
precio del mercado cuando el agente produce una unidad adicional. Esto se expresa
mediante la siguiente ecuación que representa la condición de primer orden de
maximización de beneficios de cada empresa:
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
B f (q f ) =
¶Cf
¶ qf
+ a f (q f )·q f
(Ecuación 1).
Es decir, para cada cantidad el agente oferta un precio que iguala el costo marginal
∂C f
∂q f
más
el producto de la cantidad q f y un parámetro exógeno a f (q f ) , igual a la primera derivada de
la curva de demanda residual. La Figura 17 muestra, con línea azul, la curva de oferta del
agente basada en costos marginales y con línea roja la curva de oferta teniendo en cuenta
además la componente estratégica.
Figura 17. Curva de oferta estratégica (Batlle, 2002)
3.2.2
Aplicación al mercado colombiano
El modelo MARAPE fue desarrollado en España y ha sido utilizado ampliamente para
evaluar la participación en el mercado por parte de agentes generadores o con fines de
análisis regulatorio. Sin embargo, las características del mercado español y su reglamentación
difieren notoriamente de las colombianas por lo cual se requirió un trabajo de evaluación y
adecuación del modelo a estas condiciones.
Generación de las plantas hidráulicas
Una de las principales características del mercado colombiano es la alta participación
hidráulica. Por ello, se dedicó principal atención a determinar, con base en la información
histórica, si la forma en la cual el MARAPE simula el despacho hidráulico se asemeja a la
realidad en este mercado. Para diferentes periodos de tiempo, teniendo en cuenta el ciclo
anual de aportes a los ríos colombianos, se determinó tanto en forma cronológica como bajo
la curva monótona de demanda la generación de las plantas que tienen capacidad de
regulación, entendida como la capacidad de conservar agua desde los periodos de baja
demanda hasta los periodos de punta. A pesar de las fluctuaciones que produce la fuerte
29
variabilidad de los aportes, resulta en general muy claro que el conjunto de las plantas
hidráulicas consigue aplanar bastante bien la curva de demanda. En este resultado también
incide el hecho de que en el mercado se oferte un único precio diario lo cual obliga, en
general, a que la generación hidráulica en los periodos de alta demanda sea mayor o igual a
los de baja demanda. En la siguiente figura se muestra un periodo representativo de varios
días y el aplanamiento que producen las plantas hidráulicas.
8000
8000
Demanda
Hidro
Termo
6000
6000
5000
5000
4000
4000
3000
3000
2000
2000
1000
1000
0
0
50
100
150
200
Horas
250
300
350
Demanda
Hidro
Termo
7000
MWh
MWh
7000
0
400
0
50
100
150
200
Horas
250
300
350
400
Figura 18. Demanda y tipos de generación. Izq.: Serie cronológica, Der.: Curva
monótona de demanda
Otro de los aspectos que se evaluó fue la simultaneidad de la producción de las plantas
hidráulicas. Para ello, se calculó el factor de simultaneidad con base en la información
histórica semanal así: se determinó la generación hidráulica total (en MW) dividida por la
suma total de las capacidades máximas de las plantas que están generando en esos periodos.
Se obtuvo de esta manera el patrón promedio que se muestra en la Figura 19.
0.95
0.9
0.85
0.8
0.75
0.7
0.65
0.6
50
100
150
200
250
Figura 19. Datos semanales del factor de simultaneidad (línea azul), comparados
con los valores promedio (línea roja). Periodo 2003-2007
30
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
Se observa en este gráfico que durante el periodo de verano el factor de simultaneidad es
notablemente inferior al periodo de invierno. Esta característica, modelando los valores
promedios, se tuvo en cuenta en la ejecución del programa.
Precios de oferta de las plantas térmicas
Como parte del análisis se estudiaron los precios de oferta y su relación con los costos reales
de producción de las plantas térmicas. Esta es una información muy compleja que se ve
afectada además por las características de los contratos de compra del combustible. Para ello,
se consultó la información de costos de combustibles y tasas de eficiencia (factores de
conversión), pero además, se evaluó el comportamiento histórico de cada una de las plantas
térmicas, principalmente en el periodo 2003-2007, y se determinó, en forma aproximada, el
nivel de precios en la bolsa de energía que indujo a estas plantas a vender su producción.
Precio de oferta
(USD/MWh)
Como ejemplo, a continuación se presenta la gráfica de la relación entre los precios ofertados
y el precio promedio de bolsa diario en el caso la planta TEBSA. La línea diagonal sirve para
separar los casos en los cuales el precio de oferta es inferior al precio promedio de bolsa y en
que, por consiguiente, la planta entró en el mercado por mérito.
70
60
50
40
30
20
10
0
0
10
20
30
40
50
60
70
Precio de bolsa, promedio diario (USD/MWh)
Figura 20. Gráfico XY de los precios diarios de Bolsa y oferta, planta TEBSA
Además de este tipo de análisis se estudiaron los histogramas de precios ofertados y demás
información que fuera de utilidad.
300
250
200
150
100
50
0
10
20
30
40
50
60
70
80
Precio de oferta (USD/MWh)
Figura 21. Histograma de precios diarios de oferta, planta TEBSA, 2003-2007
31
Modelación de la componente estratégica
El parámetro a f (q f ) puede obtenerse de los datos históricos de evolución pasada del
mercado (Batlle, 2002). En este caso, luego de algunas evaluaciones y considerando que la
obtención de este parámetro es compleja, se decidió suponer que el mercado colombiano es
perfectamente competitivo y que continuará siéndolo en el futuro, por consiguiente, el
parámetro estratégico no fue considerado. Como se discutirá en el numeral 5.1 esta es una
línea de posible mejora futura.
Comparación de resultados obtenidos utilizando MARAPE y los datos reales
Para verificar la capacidad del modelo MARAPE de reproducir en forma apropiada el
mercado de Colombia se realizaron corridas suponiendo información de entrada
perfectamente conocida de producción hidráulica total mensual de cada planta, costo de
producción y demanda horaria. El modelo, por tanto, despachó el agua y calculó la
producción en cada uno de los bloques horarios de cada mes. Determinó, además, los precios
horarios resultantes del mercado a partir de las curvas de oferta de los agentes generadores
basadas en los perfiles de producción hidráulica, previamente calculados, y en los precios de
oferta estimados de los grupos térmicos. Los resultados obtenidos permitieron verificar que
el modelo tiene un buen desempeño. Por ejemplo, a continuación se muestran los precios
promedios mensuales, durante el año 2007, obtenidos con MARAPE y comparados con los
datos reales.
120
Precio ($/KWh)
100
80
60
40
MARAPE
20
REAL
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Mes
Figura 22. Comparación del precio mensual promedio obtenido con MARAPE y
real, 2007
3.3
Principales módulos del modelo de simulación de la expansión
El esquema de los componentes principales del programa desarrollado en MATLAB es el
siguiente:
32
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
Definición del escenario y
supuesto inicial de expansión
t = año inicial : año final
¿Se requiere
subasta en
t+4?
[MARAPE COLOMBIA]
Cálculo de ingresos esperados por
los proyectos nuevos y primas.
No
Subasta
Subasta
Decisiones de entrada , modificación OEF
y ajuste del escenario de expansión
[MARAPE COLOMBIA]
Cálculo de ingresos esperados por los
proyectos GPPS nuevos y primas.
Asignación GPPS
Asignación GPPS
Decisiones de entrada , modificación OEF
y ajuste del escenario de expansión
Figura 23. Esquema del algoritmo de simulación
Cada uno de estos módulos y la forma en la cual MARAPE se utiliza dentro del programa se
explican a continuación.
3.3.1
Definición del escenario y supuesto inicial de expansión
En la primera etapa del programa se lee la información del escenario, determinado por el
conjunto de variables exógenas en el periodo en el cual se harán las evaluaciones. Las
principales variables son:
•
Demanda de energía y necesidades de OEF: Se determina un escenario de demanda de
energía y la forma de la función monótona de demanda asociada. Además, se establece un
escenario de Demanda Objetivo de OEF cuyas tasas de crecimiento sean consecuentes
con las del escenario de energía.
•
Pronóstico de costos de combustible: Se define el pronóstico de precios de todos los
combustibles que utilizarán las plantas generadoras.
•
Escenario de producción hidráulica: El escenario de producción hidráulica debe reflejar
los ciclos de bajos y altos aportes que suceden como consecuencia de los fenómenos
climáticos.
33
El conjunto de tecnologías de producción con las cuales se expande el sistema es uno de los
principales determinantes de los precios futuros. Por ello, se establece un supuesto inicial
probable de cómo será la expansión. Este supuesto inicial se concreta en un conjunto de
plantas que atenderán la demanda durante el periodo de evaluación detallada (por ejemplo
los primeros diez años) y servirán para determinar los precios en el mercado y los ingresos de
las plantas que se aprestan a participar en la subasta o en la asignación GPPS. Este supuesto
se relaciona también con el perfil de precios que se pronostica para el sistema en el muy largo
plazo (ver el numeral 3.3.3) puesto que la senda de crecimiento de la participación de las
tecnologías llevará a alcanzar el escenario final.
Esta información se presupone de
conocimiento general para los agentes quienes basan en ella sus decisiones.
Debido a que la Demanda Objetivo de energía firme determina la expansión, el supuesto
inicial se define de manera que, además de cumplir una cierta proporción de participación de
las tecnologías, tenga una energía firme que atienda los requerimientos futuros. En la
ejecución del programa se modifican las estructuras de datos para permitir la entrada
transitoria de los proyectos y la ejecución del MARAPE con dicha información. Así, como se
explicará más adelante, en la medida en que las subastas determinan la entrada de plantas al
sistema, estas reemplazan a las supuestas inicialmente.
3.3.2
Condición para realizar la subasta
Para determinar si en un momento dado se abrirá una subasta de compra de OEF se realiza
el balance entre la Demanda Objetivo (calculada con base en la demanda media pronosticada
y un factor de escalamiento similar al usado por la CREG en la primera subasta) y la
ENFICC de las plantas existentes en el mercado; tanto las existentes desde el inicio como las
que han entrado como resultado de subastas previas. Esto significa que en cada etapa de
simulación se adicionan las nuevas asignaciones realizadas.
Si para el periodo t+4 no se requiere realizar subasta se avanza en la ejecución del año
siguiente sin realizar tampoco asignación de OEF a plantas con periodo de construcción
largo.
3.3.3
Cálculo de los ingresos esperados en el mercado por los proyectos nuevos y de las
primas
Los ingresos que recibe una planta en el mercado provienen de dos fuentes principales 4 : del
Cargo por Confiabilidad y de sus ventas de energía. Por ello, para determinar el precio de
oferta de un proyecto en la subasta, en primer lugar se deben calcular sus ingresos esperados
en el mercado. Con esta información, el costo de inversión y la tasa de rentabilidad exigida
(que puede ser diferente entre los agentes) y considerando un escenario específico, se puede
determinar la prima necesaria.
4
Las plantas también reciben ingresos por otras razones como la regulación secundaria de frecuencia o las
restricciones, pero estos no se incluyen dentro de los cálculos.
34
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
Si bien en el mercado existen dos formas de vender la energía: la Bolsa y los contratos, se
asumirá que los precios de ambos son, en promedio, equivalentes y por consiguiente todas las
ventas de energía se considerarán al precio de Bolsa calculado.
Las plantas que pueden entrar en el mercado se separan en los siguientes tipos: el grupo de
proyectos que son específicos (principalmente proyectos hidráulicos), están asociados a algún
agente en particular y solo se pueden construir una vez; y el grupo de plantas típicas o
genéricas de las diferentes tecnologías. En el archivo de datos se definen, mediante una
matriz, los tipos de proyectos con los cuales participa cada empresa, de tal manera que si se
desea, se puede direccionar el tipo de tecnología en el que invertirá cada una de ellas y
asignarle proyectos específicos.
Cada uno de los proyectos se representa mediante el conjunto de características que permite
su modelación y evaluación: capacidad, factor de conversión, ENFICC, tiempo de
construcción, costo de inversión y combustible.
Para cada uno de los proyectos que puede ser construido se calcula el flujo de los ingresos
esperados. Ello implica determinar las curvas de duración de precios y de producciones para
los años siguientes a su entrada y durante un tiempo razonable de recuperación de la
inversión. El método de pronóstico de precios sigue en grandes rasgos lo propuesto por
Sánchez (2008) consistente en realizar un cálculo detallado del precio en el horizonte en el
cual se cuenta con mayor información pronóstico de precios de corto plazo estimar los
precios en un escenario muy alejado pronóstico de precios de largo plazo y utilizar una
función de interpolación de los precios desde el último año de precios de corto plazo hasta el
año de precios de largo plazo.
Esto se hace de la siguiente forma: Con base en la información del sistema, de las decisiones
de expansión conocidas (derivadas de las anteriores subastas y asignaciones) y con un
supuesto de expansión complementaria que cubra los requerimientos de Demanda Objetivo
de OEF se calculan con el MARAPE, para un horizonte de diez años (periodo de entrada de
las decisiones de inversión derivadas de la subasta y asignaciones de GPPS), los precios que
se producirán en el mercado. A partir de este periodo y por el resto del horizonte de la vida
útil del proyecto se determinan los precios interpolando la curva de duración de precios
desde el último año calculado hasta un año suficientemente alejado (escenario de precios de
muy largo plazo). La forma de interpolación sigue el método propuesto en Sánchez (2008).
Con esta información de precios se determina el flujo de ingresos del proyecto durante toda
su vida útil. Para agilizar el proceso de cálculo se supone que las plantas entrantes, con un
tamaño inferior a un cierto límite, no modifican los precios existentes en el mercado.
Aquellas plantas que por su tamaño modifican los precios del mercado exigen una ejecución
del MARAPE que incluya su simulación explícita.
En esta etapa también se tiene presente el límite máximo que existe para los precios de venta
de la energía cuando se ha comprometido como energía firme y que es igual al precio de
escasez.
35
Determinación del escenario de precios en el muy largo plazo
El escenario de precios, es decir, la curva de precios por nivel de demanda en el muy largo
plazo (por ejemplo, 50 años adelante), puede basarse en el supuesto de que en ese entonces
existirá un “portafolio tecnológico óptimo” de producción para una aplicación de esta idea
véase (Sánchez, 2008). También puede adoptarse algún supuesto razonable de expansión
esperada y determinar los precios que se producirán en el mercado en esas condiciones. Este
último fue el enfoque utilizado en este trabajo suponiendo además que en el largo plazo el
Cargo por Confiabilidad, y en especial las necesidades de Energía Firme, seguirán siendo los
determinantes de la expansión. Así, es necesario pronosticar para el año considerado en el
largo plazo un supuesto de Demanda Objetivo de Energía Firme, y dadas unas
participaciones porcentuales en capacidad de las diferentes tecnologías, determinar con base
en su ENFICC cuales serán las capacidades instaladas. Esto requiere utilizar valores típicos
que relacionen la ENFICC con la capacidad para cada tipo de tecnología. La tabla siguiente
muestra, con base en los datos de las plantas que han recibido asignaciones, la relación entre
la ENFICC y la máxima energía generable por las plantas con su máxima capacidad.
Tabla viii. Relación típica ENFICC – Energía máxima generable, por tipo de
tecnología
Tecnología
Hidro con regulación
Hidro sin regulación
Carbón
Gas
Fuel-Oil
ENFICC/Energía Máxima
0.55
0.30
0.97
0.93
0.88
Luego de establecer cuál será la conformación del parque generador futuro y utilizando el
supuesto de demanda y los costos de combustibles se determina cuáles serán los precios
marginales de ese momento. Esto se hizo utilizando el modelo MARAPE. Se consigue así el
pronóstico de los precios de todos los periodos de demanda (por ejemplo bloques de diez
horas) durante todo el año final de interés.
El pronóstico de los precios en tan largo plazo tiene una alta incertidumbre asociada a todos
los factores que los determinan. Aunque importante, su incidencia en los cálculos se ve
disminuida debido al efecto del descuento en los flujos de caja. En cualquier caso, la
simulación de diversos escenarios que representen las posibilidades futuras y sus
consecuentes precios son importantes para la adopción de las decisiones finales.
36
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
Producción de energía de las plantas
El cálculo de la producción de las plantas se hace de la siguiente forma: para las plantas
térmicas se asume que entran bajo la curva de demanda en todos los periodos en los cuales el
costo marginal es superior a su propio costo. Las plantas hidráulicas requieren el despacho
dentro de la curva de carga y para ello se utiliza el módulo de despacho hidráulico del modelo
MARAPE que realiza el procedimiento explicado en el numeral 3.2.1.
Evaluación de plantas considerando el efecto en el portafolio de las empresas
Cuando una compañía está estudiando los ingresos que le producirá una nueva planta
considera dos aspectos principales: el efecto portafolio y el efecto disuasivo (Sánchez, 2008).
El efecto portafolio se refiere a la capacidad que tiene dicha empresa de ofertar la nueva
planta a un precio diferente al costo marginal para incrementar sus beneficios, si es que ello
es posible. El efecto disuasivo tiene que ver con la entrada de nuevos competidores. Si una
empresa existente evalúa un proyecto, debido al efecto portafolio antes mencionado, valorará
el proyecto en forma menos favorable con menores ingresos infra-marginales de lo que lo
hace una empresa entrante nueva, que en general es tomadora de precio. Si las empresas
existentes tienen esto en consideración, para poder mantener su participación en el mercado,
deberán evaluar los nuevos proyectos como si fueran a ser ofrecidos a su costo marginal, y
con ello competir con los nuevos entrantes. Este es el supuesto que se adoptó para
determinar las primas de los proyectos.
Tasas de rentabilidad y límites a la capacidad de inversión
La tasa de rentabilidad que exigen las compañías a sus inversiones difiere de una a otra. Este
aspecto se modela en forma explícita permitiendo que cada compañía posea su propia tasa de
rentabilidad. Además se modeló el hecho de que la misma empresa, a medida que
incrementa su nivel de inversiones incrementa también su costo de capital (cuando su nivel
de endeudamiento es superior al nivel óptimo). Si bien sería posible, con varias
simplificaciones, modelar en detalle la estructura de capital de las empresas en el tiempo, tal
como lo hace Sánchez (2008), en este trabajo se incluyó una versión simplificada que refleja,
mediante una función de tasa de rentabilidad-nivel de inversión, el efecto mencionado.
37
Endeudamiento
máximo
Tasa de retorno
exigida
Endeudamiento
Figura 24. Relación tasa de rentabilidad exigida y endeudamiento
Modelación de las plantas hidráulicas nuevas
Como se ha explicado antes, el modelo MARAPE requiere como información de entrada la
producción mensual de las plantas hidráulicas. Para las plantas nuevas, de las cuales no se
tiene información histórica, es necesario determinar cómo será su patrón de producción en
los diferentes escenarios. En los casos en los cuales se conoce el caudal que reciben las
plantas, su producción se puede determinar ya sea con las generaciones de otras plantas de la
misma región o mediante algún algoritmo de despacho. En los casos en que no se conoce
cuales serán los aportes al proyecto (porque por ejemplo son proyectos aún no definidos y
que se representan en forma genérica) la modelación se hace mediante la creación de plantas
típicas ubicadas en diferentes regiones del país y cuya producción se calcula como
combinación de otras plantas de la misma región. Esta aproximación se considera suficiente
para el análisis de largo plazo que se quiere realizar.
3.3.4
Subasta de corto plazo (periodo t+4)
Luego de determinar, para todas las empresas y todas las plantas susceptibles de ser
ofrecidas, el precio de oferta en la subasta, se construye la curva de oferta. Se determina
además la curva de demanda según está definida por la reglamentación, teniendo en cuenta
que el parámetro CE varía en función de los precios obtenidos en la subasta anterior (tal
como se explicó en el numeral 2.7.2). Los parámetros de la función de demanda, M1 y M2, se
determinan manteniendo una proporción con la Demanda Objetivo similar a la usada por la
CREG en la primera subasta.
Luego de tener ambas curvas, de oferta y demanda, se determina su punto de cruce y se
establecen las asignaciones y el precio de cierre.
38
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
3.3.5
Decisiones de entrada, modificación de OEF y ajuste del escenario de expansión
Las plantas que resultan con asignación en la subasta entrarán al mercado en el plazo
establecido. En el modelo esto implica modificar el conjunto de las plantas existentes en el
sistema y modificar además la información de asignaciones de OEF.
Luego de conocidos los resultados de la primera subasta y establecidas las plantas que gracias
a ella entraron, es necesario redefinir el supuesto de expansión complementaria. Esta
información entra en la base de datos de plantas para la ejecución del MARAPE y posterior
evaluación de los ingresos de los proyectos de largo periodo de construcción.
3.3.6
Cálculo de los ingresos esperados en el mercado por los proyectos nuevos de larga
construcción y las primas.
En la misma forma en la cual se calcularon los ingresos para las plantas que participan en la
subasta (descrita en el numeral 3.3.3) se calculan ahora para los proyectos de larga
construcción. Existen también acá dos tipos de proyectos: los específicos, que solo se
construyen una vez, y los genéricos o típicos que pueden repetirse varias veces durante el
horizonte. También en este caso se consideran las tasas de rentabilidad por agente y su
cambio en la medida en que el agente realiza mayores inversiones en el periodo. Por último,
cabe mencionar que en el flujo de caja se tiene en cuenta que la programación de los
desembolsos iniciales, es decir el periodo de inversión anterior al inicio de recepción de
ingresos, depende del periodo de construcción.
3.3.7
Asignación para plantas GPPS
Dado que en este momento de la simulación se conoce el precio de cierre de la subasta de
corto plazo (t+4), se eligen las plantas de largo periodo de construcción cuyo precio de oferta
para la subasta —la prima calculada en la etapa anterior—, sea inferior al precio de cierre, y
se conforma con ellas la curva de oferta total. La regla de asignación en este caso se aplica en
forma simplificada: se determina la cantidad total de variación de OEF acumulada hasta el
final del horizonte subastado (es decir, desde el año t+5 hasta el año t+10) y se asigna el
80% de esta cantidad entre las plantas competidoras. Así, se supone que las plantas que
entran en esta asignación conseguirán (en el futuro) que se les asignen todas las OEF
posibles 5 y que además éstas les serán remuneradas al mismo precio. Esta es una
simplificación, puesto que los proyectos de grandes dimensiones y que superan los límites de
asignación (CM) no pueden garantizar el precio de la totalidad de su Energía Firme en una
única subasta.
Cuando las plantas entran en el mercado se respetan sus tiempos reales de construcción, su
consecuente programación de entrada y aporte de OEF. Luego de la definición de los
proyectos que entrarán con base en esta asignación, se recalcula el supuesto de expansión
futura del sistema antes de pasar al siguiente periodo de simulación.
5
Tal como se explicó en el numeral 2.7.2, en el mecanismo real esto sucede durante varias subastas consecutivas y
a diferentes precios.
39
3.3.8
Otros aspectos de la modelación
Pronóstico de la forma de la curva monótona de demanda
Para los pronósticos de crecimiento de la demanda de energía y potencia eléctrica se tomó
como base la información de UPME (2008). Por la importancia que tiene en los resultados y
para evaluar si era necesario modificar la forma de la curva monótona de demanda futura se
estudió su evolución reciente. En las gráficas siguientes se muestra como ha evolucionad en
los últimos dos cuatrienios la función monótona de demanda y la curva horaria.
Curva monótona de demanda horaria
10000
1999
2003
2007
9000
8000
7000
MWh
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
0
1000
2000
3000
4000
5000
Horas
6000
7000
8000
9000
Figura 25. Evolución de la curva monótona de demanda comercial horaria
Diferencias entre curvas monótonas de demanda
1500
99-03
03-07
MWh
1000
500
0
0
1000
2000
3000
4000
5000
Horas
6000
7000
8000
Figura 26. Diferencia entre curvas monótonas de demanda comercial horaria
40
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
Curva de demanda horaria promedio anual
8000
1999
2003
2007
7500
7000
6500
MWh
6000
5500
5000
4500
4000
3500
3000
0
5
10
15
20
25
Horas
Figura 27. Evolución de la curva de demanda comercial horaria promedio
En la Figura 27 se observa una tendencia de aumento relativo de la demanda en los periodos
14 a 18 que hace más aplanada esta zona de la curva. Esto también se refleja en la curva
monótona de demanda. En algunos países desarrollados como España, la forma de la curva
de carga ha venido mostrando un persistente apuntamiento, entendido como distanciamiento
entre la demanda punta y la media, en los últimos años. Es difícil prever cual será la forma
futura de la curva de demanda en Colombia, sin embargo, es posible que el efecto de
aplanamiento se detenga.
Relación entre el supuesto inicial de expansión y los resultados obtenidos.
Como se discutió previamente, antes de que se realicen las subastas es necesario hacer un
supuesto de la expansión que se producirá. Este supuesto incide en la expectativa de precios
futuros. A medida que se avanza en la simulación el supuesto inicial se modifica, no solo por
la entrada real de las plantas escogidas en el proceso de subasta, sino porque los nuevos
supuestos de expansión pueden tener en cuenta las decisiones de expansión reciente. Por
ejemplo, si el supuesto inicial preveía un aumento notable de las plantas tipo Fuel-Oil y en las
subastas se observa entrada importante de plantas de carbón, la expectativa futura puede
ajustarse gradualmente reflejando este hecho.
Precios en el mercado
Las decisiones de entrada de las plantas en el mercado se basan en la expectativa de precios
que en él ocurrirán. Sin embargo, tal como se mencionó antes, las características de las
plantas que entran tienen consecuencias en los nuevos precios. Por ello, luego de que en la
simulación se han obtenido las decisiones de expansión derivadas de los procesos de subasta,
se recalculan, ahora con la información de las plantas que en realidad entraron en el
mercado, los precios que en él se produjeron y se obtiene la evolución “real” del mercado.
Esto permite comparar la “expectativa inicial de precios” con la situación que, según el
modelo, ocurrió en realidad.
41
En un procedimiento iterativo podría plantearse que dados estos precios y decisiones de
entrada de agentes, estos podrían redefinir sus expectativas de precios y con ello realizar otro
ciclo de iteraciones. Si bien esto es posible, puede dar lugar a problemas de convergencia en
la solución y otras dificultades y no se hizo dentro de este trabajo.
42
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
4. Caso ejemplo: Subastas en el horizonte 2009-2014
Se presenta en este capítulo un ejemplo de la aplicación del modelo y los resultados
obtenidos. Con ello se ilustra el potencial que posee como soporte para el análisis de las
decisiones de inversión. Este es solo un caso de los múltiples analizables. En la medida en
que se hace una evaluación más amplia de escenarios y se conjugan sus resultados en forma
automática se pueden realizar los análisis relevantes de decisiones bajo riesgo.
4.1
Información básica de entrada
Se simularán los procesos de subasta durante un periodo de 6 años, entre el 2009 y 2014. El
mercado se representa con MARAPE en forma mensual y la curva de demanda en periodos
de 10 horas.
La ejecución tiene en cuenta la información actual de las plantas existentes en el sistema y se
asume que todos los proyectos que adquirieron compromisos de OEF en las subastas del
2008 se construirán según lo planeado.
Se asume además que las subastas continuarán realizándose con la misma antelación con la
que se realizó la subasta del año 2008, es decir, con cuatro años de anticipación 6 . Se
conservan para el futuro las mismas relaciones entre los parámetros que definió la CREG
para la primera subasta, por ejemplo, en la determinación de los valores M1, M2 y D de la
función de demanda de OEF.
Escenario
Para hacer el análisis descrito se planteó un escenario que se extiende hasta el año 2059 y
permite evaluar el flujo de caja de los proyectos hasta durante treinta años después de su
entrada en el mercado.
Demanda: se asumió un crecimiento de demanda según los pronósticos de la UPME en su
proyección de julio de 2008. Se supone además que la Demanda Objetivo está asociada a este
crecimiento de demanda. La forma de la función de demanda de energía varía en el
horizonte con un ligero apuntamiento (reflejado en una transformación de la curva de
demanda actual multiplicada por un factor y más la adición de una componente adicional).
De esta forma se mantiene la relación de potencia (demanda máxima/demanda media)
cercana a 1.4, relación que también presentan los pronósticos de la UPME.
6
El periodo de OEF cubierto en mayo de 2008 corresponde a dic/2012-nov/2013.
43
140,000
120,000
GWh/año
100,000
80,000
60,000
40,000
Demanda energía
20,000
Demanda Objetivo OEF
0
2005
2010
2015
2020
2025
2030
2035
Año
Figura 28. Pronóstico de demanda de energía y de Demanda Objetivo de Energía
Firme
180
7
160
6
140
120
5
100
4
80
3
60
Gas
Carbón
Petróleo
2030
2028
2026
2024
2022
2020
2018
0
2016
20
0
2014
1
2012
40
2010
2
USD cents/galón
8
2008
USD/millón BTU
Pronóstico de los costes de combustible: Los costos de producción de las plantas térmicas se
determinan en función de un escenario de precios futuros de combustible. Se adoptó como
información de referencia el pronóstico de precios del Caso Base que realiza el Energy
Information Administration (EIA, 2008) para el gas, el fuel-oil y el carbón.
Año
Figura 29. Pronóstico de precios de combustibles según el EIA, caso base
No se consideró en los combustibles ningún coste adicional motivado por razones
ambientales.
Escenarios de aportes hídricos: se tomó un escenario promedio que incluye además los ciclos
plurianuales típicos de periodos húmedos y secos producidos por las variaciones climáticas.
44
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
El periodo de referencia para determinar los factores de distribución de la energía hidráulica
total entre las plantas se basó en el periodo 2003-2007.
Proyectos genéricos: Se incluyeron proyectos típicos de carbón, Fuel-oil e hidráulicos de
tamaño mediano ubicados en diferentes zonas del país. La información de los posibles
desarrollos futuros se basó en el documento (UPME, 2007) y en otras fuentes de información
como los planes de expansión de las empresas y demás.
Proyectos específicos: Algunos proyectos cuya construcción está ligada con alta probabilidad
a alguna empresa en particular se modelaron como proyectos específicos.
Agentes: Se representaron todos los agentes actuales del sistema. No se consideró necesaria
la modelación de la entrada de nuevos agentes puesto que los agentes de pequeña
participación actual pueden crecer mediante nuevas inversiones. Cada agente se modela con
sus características particulares de tasa de rentabilidad y límites de inversión (cuya definición
se basa en la estructura financiera típica del sector, las condiciones particulares de cada
empresa según sus balances financieros, sus condiciones de participación en el mercado y
otras)
Supuesto inicial de composición del sistema en el largo plazo
Se supone que en el muy largo plazo el sistema tendrá las siguientes proporciones de
participación de las tecnologías:
Tabla ix. Participación de las tecnologías en potencia en el muy largo plazo
Tecnología
Hidro
Carbón
Oil
Gas
Eólica
Parcipación
70%
15%
8%
5%
2%
Precios en el muy largo plazo.
La composición del parque generador según lo mostrado en la Tabla ix determina,
considerando los demás supuestos sobre precios de combustible, demanda y demás; el
escenario de precios.
4.2
Resultados
El modelo permite obtener una muy completa información del sistema en cada uno de los
años del horizonte de análisis y para todo el periodo simulado. A continuación se presentan
algunos de los resultados más relevantes:
45
Resultados de asignación en las subastas
En este caso simulado solo se requirieron subastas en los años 2011 y 2012. En la Figura 30 se
presentan las cantidades de Obligaciones de Energía Firme que se comprometieron en cada
una de ellas. En la Figura 31 se muestran las entradas de capacidad total derivadas de las
asignaciones.
3500
OEF (GWh/año)
3000
2014
2013
2012
2011
2500
2000
2010
2009
1500
1000
Año de
subasta
500
0
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022
Años de asignación
Figura 30. Asignaciones de OEF
700
2014
600
Capacidad (MW)
2013
500
2012
400
2011
2010
300
2009
200
Año de
subasta
100
0
2013
2014 2015
2016
2017 2018
2019
2020 2021
2022
Años de asignación
Figura 31. Capacidad de las plantas que obtuvieron OEF
En la Figura 32 se ilustra cómo las subastas simuladas en el periodo considerado (años 2009 al
2014) atendieron los requerimientos de OEF en el horizonte hasta el año 2023.
46
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
120,000
100,000
GWh/año
80,000
60,000
40,000
Demanda Objetivo
20,000
OEF asignadas
0
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
2022
2023
Año
Figura 32. Comparación OEF asignada – Demanda Objetivo
Los precios obtenidos en las subastas de los años 2011 y 2012 fueron de 15.8 USD/MWh y de
16.1 USD/MWh respectivamente. Además, las principales tecnologías que entraron en el
mercado fueron plantas hidráulicas de tamaño medio y plantas Fuel-Oil.
47
5. Futuros desarrollos y conclusiones
5.1
Futuros desarrollos
Si bien el modelo alcanzó un nivel de desarrollo que permite realizar valiosos análisis, existen
algunos aspectos que podrían incluirse en versiones posteriores. Estos cambios, aunque
requieren un tiempo de computación adicional, darían resultados de interés.
•
Calcular los precios de oferta de las plantas en la subasta utilizando no solo un escenario
sino un conjunto de escenarios de precios futuros y un criterio de riesgo para tomar la
decisión. Por ejemplo, incluir alguna consideración de Valor en Riesgo o similar.
•
Modificar, en forma automática, el supuesto de plantas de expansión en la medida en que
se avanza en la simulación y el modelo determina las decisiones derivadas de las subastas.
Esto implicaría ajustar, durante la evolución de la simulación, el supuesto de precios del
muy largo plazo.
•
Estudiar en detalle los precios de oferta para determinar la componente estratégica y
utilizarla en la representación del mercado que se hace con el modelo MARAPE.
También debería hacerse algún supuesto de la evolución futura de este parámetro.
5.2
Conclusiones
Conclusiones sobre el trabajo realizado
En este trabajo se ha desarrollado una herramienta computacional que conjuga la simulación
detallada del sistema con simplificaciones que permiten realizar análisis de largo plazo en
tiempos razonables de computación.
El detalle que se consigue en la modelación de las subastas y de otras características propias
del mercado reproduce aspectos de gran interés para la toma de decisiones y de difícil
representación con otros enfoques como el de optimización.
La integración con el modelo MARAPE brinda un gran potencial analítico alcanzable en
periodos de tiempo razonables.
Conclusiones sobre el mecanismo analizado
El diseño del mecanismo de capacidad tiene un gran impacto sobre el mercado y sus
consecuencias son difíciles de prever. El modelo de simulación desarrollado brinda
importante información sobre lo que podrá suceder en el futuro.
El esquema de Cargo por Confiabilidad determina las tecnologías que se desarrollarán y la
forma en la cual los agentes obtendrán sus ingresos.
El tipo de solución adoptada en Colombia tiene características interesantes para atraer la
participación de los inversionistas y lograr la firmeza y suficiencia.
48
Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
La subestimación del aporte de energía firme de las plantas hidráulicas induce la sobre
instalación y la reducción de los precios spot.
El regulador mantiene la potestad de definir la cantidad de energía firme que el sistema debe
contratar. Este valor, si no se establece con el debido cuidado, puede llevar a una situación
indeseable en el sistema al propiciar sobre-instalación e ingresos extremadamente bajos en el
mercado spot. Este hecho se ve agravado por la baja valoración del aporte de energía firme
que se da a las plantas hidráulicas con embalse.
La disminución de los precios promedio en el mercado de bolsa induce el aumento de precios
de oferta de los proyectos en las subastas para permitirles la recuperación de la inversión.
49
6. Referencias
Batlle, C. (2002). “A model for electricity generation risk analysis”. Ph. D. Thesis, Escuela
Técnica Superior de Ingeniería (ICAI), Universidad Pontificia Comillas, Madrid, España.
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Price Analysis”. IEEE Transactions on power systems, Vol 20, No1, febrero 2005.
Batlle, C. e I. J. Pérez-Arriaga (2008) “Design criteria for implementing a capacity
mechanism in deregulated electricity markets”. Special issue on “Capacity Mechanisms in
Imperfect Electricity Markets”. Utilities Policy, volumen 16, No 3, pp. 184-193, Septiembre
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Cramton, P. y S. Stoft (2006). “Colombia firm energy market”. Documento para la Comisión
de Regulación de Energía y Gas de Colombia.
Cramton, P., S. Stoft y J. West (2006). “Simulation of the Colombian Firm Energy Market”.
Documento para la Compañía de Expertos en Mercado S.A. E.S.P. (XM).
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Hawaii International Conference on System Sciences.
Cramton, P. (2007). “Product Design for Colombia’s Regulated Market”. Documento para la
Comisión de Regulación de Energía y Gas de Colombia.
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de Energía y Gas.
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Millán, J. (2006). “Entre el mercado y el Estado, tres décadas de reformas en el sector
eléctrico de América Latina”. Banco Interamericano de Desarrollo.
Pérez-Arriaga, I. J., C. Batlle, M. Rivier, T. Gómez (2008). “Expansión de la oferta e
infraestructura eléctrica en Iberoamérica: generación, transmisión y distribución”, en Libro
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Madrid, 2008. IIT Working Paper IIT-08-001A, January 2008.
Sánchez, J. J. (2008). “Strategic Analysis of the Long-Term Planning of Electric Generation
Capacity in Liberalised Electricity Markets”. Ph. D. Thesis, Instituto de Investigación
Tecnológica, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI), Universidad Pontificia
Comillas, Madrid, España.
UPME (2008). “Proyección de demanda de energía eléctrica y potencia, revisión julio 2008”
Documento UPME.
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Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia
Tesis de máster - José Enrique Salazar
Vázquez, C., M. Rivier and I. J. Pérez-Arriaga, (2002). “A market approach to long-term
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XM (2008a). “Informe de Operación del Sistema y Administración del Mercado 2007”.
XM (2008b). “Subasta para la asignación de OEF”. Presentación.
XM y BBVA (2007). “Infomemo, promoción de la primera subasta de energía firme”.
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