Centro Nacional de Planificación Eléctrica Proceso Demanda Eléctrica Modelos de Proyección de la Demanda de Energía Eléctrica Consultor: Ing. Diego Otero Prada Indice Objetivos. Modelos Actuales. Análisis de la información. Estimaciones de las funciones de demanda por energía Eléctrica. La Econometria Clásica. La Cointegración. Concepto de estacionaridad. Teoría de la Cointegración Ecuación de Corrección de errores ECM Metodología de Modelos Nacionales Metodología Demanda Máxima Metodología Demanda por Subestaciones Metodología Modelos por empresa Metodología de Ajuste. Resultados Ecuaciones Nacionales Proyecciones Supuestos Resultados Objetivos REVISAR LOS MODELOS EN USO EN ICE ESTIMAR NUEVOS MODELOS DE DEMANDA PARA LOS SECTORES: RESIDENCIAL GENERAL INDUSTRIAL MENOR GRAN INDUSTRIA ALUMBRADO PÚBLICO ESTIMAR LA DEMANDA MÁXIMA CALCULAR LA DEMANDA POR EMPRESAS Y SECTORES DETERMINAR LA DEMANDA POR SUBESTACIONES EFECTUAR PROYECCIONES BAJO DIFERENTES ESCENARIOS Modelos Actuales CORTO PLAZO. SE TIENE UN MODELO DE SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL PARA. PROYECCIONES A CINCO AÑOS. LARGO PLAZO. SE UTILIZA UN MODELO ECONOMETRICO PARA LOS SECTORES. RESIDENCIAL. GENERAL. INDUSTRIAL MENOR. LA METODOLOGIA SE BASA EN EL TRABAJO DEL ECONOMISTA WESTLEY DEL AÑO 1982. PARA LA GRAN INDUSTRIA Y EL ALUMBRADO PUBLICO SE HACE USO DE OTRO TIPO DE ESTIMACIONES. Análisis de la Información LA INFORMACIÓN ECONOMICA CAMBIÓ POR: 9 NUEVAS CUENTAS NACIONALES DE 1983 EN ADELANTE. 9 NUEVO ÍNDICE DE PRECIOS AL CONSUMIDOR CON BASE 1995. 9 NUEVO CENSO DE POBLACION EN EL AÑO 2001 QUE MODIFICA LAS SERIES HISTÓRICAS Y LAS PROYECCIONES DEMOGRAFICAS. 9 NO HAY CUENTAS REGIONALES. 9 HAY DIFICULTADES TEÓRICAS Y EMPÍRICAS PARA ESTIMAR UN ÍNDICE DE PRECIOS DE LOS ELECTRODOMÉSTICOS. PRODUCTO INTERNO BRUTO 1600 1400 1200 1000 800 600 84 86 88 90 92 PIB 94 96 98 00 VALOR AGREGADO INDUSTRIAL 400 350 300 250 200 150 100 84 86 88 90 92 94 VAI 96 98 00 VENTAS INDUSTRIA MENOR 200000 000000 800000 600000 400000 84 86 88 90 92 94 VEEIM 96 98 00 VENTAS GRAN INDUSTRIA 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 84 86 88 90 92 94 VEEGI 96 98 00 VENTAS SECTOR RESIDENCIAL 000000 500000 000000 500000 000000 500000 84 86 88 90 92 94 96 98 VEER 00 02 04 06 08 PRECIO PROMEDIO NACIONAL DE ENERGÍA ELÉCTRICA 17 16 15 14 13 12 11 84 86 88 90 92 94 PEEC 96 98 00 PRECIO ENERGÍA ELÉCTRICA GRAN INDUSTRIA 16 15 14 13 12 11 10 9 84 86 88 90 92 94 PEEGIC 96 98 00 PRECIO ENERGÍA ELÉCTRICA INDUSTRIA MENOR 20 18 16 14 12 84 86 88 90 92 94 PEEIMC 96 98 00 PRECIO ENERGÍA ELÉCTRICA SECTOR RESIDENCIAL 15 14 13 12 11 10 9 8 84 86 88 90 92 94 96 98 PEERC 00 02 04 06 08 Estimación de las Funciones de Demanda por Energía Eléctrica LA BASE TEÓRICA ES LA TEORIA ECONÓMICA DE LA DEMANDA Di = f(P, Y, Ps, x) Di = LA DEMANDA DEL BIEN i P= EL PRECIO DEL BIEN i Y = EL INGRESO Ps = EL PRECIO DEL SUSTITUTO X = OTRAS VARIABLES RELIEVANTES LA TÉCNICA DE ESTIMACIÓN ES LA ECONOMETRÍA LA TEORÍA ECONOMÉTRICA ES LA COINTEGRACIÓN La Econometria Clásica LA ECONOMETRÍA CLÁSICA QUE HACE USO DEL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LLEVA AL PROBLEMA DE LAS REGRESIONES ESPÚREAS AL NO ESTUDIARSE EL TEMA DE LAS SERIES ESTACIONARIAS. UNA REGRESIÓN ESPÚREA DA LUGAR A SUPUESTA RELACIÓN, NO IMPORTA QUE EL AJUSTE ENTRE DOS VARIABLES SEA ALTO. ES DECIR, DA LA IMPRESIÓN DE RELACION ENTRE DOS VARIABLES CUANDO ESTO NO ES CIERTO EN LA REALIDAD. La Cointegración LA COINTEGRACIÓN COMPRENDE TRES ETAPAS: ¾ LAS PRUEBAS DE RAIZ UNITARIA. ¾ LA ESTIMACIÓN DE LA ECUACION DE COINTEGRACIÓN DE ECUACIÓN DE LARGO PLAZO. ¾ LA ESTIMACIÓN DEL MODELO DE CORRECCION DE ERRORES O ECM (ERROR CORRECTION MODEL). Cointegration and Error Correction Concepto de Estacionaridad UNA SERIE ES ESTACIONARIA SI SU MEDIA Y VARIANZA SON CONSTANTES. SI ESTO OCURRE SE DICE QUE ES INTEGRADA DE ORDEN CERO I(0). UNA SERIE NO ESTACIONARIA SE CARACTERIZA PORQUE SU MEDIA Y VARIANZA NO SON CONSTANTES. SI AL DIFERENCIAR UNA VEZ UNA SERIE, SU MEDIA Y VARIANZA SE VUELVEN CONSTANTES , SE DICE QUE ES INTEGRADA DE ORDEN UNO I(1). LA MAYORÍA DE LAS SERIES ECONÓMICAS SON DE ORDEN UNO O DOS. Concepto de Estacionaridad LA TEORÍA DICE QUE LO IDEAL ES TENER SERIES INTEGRADAS DE ORDEN CERO O ESTACIONARIAS PARA QUE LA ECONOMETRIA CLASICA SE PUEDA APLICAR. ENTONCES, LO PRIMERO QUE HAY QUE HACER ES DEFINIR EL GRADO DE ESTACIONARIDAD DE CADA SERIE. SI TODAS LAS SERIES SON I(0) NO HAY PROBLEMAS. SI ESTO NO OCURRE, EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN CLÁSICO NO ES CORRECTO. Teoría de la Cointegración SI EXISTE UNA COMBINACION DE DOS VARIABLES DE ORDEN I(1) QUE DEN LUGAR A UNA VARIABLE DE ORDEN I(0), SE DICE QUE LAS DOS VARIABLES ESTAN COINTEGRADAS, ES DECIR, QUE SE MUEVEN CONJUNTAMENTE EN EL LARGO PLAZO. SI Yt Y Xt SON I(1) Y SU COMBINACIÓN LINEAL Yt-bXt ES DE ORDEN I(0) LAS DOS VARIABLES SE DICE QUE ESTÁN COINTEGRADAS, POR LO CUAL TIENE SENTIDO LA REGRESIÓN Yt = bXt +et ESTA ES LA LLAMADA ECUACIÓN DE COINTEGRACIÓN O DE LARGO PLAZO. ENTONCES, LA PRUEBA CONSISTE EN DETERMINAR SI EL ERROR DE LA ECUACION DE REGRESION ES ESTACIONARIO O NO. Ecuación de Corrección de Errores ECM LA TEORIA AFIRMA TAMBIEN, QUE A CADA ECUACION DE COINTEGRACION LE CORRESPONDE UNA ECUACION DE CORRECCION DE ERRORES DYt = a1*DYt-1+........ak-1*DYt-k+1 + b1*DXt+......bk-1*DXt-k+1 + dZt-1 DONDE Zt-1 ES EL ERROR DE LA ECUACION DE COINTEGRACIÓN Zt-1 = Yt-1- bXt-1 EN LA ECUACION DE CORRECCION DE ERRORES LAS VARIABLES ESTAN EN LA PRIMERA DIFERENCIA, POR LO QUE SON ESTACIONARIAS Zt-1 ES VARIABLE DE ORDEN I(0) POR LO TANTO TODAS LAS VARIABLES DE LA ECUACIÓN SON ESTACIONARIAS. Figura No. 1 ESQUEMA METODOLOGICO DE LOS MODELOS NACIONALES VARIABLES EXOGENAS PIB, PRECIOS ENERGIA ELECTRICA (PIB, PEE) VENTAS NACIONALES VEEN AJUSTE SECTOR GENERAL VEEG VARIABLES EXOGENAS Precios de energía eléctrica y LPG, población, clientes, valores agregados (PEE, PLPG, CL, PIB,VA, POB) FACTOR DE PERDIDAS FP ALUMBRADO PUBLICO VEEAP GRAN INDUSTRIA VEEGI ∑ VENTAS NACIONALES VEEN DEMANDA DE ENERGIA INTERNA VEEN/(1-FP) INDUSTRIA MENOR VEEIM SECTOR RESIDENCIAL VEER FACTOR DE CARGA FC EXPORTACIONES (EXP) DEMANDA DE ENERGIA ELECTRICA DEL SISTEMA DEESIS DEMANDA MAXIMA DMAX DMAX= DEESIS (8760xFC) Variables Exógenas Consideradas en los Modelos Nacionales Producto Interno Bruto (PIB). Valor Agregado Industrial (VAI). Valor Agregado Industrial Ampliado (VAIA). Valor Agregado Comercial (VAC). Valor Agregado Comercial Ampliado (VACA). Clientes (CL). Clientes Residencial (CLR). Precios de la energía Eléctrica nacionales y por empresas (PEEC). Precio del gas licuado del Sector Industrial(PGI). Precio del gas licuado del Sector Residencial. Población (POB). Tamaño del Hogar (TH). Ventas de Residencial por Cliente (VEER/CLR). Variables Cualitativas (Dummy). FIGURA No.2 ESQUEMA METODOLOGICO DE LOS MODELOS POR EMPRESAS VENTAS SECTORIALES NACIONALES COOPELESCA ICE AJUSTE CNFL VARIABLES EXOGENAS Clientes,precios, ventas nacionales, sectoriales, valores agregados COOPEGUANACASTE Σ ESPH JASEC COOPEALFARO COOPESANTOS VENTAS SECTORIALES VENTAS SECTORIALES AJUSTADAS POR EMPRESA Variables Exogenas Consideradas en los Modelos por Empresas VENTAS NACIONALES SECTORIALES RESIDENCIAL (VEER) GENERAL (VEEG) INDUSTRIAL (VEEI) ALUMBRADO PÚBLICO (VEEAP) CLIENTES RESIDENCIALES PRECIOS DE LA ENERGÍA ELÉCTRICA PRECIOS DEL LPG VALOR AGRAGADO INDUSTRIAL (VAI) VALOR AGRAGADO COMERCIAL (VAC) FIGURA No.3 MODELO DE SUBESTACIONES INFORMACION HISTORICA 1990-2001 DEMANDA ANUAL 35 SUBESTACIONES DSit CALCULO DE PARTICIPACIONES PERIODO HISTORICO PSit PROYECCION PARTICIPACIONES POR EL METODO DE SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL AJUSTE PROTECCION PARTICIPACIONES A 100% PS*it+h Psi,t+h DEMANDA TOTAL NO COINCIDENTE TOTAL DEMANDA HISTORICA MAXIMA DEL SISTEMA DMAX CALCULO HISTORICO FACTOR DE COINCIDENCIA FCOINC= DTOTAL DMAX PROYECCION DEMANDA TOTAL NO COINCIDENTE DTOTAL=FCOINCt+h X DMAXt+h DEMANDA MAXIMA PROTECCION DMAXt+h PROYECCION DEMANDA POR SUBESTACIONES DSi,t+h FIGURA No. 4 MODELO DE DEMANDA MAXIMA INFORMACION HISTORICA FACTOR DE CARGA PARTICIPACIÓN RESIDENCIAL. VENTAS NACIONALES EXPORTACIONES IMPORTACIONES FACTOR DE PERDIDAS MODELAMIENTO FACTOR DE CARGA PROYECCIÓN FACTOR DE CARGA FC FC PROYECCIÓN DEMANDA MAXIMA DMAX PROYECCIÓN DE FACTOR DE PERDIDAS FP PROYECCION VENTAS NACIONALES DEMANDA DE ENERGÍA ELECTRICA Modelos y Ecuaciones Finales Estimadas VENTAS TOTALES NACIONAL VENTAS NACIONALES SECTORIALES 1 6 ECUACIONES PARA SUBESTACIONES PARA CLIENTES TOTALES 1 1 83 PARA FACTOR DE CARGA 1 PARA CLIENTES RESIDENCIALES NACIONAL 1 TOTAL DE MODELOS 32 PARA FACTOR DE PERDIDAS 35 ECUACIONES POR SECTORES Y EMPRESAS PARA CLIENTES DE EMPRESA RESIDENCIAL 5 TOTAL DE ECUACIONES 122 Metodología de Ajuste LA TEORÍA DEL AJUSTE CONSISTE EN AJUSTAR EL INTERCEPTO DE CADA ECUACION ESTIMADA. LA METODOLOGIA CONSISTE EN: CALCULAR LOS RESIDUOS DE CADA ECUACIÓN PARA LOS ÚLTIMOS AÑOS. ESTUDIAR EL PERFIL DE LOS RESIDUOS PARA DETERMINAR TENDENCIAS, PROMEDIOS. CON BASE EN EL ANÁLISIS DE LOS RESIDUOS DETERMINAR EL TIPO DE AJUSTE. DEFINIDO EL AJUSTE PARA LA PROYECCIÓN, A LA ECUACIÓN ESTIMADA SE LE AGREGA EL AJUSTE rt Y* t+h = f(Xit+h) + r t Modelo Residencial Ecuación de Cointegración Dependent Variable: LVEER Method: Least Squares Date: 11/14/02 Time: 14:07 Sample: 1983 2001 Included observations: 19 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C LCLR LPEERC DM 1.402675 0.989697 -0.124579 0.037762 0.196869 0.013363 0.026294 0.010360 7.124911 74.05978 -4.737972 3.644870 0.0000 0.0000 0.0003 0.0024 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.997477 0.996973 0.016301 0.003986 53.49999 1.694332 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 14.32872 0.296279 -5.210526 -5.011696 1977.112 0.000000 14.8 14.6 14.4 14.2 0.04 14.0 13.8 0.02 13.6 0.00 -0.02 -0.04 84 86 88 90 Residual 92 94 Actual 96 98 Fitted 00 Modelo Residencial de Ecuación de Corrección de Errores Dependent Variable: D(LVEER) Method: Least Squares Date: 11/14/02 Time: 14:08 Sample(adjusted): 1984 2001 Included observations: 18 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LCLR) D(LPEERC) DM2 Z(-1) 0.824957 -0.178008 0.036914 -0.581286 0.066351 0.031040 0.006805 0.205190 12.43328 -5.734764 5.424252 -2.832908 0.0000 0.0001 0.0001 0.0133 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood 0.752328 0.699255 0.012152 0.002067 56.10570 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat 0.054595 0.022159 -5.789522 -5.591662 2.098757 0.12 0.10 0.08 0.06 0.03 0.04 0.02 0.02 0.01 0.00 -0.01 -0.02 -0.03 84 86 88 90 Residual 92 94 Actual 96 98 Fitted 00 ESTIMACIONES DE LAS VENTAS RESIDENCIALES SEGUN LAS ECUACIONES DE COINTEGRACIÓN Y DE CORRECCIÓN DE ERRORES 3000000 2500000 MWH 2000000 VEERF VEERFF 1500000 1000000 500000 0 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 AÑO Clientes Residenciales Dependent Variable: LCLR Method: Least Squares Date: 11/12/02 Time: 12:05 Sample(adjusted): 1985 2001 Included observations: 17 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C LCLR(-1) LCLR(-2) 0.319881 1.533495 -0.555766 0.084313 0.137995 0.134169 3.793951 11.11268 -4.142290 0.0020 0.0000 0.0010 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.999673 0.999626 0.004951 0.000343 67.76600 2.166721 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 13.40737 0.255990 -7.619529 -7.472492 21377.02 0.000000 13.8 13.6 13.4 13.2 0.010 13.0 0.005 12.8 0.000 -0.005 -0.010 86 88 90 Residual 92 94 Actual 96 98 Fitted 00 Ventas Nacionales Ecuación de Cointegración Dependent Variable: LVEEN Method: Least Squares Date: 11/14/02 Time: 14:04 Sample: 1983 2001 Included observations: 19 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C LPIB LPEEC LCL DM 5.476887 0.688300 -0.107454 0.385236 0.044687 0.616334 0.105766 0.031087 0.098389 0.017133 8.886231 6.507731 -3.456554 3.915425 2.608286 0.0000 0.0000 0.0039 0.0016 0.0206 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 0.998089 0.997543 0.015421 0.003329 55.20999 1.138892 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic) 15.11516 0.311104 -5.285262 -5.036725 1828.008 0.000000 15.8 15.6 15.4 15.2 15.0 0.03 14.8 0.02 14.6 0.01 14.4 0.00 -0.01 -0.02 -0.03 84 86 88 90 Residual 92 94 Actual 96 98 Fitted 00 Nacional Modelo de Corrección de Errores Dependent Variable: D(LVEEN) Method: Least Squares Date: 11/14/02 Time: 14:06 Sample(adjusted): 1984 2001 Included observations: 18 after adjusting endpoints Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LPIB) D(LCL) D(LPEEC) DM Z(-1) 0.492529 0.575693 -0.150078 0.042671 -0.773258 0.121418 0.122927 0.040094 0.013362 0.219502 4.056458 4.683202 -3.743103 3.193548 -3.522780 0.0014 0.0004 0.0025 0.0071 0.0037 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood 0.736024 0.654801 0.011989 0.001869 57.01526 Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Durbin-Watson stat 0.057268 0.020406 -5.779473 -5.532148 1.501553 0.10 0.08 0.06 0.04 0.03 0.02 0.02 0.01 0.00 -0.01 -0.02 84 86 88 90 Residual 92 94 Actual 96 98 Fitted 00 PROYECCIONES CON LOS MODELOS ESTIMADOS SE PUEDEN EFECTUAR DIFERENTES CLASES DE SIMULACIONES EN EL PERIODO HISTORICO Y EN EL FUTURO. PARA EL PERIODO 2002-2026 SE TRABAJA CON ESCENARIOS QUE SON VISIONES SOBRE EL FUTURO DE LAS VARIABLES EXOGENAS. LOS ESCENARIOS VIENEN DETERMINADOS POR EL CRECIMIENTO ECONOMICO, LA EVOLUCION DE LOS PRECIOS, LA DEMOGRAFIA Y LOS CLIENTES. SE ESTABLECIERON TRES ESCENARIOS: REFERENCIA OPTIMISTA PESIMISTA SUPUESTOS DEL PIB Y EL VALOR AGREGADO INDUSTRIAL PARA EL PERÍODO 2002-2006 AÑO 2002 2003 2004 2005 2006 REFERENCIA OPTIMISTA PESIMISTA PIB VAI PIB VAI PIB VAI 2,8 2,2 2,8 2,2 2,8 2,2 2,2 4,8 2,2 1,8 2,2 1,8 3,4 3,8 3,4 3,8 2,7 2,7 4 4 5 4,5 2,7 2,7 4,5 4,5 5 5,5 2,7 2,7 SUPUESTOS DEL PRECIO PROMEDIO NACIONAL DE LA ENERGÍA ELÉCTRICA 2002-2007 AÑO 2002 2003 2004 2005 2006 2007 REFERENCIA -2,5 1 1 0,5 0 0 ESCENARIOS OPTIMISTA -2,5 0,5 0,5 0,1 0 0 PESIMISTA -2,5 1 1,2 0 0 0 Ejemplo Metodología de Proyección para las Ventas Residenciales ECUACIONES ORIGINALES: CI LVEER t = 1.4026 + 0.9896LCRt - 0.12452PEERC + 0.0377D (1) ECM DLVEER t=0.824DLCLA t- 0.1780DLPEERC t+ 0.0369D - 0.5812Z t-1 (2) De (1) Zt-1= LVEERt-1 - 1.4026 - 0.9896LCRt-1 + 0.1245LPEEACt-1 - 0.0377D (3) Ejemplo Metodología de Proyección para las Ventas Residenciales TRANSFORMANDO (2) LVEER t=LVEEAt-1 +0.824 log CLRt - 0.178 log lEERt + 0.8369D – 0.5812Zt-1 CLRt-1 PEA t-1 (4) REEMPLAZANDO (3) EN (4) SE TIENE LA ECUACIÓN PARA HACER LAS PROYECCIONES RESULTADOS Proyecciones de las ventas totales de energía según escenarios 25000000 20000000 15000000 VEENOP KWH VEENP VEENR VEENSINAJ 10000000 5000000 0 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 Años TASAS DE CRECIMIENTO POR SECTORES SEGÚN ESCENARIOS PERÍODO 2001-2026 (%) ESCENARIOS SECTOR REFERENCIA RESIDENCIAL 2.68 GENERAL 4.97 INDUSTRIA MENOR 5.66 GRAN INDUSTRIA 5.63 ALUMBRADO PÚBLICO 1.72 TOTAL 4.3 OPTIMISTA 2.71 5.48 6.75 5.15 2.71 4.71 PESIMISTA 2.48 3.13 3.11 3.20 1.69 2.82 INGRESOS TOTALES POR VENTAS SEGÚN ESCENARIO DE REFERENCIA DE ACUERDO A DIFERENTES ALTERNATIVAS DE PRECIO OBS 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 INGTOTAL 74614390 75478227,4 78361388,69 81980246,76 85756841,35 89507302,79 93571381,32 97783445,17 102146959,5 106665264,9 111341699,2 116179584 121182210,8 126352765 131694395,6 137210198,3 142903166,3 148776264 154832247,4 161134749,4 167567010,3 174190095,8 181006357,8 188018025,8 195227147,2 202635636,8 3346117001 INGTOTAL2 74614390 75478227,4 77668532,29 80536950,56 83813300,91 87478764,2 91450736,95 95567341,17 99831963,45 104247868,8 108818319,2 113546561,2 118435811,5 123489183,4 128709754,6 134100550,6 139664496,6 145404490,1 151323224,3 157482890,3 163769374,4 170242358,3 176904140,8 183756900,6 190802638,9 198043227,1 3275181997 PEEC 12,38357617 12,069565 12,1902657 12,312168 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 12,38358 PEECALT2 12,38357617 12,069565 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 12,06957 DIFERENCIA: 10.598 MILLONES DE COLONES SUPUESTOS DEMANDA MÁXIMA O B S 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 F P 1 9 9 9 9 9 9 9 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 7 7 7 9 ,9 2 6 1 0 ,1 3 0 1 ,4 7 4 5 4 5 4 ,4 0 1 8 1 8 1 ,3 2 9 0 9 0 9 ,2 5 6 3 6 3 6 ,1 8 3 6 3 6 3 ,1 1 0 9 0 9 0 ,0 3 8 1 8 1 8 ,9 6 5 4 5 4 5 ,8 9 2 7 2 7 2 8 ,8 ,7 4 7 2 7 2 7 ,6 7 4 5 4 5 4 ,6 0 1 8 1 8 1 ,5 2 9 0 9 0 9 ,4 5 6 3 6 3 6 ,3 8 3 6 3 6 3 ,3 1 0 9 0 9 0 ,2 3 8 1 8 1 8 ,1 6 5 4 5 4 5 ,0 9 2 7 2 7 2 8 ,0 ,9 4 7 2 7 2 7 ,8 7 4 5 4 5 4 ,8 0 1 8 1 8 1 F P 2 6 4 5 8 1 4 6 9 2 5 7 2 3 5 8 1 4 6 9 2 5 7 2 3 5 8 9 ,9 2 6 1 0 ,1 3 0 1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 9 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 1 0 ,1 F P 3 6 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 9 ,9 2 6 6 1 0 ,1 3 0 1 4 1 0 ,1 4 1 0 ,1 6 1 0 ,1 8 1 0 ,1 9 1 0 ,2 1 0 ,3 1 0 ,4 1 0 ,5 1 0 ,6 1 0 ,7 1 0 ,8 1 0 ,9 11 1 1 ,1 1 1 ,2 1 ,3 1 1 ,4 1 1 ,5 1 1 ,6 1 1 ,7 1 1 ,8 1 1 ,9 12 12 F C 0 ,6 5 6 6 4 0 ,6 5 8 5 9 0 ,6 6 0 ,6 6 2 0 ,6 6 4 0 ,6 6 6 0 ,6 6 8 0 ,6 7 0 ,6 7 2 0 ,6 7 4 0 ,6 7 6 0 ,6 7 8 0 ,6 8 0 ,6 8 2 0 ,6 8 4 0 ,6 8 6 0 ,6 8 8 0 ,6 9 0 ,6 9 2 0 ,6 9 4 0 ,6 9 6 0 ,6 9 8 0 ,7 0 ,7 0 2 0 ,7 0 4 0 ,7 0 6 F C 1 0 ,6 5 6 6 0 ,6 5 8 5 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 0 ,6 4 9 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 RESULTADOS PROYECCIÓN DE DEMANDA MÁXIMA O B S 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 V E E N R 634 655 68 707 737 769 803 839 875 914 954 995 10 108 11 117 122 128 133 139 145 151 158 165 172 6025270 9 5 9 7 ,1 6 4 6 7 7 8 ,0 7 8 0 0 8 5 9 ,5 4 2 2 1 1 ,8 6 7 3 7 9 5 ,9 3 7 3 0 8 6 ,5 1 5 5 3 1 0 ,9 3 2 0 0 4 0 ,4 7 2 8 8 8 7 ,9 6 7 2 0 3 0 ,3 9 8 0 2 3 1 ,6 1 2 4 4 2 1 ,9 2 6 3 8 5 3 1 9 ,3 3 3 6 7 3 ,8 7 3 0 0 4 2 5 ,1 8 6 5 6 9 ,3 4 9 3 1 0 7 ,3 8 2 1 1 3 4 ,8 8 7 1 8 6 0 ,1 3 5 0 3 9 0 ,3 9 5 4 8 5 1 ,6 1 8 6 4 6 3 ,4 7 5 0 7 3 9 ,5 1 4 5 8 7 9 ,1 3 6 9 1 5 7 ,9 2 D M A X R 2 11 1 12 13 1 14 16 15 15 1 17 17 18 1 20 20 21 22 23 2 25 26 27 2 29 31 6 2 6 0 3 0 2 2 8 6 1 8 5 9 1 9 7 6 5 4 4 4 5 8 8 0 2 2 1 4 5 6 5 3 5 5 7 7 9 3 1 2 6 3 3 4 5 8 5 6 5 7 ,9 1 4 ,6 ,9 0 ,9 2 2 ,9 ,3 6 ,6 7 ,3 8 ,9 0 0 ,7 ,8 1 ,3 5 ,4 6 4 ,2 ,8 7 ,4 3 ,1 0 ,0 4 ,4 3 7 ,4 ,9 9 ,7 0 ,7 4 8 ,0 ,3 7 ,0 4 6 5 8 9 0 4 0 2 0 0 7 3 6 6 4 4 6 7 1 4 9 4 9 9 1 5 4 2 0 2 8 9 7 7 4 7 8 1 1 7 1 2 4 8 3 8 2 5 6 5 2 4 5 4 2 5 2 6 9 5 9 8 7 7 8 9 3 3 1 4 0 1 6 1 5 2 1 9 D M A X R 1 5 9 2 6 2 1 9 9 6 9 4 7 1 3 8 8 6 9 9 9 3 3 7 4 1 2 11 1 12 12 13 13 14 15 15 16 16 17 18 19 1 20 21 2 23 2 24 25 26 28 29 30 6 2 5 9 4 9 4 0 6 2 9 6 3 0 9 5 3 2 0 3 9 8 9 0 1 2 2 2 2 4 0 2 7 6 6 9 4 1 1 3 7 5 6 1 6 9 1 9 2 0 2 8 ,9 1 4 ,6 ,7 7 ,4 4 ,9 5 ,8 2 ,6 2 ,3 0 ,8 6 ,5 9 ,4 8 ,6 7 ,2 9 ,4 4 8 ,2 ,8 1 ,3 2 9 ,9 ,7 3 6 ,9 ,5 3 ,9 9 ,5 3 ,0 8 ,2 8 ,5 8 6 5 1 0 7 5 4 1 4 1 9 3 0 1 3 2 1 1 9 9 4 1 3 7 2 6 4 2 1 9 7 1 5 8 8 4 2 9 2 4 5 7 9 0 7 0 6 7 3 8 0 6 5 4 0 0 8 5 4 8 7 6 2 4 0 8 5 9 9 3 6 0 6 1 9 0 8 0 D M R 3 5 9 8 3 8 2 9 1 1 2 9 2 6 5 1 2 2 1 2 9 8 1 5 7 4 4 11 1 12 13 13 14 14 15 15 16 17 17 18 19 20 21 22 20 23 24 25 26 28 29 30 31 6 2 6 0 5 0 6 2 9 5 2 9 7 5 3 1 0 6 8 8 8 9 0 2 4 7 2 2 2 5 3 7 4 6 0 7 6 8 3 0 1 5 2 0 7 5 8 5 7 5 8 3 ,9 1 4 ,6 ,0 4 ,3 6 ,6 6 ,3 0 ,0 0 ,2 6 ,6 7 ,5 3 ,8 4 ,7 6 ,4 3 ,9 8 ,5 4 ,2 6 ,3 2 ,5 8 ,1 6 ,3 3 ,3 3 ,7 9 ,9 2 ,7 1 ,8 1 ,0 7 6 5 8 5 1 4 8 9 9 2 8 1 3 3 0 5 7 8 5 5 6 9 7 7 0 0 D M R F C 1 4 2 4 0 3 5 8 8 4 0 9 8 0 8 7 0 5 7 5 2 5 2 6 5 3 2 5 4 5 0 4 2 8 8 3 4 0 1 2 2 7 7 1 5 9 4 8 5 8 8 4 0 5 9 3 7 2 2 1 4 7 5 7 5 4 5 3 3 8 5 5 1 1 9 3 5 9 9 11 1 12 13 1 14 14 15 16 16 17 18 19 2 21 21 22 21 25 26 27 28 29 31 32 33 6 2 6 0 3 2 8 4 1 9 6 4 3 0 0 9 9 5 0 1 2 5 7 1 5 9 2 2 2 9 6 0 1 9 9 2 8 7 0 1 5 8 5 4 2 3 9 1 8 1 2 4 ,9 1 4 ,6 ,0 4 ,3 2 1 ,8 ,0 9 ,7 5 ,3 9 ,6 0 ,6 9 ,7 1 ,8 1 ,2 0 6 ,0 ,4 1 ,5 9 ,7 5 ,2 5 ,9 0 ,3 6 ,5 1 ,0 1 ,1 0 ,8 9 ,0 6 ,2 2 6 5 8 0 6 8 4 5 0 1 1 8 3 1 4 3 9 1 6 7 8 1 5 9 4 3 4 2 4 6 5 1 4 1 8 8 9 9 7 6 9 6 5 8 9 6 5 9 1 6 3 5 5 4 5 5 3 9 4 8 8 1 1 5 2 6 8 9 9 8 5 6 7 4 1 1 7 8 5 9 3 9 5 9 3 5 1 6 1 5 2 2 3 7 5 1 7 2 6 3 8 3 3 7 PROYECCIONES DEMANDA POR SUBESTACIONES OBS P_STARITA01 PALAJUELIT PALANUSA PANONOS PARENAL PBARRACA PBELEN PC_QUESAD01 PCACHI PCANAS PCEMPA PCOLIMA PCONCAVAS PCOPELES PDESAMP PELESTE PESCAZU PFREEHOLD PGUAYABAL PHERED PJUANALEN PLACAJA PLAGARITA PLCOCO PLEESVILLE PLIBERIA PMIRAVALL PMOIN PNARANJO PR_CLARO01 PR_MACHO01 PS_ISIDRO01 PS_MIGUEL01 PSABANILLA PTURRIALBA TOTAL DEMANDA 2002 2003 2004 2005 2006 2007 13,91846835 86,43181819 3,140392092 38,07557903 8,963276084 27,55317678 55,98725832 55,82983233 3,075458235 26,48974605 12,32672951 148,6982152 78,71708579 0 156,962407 49,76428759 35,36776971 18,2310821 33,75812801 0 75,85479879 19,93080823 82,40883109 42,71609066 68,65556744 30,88440726 19,48021882 10,37490544 36,0999294 30,15540183 24,74218687 8,837529915 27,97409687 58,28187998 97,99930588 18,63592747 14,8086976 75,1351207 3,14890916 39,3511083 8,98758543 25,2254775 63,1521494 63,2672802 3,0837992 25,8995103 12,3601609 144,077773 76,8600239 0 178,036302 53,1489223 35,4636908 18,2805267 34,6387228 0 78,4846023 19,9848627 77,4526657 43,1510252 68,5375293 32,9293172 19,2662358 11,7342231 36,1198028 26,6742066 24,5623372 7,6518244 29,3664386 37,9167114 97,9461116 19,6189426 15,5389317 63,1075357 3,12432965 40,2070583 8,91743081 22,6449006 69,617507 70,002592 3,05972791 25,0404352 12,2636809 137,968628 74,1911168 0 197,133621 55,9583591 35,186871 18,1378339 35,1512226 0 80,2771287 19,8288663 71,7088558 43,1307935 67,7006797 34,61812 18,8511162 12,9634179 35,7604373 22,930827 24,125585 6,39186493 29,6080457 33,9189966 96,8650825 20,3909964 16,2192133 51,1444174 3,09276265 40,9521842 8,82733259 20,0565154 75,8021209 76,4514314 3,02881362 24,1371629 12,1397735 131,640495 71,4078869 0 215,42189 58,5847035 34,8313567 17,9545764 35,5710386 0 81,8468951 19,6285233 65,8970268 43,0084115 66,7178441 36,1945321 18,398594 14,1398848 35,3224858 19,1996927 23,6392798 5,13917927 29,2108849 34,0417622 95,5731046 21,1008199 16,8819461 39,4114252 3,0611128 41,672679 8,7369979 17,5158235 81,8439117 82,75195 2,9978182 23,2465358 12,0155408 125,409692 68,6500367 0 233,289859 61,1442388 34,4749093 17,7708379 35,9740612 0 83,3658035 19,4276544 60,1874184 42,8784715 65,7393291 37,730603 17,9509354 15,2892485 34,8851548 15,5395737 23,1572991 3,91064109 28,4398402 34,89492 94,2849703 21,791358 17,5342857 27,9209706 3,03062848 42,3859098 8,64998988 15,0292054 87,7784839 88,9402092 2,96796421 22,377824 11,8958832 119,325766 65,9736044 0 250,839225 63,6629327 34,1315884 17,5938657 36,3752119 0 84,8686222 19,2341827 54,6029318 42,7585616 64,7918479 39,2423428 17,5153765 16,4181668 34,4626462 11,9556761 22,6890086 2,70746116 27,4446018 35,7067983 93,0390296 22,4717937 1506,3226 1506,3226 1506,3226 1506,3226 1506,3226 1506,3226 PROYECCIONES DE LAS VENTAS DE ENERGÍA ELÉCTRICA POR EMPRESAS EN EL ESCENARIO DE REFERENCIA (KWH) PARTICIPACIÓN (%) 2002 EMPRESAS ICE CNFL ESPH JASEC COPELESCA COPESCA SANTOS FARO TOTAL 2001 2308158 2619937 292684 354084 167278 192143 74491 16486 6025262 REAL 2449382 2724409 327253 372573 178662 204031 76059 17235 6349604 ERROR ESTIMADO (%) 2407586 2742867 341437 376289 182028 203060 78774 17557 6349597 2026 1,74 6174339 -0,67 6409385 -4,15 1279365 -0,99 1413780 -1,85 907700 0,48 777919 -3,45 237143 -1,83 69524 0,00 17269157 TASA CRECIMIENTO 2001/2026 4,01 3,64 6,07 5,69 7 5,75 4,74 5,93 4,3 2001 37,92 43,20 5,38 5,93 2,87 3,20 1,24 0,28 100 2006 35,75 37,11 7,41 8,19 5,26 4,50 1,37 0,40 100