Pérdida de carga

La pérdida de carga en una red eléctrica es un término que se utiliza para describir la situación en la que la capacidad de generación disponible es menor que la carga del sistema . ^{[ 1 ]} Varios índices de confiabilidad probabilísticos para los sistemas de generación utilizan la pérdida de carga en sus definiciones, siendo el más popular [ ^{2 ] la} Probabilidad de Pérdida de Carga ( LOLP ), que caracteriza la probabilidad de que ocurra una pérdida de carga dentro de un año. ^{[ 1 ]} Los eventos de pérdida de carga se calculan antes de que se tomen las medidas de mitigación (compra de electricidad de otros sistemas, reducción de carga ), por lo que una pérdida de carga no necesariamente causa un apagón . ^{[ 3 ]}

El concepto de evaluación probabilística de la suficiencia de los recursos energéticos se remonta a la década de 1930. Calabrese publicó un artículo fundamental en 1947 ^{[ 4 ]} , que introdujo un método para calcular el número esperado de días en que la demanda máxima diaria de electricidad superaría la capacidad de generación disponible. Este artículo también dio inicio a la tradición de describir las métricas de confiabilidad con múltiples frases diferentes e imprecisas, como "duración de la pérdida de carga" y "número total esperado de días de pérdida de carga" ^{[ 5 ] .}

Múltiples índices de confiabilidad para la generación eléctrica se basan en la pérdida de carga observada/calculada durante un intervalo largo (uno o varios años) en incrementos relativamente pequeños (una hora o un día). El número total de incrementos dentro del intervalo largo se designa como${\displaystyle N}$(por ejemplo, durante un intervalo de un año)${\displaystyle N=365}$si el incremento es un día,${\displaystyle N=8760}$si el incremento es una hora): ^{[ 6 ]}

• La probabilidad de pérdida de carga (LOLP) es la probabilidad de que se produzca un incremento con una condición de pérdida de carga. La LOLP también puede considerarse como la probabilidad de un corte de carga involuntario ; ^{[ 7 ]}
• La pérdida de expectativa de carga (LOLE) es la duración total de los incrementos en los que se espera que ocurra la pérdida de carga,${\displaystyle {LOLE}={LOLP}\cdot N}$. Con frecuencia, LOLE se especifica en días; si el incremento es una hora, no un día, a veces se utiliza el término horas de pérdida de carga ( LOLH ). ^{[ 8 ]} Dado que LOLE utiliza el valor pico diario para todo el día, LOLH (que utiliza diferentes valores pico para cada hora) no se puede obtener simplemente multiplicando LOLE por 24; ^{[ 9 ]} aunque en la práctica la relación es cercana a la lineal , los coeficientes varían de una red a otra; ^{[ 10 ]}
• Los eventos de pérdida de carga ( LOLEV ), también conocidos como frecuencia de pérdida de carga ( LOLF ), son el número de eventos de pérdida de carga dentro del intervalo (un evento puede ocupar varios incrementos contiguos); ^{[ 11 ]}
• La duración de la pérdida de carga (LOLD) caracteriza la duración promedio de un evento de pérdida de carga: ^{[ 12 ]}${\displaystyle {LOLD}={\frac {LOLE}{LOLF}}}$

Un objetivo de diseño generalmente aceptado para${\displaystyle LOLE}$es 0,1 días por año ^{[ 13 ]} (" criterio de un día en diez años " ^{[ 13 ]} también conocido como "1 en 10" ^{[ 14 ]} ), correspondiente a${\displaystyle {LOLP}={\frac {1}{10\cdot 365}}\approx 0.000274}$. En EE. UU., el umbral lo establecen las entidades regionales , como el Northeast Power Coordinating Council : ^{[ 14 ]}

Los recursos se planificarán de tal manera que... la probabilidad de desconectar a los clientes con servicio no interrumpible no sea más de una vez cada diez años.

El valor de "1 en 10" fue aceptado gradualmente como la norma en la década de 1960. ^{[ 5 ]}

• Valor de la carga perdida

• "Loss of Load Probability: Application to Montana"(PDF). Ascend Analytics. 2019. Archived from the original(PDF) on 25 Jun 2021.
• David Elmakias, ed. (7 July 2008). New Computational Methods in Power System Reliability. Springer Science & Business Media. p. 174. ISBN 978-3-540-77810-3. OCLC 1050955963.
• Arteconi, Alessia; Bruninx, Kenneth (7 February 2018). "Energy Reliability and Management". Comprehensive Energy Systems. Vol. 5. Elsevier. p. 140. ISBN 978-0-12-814925-6. OCLC 1027476919.
• Meier, Alexandra von (30 June 2006). Electric Power Systems: A Conceptual Introduction. John Wiley & Sons. p. 230. ISBN 978-0-470-03640-2. OCLC 1039149555.
• Wang, Xi-Fan; Song, Yonghua; Irving, Malcolm (7 June 2010). Modern Power Systems Analysis. Springer Science & Business Media. p. 151. ISBN 978-0-387-72853-7. OCLC 1012499302.
• Ela, Erik; Milligan, Michael; Bloom, Aaron; Botterud, Audun; Townsend, Aaron; Levin, Todd (2018). "Long-Term Resource Adequacy, Long-Term Flexibility Requirements, and Revenue Sufficiency". Studies in Systems, Decision and Control. Vol. 144. Springer International Publishing. pp. 129–164. doi:10.1007/978-3-319-74263-2_6. eISSN 2198-4190. ISBN 978-3-319-74261-8. ISSN 2198-4182.
• "Probabilistic Adequacy and Measures: Technical Reference Report"(PDF). NERC. February 2018. p. 13.
• Ibanez, Eduardo; Milligan, Michael (July 2014), "Comparing resource adequacy metrics and their influence on capacity value"(PDF), 2014 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS), IEEE, pp. 1–6, doi:10.1109/PMAPS.2014.6960610, hdl:11556/8706, ISBN 978-1-4799-3561-1, OSTI 1127287, S2CID 3135204
• Billinton, Roy; Huang, Dange (June 2006), "Basic Concepts in Generating Capacity Adequacy Evaluation", 2006 International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems, IEEE, pp. 1–6, doi:10.1109/PMAPS.2006.360431, ISBN 978-91-7178-585-5, S2CID 25841586
• Tezak, Christine (June 24, 2005). Resource Adequacy - Alphabet Soup!(PDF). Stanford Washington Research Group. Archived from the original(PDF) on March 15, 2023. Retrieved May 25, 2023.
• Duarte, Yorlandys Salgado; Serpa, Alfredo del Castillo (2016). "Assessment of the Reliability of Electrical Power Systems". In Antônio José da Silva Neto; Orestes Llanes Santiago; Geraldo Nunes Silva (eds.). Mathematical Modeling and Computational Intelligence in Engineering Applications. Springer. doi:10.1007/978-3-319-38869-4_11. ISBN 978-3-319-38868-7.
• Stephen, Gord; Tindemans, Simon H.; Fazio, John; Dent, Chris; Acevedo, Armando Figueroa; Bagen, Bagen; Crawford, Alex; Klaube, Andreas; Logan, Douglas; Burke, Daniel (2022-06-12). "Clarifying the Interpretation and Use of the LOLE Resource Adequacy Metric"(PDF). 2022 17th International Conference on Probabilistic Methods Applied to Power Systems (PMAPS). IEEE. pp. 1–4. doi:10.1109/PMAPS53380.2022.9810615. ISBN 978-1-6654-1211-7. Retrieved 2025-07-13.
• Calabrese, Giuseppe (1947). "Generating Reserve Capacity Determined by the Probability Method". Transactions of the American Institute of Electrical Engineers. 66 (1): 1439–1450. doi:10.1109/T-AIEE.1947.5059596. ISSN 0096-3860.
• EPRI (2021-10-08). "Metrics Explainers". EPRI Micro Sites. Electric Power Research Institute. Retrieved 2025-07-15.