BC Hydro utiliza @RISK para calcular la incertidumbre de los proyectos de conservación de electricidad

BC Hydro es el proveedor de electricidad más grande de British Columbia (Canadá), con un suministro que satisface aproximadamente el 90 de las necesidades de la provincia. Sus ingresos anuales rondan los $5.000 millones. Sus 1,7 millones de clientes incluyen usuarios residenciales, comerciales y grandes operaciones industriales, así como organizaciones sin ánimo de lucro como universidades y hospitales.

Como empresa pública de suministros regulada, BC Hydro está obligada a presentar para su aprobación planes energéticos a largo plazo para cada dos o tres años. El Plan de Adquisición a Largo Plazo (Long Term Acquisition Plan – LTAP) proporciona una previsión de 20 años sobre cómo satisfacer la creciente demanda de los clientes y cómo obtener suministro de electricidad para eliminar cualquier carencia que pueda haber entre suministro y demanda. La creciente demanda de BC Hydro es producto del crecimiento de la población y del aumento del consumo por cliente, que incluye cada vez más factores como el uso de televisores de pantalla grande.

La falta de suministro eléctrico de BC Hydro es creciente, y sus planes actuales son satisfacer las necesidades futuras de suministro preferiblemente mediante la Administración de la Demanda (Demand Side Management – DSM); es decir, a través de la conservación de energía. Sólo tras examinar e implementar una DSM de costo eficiente se puede conseguir el aumento de la demanda para satisfacer las necesidades.

Durante los próximos 20 años, BC Hydro pretende satisfacer casi el 75 por ciento de los requisitos de incremento de demanda mediante DSM. Este es uno de los objetivos más agresivos en Norteamérica.

@RISK analiza el éxito del ahorro energético
El reto de cualquier programa de DSM es que los factores que impulsan la demanda eléctrica y la implementación del programa de DSM incluyen una cantidad considerable de incertidumbre.

El programa general de DSM de Hydro consta de diversas actividades como las siguientes: promociones compactas de iluminación fluorescente; subsidios para los electrodomésticos de bajo consumo energético; promociones de motores de velocidad variable (para los calentadores de viviendas); y actividad promocional diseñada para motivar a los clientes a usar menos energía. Sin embargo, un reto clave para BC Hydro era determinar exactamente la eficacia que tendría su programa de DSM. Esto se debe a que el programa general de DSM se compone de muchos proyectos individuales, y los ahorros de electricidad conseguidos serían el resultado de una suma de ahorros de proyectos individuales. Además, el resultado de cada proyecto es incierto en si mismo.

Desde hace años, BC Hydro ha utilizado el software de análisis de riesgo @RISK de Palisade para la previsión de cargas eléctricas. Este uso se ha extendido al programa de DSM. @RISK se utilizó para determinar el nivel de incertidumbre de los ahorros estimados de cada proyecto DSM individual. Se analizaron alrededor de 60 proyectos caso por caso y se creó una distribución de probabilidad de la previsión de ahorros agregados de la DSM.

Esto ha desempeñado un papel clave en los procesos de planificación de BC Hydro.

Cómo convencer a los expertos de la industria con @RISK
Una cuestión clave para BC Hydro es que la corporación está a la vanguardia del movimiento de conservación de energía. Por lo tanto, los datos históricos que BC Hydro puede usar como guía para sus programas de DSM son limitados. Por lo tanto, se usaron estimaciones de expertos de varias industrias para la introducción de datos en el modelo de @RISK. Sin embargo, según un estudio del profesor Mark Burgman (director del Centro de Excelencia Australiano para el Análisis de Riesgo – Australian Centre of Excellence for Risk Analysis), que cita una serie de ejemplos reproducidos con éxito, en las tareas de estimación los 'expertos' tienden a mostrar exceso de confianza, parcialidad e imprecisión. Más específicamente, la visión de los 'expertos' tiende a aferrarse a una estimación de punto medio (o esperada), no tienen en cuenta las evidencias recogidas y dan demasiada importancia a casos más recientes o familiares.

Por lo tanto, BC Hydro introdujo su modelo de @RISK a los expertos de la DSM con los que trabajó, y realizó una labor de capacitación con cada uno de ellos. El primer paso consistía en solicitar a los participantes que proporcionaran un límite superior a su previsión. Por ejemplo, se les podía pedir que dieran un valor al nivel máximo absoluto de ahorro energético que se podía esperar en 2020. La siguiente tarea era pedir resultados más extremos. Usando el mismo ejemplo, se les pedía que consideraran una situación en la que había un resultado más alto del originalmente esperado y sugirieran lo que podía haber sucedido y qué elementos deben alinearse para obtener este resultado. A partir de ahí, se podía asignar un valor de probabilidad a la posibilidad de ver un resultado más allá del límite inicialmente establecido. Estos pasos se repetían de nuevo para el límite inferior de la previsión de cada experto.

Se hizo un gran uso de las imagen visuales de @RISK para crear la distribución apropiada para cada aplicación. Esto sirvió para ayudar a los expertos a visualizar la influencia que sus predicciones tenían sobre el resultado final del proceso de decisión.

Este procedimiento se llevó a cabo en cada proyecto de ahorro energético que emprendió BC Hydro. Los ejemplos incluyen los siguientes: fomentar el uso de bombillas de bajo consumo entre los consumidores; promocionar el reemplazo de electrodomésticos como cocinas, lavavajillas y secadoras de tambor, por modelos de consumo más eficiente; y subsidiar los costos de un mayor aislamiento de las viviendas.

@RISK identifica las correlaciones
entre los proyectos de ahorro energético
Sin embargo, BC Hydro se dio cuenta de que sus proyectos no funcionaban independientemente unos de otros, así que se propuso identificar los puntos comunes más importantes entre proyectos. En particular, se exploraron las interrelaciones entre dos factores clave de incertidumbre: la tasa de participación de cada proyecto de DSM y los ahorros por participante de cada proyecto.

Tradicionalmente, resulta difícil evaluar las diferentes correlaciones de una forma transparente y significativa. Sin embargo, el uso que BC Hydro hizo de @RISK y de su capacidad de simulación Monte Carlo garantizaba que la resolución de este problema resultara relativamente sencilla.

Para ilustrarlo, el modelo de BC Hydro dejaba claro que, en cualquier proyecto, era muy probable que existiera una fuerte relación positiva entre los ahorros por participante y el número de participantes. Además, el modelo también proponía que la participación en varios proyectos no era independiente, sino que existía una correlación positiva. Esto se adaptaba a la creencia de BC Hydro de que un programa de DSM satisfactorio debía generar una 'cultura de la conservación' que llevaría a la gente a ahorrar energía en diferentes áreas de sus vidas, y resultó en el uso que BC Hydro hizo de las campañas de concienciación pública sobre conservación de energía. Sin embargo, el modelo también destacaba que si no se generaba esa cultura, se ejercería una presión negativa general sobre el ahorro de energía en todos los proyectos (es decir, aumentaría el riesgo de que no tuvieran éxito).

Basil Stumborg, consultor experto en estrategia comercial de BC Hydro, señalaba: “La capacidad gráfica de @RISK ofreció a nuestros expertos de la industria confianza para hacer las predicciones que, aunque estaban fuera de la que inicialmente era su 'zona de confianza', finalmente resultaron ser más realistas. El fuerte elemento visual del software les ayudó a visualizar la correlación entre las variables clave y a generar una conclusión viable sobre lo que influía en el éxito de los proyectos de DSM. Aunque algunas partes del estudio seguían siendo subjetivas porque se basaban en estimaciones informadas y no en datos, el análisis de sensibilidad de @RISK permitía mostrar que no era necesario obtener un resultado exacto; las conclusiones eran sólidas aunque hubiera cambios en estas estimaciones subjetivas”.

Predicción de posibles nuevos precios
de la electricidad con @RISK
El segundo elemento del programa de ahorro energético de la compañía analizaba cómo podían afectar los cambios de costo al consumo. Durante diez años, los precios de la electricidad en British Columbia se habían mantenido a un nivel bajo e invariable. BC Hydro quería obtener información sobre si la introducción de una tasa eléctrica de dos niveles resultaría en un menor consumo de electricidad por parte de los clientes. Una tasa eléctrica de dos niveles introduce un segundo nivel de precio más alto para los consumidores que usan una cantidad de electricidad que supera un límite específico en cada periodo de facturación. Sin embargo, como sucedía en los programas de DSM, había pocos datos históricos disponibles y era difícil predecir los resultados.

De nuevo, BC Hydro equilibró en análisis de @RISK material previamente publicado en combinación con la opinión de los expertos. Se destacaron tres incertidumbres clave: los posibles tiempos de aplicación de una reestructuración de los precios, el nivel en el que establecer el punto de aplicación del precio más alto, y la posible respuesta de los consumidores a unos costos eléctricos relacionados con el consumo. Utilizando @RISK para determinar estas incertidumbres, BC Hydro podía comunicar al organismo regulador y a las personas interesadas no sólo cuánta energía se podía ahorrar con estos cambios, sino el nivel de certidumbre de cada opción de estructura de precios.

@RISK ilustra el posible nivel de conservación de energía
@RISK permitió a BC Hydro determinar que los programas DSM y la reestructuración de los precios eran una forma atractiva y económica de resolver aproximadamente el 75 por ciento de la diferencia entre el suministro y la demanda en British Columbia. Los proyectos de conservación de energía eran económicos en comparación con las opciones de administración del suministro, y no se verían afectados por los riesgos del precio del combustible. Sin embargo, el trabajo realizado en la exploración de las incertidumbres entorno a la conservación de energía también demostró que, en algún momento, el éxito de los programas de conservación energética de muy gran escala resultan demasiado inciertos como para depender de ellos a la hora de excluir todas las demás opciones. Por lo tanto, según aumentan las diferencias entre el suministro y la demanda, BC Hydro también deberá incrementar el suministro de electricidad en la provincia.

@RISK simplifica ideas complejas pero
mantiene la precisión
Stumborg concluye: “Hay un enorme incentivo para que compañías de suministros como BC Hydro fomenten la conservación de energía. Pero aunque la motivación existe, muchas veces resulta difícil saber si se pueden alcanzar estos ambiciosos objetivos. Gracias a que @RISK pudo comunicar los resultados de complejos análisis de forma transparente y significativa, BC Hydro ha podido establecer agresivos objetivos de conservación de energía con la confianza de que ha encontrado el equilibrio adecuado entre la conservación y la búsqueda de nuevos recursos de suministro”.

Información adicional

Distribuciones utilizadas:
Distribución Tri-Gen:

• Forma simple – Sirve para dar indicaciones a los usuarios y revisar la falta de conocimiento específico de la distribución
• La necesidad de conocimiento de los usuarios (es decir, de los expertos) es baja (requiere la introducción de 5 parámetros simples)
• Se adapta bien al tratamiento natural de los resultados de las previsiones (preguntas de protocolo de entrevista)
• Da mayor importancia a las colas (compensa la tendencia al exceso de confianza)

» @RISK
» BC Hydro