metodología de evaluación de riesgos para la

Metodología de evaluación de riesgos

para la identificación de fallas

potenciales en redes eléctricas de

distribución primarias.

Jhon Sebastián Galviz Garzón

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de ingeniería, Departamento de ingeniería eléctrica y electrónica

Bogotá, Colombia

2021

III

Metodología de evaluación de riesgos

para la identificación de fallas

potenciales en redes eléctricas de

distribución primarias.

Jhon Sebastián Galviz Garzón

Trabajo de investigación presentado como requisito parcial para optar al título de:

Magíster en Ingeniería Eléctrica

Director (a):

MSc: Henry Navarro Sánchez.

Línea de Investigación:

Confiabilidad de sistemas de distribución eléctrica

Universidad Nacional de Colombia

Facultad de ingeniería, Departamento de ingeniería eléctrica y electrónica

Bogotá, Colombia

2021

IV METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS

POTENCIALES EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS. Título de la tesis o trabajo de investigación

(Dedicatoria)

A mi madre y mi tía quienes con su esfuerzo y

confianza me educaron y me enseñaron el

valor del conocimiento. A mi esposa, quien

siempre ha sido mi compañera en este duro

camino.

V

Declaración de obra original

Yo declaro lo siguiente:

He leído el Acuerdo 035 de 2003 del Consejo Académico de la Universidad Nacional.

«Reglamento sobre propiedad intelectual» y la Normatividad Nacional relacionada al

respeto de los derechos de autor. Esta disertación representa mi trabajo original, excepto

donde he reconocido las ideas, las palabras, o materiales de otros autores.

Cuando se han presentado ideas o palabras de otros autores en esta disertación, he

realizado su respectivo reconocimiento aplicando correctamente los esquemas de citas y

referencias bibliográficas en el estilo requerido.

He obtenido el permiso del autor o editor para incluir cualquier material con derechos de

autor (por ejemplo, tablas, figuras, instrumentos de encuesta o grandes porciones de

texto).

Por último, he sometido esta disertación a la herramienta de integridad académica, definida

por la universidad.

________________________________

Jhon Sebastián Gálviz Garzón

Fecha 09/04/2021

VI METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS


Agradecimientos

Agradezco al profesor Henry Navarro Sánchez, director del trabajo final quien, con su gran

conocimiento, experiencia y disposición, siempre estuvo dispuesto a guiarme por la senda

correcta para lograr mi desarrollo como profesional y persona. Es un verdadero ejemplo

de admiración.

A la empresa CODENSA S.A.E.S.P, a la ingeniera Maria Teresa Gómez Flórez, jefe de

departamento de la Unidad Operativa Sur de Bogotá por su ayuda para la gestión y uso

de datos e información de la compañía en este documento.

Resumen y Abstract VII

Resumen

Metodología de evaluación de riesgos para la identificación de fallas potenciales

en redes eléctricas de distribución primarias.

La presente tesis de maestría tiene como objetivo el planteamiento de una metodología

para la evaluación de riesgos en activos eléctricos en redes de distribución primaria del

operador de red CODENSA S.A.E.S.P. a través del uso de otras metodologías utilizadas

para la identificación de peligros y riesgos potenciales en procesos, con las cuales se

puede determinar las posibles causas, los efectos y su criticidad de acuerdo a condiciones

propias de la red en cuestión. Una vez determinadas las condiciones mencionadas, se

hace una evaluación de la probabilidad de ocurrencia de éstas y la valoración del riesgo

de los activos más relevantes dentro del circuito primario en evaluación.

Se espera que a través de éste análisis se logre identificar previamente las fallas

potenciales que pueden afectar la red, de manera que facilite la priorización de la

intervención de los tramos de red con mayor riesgo de materialización de afectación del

servicio, para así, disminuir los efectos sobre personas, el ambiente, la operación y la

imagen de la compañía.

Palabras clave: Confiabilidad, HAZOP, SAFOP, fallas, evaluación de riesgos,

probabilidad, tasa de falla.

VIII METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS


Abstract

Risk assessment method for potential failures identification on primary distribution

power networks.

The present master´s thesis has as goal to approach a methodology for the risk

assessment on electrical assets of primary distribution network of CODENSA S.A.E.S.P

making an adaptation of methodologies used on process hazards and potential risk

identification, with wish can be determined causes, effects and its criticality according to

the network conditions on analysis. Once the mentioned conditions be determined, it does

an occurrence probability and risk assessment of the more relevant assets on the primary

circuit

Is expected that, throw this analysis, the potential failure that can affect the network can be

identified previously, in order to ease the intervention priorization of highest risk elements

or components, and reduce the effects on people, environment, operation and company

reputation.

Keywords: Reliability, HAZOP, SAFOP, failure, risk assessment, probability

Contenido IX

Contenido

Pág.

Resumen ....................................................................................................................... VII

Lista de figuras .............................................................................................................. XI

Lista de tablas ............................................................................................................. XIII

Introducción ................................................................................................................ XIV

1. Gestión de activos ................................................................................................. 16 1.1 Gestión de activos en el marco de la resolución CREG 015 de 2018 ............... 16

1.1.1 SDL Sistema de distribución local .................................................................. 17 1.1.2 Clasificación de activos por niveles de tensión .............................................. 17 1.1.3 Unidades constructivas .................................................................................. 17 1.1.4 Cargos por uso de OR ................................................................................... 17 1.1.5 Base regulatoria de activos ............................................................................ 18 1.1.6 Calidad del servicio de distribución ................................................................ 18

1.2. Normas ISO 55000-ISO 55001-ISO 55002 ...................................................... 21 1.3 Plan estratégico de gestión de activos Codensa S.A.E.S.P. ............................. 23

1.3.1 Perfil general de ENEL Codensa ................................................................... 24 1.3.2 Alcance del sistema de gestión de activos (SGAC) ....................................... 26 1.3.3 Política de Gestión de Activos ....................................................................... 29 1.3.4 Planificación para lograr los objetivos de gestión de activos .......................... 31 1.3.5 Seguimiento, medición, análisis y evaluación ................................................ 33

2. Análisis de confiabilidad en sistemas de distribución ........................................ 34 2.1 Procesos de Markov ......................................................................................... 34

2.1.1 Tasa de falla y reparación .............................................................................. 34 2.1.2 Tiempos de operación y falla ......................................................................... 35 2.1.3 Función de densidad de probabilidad ............................................................ 36

2.2 Función de distribución de Weibull ................................................................... 38 2.2.1 Predicción de fallas ........................................................................................ 42 2.2.2 Ventajas ........................................................................................................ 44 2.2.3 Análisis gráfico (papel probabilístico de Weibull) ........................................... 44 2.2.4 Método de los mínimos cuadrados ................................................................ 47

3. Técnicas de evaluación de riesgos en activos ..................................................... 49 3.1 Riesgos de la operación – HAZOP ................................................................... 50

3.1.1 Revisión de seguridad y operación - SAFOP ................................................. 53 3.2 Análisis de capas de protección – LOPA .......................................................... 56 3.3 Análisis de modo de falla y efecto – FMEA....................................................... 58

X METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS

POTENCIALES EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS Título de la tesis o trabajo de investigación

3.4 Análisis de modo de falla, efecto y criticidad FMECA ........................................ 62 3.4.1 Riesgo R y número de prioridad del riesgo (NPR) ......................................... 62 3.4.2 Tasa de falla del modo de falla, probabilidad y número de criticidad ............. 63

4. Métodos de prevención de fallas en Codensa S.A.E.S.P. ................................... 64 4.1 Mantenimiento predictivo .................................................................................. 64

4.1.1 Identificación de defectos por inspección visual ............................................ 65 4.1.2 Inspecciones termográficas ........................................................................... 69 4.1.3 Inspecciones de ultrasonido .......................................................................... 70

4.2 Mantenimiento preventivo ................................................................................. 72

5. Metodología para la valoración de riesgos en activos ........................................ 73 5.1 Planteamiento del problema ............................................................................. 74

5.1.1 Modos de falla ............................................................................................... 74 5.1.2 Causas de falla.............................................................................................. 75 5.1.3 Efectos y criticidad ........................................................................................ 76

5.2 Probabilidad de las causas de fallas ................................................................. 78 5.2.1 Cálculo de la probabilidad ............................................................................. 79

5.3 Sistema ............................................................................................................. 80 5.3.1 Inspección del sistema .................................................................................. 83 5.3.2 Análisis de cargabilidad ................................................................................. 83 5.3.3 Análisis de termografía y ultrasonido ............................................................. 85

6. Resultados ............................................................................................................. 86 6.1 Flujo de carga ................................................................................................... 86 6.2 Parámetros de Weibull y confiabilidad .............................................................. 90 6.3 Inspección del circuito ..................................................................................... 102 6.4 Análisis de riesgos del circuito ........................................................................ 113

7. Conclusiones y recomendaciones ..................................................................... 120 7.1 Conclusiones .................................................................................................. 120 7.2 Recomendaciones .......................................................................................... 121

Anexo A: Historial de fallas años 2017,2018,2019 y 2020 ........................................ 123

Anexo B. Resultados del flujo de carga del circuito Boquerón. .............................. 124

Bibliografía .................................................................................................................. 125

Contenido XI

Lista de figuras

Figura 1 Oficinas SGA Codensa .................................................................................... 26

Figura 2 Activos principales de Codensa al 2020. ......................................................... 29

Figura 3 Procesos SGA Codensa. ................................................................................. 30

Figura 4 Gestión de riesgos PEGA Codensa. ................................................................ 31

Figura 5 Sistema de un solo componente reparable con estado 0 y estado 1. .............. 35

Figura 6 Estados de un componente en falla y funcionamiento ..................................... 35

Figura 7 Periodos de vida un componente con relación al parámetro β ......................... 40

Figura 8 Afectación del parámetro η con β constante .................................................... 41

Figura 9 Desplazamiento de t0 debido al parámetro de localización .............................. 41

Figura 10 Proyección típica de fallas ............................................................................. 43

Figura 11 Ejemplo de papel de Weibull utilizando el software WeibullSoft ..................... 45

Figura 12 Ejemplo de gráfico de dispersión para obtención de parámetros de Weibull .. 47

Figura 13 Factores para la creación de valor en gestión de riesgos. ............................. 50

Figura 14 Pasos de un Hazop ....................................................................................... 53

Figura 15 Implementación de un estudio SAFOP .......................................................... 56

Figura 16 Capas de protección para una planta química ............................................... 58

Figura 17 Pasos para la implementación de un AMFE. ................................................. 61

Figura 18 Gestión de defectos Codensa en la ciudad de Bogotá 2020 .......................... 65

Figura 19 Porcentaje de fallas presentadas en los circuitos analizados ......................... 76

Figura 20 número de eventos al mes por causa de falla ................................................ 79

Figura 21 Distribución geográfica circuito Boquerón (imagen Google maps) ................. 82

Figura 22 Perfil geográfico DigSilent circuito Boquerón ................................................. 84

Figura 23 Diagrama unifilar Circuito Boquerón. ............................................................. 84

Figura 24 Mapa de calor resultado de la simulación. ..................................................... 87

Figura 25 Análisis de flujo de carga tramo de salida del circuito Boquerón .................... 88

Figura 26.Análisis de flujo de carga en la cola del circuito Boquerón. ............................ 89

Figura 27 Valores de β y constante para causa de falla por animales. .......................... 91

Figura 28 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por animales.

....................................................................................................................................... 91

Figura 29 Valores de β y contante para causa de falla por árboles. ............................... 92

Figura 30 Valores proyectados a 1 mes R(t) y Q(t) para causa de falla por árboles. ..... 92

Figura 31 Valores de β y constante para causa de falla por contacto de personas con la

red. ................................................................................................................................. 93

Figura 32 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por contacto de

personas con la red ........................................................................................................ 93

Figura 33 Valores de β y constante para causa de falla por degradación de material. ... 94

XII METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS


Figura 34 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla degradación de

material. .......................................................................................................................... 94

Figura 35 Valores de β y constante para causa de falla por descargas atmosféricas ..... 95

Figura 36 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por descargas

atmosféricas ................................................................................................................... 95

Figura 37 Valores de β y constante para causa de falla por elementos extraños ........... 96

Figura 38 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por elementos

extraños. ......................................................................................................................... 96

Figura 39 Valores de β y constante para causa de falla por inundación. ........................ 97

Figura 40 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por inundación.

....................................................................................................................................... 97

Figura 41 Valores de β y constante para causa de falla por posticidios. ......................... 98

Figura 42 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por posticidios.

....................................................................................................................................... 98

Figura 43 Figura 44.Valores de β y constante para causa de falla por sobrecarga. ........ 99

Figura 44 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por sobrecarga.

....................................................................................................................................... 99

Figura 45 Valores de β y constante para causa de falla por vientos fuertes. ................ 100

Figura 46 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por vientos

fuertes. .......................................................................................................................... 100

Figura 47 Valores de β y constante para causa de falla por sobrecarga. ..................... 101


..................................................................................................................................... 101

Figura 49 Valores de Q por causa de falla. .................................................................. 102

Lista de tablas

Tabla 1 Clasificación de niveles de tensión según CREG 015 de 2018. ........................ 17

Tabla 2 Cantidad de fallas del sistema eléctrico del análisis. ......................................... 75

Tabla 3 Matriz de riesgos RAM. ..................................................................................... 77

Tabla 4 Circuitos usados para histórico de fallas. .......................................................... 80

Tabla 5 Datos técnicos circuito Boquerón ...................................................................... 83

Tabla 6 Simulación de flujo de carga circuitos subestación Usme.................................. 90

Tabla 7 Resumen de datos por causa de falla ..............................................................102

Tabla 8 Inspección circuito Boquerón ...........................................................................103

Tabla 9 Análisis de riesgos circuito Boquerón ...............................................................114

XIV METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES

EN REDES ELÉCTRICAS DE DISTRIBUCIÓN PRIMARIAS

Introducción

El continuo crecimiento de la demanda, junto con la dependencia de procesos críticos

industriales, comerciales y de servicios de energía eléctrica, ha generado la necesidad de

contar con un suministro, no solamente constante, sino de calidad y confiable que garantice

el adecuado funcionamiento de todos los procesos de la cadena de valor energética desde

la generación, pasando por la transmisión y distribución, hasta llegar al nivel de uso final.

La determinación oportuna de puntos susceptibles encontrados en los elementos que

componen las redes eléctricas de transmisión y distribución, generan confiabilidad en la

red, traduciéndose así en menor cantidad de fallas y menor duración de pérdida del

servicio. Al mismo tiempo, teniendo en cuenta la regulación y las leyes establecidas para

los operadores de red en Colombia, se reducen los costos por penalizaciones o

compensaciones y aumentan los ingresos por incentivos. De igual manera, el cumplimiento

de indicadores de calidad como el SAIFI (System Average Interruption Frecuency Index) y

SAIDI (System Average Interruption Duration Index) juegan un papel fundamental al

momento de definir el valor, la prioridad de los proyectos y las inversiones a realizar sobre

los activos de las redes, en aras a mejorar las condiciones del servicio prestado a los

usuarios finales; así como también aportan en mantener un servicio sin interrupciones

evitando las pérdidas por lucro cesante o de energía que se deja de suministrar.

El nivel de confiabilidad requerido por un sistema debe ser establecido de acuerdo con la

criticidad de las cargas del mismo y debe basarse en estudios que contemplen las

necesidades o características del proceso en términos de disponibilidad, seguridad,

mantenimiento y fiabilidad. [1]

La confiabilidad de un sistema está ligada a su aptitud para mantener la continuidad de

servicio en caso de falla de alguno de los componentes que lo conforman. Depende

directamente de la fiabilidad de los equipos instalados en él y del tiempo de reparación de

Introducción XV

los mismos en caso de falla. Un sistema confiable debe garantizar la seguridad de las

personas y de los procesos críticos ante cualquier eventualidad. [2]

La gestión de prevención de fallas, ayuda a asegurar el funcionamiento y operación de los

activos en los sistemas de distribución permitiendo la intervención de estos antes de

presentar fallas; el mantenimiento preventivo, predictivo y correctivo se asocia a la vida útil

de las instalaciones y de los equipos, ya sea reaccionando ante fallas generadas

(mantenimiento correctivo) o buscando evitarlas (preventivo y predictivo). El

mantenimiento preventivo es el cuidado y servicio y manutención realizado por el personal

con el propósito de mantener equipos e instalaciones en condiciones operativas

satisfactorias por medio de inspecciones sistemáticas, detección y corrección de fallas

incipientes antes de que éstas ocurran o antes de que se desarrollen en efectos mayores

[3].

El modelo de gestión de mantenimiento que usa actualmente el operador de red Codensa

S.A.E.S.P, si bien ha mejorado la confiabilidad de del sistema eléctrico que posee, sumado

a las mejoras , tecnologías y estrategias que ha venido implementando, también presenta

algunas debilidades, las cuales a opinión del autor de este documento, están enfocada al

mantenimiento preventivo, mas no predictivo; razón por la cual, se incurre e mayores

costos al intervenir activos que posiblemente no lo requieren o el alcance del

mantenimiento no es el programado.

Es por esto que se busca plantear métodos que permitan complementar la información

obtenida de los activos de la red, permitiendo facilitar la toma de decisiones y la priorización

de intervención de los activos. Así mismo plantear formas de implementación de gestión

de activos alineados con lo requerido por la regulación colombiana, de acuerdo a lo

planteado en la resolución CREG 015 de 2018.

1. Gestión de activos

1.1 Gestión de activos en el marco de la resolución

CREG 015 de 2018

En el mes de enero de 2019 la comisión de regulación de energía y gas expidió la

resolución 015 en cual estableció nuevos lineamientos para la remuneración del servicio

de distribución eléctrica para los operadores de red. Esta resolución tiene como principal

objetivo que las empresas encargadas de la actividad de distribución, obtengan mejores

resultados de calidad y cobertura del servicio, incentivando la inversión sobre la

infraestructura y las condiciones de medición y cálculo de los indicadores de calidad del

servicio.

La metodología de esta regulación propone utilizar el modelo CRD – costo de reemplazo

depreciado bajo la cual se reconoce una rentabilidad sobre la Base Regulatoria de Activos

–BRA- e incorporar explícitamente en los ingresos el valor correspondiente a la

recuperación de capital de los activos y las inversiones incluidas en el plan de inversiones

De tal manera, los operadores de red mantienen bajo este nuevo esquema de regulación,

la obligación de dar orden a su inventario de activos existente y a la planeación de la

expansión de sus redes en aras a asegurar la remuneración de su capital y de sus costos

por administración, operación y mantenimiento –AOM-, sin dejar de lado la calidad del

servicio y la continuidad del mismo hacia sus usuarios. [4]

Los estudios que se adelantaron por parte de la CREG en los temas de gastos eficientes

por concepto de administración, operación y mantenimiento para la prestación del servicio,

unidades, constructivas, pérdidas eficientes en los sistemas de transmisión regional,

metodologías de remuneración de la actividad de distribución de la energía eléctrica,

niveles y metas de calidad del servicio y reconocimiento de la energía reactiva, fueron

publicados mediante las circulares CREG 034, 036, 038 y 063 de 2014.[5].

Capítulo 1 17

1.1.1 SDL Sistema de distribución local

De acuerdo a la definición de la CREG 015, el sistema de distribución local es un sistema

de transporte de energía eléctrica compuesto por el conjunto de líneas y subestaciones,

con sus equipos asociados, que operan en los niveles de tensión 3, 2 y 1 y son utilizados

para la prestación del servicio en un mercado de comercialización. [6]

1.1.2 Clasificación de activos por niveles de tensión

La clasificación de los niveles de tensión de acuerdo a lo establecido en la CREG 015 se

clasifican de acuerdo a las tensiones nominales de operación de los activos eléctricos y

son: [7]

Tabla 1 Clasificación de niveles de tensión según CREG 015 de 2018.

Nivel de tensión

Tensión nominal

Nivel 4 Sistemas con tensión nominal mayor o igual 57.5 kV y menor a 220 kV

Nivel 3 Sistemas con tensión nominal mayor o igual 30 kV y menor de 57.5 kV

Nivel 2 Sistemas con tensión nominal mayor o igual 1 kV y menor de 30 kV

Nivel 1 Sistemas con tensión nominal menor a 1 kV.

1.1.3 Unidades constructivas

Una unidad constructiva es un conjunto de elementos que conforman una unidad típica de

un sistema eléctrico, destinada a la conexión de otros elementos de una red, al transporte

o a la transformación de la energía eléctrica o a la supervisión o a la operación de activos

de los STR o SDL [8]. Las unidades constructivas determinan el valor de activos nuevos y

el valor de acticos para la base regulatoria de activos inicial de cada operador de red

1.1.4 Cargos por uso de OR

Son los cargos expresados en $/kWh acumulados para cada nivel de tensión, que

remuneran a un OR las inversiones en los activos de uso de los SDL y STR y los gastos

de AOM en los que incurre para la prestación del servicio. [9]

18 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS POTENCIALES


1.1.5 Base regulatoria de activos

Es el valor de los activos utilizados para la prestación del servicio por parte del OR. Está

compuesta por activos eléctricos y no eléctricos. De acuerdo a esta base, se determina el

valor a remunerar a los OR. [10]

𝐵𝑅𝐴 = 𝐵𝑅𝐴𝐸 + 𝐵𝑅𝐴𝑁𝐸 (1)

Así mismo la BRAE depende de la calidad de los activos si son nuevos o están fuera de

operación.

𝐵𝑅𝐴𝐸𝑗, 𝑛, 𝑡 = 𝐵𝑅𝐴𝐸𝑗, 𝑛, 𝑡 − 1 + 𝐵𝑅𝐴𝐸𝑁𝑗, 𝑛, 𝑡 − 𝐵𝑅𝐴𝐹𝑂𝑗, 𝑛, 𝑡 (2)

En donde:

j=operador de red; n: nivel de tensión; t: año

1.1.6 Calidad del servicio de distribución

La calidad del servicio de los operadores de red en Colombia es medida anualmente de

acuerdo con las metas establecidas de indisponibilidad establecidas para cada OR. Es así

como los OR podrán ver un aumento o disminución de sus ingresos y deberá compensar

a los usuarios afectados en términos de calidad definidos por la CREG.

La calidad del servicio de los operadores de red se mide en términos de la frecuencia y

duración de las afectaciones de los usuarios conectados a través de sus activos. En este

orden de ideas, se define una serie de indicadores sujetos a metas de cumplimiento anual.

Calidad media del sistema

Refiere al promedio de eventos y su duración que en promedio afectan a todos los usuarios

correspondientes a un OR. [11]

SAIDI (system average interruption duration index)

Representa la duración total promedio de las interrupciones percibidas por los usuarios

conectados a los activos del OR en horas, ya sea que se hayan visto o no afectados por

un evento, en un periodo anual. [12]

𝑆𝐴𝐼𝐷𝐼𝑗,𝑡 = ∑ ∑ (𝐷𝑖.𝑢.𝑚∗𝑁𝑈𝑖,𝑢,𝑚)

𝑛𝑖=1

𝑈𝑇𝑗,𝑚/6012

𝑚=1 (3)

Capítulo 1 19

En donde:

SAIDI j, t : Indicador de duración promedio por usuario, de los eventos sucedidos en el SDL del operador j,

durante el año t, medido en horas al año.

D i,u,m : Duración en minutos del evento i, sucedido durante el mes m, que afectó el activo u del operador j.

NU i,u,m : Número de usuarios que fueron afectados por el evento i, sucedido durante el mes m, conectados al activo u

UT j, m : número total de usuarios conectados al SDL del OR j en el mes m.

m : mes del año con enero = 1,…, diciembre : 12

SAIFI ( system average frequency duration index)

Representa la cantidad total de los eventos percibidos por los usuarios de un operador de

red, ya sea que hayan sido o no afectados por un evento en un periodo anual. [13]

𝑆𝐴𝐼𝐹𝐼𝑗,𝑡 = ∑ ∑ 𝑁𝑈𝑖,𝑢,𝑚)

𝑛𝑖=1

𝑈𝑇𝑗,𝑚

12𝑚=1 (4)

En donde:

SAIFI j, t : Indicador de frecuencia promedio por usuario, de los eventos sucedidos en el SDL del operador j,

durante el año t, medido en horas al año.

D i,u,m : Duración en minutos del evento i, sucedido durante el mes m, que afectó el activo u del operador j.

NU i,u,m : Número de usuarios que fueron afectados por el evento i, sucedido durante el mes m, conectados al activo u

UT j, m : Número total de usuarios conectados al SDL del OR j en el mes m.

m : Mes del año con enero = 1,…, diciembre : 12

Con base en el desempeño anual de calidad media de cada OR se aplica un incentivo

expresado como un valor que se adiciona o se resta del ingreso anual a reconocerle.

Tanto el indicador SAIDI como SAIFI serán sujetos a incentivos para el OR. [14]

Indicador de calidad individual DIU

Representa la calidad total de los eventos que percibe cada usuario del SDL de un OR en

un periodo anual. [15]

𝐷𝐼𝑈𝑢,𝑛,𝑞,𝑚 = ∑ 𝐷𝐼𝑈𝑀𝑢,𝑛,𝑞,𝑚𝑎𝑚𝑚𝑎=𝑚−11 (5)



𝐷𝐼𝑈𝑀𝑢,𝑛,𝑞,𝑚 = ∑ 𝐷𝑖,𝑢,𝑛,𝑞,𝑚𝐼𝑇𝑖=1 (6)

Donde:

DIU u, n ,q, m : Duración total acumulada en horas de los eventos percibidos por el usuario

u, conectado al nivel de tensión n y que pertenece al grupo de calidad q en

un periodo de 12 meses que termina en el mes m de la evaluación.

DIUM u, n ,q, m : Duración en horas de todos los eventos percibidos por el usuario u,

conectado al nivel de tensión n y que pertenece al grupo de calidad q en un

periodo de 12 meses que termina en el mes m de la evaluación.

D i,u,n,q,m : Duración en horas del evento i que afectó al usuario u, conectado al nivel de

tensión n y que pertenece al grupo de calidad q durante el mes m

IT: Número total de eventos sucedidos en el mes m.

Indicador de calidad individual FIU

Representa la cantidad total de eventos que percibe cada usuario del SDL de un OR en

un periodo anual.

𝐹𝐼𝑈𝑢,𝑛,𝑞,𝑚 = ∑ 𝐹𝐼𝑈𝑀𝑢,𝑛,𝑞,𝑚𝑎𝑚𝑚𝑎=𝑚−11 (7)

𝐹𝐼𝑈𝑀𝑢,𝑛,𝑞,𝑚 = ∑ 𝐹𝑖,𝑢,𝑛,𝑞,𝑚𝐼𝑇𝑖=1 (8)

Donde:

DIU u, n ,q, m : Número total acumulado de eventos percibidos por el usuario u, conectado

al nivel de tensión n y que pertenece al grupo de calidad q que termina en

el mes m de evaluación.

DIUM u, n ,q, m : Número total acumulado de eventos percibidos por el usuario u, conectado

al nivel de tensión n y que pertenece al grupo de calidad q durante el mes

m de evaluación.

F i,u,n,q,m : Evento i que afectó al usuario u, conectado al nivel de tensión n y que

pertenece al grupo de calidad q durante el mes m

Capítulo 1 21

IT: Número total de eventos sucedidos en el mes m.

1.2. Normas ISO 55000-ISO 55001-ISO 55002

Un aspecto muy importante a tener en cuenta con respecto al esquema regulatorio

determinado a través de la CREG 015, es que se exige la implementación y certificación

del sistema de gestión de activos acorde con la norma ISO 55001 en un plazo de 5 años,

los cuales inician desde la entrada en vigencia de dicha resolución. De acuerdo a esto es

importante mencionar que la normas ISO 55000, 55001 y 55002 toman especial relevancia

dado que a través de ellas se pueden conocer las definiciones, beneficios y principios que

se requieren para la implementación de un sistema de gestión de activos.

De acuerdo con el estándar 55000, los beneficios de la de gestión de activos pueden ser:

Mejorar el desempeño financiero: Mejorando el retorno de las inversiones y reduciendo

los costos, mientras se preserva el valor del activo sin sacrificar en el corto o largo plazo

el logro de los objetivos organizacionales. [17]

Decisiones de inversión basadas en información: permitiendo a la organización

mejorar la toma de decisiones y un balance efectivo de los costos, riesgos,

oportunidades y desempeño.

Manejo del riesgo: reduciendo pérdidas financieras, incrementando la salud y la

seguridad, buena voluntad y reputación, minimizando los impactos ambientales y

sociales, puede resultar en la reducción de pasivos como pago de seguros,

apremios, multas y penalidades.

Mejoramiento del servicio y productos: asegurando el desempeño de activos

puede llevar a el mejoramiento de servicios que consistentemente cumplen o

exceden las expectativas de clientes e interesados.

Responsabilidad social demostrada: mejorando la habilidad de la organización

para, por ejemplo, reducir emisiones conservar recursos y adaptarse a los cambios

climáticos, mejorándolo para demostrar responsabilidad social y prácticas éticas de

negocios y administración.

Conformidad demostrada: transparentemente conforme con requerimientos

legales, regulatorios y estatutarios, de igual forma adhiriéndose a los estándares

de manejo de activos, políticas y procesos que pueden mejorar la demostración de

cumplimiento.



Reputación mejorada: a través de la satisfacción de clientes mejorada, conciencia

de interesados y confianza.

Sostenibilidad organizacional mejorada: manejando efectivamente los efectos

en el corto y largo plazo, los gastos y el desempeño, pueden mejorar la

sostenibilidad de las operaciones y la organización.

Eficiencia y efectividad mejoradas: revisando y mejorando procesos,

procedimientos y desempeño de los activos se puede mejorar la eficiencia y

efectividad, y el logro de los objetivos organizacionales.

Sistema de gestión de activos

En un conjunto de elementos interrelacionados e interactuantes de una organización, cuya

función es establecer las políticas y objetivos de manejo de activos y los procesos

necesarios para lograr estos objetivos, de acuerdo a esto, estos elementos deben ser

vistos como un conjunto de herramientas incluyendo políticas, planes, procesos de

negocios y sistemas de información los cuales están integrados para asegurar que las

actividades de gestión de activos sean desarrolladas. [18]

Requerimientos de un sistema de gestión de activos

Contexto de la organización: La organización debe desarrollar un plan estratégico de

manejo de gestión de activos (PEGA) en cual se debe incluir documentación del rol de este

sistema para el logro de los objetivos de la gestión de activos.

La organización debe determinar cuáles son las condiciones externas e internas relevantes

para su propósito. Así mismo asegurar que los objetivos descritos en el PEGA estén

alineados con los objetivos de la organización.

Liderazgo: Es fundamental que la alta gerencia plantee las políticas y directrices

necesarias para el cumplimiento de los objetivos del PEGA, asegurando los recursos

necesarios para este fin, así como definiendo los roles de quienes intervienen en la

implementación y desarrollo de este sistema.

Planeamiento: Desarrollo de acciones que identifiquen riesgos y oportunidades para el

sistema de manejo de activos, así como el planteamiento de los objetivos y el plan para

Capítulo 1 23

lograrlos, considerando los requerimientos de los interesados y otras organizaciones tales

como las regulatorias y técnicas.

Soporte: Se requiere la colaboración de todas las partes de la organización, coordinación

y compartición de recursos de manera coordinada, teniendo en cuenta que un sistema de

gestión de activos posee un gran volumen de información para lo cual es necesario crear

métodos de control y documentación de esta información

Operación: La implementación de políticas, estándares técnicos, planes y procesos para

la implementación del sistema de gestión de activos debe ser constantemente

retroalimentada, ésta puede algunas veces requerir cambios en los procesos y en los

procedimientos con lo cual se introducen nuevos riesgos, para lo cual se debe desarrollar

métodos de mitigación o reducción.

Evaluación del desempeño: el desempeño del sistema de gestión de activos debe ser

evaluado de acuerdo con el cumplimiento de los objetivos, si este no se da, se debe

determinar las causas por las cuáles no se cumplió, determinando las fallas y las

oportunidades que se generan para cumplir con el desempeño requerido.

Mejoramiento: El continuo mejoramiento es un concepto aplicable a los activos, a las

actividades de la gestión de activos y al sistema de gestión de activos. Las oportunidades

de mejora pueden ser determinadas directamente a través del monitoreo del desempeño

del sistema de gestión de activos. [19]

1.3 Plan estratégico de gestión de activos Codensa

S.A.E.S.P.

Con la nueva metodología de remuneración de distribución, Codensa S.A.E.S.P. como

operador de red del servicio de energía eléctrica en Bogotá y Cundinamarca requiere

mejoras en la información, reportes detallados y oportunos de las inversiones y del

inventario de activos, razón por la cual a diferencias de otros periodos tarifarios se tiene

una mayor vigilancia y seguimiento de los procesos por parte de los entes de regulación,

control y operación del mercado. En este orden de ideas se plantean los siguientes retos:



Información y sistemas: Detalle de información de reporte al regulador de forma

oportuna, veraz y precisa.

Ejecución de inversiones: Teniendo en cuenta la nueva regulación, la ejecución

efectiva de las inversiones garantiza la causación de unidades constructivas

incrementando la remuneración.

Base regulatoria de activos: Este representa la base fundamental de ingresos

anuales de la compañía.

De acuerdo a lo anterior, CODENSA S.A.E.S.P. para el seguimiento y control de todos los

planes de acción y resultados de la gestión del nuevo periodo tarifario y en especial para

la gestión de activos implementó el plan estratégico de gestión de activos PEGA, cuyos

objetivos se establecieron para soportar e implementar políticas y mejora continua

(aseguramiento de ingresos), serán medibles y tendrán en cuenta los aspectos,

significativos, riesgos de procesos, requisitos legales aplicables y el desempeño eficiente

de los activos.[20]

1.3.1 Perfil general de ENEL Codensa

Enel-Codensa es una empresa del sector eléctrico, dedicada a la distribución y

comercialización de energía eléctrica, filial de la multinacional Enel, uno de los principales

operadores integrados a nivel mundial en electricidad con enfoque particular en la zona

urbana de Bogotá D.C., la sabana de Bogotá y municipios del departamento de

Cundinamarca y algunos de Boyacá, Tolima y Meta.

Enel-Codensa con el ánimo de obtener siempre los mejores resultados, ha definido dentro

de su direccionamiento estratégico, cuatro focos estratégicos:

Crecimiento en mercados y nuevos negocios: mediante una planificación flexible y

dinámica, definir las inversiones requeridas para atender las necesidades de expansión,

modernización y desarrollo del sistema de distribución.

Desarrollo al cliente – Best in class: desarrollar actividades de construcción,

operación y mantenimiento del sistema de distribución, en armonía con la

regulación vigente, las necesidades del mercado y los lineamientos corporativos.

Sostenibilidad y personas: encaminarnos a una nueva era de la energía, una en

la que no solo más personas estén conectadas, si no que puedan ser parte de la

Capítulo 1 25

solución a los grandes desafíos del futuro, mediante un compromiso con la

sociedad que nos rodea para alcanzar un crecimiento conjunto.

Continua búsqueda de eficiencia operativa: busca realizar significativos

avances en la implementación de procesos transformadores por medio de

proyectos de sistemas y telecomunicaciones enmarcados en tres pilares

fundamentales: los activos, los clientes y los colaboradores.

En el plan estratégico organizacional se han indicado los siguientes lineamientos

asociados al Sistema de Gestión de Activos (SGAC):

Estratégicos La Base Regulatoria de Activos (BRA) debe ser gestionada siguiendo el modelo regulatorio

definido por la CREG para la generación de valor de cada uno de los activos que la

conforman.

El monitoreo y análisis del costo de la gestión de los activos toma como referencia los

valores establecidos por el regulador, con el fin de optimizar procesos y recursos mediante

planes de mejora; en caso de evidenciar costos no soportados por el modelo regulatorio

se debe retroalimentar al regulador mediante informes técnico-financieros que soporten los

hallazgos encontrados. El desempeño de los activos se basa en la disponibilidad

operacional de los mismos.

Establecer una senda de madurez del Sistema de Gestión de activos, que permita en el

año 2023 tener certificados todos los activos de uso, cumpliendo los requisitos regulatorios.

Se han priorizado activos sobre los cuales se debe implementar un análisis que permita

medir los indicadores de vida útil remanente y sus riesgos frente a la remuneración de

activos programada bajo las vidas útiles reconocidas, con el fin de facilitar la toma de

decisiones en las diferentes etapas del ciclo de vida de los activos

Tácticos Los costos de los activos industriales deben ser registrados, monitoreados y controlados

para cada activo. En la búsqueda de esta transformación, se ha creado Gestión de Activos,

que tiene como función principal gestionar los cambios del nuevo período regulatorio,

definir las actividades necesarias a realizar para cumplir con la nueva regulación, asegurar

y hacer el seguimiento de la base de activos y asegurar la remuneración de las inversiones,

a través de tres frentes de trabajo.



Oficina de Remuneración de las Inversiones (IRO): su responsabilidad es

realizar un análisis en profundidad de los cambios regulatorios y los impactos

relacionados, asegurar la remuneración de las inversiones e identificar y monitorear

los planes de acción relacionados con el proceso de revisión de tarifas.

Oficina de Propiedad Industrial (IPO): su responsabilidad es asegurar la gestión

de la propiedad industrial e implementar y monitorear todas las medidas necesarias

para la gestión de activos, en colaboración con todas las unidades relevantes.

Oficina de Gobierno del Dato (DGO): su responsabilidad es asegurar la calidad

de los datos de los activos en los sistemas relacionados, asegurando los flujos de

información y el reporte de las actividades. Como también la coordinación de la

gestión del dato asociado a los activos industriales bajo un modelo de gobernanza

alineado a planes de calidad de los datos. [21]

Figura 1 Oficinas SGA Codensa

1.3.2 Alcance del sistema de gestión de activos (SGAC)

Enel-Codensa como operador de red eléctrica en Bogotá, Cundinamarca y algunos

municipios de los departamentos de: Boyacá, Tolima y Meta, tiene como principal actividad

Capítulo 1 27

la distribución de energía eléctrica. Por lo anterior, el alcance del SGAC se ha definido para

todos los procesos que forman parte del ciclo de vida de los activos de uso eléctrico, en

los niveles de tensión 4, 3, y 2.

Los procesos de Infraestructura y redes incluyen planeación, diseño, construcción,

desarrollo, operación y mantenimiento de redes eléctricas y telecontrol en AT y MT, para

el siguiente portafolio de activos operados por la empresa:

Líneas de transmisión de alta tensión (57,5kV/115kV).

Subestaciones de potencia asociadas a los Sistemas de Transmisión

Nacional (STN), Regional (STR) y Distribución Local (SDL).

Centro de control de Enel Codensa.

Circuitos de MT (34.5kV, 13.2 kV, 11.4kV)

Portafolio de activos

Los activos incluidos dentro del portafolio de gestión son todos aquellos utilizados para la

actividad de distribución de energía eléctrica en los niveles 4, 3 y 2; los cuales se detallan

a continuación:

Transformadores de potencia AT/AT, AT/MT y MT/MT

Banco de compensadores AT

Barrajes AT y MT

Celdas MT

Interruptores de potencia

Seccionadores AT

Transformadores de tensión (PT)

Transformadores de corriente (CT)

Sistema de control, automatización y protecciones en subestaciones

Centro de control principal y de respaldo

Sistema de comunicaciones por fibra óptica

Líneas AT

Apoyos AT

Casas de control

Sistemas esenciales DC y AC



Reconectadores en subestaciones MT

Apoyos MT

Redes aéreas MT

Redes subterráneas MT

Infraestructura civil subterránea

Dispositivos de operar bajo carga en redes MT

Dispositivos de operar bajo falla en redes MT

Portafolio de activos priorizados

Dentro del portafolio de activos se han priorizado un grupo de activos mediante criterios de

impacto en el desempeño (Disponibilidad y/o SAIDI/SAIFI) y su valor para el sistema. Estos

activos se encuentran dentro de las subestaciones de potencia (AT/AT, AT/MT, MT/MT)

localizadas dentro del área de cobertura de Enel-Codensa en su línea de negocio I&N

Colombia.

A continuación, se relaciona el portafolio de activos de AT y MT priorizados de acuerdo

con el alcance definido para el SGAC. [22]

Transformadores de potencia AT/AT, AT/MT, MT/MT

Banco de compensadores AT

Barrajes AT, MT

Celdas MT

Interruptores AT

Centro de control principal y de respaldo

Líneas AT

Sistemas esenciales DC y AC

Capítulo 1 29

Figura 2 Activos principales de Codensa al 2020.

1.3.3 Política de Gestión de Activos

Enel-Codensa en su línea de negocio de Infraestructura y Redes (I&N) Colombia, para el

desarrollo de sus actividades de distribución de energía eléctrica y con el propósito de

cumplir los objetivos organizacionales, está comprometida con la gestión eficaz de los

activos industriales de forma integrada en su ciclo de vida teniendo en cuenta los costos,

riesgos y el desempeño; cumpliendo con los requisitos regulatorios, legales, normativos y

otros aplicables y promoviendo la mejora continua.



Figura 3 Procesos SGA Codensa.

Gestión del riesgo

Enel-Codensa en su línea de negocio I&N Colombia, ha establecido una metodología para

la identificación de riesgos que tiene en cuenta un nivel estratégico y un nivel de procesos.

Para los cuales se realiza una identificación y valoración de los riesgos, para el control

correspondiente.

La clasificación y el modelo de evaluación de riesgos (Evaluación de riesgos), de acuerdo

con la PL 19 Enel Internal Audit Guidelines, se define a nivel de grupo por la función de

auditoría. Para las oportunidades se identifican partiendo de la planeación estratégica

global y local para la alineación correspondiente que se materializa en distintas iniciativas

en cada línea de negocio.

Para tratar los riesgos dentro del sistema de gestión de activos, los riesgos son separados

en tres niveles distintos: riesgos estratégicos, técnicos y operacionales, este esquema es

mostrado en la Figura 4. De esta manera independientemente del origen, los riesgos son

identificados, registrados, clasificados y monitoreados. [23]

Capítulo 1 31

Figura 4 Gestión de riesgos PEGA Codensa.

1.3.4 Planificación para lograr los objetivos de gestión de activos

La planificación del SGAC está alineado con los planes de gestión de activos que tiene la

Organización para gestionar sus activos. Entre dichos planes se encuentran:

Plan de Inversiones (BIP)

Consolida los proyectos de inversión, producto del análisis de alternativas para atender las

necesidades de expansión, modernización y desarrollo del sistema de transmisión

regional, las conexiones al STN y el sistema de distribución local; cumpliendo con el marco

regulatorio, disposiciones legales, y la normatividad técnica vigente, con el fin de garantizar

el desarrollo, expansión y mantenimiento de la red de alta y media tensión de forma que

se garantice el cumplimiento de estándares técnicos, de seguridad, calidad y confiabilidad

del servicio según lo establecido en la normatividad vigente, con criterios de eficiencia

técnico-económica y las políticas de seguridad y medioambientales.

Operación



Define los roles y responsabilidades para coordinar y controlar la operación de la red

eléctrica, maniobras, autorizaciones de intervenciones en instalaciones, trabajos en la red,

riesgos de operación, relativos al proceso de operación de la red. Para la gestión y

operación de la red eléctrica en AT/MT se deben seguir los procedimientos y normas

vigentes teniendo en cuenta el marco regulatorio y políticas globales del Grupo Enel. La

operación contempla dos aspectos bien definidos, la operación forzada o de emergencia y

la operación programada. La operación programada incluye acciones de mantenimiento

correctivo y preventivo y la puesta en servicio de nuevas instalaciones, trabajos en la red,

riesgos de operación, relativo al proceso de Operación de la Red.

Mantenimiento:

El proceso de mantenimiento preventivo de la red eléctrica se compone de las etapas de

planificación, ejecución y seguimiento de las actividades definidas en el Plan Anual de

Mantenimiento (AMP). Las actividades de mantenimiento que están en el AMP se dividen

en:

Mantenimiento Predictivo: inspecciones / verificaciones, visuales y/o instrumental, en

sistemas o elementos de éste, llevados a cabo con el fin de monitorear el estado del activo.

Las inspecciones están divididas en: Inspecciones periódicas que se llevan a cabo con

periodicidad definida de acuerdo a requerimientos técnicos y/o restricciones legales y en

Inspecciones “Ad Hoc” que se llevan a cabo siguiendo reportes, también del sistema de

monitoreo remoto de la red, que pueden guiar sobre situaciones críticas sobre la

instalación.

Mantenimiento periódico: actividades llevadas a cabo acorde al tiempo de plan

establecido, independientemente de señales externas, pero sobre las bases de criterios

unificados, estándares técnicos, restricciones legales y especificaciones de fabricantes.

Mantenimiento “On Condition”: actividades llevadas a cabo acordes a la ocurrencia de

un fallo o señales de advertencia de posible mal funcionamiento de equipos o activos. Se

incluyen las tareas para resolver las anomalías detectadas en el mantenimiento predictivo.

[24]

Capítulo 1 33

1.3.5 Seguimiento, medición, análisis y evaluación

Enel-Codensa en su línea de negocio I&N Colombia, tiene establecida e implementada

una metodología indispensable para el seguimiento y el control de resultados de los macro

procesos, procesos, actividades y/o proyectos que están alineados al SGAC, siendo los

indicadores una herramienta que contribuye al mejoramiento continuo y que permite

establecer el cumplimiento de los objetivos estratégicos.

Los datos e información analizados y evaluados deben cumplir con lo requerido por las

normas del sistema de gestión integrado, cumplimiento regulatorio, satisfacción de los

clientes, desempeño de proveedores externos e identificación de nuevos riesgos y

oportunidades. [25]

2. Análisis de confiabilidad en sistemas de distribución

2.1 Procesos de Markov

Una cadena de Markov se puede describir como una serie de sucesos para los cuáles, la

probabilidad de que se presente un evento está condicionado a la ocurrencia de un evento

anterior, por lo tanto, se puede decir que el sistema en el cual se presenta esta condición

tiene memoria. Deben su nombre a Andrei Andreivich Markov, matemático ruso que

postuló el principio de que existen ciertos procesos cuyo estado futuro sólo depende de su

estado presente y es independiente de sus estados pasados. Dichos procesos,

denominados proceso de Markov, así como un subconjunto de ellos llamados cadenas de

Markov [26]. Por medio del análisis de Markov es posible determinar el valor de

probabilidad de que un sistema se encuentre en un estado particular en un instante de

tiempo determinado.

Un sistema de distribución es un sistema reparable, es decir está en operación y puede

fallar, pero al fallar puede ser reparado, dependiendo de la naturaleza del elemento

averiado [27]. De esta manera se restablece al estado de operación normal del sistema o

parte de la red afectada. Por esto, y por ser un sistema considerado continuo en el tiempo,

con estados discretos finitos, la confiabilidad de un sistema de distribución se ajusta muy

bien a ser representada mediante un proceso continuo de Markov. [28]

2.1.1 Tasa de falla y reparación

En la imagen 5 se puede ver un esquema de transición de estados definido para un

elemento o componente reparable con tasa de falla (𝜆) y de reparación (𝜇) constantes,

modelado con una distribución de probabilidad exponencial.

Capítulo 2 35

Figura 5 Sistema de un solo componente reparable con estado 0 y estado 1.

En donde:

𝜆 = [𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑓𝑎𝑙𝑙𝑎𝑠 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑒𝑛 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑣𝑜 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜] (9)

𝜇 = [𝑁ú𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑝𝑎𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑒𝑛 𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑠𝑡𝑢𝑣𝑜 𝑒𝑛 𝑟𝑒𝑝𝑎𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛] (10)

2.1.2 Tiempos de operación y falla

Teniendo en cuenta que la tasa de falla y reparación de un componente se miden en el

tiempo, se pueden definir estos intervalos a través de un esquema cronológico en los

cuáles se definen los estados 0 como operación y 1 como falla. En el esquema de la figura

6 se presenta este esquema y se definen los tiempos correspondientes a cada transición

entre los dos estados.

Figura 6 Estados de un componente en falla y funcionamiento

MTBF:

Representa el tiempo promedio en el cual un equipo funciona sin fallas, es decir,

define el tiempo promedio entre una falla y la siguiente de un componente. Está

definido por:



𝑇 ∶ 𝑀𝑇𝐵𝐹 (𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝐵𝑒𝑡𝑤𝑒𝑒𝑛 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒𝑠): 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑓𝑎𝑙𝑙𝑎𝑠.

𝑇 = 𝑚 + 𝑟 = 1𝑓⁄ (11)

MTTR:

Considera el tiempo promedio de reparación, es decir, el tiempo que un

componente se encuentra fuera de operación durante el tiempo que se encuentra

bajo reparación.

𝑟 ∶ 𝑀𝑇𝑇𝑅(𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑡𝑜 𝑅𝑒𝑝𝑎𝑖𝑟): 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑝𝑎𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒.

𝑟 = 𝑀𝑇𝑇𝑅 = 1𝜇⁄ (12)

MTTF:

Es el tiempo en cual un componente se encuentra en funcionamiento sin presentar

algún tipo de falla.

𝑚 ∶ 𝑀𝑇𝑇𝐹 (𝑀𝑒𝑎𝑛 𝑇𝑖𝑚𝑒 𝑡𝑜 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒𝑠): 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑚𝑒𝑑𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒.

𝑚 = 𝑀𝑇𝑇𝐹 = 1𝜆⁄ (13)

2.1.3 Función de densidad de probabilidad

La función de densidad de falla 𝑓(𝑡) para un componente con tasa de falla constante

está dada por:

𝑓(𝑡) = 𝜆𝑒−𝜆𝑡 (14)

La función de densidad de probabilidad para el estado de operación (estado 0) y el

estado de falla del componente (estado 1), están dadas por:

𝑓𝑜(𝑡) = 𝜆𝑒−𝜆𝑡 estado 0. (15)

𝑓1(𝑡) = 𝜇𝑒−𝜇𝑡 estado 1. (16)

Capítulo 2 37

En un proceso continuo de Markov, se asume que en el espacio infinitesimal de tiempo 𝑑𝑡,

la probabilidad de ocurrencia de dos o más estados es despreciable [28], de acuerdo a

esto se estima la probabilidad de ocurrencia de cada estado como:[29]

𝑃𝑜(𝑡) = 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑡

𝑃1(𝑡) = 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝑓𝑎𝑙𝑙𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑡

𝑃0(𝑡 + 𝑑𝑡) = 𝑃0(𝑡)(1 − 𝜆𝑑𝑡) + 𝑃1(𝑡)(𝜇𝑑𝑡) (17)

Así mismo para el estado 1 se tiene:

𝑃1(𝑡 + 𝑑𝑡) = 𝑃1(𝑡)(1 − 𝜇𝑑𝑡) + 𝑃0(𝑡)(𝜆𝑑𝑡) (18)

De la ecuación (17):

𝑃0(𝑡+𝑑𝑡)−𝑃0(𝑡)

𝑑𝑡= −𝜆𝑃0(𝑡) + 𝜇𝑃1(𝑡) (19)

Cómo 𝑑𝑡 → 0:

𝑃0(𝑡 + 𝑑𝑡) − 𝑃0(𝑡)

𝑑𝑡|

𝑑𝑡→0

=𝑑𝑃0(𝑡)

𝑑𝑡= 𝑃0

′(𝑡) (20)

Entonces:

𝑃0′(𝑡) = −𝜆𝑃0(𝑡)+𝜇𝑃1(𝑡)

(21)

De la misma forma para la ecuación (18):

𝑃1′(𝑡) = 𝜆𝑃0(𝑡)−𝜇𝑃1(𝑡)

(22)

Las ecuaciones (21) y (22) representan un sistema de dos ecuaciones diferenciales

lineales, con coeficientes constantes, posible de solucionar con cualquier método

matemático, resolviendo se obtiene:

𝑃0(𝑡) =𝜇

𝜆 + 𝜇[𝑃0(0) + 𝑃1(0)] +

𝑒−(𝜆+𝜇)𝑡

𝜆 + 𝜇[𝜆𝑃0(0) − 𝜇𝑃1(0)]

(23)



𝑃1(𝑡) =𝜆

𝜆 + 𝜇[𝑃0(0) + 𝑃1(0)] +

𝑒−(𝜆+𝜇)𝑡

𝜆 + 𝜇[𝜇𝑃1(0) − 𝜆𝑃0(0)] (24)

Dado que 𝑃0(0) = 1 , 𝑃1(0) = 0 y 𝑃0(0) + 𝑃1(0) = 1, entonces:

𝑃0(𝑡) =𝜇

𝜆 + 𝜇+

𝜆𝑒−(𝜆+𝜇)𝑡

𝜆 + 𝜇

(25)

𝑃1(𝑡) =𝜆

𝜆 + 𝜇+

𝜆𝑒−(𝜆+𝜇)𝑡

𝜆 + 𝜇

(26)

En estado estable, cuando 𝑡 → ∞:

𝑃𝑜 = 𝑃𝑜(∞) =𝜇

𝜆 + 𝜇

(27)

𝑃1 = 𝑃1(∞) =𝜆

𝜆 + 𝜇

(28)

Si reemplazamos la ecuación en las ecuaciones (27) y (28), obtenemos qué:

𝑃𝑜 =1

𝑟⁄

1𝑚⁄ + 1

𝑟⁄=

𝑚

𝑚 + 𝑟

(29)

𝑃1 =1

𝑚⁄

1𝑚⁄ + 1

𝑟⁄=

𝑟

𝑚 + 𝑟

(30)

2.2 Función de distribución de Weibull

El método de distribución de Weibull se utiliza para modelar tiempos de falla que presentan

una tasa de falla que no es constante. El análisis de Weibull es el método más popular en

el mundo para predicción de fallas y mal funcionamiento de todos los tipos. Este método

provee información cuantitativa necesaria y relevante para toma de decisiones en

confiabilidad de mantenimiento, las cuales se basan comúnmente en evaluaciones

cualitativas

La función de distribución de Weibull debe su nombre en honor a Waloddi Weibull (1987-

1979), quien definió la función como: [30]

Capítulo 2 39

𝐹(𝑡) = 𝛽

𝜂(

𝑡−𝛾

𝜂) exp [− (

𝑡−𝛾

𝜂)

𝛽] 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑡 > 𝛾 (31)

𝑓(𝑡) = 0 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑡 < 𝛾

En donde:

𝛽: 𝑃𝑎𝑟á𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎. Describe el grado de variación de la tasa de fallas. .

𝛾: 𝑃𝑎𝑟á𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙𝑖𝑧𝑎𝑐𝑖ó𝑛. Llamado también vida mínima.

𝜂: 𝑃𝑎𝑟á𝑚𝑒𝑡𝑟𝑜 𝑑𝑒 𝑒𝑠𝑐𝑎𝑙𝑎. 𝐷𝑒𝑡𝑒𝑟𝑚𝑖𝑛𝑎 𝑙𝑎 𝑒𝑥𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖ó𝑛 𝑎 𝑙𝑜 𝑙𝑎𝑟𝑔𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑒𝑗𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑡𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜𝑠

El parámetro de localización normalmente se toma 0 teniendo en cuenta que en sistemas

de distribución todos sus componentes son reemplazables.

Parámetro de forma β

La relación entre el parámetro de forma β y el número de fallas se puede definir de acuerdo

a la figura 7 de la bañera para la vida útil de un componente en funcionamiento:



Figura 7 Periodos de vida un componente con relación al parámetro β

Para este caso se pueden definir ciertos escenarios en los cuales se puede determinar

condiciones iniciales de operación de un componente y eventuales problemas presentados

durante la fabricación, manipulación, funcionamiento y desmonte del componente.

β < 1: Significa tener altas tasas de fallas en el periodo de mortalidad infantil lo que se

asocia a problemas del componente en la fabricación, transporte o alistamiento.

β =1: Corresponde a la presentación de fallas durante la vida útil del componente y se

relaciona con mala instalación o mantenimiento, errores de operación, condiciones de

entorno, entre otras.

4 > β > 1: Considera que se presentan fallas durante el periodo de desgaste del

componente y se pueden presentar por condiciones de funcionamiento en las cuales,

durante el periodo de vida útil del componente a pesar de haber sobrevivido, presentó

condiciones de funcionamiento inadecuadas.

β > 4: Implica un rápido periodo de desgaste y envejecimiento presentados por condiciones

adversas de funcionamiento y desgaste.

Parámetro de escala η.

El parámetro de escala proporciona un efecto sobre el valor de probabilidad f(t) es igual a

un cambio en la escala de las abscisas, es decir, si se realiza un aumento de η mientras

se mantiene constante el valor de β, se produce un efecto de estrechamiento.

Dado que el área bajo la curva es constante, el valor máximo de la curva varía como se

muestra en la Figura 8:

Capítulo 2 41

Figura 8 Afectación del parámetro η con β constante

Para la obtención de los parámetros anteriormente mencionados se puede realizar el

análisis gráfico o evaluación por el método de mínimos cuadrados.

Parámetro de localización

El parámetro de localización, produce un efecto sobre el origen de la distribución

localizándola sobre la abscisa. De acuerdo a la figura se puede evidenciar este efecto de

acuerdo a los valores de 𝑡(0).

Figura 9 Desplazamiento de t0 debido al parámetro de localización



Si t0 = 0, la distribución arranca en el origen.

Si t0 > 0, la distribución inicia en un punto de localización a la derecha del origen.

Si t0 < 0, la distribución inicia en un punto de localización a la izquierda del origen.

La influencia del parámetro de localización en t0 permite por ejemplo definir un estimado

de tiempo de falla de componentes. [31] El parámetro t0 puede indicar que las fallas

tienen un tiempo de ocurrencia anterior al inicio de las pruebas y durante el

funcionamiento, almacenaje, transporte o verificación de salida.

2.2.1 Predicción de fallas

A través del método de Weibull es posible determinar el posible número de fallas que

ocurrirán en un componente en un periodo de tiempo dado. Así, es combinación con otros

métodos de detección y evaluación de sistemas, el método funciona como un acertado

complemento para determinar la probabilidad de un modo de falla en particular. En la figura

10 se puede apreciar una proyección común de fallas, en la cual se prevé un crecimiento

en el número de fallas en la medida que se realice la reposición de los componentes a

medida que estos fallan.

Capítulo 2 43

Figura 10 Proyección típica de fallas

Los métodos utilizados para la determinación de confiabilidad a través del modelo de

Weibull incluyen condiciones como:

Identificación de modos de falla mixtos.

Problemas con la no localización en cero del origen de los datos.

Investigación de parámetros de envejecimiento alternos.

Datos en los cuáles no es posible conocer la edad de los componentes.

Identificación de problemas de conjuntos de componentes en los cuales, un modo

de falla afecta un subconjunto de componentes.

Identificación de valores atípicos sospechosos.

0

50

100

150

200

250

300

0 10 20 30 40 50 60

PR

ON

ÓST

ICO

DE

FALL

AS

TIEMPO EN MESES

sin reposición

con reposición



2.2.2 Ventajas

Precisión razonable para el caso de análisis en los cuales se tiene una muestra

pequeña.

Por medio de un gráfico simple y útil de los datos de falla permite medir la vida

característica, ciclos de arranque parada, tiempos de operación, ciclos de trabajo

en función del porcentaje de falla acumulativa.

Provee un método analítico de para comprobación.

Permite determinar tipo de falla, tiempo medio entre fallas y datos relevantes que

complementan la información para la toma de decisiones en confiabilidad de

mantenimiento. [31].

2.2.3 Análisis gráfico (papel probabilístico de Weibull)

Para realizar el análisis gráfico a través del papel de Weibull es necesario conocer los

datos de falla del componente bajo análisis, estos datos se conocen como dato de falla de

Weibull (o dato de vida). El parámetro de beta se define de acuerdo al ajuste de los datos

en una línea recta al dibujarse en el papel de probabilidad de Weibull.

En los gráficos de Weibull no siempre se presenta que los datos se encuentren

exactamente en línea recta, esto se presenta dado que se mezclan diferentes causas de

falla en un componente, o las causas de falla para las cuales se desea definir una

probabilidad son analizadas en el historial de diferentes componentes.

Las escalas de las gráficas de Weibull están formadas horizontalmente por el parámetro

de tiempo t (t=t1- t0) y la escala vertical es la función de densidad acumulativa de fallas

pdf, o Q(t) que define la desconfiabilidad, es decir la proporción, ya sea de fallas o de

elementos que fallarán hasta el periodo de tiempo t en porcentaje. [31]

El complemente de Q(t) es R(t) que se define como la confiabilidad o probabilidad de

supervivencia en el tiempo t.

La figura 11 muestra el ejemplo de un papel de Weibull utilizado en el programa Weibullsoft

Capítulo 2 45

Figura 11 Ejemplo de papel de Weibull utilizando el software WeibullSoft

Tomando la función de probabilidad acumulativa de la ecuación 31 se tiene que:

𝐹(𝑡) = 1 − exp[−(𝑡

𝜂)𝛽] (32)

Realizando la simplificación:

1 − 𝐹(𝑡) =1

exp[(𝑡

𝜂)

𝛽] (33)

1

1− 𝐹(𝑡)= exp[(

𝑡

𝜂)

𝛽] (34)



ln [1

1− 𝐹(𝑡)] = ln exp[(

𝑡

𝜂)

𝛽] (35)

ln [ln (1

1− 𝐹(𝑡))] = 𝛽 ln [(

𝑡

𝜂)] (36)

ln [ln (1

1− 𝐹(𝑡))] = 𝛽 ln 𝑡 − 𝛽𝑙𝑛𝜂 (37)

La ecuación 37 es una ecuación de la forma y= 𝛽𝑥 − 𝑏 la cual es una recta de regresión

en la que:

𝑦 = ln [ln (1

1− 𝐹(𝑡))] (38)

𝑥 = ln 𝑡 (39)

Obteniendo los datos de las ecuaciones 38 y 39 se pueden ubicar en el papel de Weibull

de la Figura 11 para obtener los valores de β y 𝜂.

Rangos de mediana

Los rangos de mediana se contemplan como la solución para F(t) en la ecuación:

∑𝑛!

𝑟!(𝑛−𝑟)![𝐹(𝑡)]𝑟𝑛

𝑟=𝑖 [1 − 𝐹(𝑡)]𝑛−𝑟=0,5 (40)

Donde:

n: tamaño de la muestra.

i: orden de la muestra

para la solución de la ecuación 40 se debe usar tablas de probabilidad acumulativa

binomial, lo cual es un proceso sumamente complejo. Sin embargo, es posible realizar una

simplificación por medio de las siguientes ecuaciones:

para muestras mayores a 100 datos:

𝐹(𝑡𝑖) ≈𝑖

𝑛+1 (41)

Para muestras inferiores a 100 datos:

𝐹(𝑡𝑖) =𝑖−0.3

𝑛+4 (42)

Capítulo 2 47

2.2.4 Método de los mínimos cuadrados

Para la utilización del método de los mínimos cuadrados se debe aplicar los siguientes

pasos:

1. Ordenar los datos tiempo entre fallas de menor a mayor.

2. Realizar el cálculo de los rangos de mediana utilizando las ecuaciones 41 o 42,

dependiendo del número de datos.

3. Utilizando las ecuaciones 38 y 39 calcular los valores de X y de Y.

4. Realizar el gráfico en escala logarítmica de los puntos de intersección obtenidos en

el paso 3. En la figura 12 se puede ver un ejemplo de este gráfico.

5. Trazar la recta de regresión en el gráfico para obtener los valores de pendiente,

intercepto y coeficiente de relación, en donde:

β: pendiente.

b: intercepto.

El indicador 𝑅2 determina la correlación entre los datos graficados, quiere decir que

entre más se acerque a 1, la relación lineal entre los datos es mejor.

Figura 12 Ejemplo de gráfico de dispersión para obtención de parámetros de Weibull

y = 0,3475x - 1,1631R² = 0,8694

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6



6. Una vez obtenido el valor de β y b se puede obtener el valor de η por medio de la

fórmula:

𝜂 = 𝑒−(

𝑏

𝛽) (43)

El método de los mínimos cuadrados será utilizado en el capítulo 6 para la determinación

de la probabilidad en un periodo determinado en la técnica de evaluación de riesgos

planteada.

3. Técnicas de evaluación de riesgos en activos

La norma ISO 31000 define la gestión de riesgos como todas aquellas acciones

coordinadas para dirigir y controlar los riesgos a los que puedan estar abocadas las

organizaciones, dichos riesgos pueden ser de cualquier tipo de naturaleza, ya sean

financieros, de procesos, de imagen, legales, operativos, etc. La naturaleza del riesgo

dependerá principalmente del contexto en el cual se evalúan sus consecuencias.

El propósito de la gestión del riesgo es la creación y la protección del valor. Mejora el

desempeño, fomenta la innovación y contribuye al logro de objetivos. [32]

En aras a garantizar que los procesos implementados para una correcta gestión de riesgos

en las organizaciones que garantice eficacia, eficiencia, se plantea de acuerdo a la norma

una serie de principios, los cuáles, deberían ser considerados cuando se establece el

marco de referencia y los procesos de la gestión de riesgo de la organización. Estos

principios deberían habilitar a la organización para gestionar los efectos de la incertidumbre

sobre sus objetivos.



Figura 13 Factores para la creación de valor en gestión de riesgos.

Teniendo en cuenta la naturaleza de los riesgos que se desea evaluar en este documento

y con base en la experiencia del autor a continuación se mencionan las técnicas más

relevantes consideradas para su determinación en activos de la red.

3.1 Riesgos de la operación – HAZOP

De acuerdo con el estándar IEC 62882, HAZOP [33] es una técnica sistematizada y

estructurada para examinar un sistema definido y tiene como objetivos:

Identificar riesgos potenciales en el sistema. Los riesgos involucrados pueden

incluir aquellos esencialmente relevantes solo al área inmediata del sistema y

aquellos con una mucho más amplia esfera de influencia, por ejemplo, aquellas con

riesgos ambientales.

Identificar problemas de operatividad potenciales en el sistema y en particular,

identificar causas de perturbaciones y desviaciones de producto las cuales lleven

a productos no conformes.

Capítulo 3 51

Esta metodología nació en el año de 1963 en la compañía ICI (imperial Chemical

Industries) mediante la aplicación de técnicas de análisis críticos a determinadas áreas del

proceso químico. Desde entonces la utilidad del análisis de riesgos HAZOP ha sido

altamente contrastada en el diseño de plantas químicas y petroquímicas de todo el mundo.

Diferente de las instalaciones eléctricas y subestaciones de distribución para las cuales se

definen algunas variantes de la técnica original y la cual se define como SAFOP o E-Hazop

haciendo alusión al término electrical Hazop. [34]

Una característica relevante del estudio HAZOP es la sesión de evaluación durante la cual

un equipo multidisciplinario bajo la guía de un líder de estudio examina sistemáticamente

todas las partes relevantes de un diseño o sistema. Se identifican desviaciones del diseño

del sistema utilizando grupo de palabras guía. La técnica apunta a estimular la imaginación

de los participantes de una forma sistemática para identificar riesgos y problemas

operativos. [33]

Las características clave de una evaluación HAZOP son las siguientes:

La evaluación es un proceso creativo. El procedimiento de evaluación consiste en

sistemáticamente usar una serie de palabras guía para identificar desviaciones

potenciales desde el diseño propuesto y utilizar estas desviaciones como

“dispositivos de activación, para estimular a los miembros del equipo a considerar

como la desviación debe ocurrir y cuáles deben ser las consecuencias.

La evaluación es llevada bajo la guía de un entrenado y experimentado líder de

estudio, que tiene que asegurar que comprende el cubrimiento del sistema bajo

estudio, usando pensamiento analítico y lógico. El líder de estudio es

preferiblemente asistido por un registrador que registra los riesgos identificados y/o

perturbaciones operacionales para posteriores evaluaciones y resoluciones.

La evaluación depende de especialistas de varias disciplinas con habilidades

apropiadas y experiencia quienes muestren intuición y un buen juicio.



La evaluación debe ser llevada a cabo en un clima de pensamiento positivo y

discusión franca. Donde un problema es identificado, se registra para análisis

subsecuente y su resolución.

Las soluciones para problemas identificados no son el objetivo primario del análisis

HAZOP, pero hacen que sean registrados para consideración por aquellos

responsables del diseño.

La figura 14 muestra los pasos secuenciales básicos que se siguen en un estudio

HAZOP:

Capítulo 3 53

Figura 14 Pasos de un Hazop

3.1.1 Revisión de seguridad y operación - SAFOP

Tal como los sistemas de procesos contienen sustancias peligrosas, las corrientes

eléctricas también pueden ser potencialmente peligrosas, adicional a esto, la operatividad

y la continuidad del servicio poseen un valor muy alto al momento de analizar sistemas



eléctricos de los cuales dependen clientes y procesos que no pueden dejar de ser

desatendidos, razón por la cual la legislación se ha vuelto más rigurosa exigiendo a las

compañías de quienes dependen estos sistemas, aumentar su confiabilidad.

La idea básica del estudio SAFOP (safety and operability analysis), es ofrecer un

complemento para las revisiones de diseños como una lluvia de ideas organizada con la

participación de partes involucradas, de la misma forma como se planteó el análisis

HAZOP. Una estrategia típica es dividir el sistema en nodos correspondientes a diferentes

niveles de tensión. Los parámetros además de los más típicos como voltaje, corriente,

potencia, frecuencia, puesta a tierra, etc. También deben involucrar más parámetros

relacionados con diseños eléctricos, tales como protección contra rayos, localización de

puntos habitables, estudios de cortocircuito, distancias de seguridad, entre otras.

El SAFOP debe formar parte del alcance de proyectos que realicen cambios a las

infraestructuras existente tales como ampliación de la potencia instalada, aumento de la

carga en niveles considerables, reubicación de fuentes que generan variaciones de tensión

por distancia entre otras condiciones que se considere impacten en la integridad y

operatividad del sistema eléctrico en evaluación. [35]

Los objetivos del SAFOP se resumen en:

Evaluar y minimizar tipos de riesgos potencial presentes en el personal y en la

vecindad de instalaciones eléctricas.

Proveer una visión crítica de ambas, diseños de la red y la infraestructura que la

sustenta, evaluando las limitaciones y sus efectos en la operación y la seguridad

del sistema en general.

Analizar las tareas para evaluación de operadores e instrucciones dadas para llevar

a cabo estas tareas y recomendar medidas para evadir errores de operación.

El análisis SAFOP se compone de 3 diferentes tipos de estudios, requeridos para aseguras

los objetivos anteriormente mencionados:

SAFAN Safety analysis

Capítulo 3 55

Examina los riesgos presentes en construcción, comisionamiento y operación de

instalaciones eléctricas considerando términos en relación con la seguridad del personal

como operadores, trabajadores en sitio y en cercanía a la infraestructura eléctrica que se

está analizando.

SYSOP System Security and Operability

Este estudio revisa brevemente los estándares del diseño a nivel general de la red y evalúa

la seguridad del suministro eléctrico de diferentes de las cargas alimentadas por los

sistemas eléctricos. Asi mismo, Evalúa los puntos principales de la red y sus elementos

auxiliares instalados, considerando las limitaciones encontradas y su efecto en la

operación.

OPTAN Operator task analysis

A través de este análisis, se puede visualizar las tareas probables que deben desarrollar

los operadores de la red y los cuadrilleros en sitio durante condiciones normales y

anormales de operación. Evalúa el uso de equipo que se debe proveer y las instrucciones

necesarias para evitar errores humanos tanto como sea razonablemente económico y

práctico. [35]



Figura 15 Implementación de un estudio SAFOP

3.2 Análisis de capas de protección – LOPA

Es una técnica de manejo del riesgo usada principalmente en la industria química, la cual

puede proveer una evaluación más detallada y semi-cuantitativa del riesgo y las capas de

protección de un sistema, asociados a escenarios de riesgo. Por medio de esta técnica es

ESTUDIO MÉTODO

SAFETY

ANALYSIS

(SAFAN)

PALABRAS

CLAVE

SECURITY

SYSTEM &

OPERABILITY

ANALYSIS

(SYSOP) PALABRAS GUÍA

OPERATOR TASK

ANALYSIS

(OPTAN)

TAREAS CLAVE Y

TÉCNICA SI/NO

COMPLETACIÓN

DEL ESTUDIO

ENTRADAS ESTUDIO SAFOP

AUDITORIA TÉCNICA Y EVALUACIÓN DE PELIGROS MAYORES Y RIESGO A LA SEGURIDAD DEL PERSONAL

- PROCEDIMIENTOS ADICIONALESDE SEGURIDAD IDENTIFICADOS.- CAMBIOS DE DISEÑO DE RED.

SEGURIDAD DE SISTEMAS Y OPERACION DE LA RED

- MODIFICACIONES DE LA RED.- PROCEDIMIENTOS DE MANTENIMIENTO Y OPERACIÓN ADICIONALES IDENTIFICADOS.

- TAREAS DE OPERADOR- INTERFACE DEL OPERADOR- ACCIONES DE SOPORTE- INDICADORES DE CONTROL

- INSTALACIONES DEL OPERADOR. - ENTRENAMIENTO Y SOPORTE.- DOCUMENTACIÓN.- TAREAS.- DISEÑO.- ORGANIZACIÓN.

REPORTE DE ESTUDIO SAFOP (RECOMENDACIONES Y LISTA DE ACCIONES)

ARCHIVO DE ESTUDIO SAFOP

Capítulo 3 57

posible obtener y descubrir debilidades y fortalezas en los sistemas de seguridad y

protección en una red, en aras a mejorar las condiciones de seguridad de empleados,

terceros y de la infraestructura misma. De igual forma el análisis LOPA es un medio para

identificar los escenarios que presentan los riesgos más significativos y determinan si las

consecuencias pueden reducirse por medio de la aplicación de principios inherentes más

seguridad en el sistema que está en evaluación.

Esta técnica se desarrolló en el año 1990, e inició su implementación como un método que

captura los conceptos principales de los sistemas de protección seguros independientes

sin requerir un alto grado de análisis cuantitativo [36]. A pesar de tener su aplicación

original en proceso químico, se han hecho adaptaciones a través de IEC International

Electrotecnical commission (IEC) y la International Society of Automation (ISA), para

determinar el nivel de integridad (SIL) para sistemas instrumentados de seguridad (SIS).

Conceptualmente, LOPA es usada para entender como la desviación de un proceso puede

llevar a peligrosas consecuencias si no es interrumpida a través de la operación exitosa de

una salvaguarda que puede prevenir un escenario desde la propagación a una

consecuencia preocupante sin ser afectada negativamente tanto por el evento inicial o por

la acción (u omisión) de cualquier capa de protección en el mismo escenario.

Un ejemplo de descripción de una división de capas de protección se muestra en la figura

16 la cual corresponde a la protección de seguridad de una planta química. 7 capas se

muestran y son generalmente aplicadas iniciando por el centro del diagrama.



Figura 16 Capas de protección para una planta química

.

3.3 Análisis de modo de falla y efecto – FMEA

De acuerdo con la norma técnica NTC-IEC 60182, [37] el análisis AMFE es un

procedimiento sistemático cuyo fin, es identificar los modos de falla potenciales de un

sistema, determinando también sus causas y efectos. Este análisis es preferible realizarlo

al inicio del ciclo de desarrollo, con el fin de que la eliminación o mitigación de los modos

de falla se pueda implementar antes de que el sistema entre en operación, permitiendo

mayor eficiencia desde el inicio de su entrada en funcionamiento. De tal manera, el AMFE

se puede describir como un proceso iterativo que ocurre al mismo tiempo que el proceso

de diseño.

Al ser el AMFE un proceso iterativo, este se va actualizando conforme se actualiza el

sistema bajo análisis, por lo que los cambios a los que haya lugar en el diseño requerirán

también cambios en las partes del análisis AMFE.

Un AMFE completo es el resultado de un equipo conformado por individuos calificados

para reconocer y evaluar la magnitud y consecuencias de los diversos tipos de

insuficiencias potenciales en el diseño del producto que podrían conducir a fallas. La

ventaja del trabajo en equipo es que estimula el proceso de pensamiento y asegura los

conocimientos y experiencia necesarios.

Capítulo 3 59

Para la realización del AMFE, se debe hacer una descomposición jerárquica del sistema

en sus elementos más básicos. Es útil emplear diagramas de bloques simples, como lo

estima la IEC 61078. El inicio del análisis parte de los elementos más básicos, con el fin

de determinar si un modo de falla en estos elementos puede volverse en causa de un modo

de falla de elementos de un nivel superior. El análisis continúa de abajo hacia arriba hasta

que se identifica el efecto final en el sistema.

A pesar de que la efectividad y rentabilidad de un AMFE es mayor en los momentos

iniciales de un sistema, por ejemplo, en su fase de diseño; éste también puede ser

implementado en cualquier nivel o fase de funcionamiento del proyecto. Si es muy

importante, por lo tanto, contar con las competencias y un amplio conocimiento de las

funciones y principios de funcionamiento a las que tenga lugar el sistema bajo análisis.

Teniendo en cuenta el alcance y los beneficios que tiene la elaboración de un AMFE. Se

pueden definir, los siguientes objetivos para su implementación:

Una identificación y evaluación amplias de todos los efectos indeseados dentro de

los límites definidos del sistema que analiza, y las consecuencias de los eventos

provocados por cada modo de falla del ítem identificado, cualquiera que sea su

causa, a diferentes niveles de la jerarquía funcional del sistema.

La determinación de la criticidad o prioridad para tratar/mitigar de cada modo de

falla con respecto a la función o desempeño correcto del sistema, y al impacto en

el proceso involucrado.

Una clasificación de los modos de falla identificados de acuerdo con las

características pertinentes, incluida su facilidad de detección, la capacidad de

diagnóstico, capacidad de ensayo, compensación y disposiciones para operación

(reparación, mantenimiento, logística, etc.).

Identificación de las fallas funcionales del sistema y estimación de las medidas de

las severidad y probabilidad de falla.

Desarrollo del plan de mejora del diseño para la mitigación de los modos de falla.

Apoyo para el desarrollo de un plan de mantenimiento eficaz para mitigar o reducir

la probabilidad de falla.



El procedimiento para la realización del análisis FMEA se describe en la figura 17.

Capítulo 3 61

Figura 17 Pasos para la implementación de un AMFE.

Iniciar el AMFE de un ítem

Seleccionar un componente del ítem por análizar

Identificar los modos de falla del componente seleccionado

Seleccionar el modo de falla por análizar

Identificar el efecto inmediato y final del modo de falla

Identificar las causas potenciales de ese modo de falla

Determinar la severidad del efecto final

Estimar la frecuenciao probabilidad de ocurrencia del modo de falla durante el periodo de tiempo predeterminado

La severidad y/o probabilidad de

ocurrencia justifican la necesidad de

acción?

Proponer un método de mitigación, acciones correctivas o disposiciones para compensación.

Identificar acciones y personal responsable

Documentar notas, recomendaciones,acciones y observaciones

¿Hay más modos de fa l la de

componentes por analizar?

¿Hay otros

componentes para análisis?

Completar el AMFE. Determinar la siguiente fecha de actualización, según sea apropiado

No

No No

Sí Sí

Sí



3.4 Análisis de modo de falla, efecto y criticidad FMECA

De acuerdo con la norma técnica NTC-IEC 60812, el AMFEC [36] es una variación del

AMFE en la cual se tiene en cuenta el análisis de la criticidad. Para definir la criticidad se

debe adicionar una medida cualitativa de la magnitud de un efecto de cualquiera de los

modos de falla ya identificados. De tal forma se espera que la evaluación de la criticidad

en un análisis de este tipo, sea poder cuantificar la magnitud correspondiente a cada efecto

de falla en aras a tomar decisiones, como priorización de intervención de activos que

presenten una combinación de criticidad y severidad significativa que ponga en riesgo el

funcionamiento parcial o total del sistema, así como las consecuencias que esto puede

traer en actores directos o indirectos dentro de la operación.

3.4.1 Riesgo R y número de prioridad del riesgo (NPR)

Uno de los métodos de determinación cuantitativa de criticidad en el número de prioridad

del riesgo (NPR). La evaluación del riesgo se realiza mediante una medición subjetiva de

la severidad del efecto y un estimado de la probabilidad de ocurrencia esperada durante

un periodo de tiempo predeterminado supuesto para el análisis.

Para algunos tipos de análisis se puede definir el riesgo R de acuerdo a la siguiente

expresión:

𝑅 = 𝑆 𝑥 𝑃 (44)

En donde

S es un número adimensional que representa la severidad, es decir, un estimado de que

tan fuerte los efectos de la falla afectarán el sistema.

P es un número adimensional que denota probabilidad de ocurrencia. Cuando es menor

de 0.2 se puede sustituir por el número de criticidad que se usa en algunos métodos de

AMFE cuantitativos.

Asi mismo algunas aplicaciones de AMFEC diferencian adicionalmente el nivel de

detección de fallas a nivel del sistema. En estas aplicaciones se emplea una categoría

adicional para detección de fallas D, para formar un número de prioridad de riesgo (NPR)

Capítulo 3 63

𝑁𝑃𝑅 = 𝑆 𝑥 𝑂 𝑥 𝐷 (45)

En donde:

O: denota a probabilidad de ocurrencia de un modo de falla para un periodo de tiempo predeterminado o

establecido, aun cuando se puede definir como un número de clasificación en vez de probabilidad de ocurrencia

real.

D: Significa detección, es decir, un estimado de la oportunidad de identificar y eliminar la falla antes de que se

vea afectado el sistema o el cliente. Éste número se clasifica usualmente en orden inverso a partir de los

números de severidad o de ocurrencia; a mayor número de detección, es menos probable la detección. La

menos probabilidad de detección conduce en consecuencia a un mayor NPR y a una mayor prioridad para la

resolución del modo de falla.

El número de prioridad de riesgo se puede entonces usar para la priorización al abordar la

mitigación de los modos de falla. Además de la magnitud de número de prioridad de riesgo,

la decisión sobre la mitigación se ve influenciada principalmente por la severidad del modo

de falla, lo que quiere decir que, si hay modos de falla con NPR similar o idéntico, los

modos de falla que se van a abordar primero son los que tengan los números de severidad

mayores.

3.4.2 Tasa de falla del modo de falla, probabilidad y número de criticidad

Si se cuenta con las tasas de falla de los modos de falla identificados en el AMFEC, las

frecuencias de los eventos para los efectos se pueden agregar directamente al AMFEC. Si

las tasas de falla están disponibles para los elementos, como es muy frecuente, en vez de

para los modos de falla, y para diferentes condiciones ambientales u operativas, es

necesario calcular las tasas de falla de los modos de falla. En general, se establece de

acuerdo a la siguiente expresión: [36]

𝜆𝑖 = 𝜆𝑡 𝑥 𝛼𝑡 𝑥 𝛽𝑡 (45)

Donde:

ʎi: Denota el estimado de la tasa de falla para la constante asumida i de modo de falla. ʎt: Representa la tasa de falla del componente t. αt: Es la relación de modo de falla del modo de falla t, es decir, es la probabilidad de que el ítem tendrá un modo de falla t.

βt: es la probabilidad condicional del efecto de falla dado en el modo de falla t.

4. Métodos de prevención de fallas en Codensa S.A.E.S.P.

La prevención de fallas en las redes eléctricas de Codensa S.A.E.S.P, se basa

principalmente en métodos de detección de fallas y rutinas de mantenimiento de los activos

de la red (mantenimiento predictivo y preventivo).

Actualmente y bajo el marco de las necesidades de mejorar la confiabilidad y los

indicadores de calidad dentro del contexto de la norma CREG 015 y la ISO 55000, se han

buscado estrategias e implementación de herramientas de innovación para la gestión de

activos.

4.1 Mantenimiento predictivo

La identificación de anomalías y defectos en la red se logra a través de la verificación e

inspección visual de las redes eléctricas de BT, MT y AT en estas inspecciones se valida

que la infraestructura mantenga el cumplimiento de las normas internas de construcción

de redes y se verifica elementos con potencial condición de falla, ya sea por factores de

entorno, funcionamiento o desgaste de componentes. [37]

Capítulo 4 65

Figura 18 Gestión de defectos Codensa en la ciudad de Bogotá 2020

4.1.1 Identificación de defectos por inspección visual

La identificación de defectos en la red es realizada por personal experto en el

mantenimiento y construcción de las redes eléctricas, la identificación de los componentes

que presentan riesgo de falla se define bajo criterios establecidos basados en normas

técnicas y del reglamento técnico de instalaciones eléctricas RETIE.

En la guía WM094 del 7 de abril de 2020 de Codensa [38], se define el modo operativo

para la inspección de líneas aéreas de AT; inspección de la red MT, la certificación y

colección fotográfica e imágenes o video, archivos LIDAR de anomalías detectadas

durante la inspección y posteriormente resueltas con actividades de mantenimiento

específicas.

Los tipos de planta / componentes de interés que trata esta guía son:

Líneas aéreas de alta tensión en conductores desnudos;

Líneas subterráneas de alta tensión en conductores aislados (Afloramientos de

subestaciones GIS)

Líneas aéreas de MT tanto en conductores desnudos como en cables aislados;

Subestación secundaria MT / BT;

Subestación MT / BT en poste

Interruptores seccionadores MT.



Los criterios de inspección de los elementos principales de la red de MT son los siguientes:

Criterios de inspección para redes de MT en conductores

Verificación de la distancia al suelo (distancia de seguridad) u otras interferencias

(líneas eléctricas, líneas telefónicas, edificios, sitios de construcción, vehículos

operativos, recuperación de terrenos, etc.) y respeto por las distancias a las partes

vivas

Detección de vegetación o bosques cerca de los conductores

Detección de integridad de conductores desnudos

Detección de la presencia de conductores mal regulados (desequilibrio excesivo de tracción entre tramos adyacentes, deslizamiento en las abrazaderas o ligaduras)

Detección de la presencia de empalmes inadecuados en tramos (por ejemplo,

conectores de tipo sin compresión), puentes y derivación de conductores

(abrazaderas inadecuadas o con rastros evidentes de descargas o corrosión)

Detección integral de dispositivos de señalización de conductores para aviones /

helicópteros

Detección de objetos externos que cuelgan de conductores (ramas, cometas u otros)

Detección de la presencia de sistemas de riego con chorros que pueden

comprometer el funcionamiento de la línea.

Continuidad de la conexión a tierra.

Verificación de la integridad de los postes de maderas.

Criterios de inspección para redes de MT en Aisladores, abrazaderas y ménsulas

Detección de integridad del aislador.

Detección de cualquier falta de elementos (campanas) en el caso de cadenas de

aisladores suspendidos, o de aisladores dobles donde estén instalados (rígidos).

Detección de integridad de ligaduras y campanas en aisladores rígidos.

Detección de distancias de aislamiento insuficientes.

Capítulo 4 67

Detección de ausencia de envolturas o cintas aislantes para protección contra

contactos inestables en conexiones de conductores desnudos en las uniones de

los apoyos.

Detección de la presencia de oxidación / corrosión difundida en el equipo y en las

abrazaderas.

Detección de las condiciones de las ménsulas y durmientes (hormigón armado,

acero, madera, etc.).

Detección de la presencia e integridad de la conexión a tierra del armamento de

acero (donde se proporcione).

Detección de nidos de pájaros cerca de partes vivas de postes / torres.

Criterios de inspección para redes de MT en apoyos

Detección de distancias de separación de seguridad entre postes e interferencias

(otras líneas eléctricas, líneas telefónicas, carreteras, obras públicas, edificios,

patios de construcción, teleféricos, ríos).

Detección de condiciones de hormigón armado de los apoyos (erosión del

hormigón, barras de refuerzo expuestas), chapa de acero (grandes trazas de

corrosión, falta del collar de hormigón o la banda de resina en la base del apoyo

(entrelazadas) y soportes de madera (fisurados, podridos o sección reducida).

Detección del estado de los apoyos de la armadura (falta de pernos, falta o

deformación de elementos de la red, galvanización y punto de unión entre

montantes).

Detección de polos fuera del eje;

Detección de conexiones visibles para la puesta a tierra de apoyos no enterrados

directamente.

Detección de posible presencia de plantas trepadoras en el apoyo;

Detección de la presencia de varillas de anclaje para hileras de tornillos, para

cercas o para tender cables o cajas de sitios de construcción;

Detección de posibles deslizamientos de tierra, derrumbes, deslizamientos de tierra o recuperación de tierras cerca de los soportes;

Detección de los cimientos de las armaduras desde el suelo;



Determinación del posible socavamiento de cimientos;

Detección de posibles desmoronamientos o grietas en los cimientos afloramientos.

Criterios de inspección para redes de MT para transformadores en poste

Accesibilidad;

Verificar el estado del transformador con la detección de cualquier deformación

(hinchazón) en la carcasa.

Detección de integridad de las transferencias de MT y BT.

Detección de fugas de aceite;

Detección de la ausencia o insuficiencia de la fijación del transformador a las repisas.

Detección de ruido anormal;

Detección integralidad de cables de MT y BT (si es visible)

Detección de la presencia de envolturas o cintas aislantes para protección contra

el contacto inestable en cables de MT y en pases de MT;

Detección de presencia e integridad de la conexión a tierra de la estructura del

transformador;

Detección de nidos de pájaros en transformadores.

Criterios de inspección para redes de MT para Interruptores seccionadores y seccionadores de poste

Accesibilidad;

Detección de la presencia de las fundas o cintas aislantes para protección contra el contacto inestable en las bajantes MT para la conexión a los bujes o a los terminales del equipo;

Detección visual del estado de los seccionadores;

Detección de la presencia de descargas en piezas aislantes;

Detección de la integridad de las barras y retardos del comando de maniobra;

Detección de presencia e integridad de conexiones a tierra de masas metálicas;

Detección de posible presencia de nidos de pájaros.

Capítulo 4 69

Criterios de inspección para redes de MT en transformadores MT/BT

Verificar integridad- integridad (s.p.);

Verificación de la integridad de las transferencias de MT y BT;

Verifique el nivel de aceite en el compensador (s.p.);

Detección de cualquier deformación (hinchazón) en la carcasa;

Detección de fugas de aceite del paso de MT y BT;

Detección de la temperatura máxima alcanzada por el termómetro.

Detección excesiva de ruido;

Detección de presencia de descargas o polvo excesivo en los bujes de MT y BT;

Detección de la conexión a tierra del cuerpo del transformador y de la protección

(si está presente)

Detección integral de los terminales de MT, o hinchazón en los terminales de

enchufe de MT y las tapas de protección de los bujes de BT.

Gestión forestal.

Consiste en la identificación de individuos arbóreos con riesgo de contacto o volcamiento

sobre la red eléctrica. En el año 2020 Codensa realizó la atención y solución de 14781

defectos forestales para la ciudad de Bogotá. Dentro de esta gestión se presenta la

realización de podas en individuos arbóreos con riesgo de contacto con la red eléctrica

desnuda y la tala de individuos arbóreos que presenten riesgo de volcamiento con lo cual

se pueda ver la seguridad de las personas y la continuidad del servicio.

4.1.2 Inspecciones termográficas

la revisión termográfica debe conocer perfectamente la operación del sistema con el que

va a efectuar la inspección termográfica, así como unos conocimientos mínimos sobre la

técnica a emplear y la terminología a utilizar.

Antes de iniciarse los trabajos, el personal participante debe conocer los procedimientos

de revisión que se vayan a utilizar, para que durante la revisión termográfica puedan

corregir aquellas desviaciones o deficiencias que se aprecien en la misma.

Existen dos sistemas básicos mediante los cuales pueden medirse las temperaturas de los

elementos por termografía:



Termografía infrarroja

Es la ciencia de la detección de la energía infrarroja que emite un objeto, que la convierte

en temperatura aparente y muestra el resultado como una imagen infrarroja. Las cámaras

termográficas captan la radiación infrarroja del espectro electromagnético (1.3μm-15μm)

de la superficie que emite el cuerpo.

Cuerpos negros

Son radiadores perfectos y son superficies teóricas con una emisividad igual a 1 y que

absorben toda la energía radiante que inciden sobre ella.

Emisividad

Es la relación de la energía radiante emitida desde la superficie de un cuerpo real a la

energía radiante emitida por una superficie de cuerpo negro a la misma temperatura y

longitud de onda.

4.1.3 Inspecciones de ultrasonido

El diagnóstico de las redes aéreas con la técnica de Ultrasonido propagado en aire y

estructuras, se basa en la implementación de recorridos periódicos sobre circuitos que

presenten anomalías no localizables con inspección visual o termográfica. A continuación,

se realiza una breve descripción de la técnica, los efectos que localiza y su impacto en los

sistemas de distribución eléctrica.

El ultrasonido es una onda acústica o sonora, cuya frecuencia está por encima del espectro

audible del oído humano (aproximadamente 20.000 Hz). Las ventajas del ultrasonido son

las siguientes:

Direccional.

Localizable.

Utilización en todos los ambientes.

Indicación de las fallas incipientes.

Soporte para otras tecnologías.

Capítulo 4 71

Los instrumentos que captan el nivel de frecuencia de ultrasonido, son sensibles a los

sonidos que no están incluidos dentro del rango auditivo humano. Un detector ultrasónico

convierte las señales de ultrasonido al rango audible humano. El mejor oído humano

escucha sonidos en el rango de 20Hz a 20.000Hz (20 kHz.) (Figura 1 y 2). El rango de la

mayoría de los equipos que detectan ultrasonido, comienza en 20kHz hasta 100 kHz.

En las redes eléctricas aéreas de media tensión, se presentan fenómenos eléctricos y

electromecánicos que no son perceptibles a los sentidos del ser humano. En las

inspecciones visuales realizadas cotidianamente por personal calificado en el

mantenimiento, dichas fallas no son localizadas, por ello es necesario utilizar tecnologías,

técnicas y herramientas que de forma física ayuden a localizar, prevenir y corregir fallas

latentes en el sistema eléctrico.

El ultrasonido propagado en aire y estructuras, puede localizar los fenómenos eléctricos

que se describen a continuación.

Efecto corona

Es un fenómeno eléctrico que se produce en los conductores de las líneas de alta y media

tensión y se manifiesta en forma de halo luminoso a su alrededor. El efecto corona está

causado por la ionización del aire circundante al conductor, debido a los altos niveles de

tensión de la línea. En el momento en que las moléculas de aire se ionizan, éstas son

capaces de conducir la corriente eléctrica y parte de los electrones que circulan por la línea

pasan a circular por el aire. Tal circulación produce un incremento de temperatura en el

gas, que se tornará de un color rojizo para niveles bajos de temperatura, o azulado para

niveles altos.

El ruido provocado por el efecto corona consiste en un zumbido de baja frecuencia

(básicamente de 100 Hz), provocado por el movimiento de los iones, y un chisporroteo

producido por las descargas eléctricas (entre 0,4 y 16 kHz). Son ruidos de pequeña

intensidad que en muchos casos apenas son perceptibles; únicamente cuando el efecto

corona se eleva se percibe en la proximidad inmediata de las líneas de muy alta tensión,

disminuyendo rápidamente al aumentar la distancia a la línea. La Figura 2, muestra el

comportamiento que tiene el efecto Corona en el diagrama de transformada rápida de

Fourier vs el Tiempo.



Tracking Eléctrico

Cuando el material ha sido deteriorado por el efecto Corona, se da un fenómeno conocido

como Tracking, que es el camino eléctrico superficial por donde aparecen arborescencias

eléctricas bidimensionales, cuando la superficie de aislantes está sometida a un gran

estrés eléctrico, o contaminación por polvo, sales minerales o humedad.

Arco eléctrico

Se forma entre dos electrodos sometidos a una diferencia de potencial y colocados en el

seno de una atmósfera gaseosa enrarecida, normalmente a baja presión, o al aire libre,

forma entre ellos una descarga luminosa similar a una llama. Durante el tiempo de la

descarga se produce una luminosidad muy intensa y un gran desprendimiento de calor.

Ambos fenómenos, en caso de ser accidentales, pueden ser sumamente destructivos,

como ocurre con la perforación de aisladores o de los aislantes de conductores y otros

elementos eléctricos o electrónicos.

Se suele llamar descarga de arco al tipo de conducción eléctrica que se establece en

gases y da lugar a corrientes muy altas, desde amperios a miles de amperios. Una

descarga de arco es en esencia un corto circuito y el mecanismo de ionización del aire es

similar al de la descarga Corona.

4.2 Mantenimiento preventivo

El proceso de mantenimiento preventivo describe las actividades a realizar que parten de

la planificación del plan estratégico y que contemplan los requerimientos de la línea de

negocio, así como también los requisitos legales y normativos provenientes de los

organismos gubernamentales. [39]

Comprende las siguientes fases:

Planificación y autorización de las intervenciones de Mantenimiento / Inspecciones.

Verificación y realización del plan de mantenimiento AT/MT/BT.

Monitoreo e Intervenciones sobre instalaciones de AT.

Monitoreo e Intervenciones sobre instalaciones de MT/BT.

5. Metodología para la valoración de riesgos en activos

Cuando se busca asegurar la confiabilidad en sistemas hay una variedad de posibilidades

que se presentan y se puede implementar para reducir la frecuencia con la que se

presentan las fallas, así como las consecuencias inherentes que esto conlleva. La

confiabilidad basada en mantenimiento (RCA en inglés) permite incorporar estrategias de

evaluación predictivas, por lo tanto, es de gran utilidad en la búsqueda de mejorar las

condiciones de atención de los métodos de mantenimiento de los activos que hacen parte

de un sistema. Es así como la aplicación de una técnica como la FMEA y FMECA

combinada con métodos estocásticos basados en información histórica del sistema, son

herramientas apropiadas para conseguir información importante para la implementación

de mantenimientos en las redes eléctricas de distribución.

Un aspecto importante que debe ser tenido en cuenta durante el planeamiento del

mantenimiento en sistemas eléctricos de distribución, tiene que ver con el desarrollo de

bases de datos que contienen la información más importante y relevante de los

componentes del sistema. La utilización de técnicas como la AMFE y AMFEC sirven para

definir estas bases de información, pues requieren para su implementación contar con los

datos principales de los componentes del sistema. Esta información puede verse afectada

por las conclusiones obtenidas durante el proceso de planeación de la estrategia e incluye

los siguientes aspectos [33]:

Descripción clara de los requerimientos operacionales del sistema, dando una

especial atención la definición de eventos de falla.

Requerimientos técnicos y esquemas de desarrollo del sistema que describan su

funcionamiento.

Requerimientos técnicos y esquemas de desarrollo de los componentes del

sistema.



Información obtenida de análisis de confiabilidad de los componentes del sistema

bajo condiciones de operación específicas.

Diagramas y flujos de procesos donde se indique la secuencia de los eventos que

tienen lugar en las condiciones ambientales de operación del sistema.

En este trabajo se tiene como principal objetivo crear una metodología, adoptando

procedimientos basados en las técnicas ya mencionadas, con la cual sea posible definir,

recopilar y analizar información relevante y que sea útil para determinar los tramos de un

circuito primario con mayor probabilidad de fallar en las redes eléctricas de media tensión

de Codensa S.A.E.S.P. Para esto es necesario contar con datos de operación, estado,

entorno y condiciones relevantes de estas redes, obtenidos a través de inspecciones

visuales, termografías y ultrasonidos, estudios eléctricos de cargabilidad y obtención de la

probabilidad usando el históricos de fallas con el que se cuenta.

Para lo anterior y teniendo en cuenta que el AMFEC es una metodología por medio de la

cual es posible determinar la severidad de los modos de falla potencial y brindar

información relevante para determinar medidas de mitigación y de reducción de riesgos,

sumado a que es posible determinar la probabilidad de ocurrencia de estos modos de falla,

se tomará ésta técnica como referencia.

5.1 Planteamiento del problema

5.1.1 Modos de falla

Los modos de falla del sistema están definidos por la función que cumplen sus

componentes. De acuerdo con esto y teniendo en cuenta que el objetivo principal de este

análisis corresponde a analizar los puntos que presentan mayor riesgo de falla dadas las

condiciones eléctricas y de entorno en que operan, el modo de falla que se analizará será

el de falla durante la operación. Cabe mencionar que se pueden analizar otros modos de

falla, como operación prematura o tardía, sin embargo, se considera que no hacen parte

de este estudio teniendo en cuenta que aplicaría a componentes que no se encuentran en

operación, sino que entrarían en caso de una eventual contingencia.

Capítulo 5 75

5.1.2 Causas de falla

Las causas de falla definen la razón por la cual se presenta un modo de falla definido. Para

el caso de este estudio, las causas de falla se definen de acuerdo al historial de la red de

media tensión de Codensa S.A.E.S.P., este historial de fallas data de los últimos 4 años,

es decir de 2017 a 2020.[40] de igual forma se clasificó con base en la información de los

circuitos que presentan condiciones de entorno similares al circuito que se va a analizar,

es decir se revisaron condiciones como ubicación en laderas, tramos sub urbanos,

ubicación de nodos en zonas inclinadas, condiciones socioeconómicas de los clientes

conectados a estar redes, disposición del circuito (aérea o subterránea) y condiciones

propensas ocurrencia de eventos asociados a las causas definidas. Esto con el fin de

buscar hacer lo más precisa posible la información utilizada principalmente en los cálculos

de probabilidad.

Las causas de falla identificadas se muestran en la tabla 1:

Tabla 2 Cantidad de fallas del sistema eléctrico del análisis.

CAUSA 2017 2018 2019 2020 TOTAL PORCENTAJE

ANIMALES 17 11 10 29 67 7,2668%

ARBOLES 14 19 10 12 55 5,9653%

CONTACTO DE PERSONAS CON LA RED 5 14 20 34 73 7,9176%

DEGRADACION MATERIAL 88 126 242 117 573 62,1475%

DESCARGA ATMOSFÉRICA 4 4 3 8 19 2,0607%

ELEMENTOS EXTRAÑOS 5 21 1 0 27 2,9284%

INUNDACIÓN 12 6 3 0 21 2,2777%

POSTICIDIO O DAÑO POR VEHICULOS 10 7 4 4 25 2,7115%

SOBRECARGA 6 5 2 0 13 1,4100%

VANDALISMO 3 3 1 0 7 0,7592%

VIENTOS FUERTES 13 8 20 1 42 4,5553%

Total general 177 224 316 205 922 100,0000%

.

2.



Figura 19 Porcentaje de fallas presentadas en los circuitos analizados

5.1.3 Efectos y criticidad

Los efectos o consecuencias de los modos de falla identificados, pueden variar de

elemento a elemento, teniendo en cuenta las condiciones de entorno y las causas de falla

que apliquen a un componente en particular. Para la valoración de esto efectos se propone

la utilización de la matriz de análisis de riesgos del Reglamento de instalaciones eléctricas

RETIE la cual se presenta a continuación:

7,2668%5,9653%

7,9176%

62,1475%

2,0607%2,9284%

2,2777% 2,7115%

1,4100%0,7592%

4,5553%

ANIMALES ARBOLES

CONTACTO DE PERSONAS CON LA RED DEGRADACION MATERIAL

DESCARGA ATMOSFÉRICA ELEMENTOS EXTRAÑOS

INUNDACIÓN POSTICIDIO O DAÑO POR VEHICULOS

SOBRECARGA VANDALISMO

VIENTOS FUERTES

Capítulo 5 77

Tabla 3 Matriz de riesgos RAM.

Si bien esta matriz [41] está destinada a la valoración del riesgo de actividades y trabajos

en instalaciones eléctricas, su uso en valoración de riesgo de infraestructura se considera

acertado teniendo en cuenta que los efectos o consecuencias que se presentan por el

estado de un componente bajo análisis son las mismas:

Afectación a personas: Accidentes de personas que entran en contacto con las

redes, ya sea por contactos indirectos en puntos donde se violen distancias de

seguridad o se presente caída de redes energizadas y se produzca un contacto

directo.

Afectación económica: Se puede presentar por compensaciones de acuerdo a

las condiciones establecidas en la CREG 015 relacionadas principalmente por

afectación del servicio o en casos de demandas e indemnizaciones producto de

accidentes eléctricos causados por el mal estado de la red eléctrica.

Afectación ambiental: Se pueden presentar por incendios en zonas boscosas a

causa de corto circuitos por ejemplo por redes caídas energizadas, por afectación

de animales que entran en contacto con la red, derrames de aceite de

transformadores, entre otras.



Afectación de imagen de la compañía: El suministro de energía eléctrica es un

servicio esencial del cual dependen clientes críticos que requieren un suministro

confiable. Se han presentado ocasionalmente campañas de crítica e inconformidad

de clientes, relacionadas principalmente con la calidad del servicio.

La criticidad de los modos de falla es una extensión del AMFE que permite determinar en

este estudio una valoración de riesgo de un activo dentro de la red. Esta valoración no solo

tiene en cuenta los efectos asociados a una falla en particular, sino que combinado con la

frecuencia de ocurrencia da información relevante para la priorización de atención de la

potencial falla detectada.

Para efectos de este estudio la criticidad se puede definir como el nivel de riesgo teniendo

en cuenta lo efectos o consecuencias y la frecuencia o probabilidad de ocurrencia. Una

vez definidos los tramos o puntos del circuito que presentan probabilidad de falla de

acuerdo a la causa identificada en la inspección y los estudios eléctricos correspondientes,

se podrá determinar el nivel de riesgo de acuerdo a la matriz de la tabla 2.

5.2 Probabilidad de las causas de fallas

Con base en lo definido en la matriz para análisis de riesgo de la tabla 3, en la cual se

define una frecuencia basada en la ocurrencia de eventos, es necesario definir un valor de

probabilidad a la frecuencia de ocurrencia de las causas de falla. Esta asignación se puede

obtener usando el concepto de número de eventos obtenido del inverso de la probabilidad

R (t), los resultados obtenidos se muestran en la figura X.

3

20

Capítulo 5 79

Figura 20 número de eventos al mes por causa de falla

Con lo anterior se puede determinar, de acuerdo a los modos de frecuencia que plantea la

matriz de riesgos de la tabla 3 el equialente con respecto a los eventos ocurridos en un

mes y por consiguiente en un año.

No ha ocurrido en la empresa: 0 número de casos

Ha ocurrido en el sector: 0 < # de casos<=1

Ha ocurrido en la empresa: 1< # de casos <2

Sucede variar veces al año en la empresa: 2 <= # de casos

Sucede varias veces al mes en la empresa: # de casos > 2.

5.2.1 Cálculo de la probabilidad

La probabilidad de las causas de falla del modo de falla definido anteriormente se puede

obtener por medio del método de distribución de Weibull de 2 parámetros, explicado en el

capítulo 2.

Para definir los parámetros beta y eta necesarios para el cálculo de probabilidad de

Weibull, se analizó el histórico de fallas clasificadas por causa en circuitos que presentaran

similares condiciones de operación al que se desea analizar, y otras características

relevantes como ubicación en zonas de ladera y en avenidas con alto tráfico vehicular,

puntos de red en zonas suburbanas, terrenos inclinados, nivel socioeconómico de clientes

entre estrato 1, 2 y 3, predios con construcciones de altura importante, entre algunas otras.

10

8

3

3

2

2

2

2

2

1

1

0 2 4 6 8 10 12

DEGRADACION MATERIAL

ELEMENTOS EXTRAÑOS

ANIMALES

ARBOLES

VIENTOS FUERTES

INUNDACIÓN

CONTACTOS DE PERSONAS

POSTICIDIO O DAÑO POR VEHICULOS

SOBRECARGA

DESCARGA ATMOSFÉRICA

VANDALISMO

Eventos al mes



El listado de los circuitos seleccionados se muestra en la tabla 5.

Tabla 4 Circuitos usados para histórico de fallas.

SUBESTACION CIRCUITO SUBESTACION CIRCUITO

VICTORIA REP_CANADA USME VENEZUELA

USME PASQUILLA USME TIGUAQUE

VICTORIA ATENAS USME TESORO

VICTORIA COLUMNAS VICTORIA MARRUECOS

VICTORIA DANUBIO USME SERRANIAS

USME PICOTA USME ALFO_LOPEZ

VICTORIA ACUEDUC_11 USME CHUNIZA

VICTORIA MALVINAS VICTORIA ACUEDUCTO

VICTORIA D_TURBAY USME EL_VALLE

VICTORIA GUACAMAYAS VICTORIA MERCEDES

VICTORIA STA_MARTA USME LUCERO

VICTORIA LOS_ALPES VICTORIA SANTA_RITA

VICTORIA JUAN_REY VICTORIA USME

USME NACIONES_U USME EL_UVAL

USME MARICHUELA USME LADRILLERA

VICTORIA MOLINO_SUR USME LA_CABANA

VICTORIA EL_PARAISO VICTORIA SIDEL

VICTORIA EL_ZUQUE VICTORIA ST_LIBRADA

USME TENERIFE VICTORIA FISCALA

USME BOQUERON

Una vez definida el histórico de eventos de estos circuitos se procedió con la obtención de

los parámetros beta y eta para cada causa de falla y posteriormente el cálculo de la

confiabilidad y desconfiabilidad en un periodo de un mes.

Para la determinación de los parámetros de escala y forma, se usó el procedimiento de los

mínimos cuadrados descrito en el numeral 2.2.4.

Los resultados de los cálculos de estos parámetros y los valores de confiabilidad R(t) y

desconfiabilidad Q(t) se muestran en el capítulo 6.

5.3 Sistema

Teniendo en cuenta las causas asociadas al modo de falla definido en este estudio y en

aras que la aplicación de la metodología planteada sea aplicable a cualquier tipo de circuito

4

Capítulo 5 81

en una red eléctrica primaria se escogió un circuito al azar, este circuito tiene como nombre

Boquerón y está ubicado en la localidad de Usme, al sur oriente de la ciudad de Bogotá.

Este circuito tiene como origen la subestación Usme y a través de su recorrido posee

características importantes de cara al análisis de causas de fallas:

Zonas urbanas y suburbanas: lo que lo hace susceptible a riesgos por animales,

vientos fuertes e individuos arbóreos.

Vías de alto flujo vehicular: como la avenida Boyacá y la vía al llano exponiendo

en algunos sectores su infraestructura a choques y daños ocasionados por

vehículos.

Transiciones de red aérea a subterránea y viceversa: puntos en los cuales se

pueden presentar condiciones de inundaciones en cámaras subterráneas y

degradación de material.

Tipo de clientes: El crecimiento demográfico y socioeconómico de los clientes a

los que se suministra el servicio a través de este circuito ha generado que se

realicen construcciones de gran altura que presentan condiciones de riesgo por

distancias de seguridad, lo que lleva a presentar contacto de personas o predios

con la red.

Condiciones climáticas: La localidad de Usme teniendo en cuenta que se

encuentra en zona montañosa presenta condiciones meteorológicas adversas

como lluvias, descargas atmosféricas y vientos fuertes.



Figura 21 Distribución geográfica circuito Boquerón (imagen Google maps)

Capítulo 5 83

Tabla 5 Datos técnicos circuito Boquerón

Nombre del Circuito Boquerón

Ubicación Sur Oriente Bogotá

Subestación Usme

Nivel de tensión 11,4 kV

Longitud Total 17.02 kms

Long. Subterránea 3.6 km

Long. Aérea 13.42 kms

# clientes 3070

# de transformadores 44

Altura mínima 2690 m.s.n.m

Altura máxima 3119 m.s.n.m.

5.3.1 Inspección del sistema

Con el fin de identificar los defectos presentados en la red bajo análisis, se realiza una

inspección visual tal como se menciona en lo definido en el numeral 4.1.1. Este insumo

permitirá definir los puntos del circuito que presentan riesgo y su potencial consecuencia.

5.3.2 Análisis de cargabilidad

El análisis de flujo de carga del circuito es una parte importante del análisis de la

metodología que se está planteando. La determinación de los perfiles de corriente y tensión

por tramos del sistema, son información relevante al momento de determinar dentro de la

causa de falla de sobrecarga, si se presentan condiciones que puedan causar afectación

del servicio.

En la Figura 21 se muestra el perfil geográfico usado para la simulación del circuito

boquerón en el programa DigSilent Power Factory.

22



Figura 22 Perfil geográfico DigSilent circuito Boquerón

Figura 23 Diagrama unifilar Circuito Boquerón.

El circuito está dividido y rotulado en tramos, para cada uno de estos tramos se realiza el

cálculo de tensión, corriente.

Capítulo 5 85

Los resultados de este flujo se presentan en el numeral 6.1.

5.3.3 Análisis de termografía y ultrasonido

Durante el levantamiento efectuado se realizan inspecciones de termografía y ultrasonido

para determinación de puntos calientes y/o elementos con pérdida de aislamiento,

principalmente en puntos de conexiones como pases, derivaciones y alimentación de

transformadores.

.

6. Resultados

En este capítulo se presentan los resultados de la propuesta metodológica que se vio en

el capítulo 5. La primera parte muestra los resultados del análisis de flujo de carga del

circuito objeto de la aplicación propuesta. A continuación, se muestra la aplicación del

análisis de probabilidad de Weibull a las diferentes causas de falla, para determinar las

funciones de probabilidad R y Q de cada uno. La última parte indica los análisis de riesgo

correspondientes, considerando los modos y causas de falla para determinar la

probabilidad y el impacto de cada uno de los riesgos.

6.1 Flujo de carga

En la figura 27 se presente el perfil de tensión y corriente de los diferentes tramos del

circuito donde se aprecia que suponiendo que los transformadores de distribución a lo largo

del circuito están a su carga nominal, las corrientes correspondientes no presentan

sobrecargas y el perfil de tensiones está dentro de los rangos permisibles. En el anexo 1

se presenta el detalle de los resultados del flujo de carga correspondiente.

4

Capítulo 6 87

Figura 24 Mapa de calor resultado de la simulación.



Figura 25 Análisis de flujo de carga tramo de salida del circuito Boquerón

Capítulo 6 89

Figura 26.Análisis de flujo de carga en la cola del circuito Boquerón.

.

Las figuras 25 y 26 muestran el tramo inicial y final del circuito, puntos en los cuales se

presenta la máxima cargabilidad y las mayores posibles caídas de tensión

respectivamente.

El análisis realizado a través del flujo de carga del circuito en cuestión mostró valores de

tensión y corriente adecuados de operación, lo que no genera riesgo por sobrecarga o

regulación de tensión. Sin embargo, dentro de las inspecciones, se deben identificar redes

fraudulentas y conexiones ilícitas al sistema, que en la mayoría de los casos son cargas

altas como hornos eléctricos y motores.



Como información complementaria se realizó la simulación de cargabilidad de los circuitos

asociados a la subestación, esto con el fin de verificar las condiciones de funcionamiento

de los circuitos que brindan suplencia al circuito Boquerón, así como identificar posibles

sobrecargas en la barra que alimenta el circuito. Se evidencian condiciones de

funcionamiento adecuadas.

Tabla 6 Simulación de flujo de carga circuitos subestación Usme.

6.2 Parámetros de Weibull y confiabilidad

Tomando la información estadística de los años 2017,2018,2019,2020 de los circuitos

considerados con características similares al circuito bajo análisis, listados en la tabla 4 del

capítulo 5.

Con base esta información se obtienen los parámetros β y η para definir las probabilidades

R y Q como se muestra a continuación.

Capítulo 6 91

Figura 27 Valores de β y constante para causa de falla por animales.

Figura 28 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por animales.

y = 0,3475x - 1,1631R² = 0,8694

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6

0,731604012

0,540894622

0,448936748

0,4005648290,360957799

0,268395988

0,459105378

0,551063252

0,5994351710,639042201

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0 5 10 15 20 25 30 35

F(t)

t

R

Q



Figura 29 Valores de β y contante para causa de falla por árboles.

Figura 30 Valores proyectados a 1 mes R(t) y Q(t) para causa de falla por árboles.

y = 0,6166x - 2,0992R² = 0,9609

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6

0,884657749

0,665755174

0,521581914

0,438557222

0,36862318

0,115342251

0,334244826

0,478418086

0,561442778

0,63137682

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0 5 10 15 20 25 30 35

f(t)

t

R

Q

Capítulo 6 93

Figura 31 Valores de β y constante para causa de falla por contacto de personas con la red.

Figura 32 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por contacto de

personas con la red

y = 0,3239x - 1,3185R² = 0,763

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6

0,765262547

0,605034487

0,525629076

0,482823544 0,447066032

0,234737453

0,394965513

0,474370924

0,517176456 0,552933968

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

0 5 10 15 20 25 30 35

f(t)

t

R

Q



Figura 33 Valores de β y constante para causa de falla por degradación de material.

Figura 34 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla degradación de

material.

.

y = 0,4359x - 0,6427R² = 0,8522

-7

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6

0,591040548

0,29282905

0,1804806890,132230311

0,09865824

0,408959452

0,70717095

0,8195193110,867769689

0,90134176

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0 5 10 15 20 25 30 35

f(t)

t

R

Q

Capítulo 6 95

Figura 35 Valores de β y constante para causa de falla por descargas atmosféricas

Figura 36 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por descargas

atmosféricas

y = 0,9402x - 4,4843R² = 0,9149

-3,5

-3

-2,5

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

0 1 2 3 4 5 6

0,988778650,932099189

0,865918820,813534915

0,758632723

0,011221350,067900811

0,134081180,186465085

0,241367277

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

0 5 10 15 20 25 30 35

f(t)

t

R

Q



Figura 37 Valores de β y constante para causa de falla por elementos extraños

Figura 38 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por elementos extraños.

y = 0,4674x - 0,836R² = 0,9023

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

-6 -4 -2 0 2 4 6 8

0,648274654

0,340858329

0,21505489

0,1591133790,119446203

0,351725346

0,659141671

0,78494511

0,8408866210,880553797

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0 5 10 15 20 25 30 35

f(t)

t

R

Q

Capítulo 6 97

Figura 39 Valores de β y constante para causa de falla por inundación.

Figura 40 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por inundación.

y = 0,3021x - 1,2059R² = 0,7885

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

-12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8

0,741246242

0,583331555

0,5073524380,466834222

0,433176869

0,258753758

0,416668445

0,4926475620,533165778

0,566823131

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0 5 10 15 20 25 30 35

f(t)

t

R

Q



Figura 41 Valores de β y constante para causa de falla por posticidios.

Figura 42 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por posticidios.

y = 0,544x - 2,3359R² = 0,8814

-4

-3,5

-3

-2,5

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6

0,907807078

0,756704787

0,655725939

0,59465855

0,540479825

0,092192922

0,243295213

0,344274061

0,40534145

0,459520175

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0 5 10 15 20 25 30 35

f(t)

t

R

Q

Capítulo 6 99

Figura 43 Figura 44.Valores de β y constante para causa de falla por sobrecarga.


y = 0,4678x - 2,1848R² = 0,9433

-3,5

-3

-2,5

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

-3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6

0,89359714

0,756108938

0,670771181

0,6202194840,575642142

0,10640286

0,243891062

0,329228819

0,3797805160,424357858

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1

0 5 10 15 20 25 30 35

f(t)

t

R

Q



Figura 45 Valores de β y constante para causa de falla por vientos fuertes.

Figura 46 Valores proyectados a 1 mes de R(t) y Q(t) para causa de falla por vientos fuertes.

y = 0,3303x - 1,2576R² = 0,7727

-6

-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

-14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8

0,752514048

0,582332661

0,498827315

0,4541697230,417100235

0,247485952

0,417667339

0,501172685

0,5458302770,582899765

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0 5 10 15 20 25 30 35

f(t)

t

R

Q

Capítulo 6 101

Figura 47 Valores de β y constante para causa de falla por sobrecarga.


y = 1,7439x - 9,0351R² = 0,788

-2,5

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

1,5

0 1 2 3 4 5 6 7

0,999880854 0,996459192 0,986689786 0,974207413 0,956111731

0,000119146 0,003540808 0,013310214 0,025792587 0,043888269

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

0 5 10 15 20 25 30 35

f(t)

t

R

Q



Los valores obtenidos para causa de falla, sacados de las figuras de dispersión y probabilidad proyectada se muestran en la tabla 11. Tabla 7 Resumen de datos por causa de falla

Causa R^2 Constante η β R(t) Q(t)

DEGRADACION MATERIAL 0,8522 -0,6427 4,3685 0,4359 0,0987 0,9013

ELEMENTOS EXTRAÑOS 0,9023 -0,836 5,9812 0,4674 0,1194 0,8806

ANIMALES 0,8694 -1,1631 28,4188 0,3475 0,3610 0,6390

ARBOLES 0,9609 -2,0992 30,0985 0,6166 0,3686 0,6314

VIENTOS FUERTES 0,7727 -1,2576 45,0354 0,3303 0,4171 0,5829

INUNDACIÓN 0,7885 -1,2059 54,1482 0,3021 0,4332 0,5668

CONTACTOS DE PERSONAS 0,763 -1,3185 58,5980 0,3239 0,4471 0,5529

POSTICIDIO O DAÑO POR VEHICULOS 0,8814 -2,3359 73,2541 0,5440 0,5405 0,4595

SOBRECARGA 0,788 -2,1848 106,7374 0,4678 0,5756 0,4244

DESCARGA ATMOSFÉRICA 0,9149 -4,4843 117,8623 0,9402 0,7586 0,2414

VANDALISMO 0,7727 -9,0351 177,8559 1,7439 0,9561 0,0439

Figura 49 Valores de Q por causa de falla.

6.3 Inspección del circuito

El resultado obtenido en la inspección del circuito Boquerón se presenta en la siguiente

tabla, aquí se definen los puntos en los que se presentan defectos que se asocian a las

causas de falla determinadas anteriormente.

0,00000,10000,20000,30000,40000,50000,60000,70000,80000,90001,0000

0,9013 0,8806

0,6390 0,6314 0,5829 0,5668 0,55290,4595 0,4244

0,2414

0,0439

Q(t)

7

Tabla 8 Inspección circuito Boquerón

REGISTRO FOTOGRÁFICO DEFECTO ELEMENTO CAUSA DE FALLA

ASOCIADA OBSERVACIÓN

Elementos defectuosos

S3907 - Afloramiento del circuito

Degradación de material

Afloramiento del circuito. Punto de máxima cargabilidad.

Ubicación en zonas de alto flujo vehicular de tipo liviano y pesado

Desde el afloramiento principal S3907 hasta el CD 20576

Posticidio

Tramo principal aéreo. Soporta toda la carga del circuito





Distancias de seguridad, cercanía de redes eléctricas a predios con riesgo de contacto con la red

Entre el CD 20576 y el SZ8075

Contacto de personas con la red

Derivación

Tramo de red MT XLPE sin canalización

PF14258963 Degradación de material

Tramo principal del circuito.

Tabla 8 Inspección circuito Boquerón. Continuación

Capítulo 6 105




Entre el PF 14500145 y el CD 20822


Derivación


En estructuras del CD20545


Derivación







Redes de MT en el seccionamiento S28451



Estructura en H en punto de alta probabilidad de daño por vehículos

Entre el seccionamiento 35951 y un tramo adelante del CD20796

Posticidio Tramo principal del circuito.


Capítulo 6 107



Redes distensionadas CD20668 Vientos fuertes Derivación


S34832 Posticidio Tramo principal del circuito.







PF14256356 Posticidio Tramo principal del circuito.




Capítulo 6 109






34832 Un tramo abajo del seccionamiento S 34832








Individuos arbóreos en contacto o en cercanía con la red

Frente al CD84309

Árboles Tramo principal del circuito.

Poste en malas condiciones, mal cimentado.

PF145897698 Degradación de material



Capítulo 6 111




PF14559328 Contacto de personas con la red

Derivación


CD20789 Contacto de personas con la red

Derivación






Apoyos fisurados y desaplomados

CD20786 Degradación de material


Redes distencionadas PF14686921 Degradación de material



En la inspección visual del circuito se encontraron un total de 20 defectos identificados en

toda la red inspeccionada.

Durante la inspección visual se realizaron las inspecciones termográficas y de ultrasonido,

no se encontraron en las mediciones defectos asociados a puntos calientes o pérdida de

aislamiento que pudieran causar un modo de falla por degradación de material en el circuito

Boquerón.

6.4 Análisis de riesgos del circuito

Una vez recopilada la información correspondiente a inspecciones visuales, inspección

termográfica y de ultrasonido, análisis de cargabilidad y calculados los valores de

probabilidad para cada causa de falla y sus impactos se realiza el análisis del riesgo.

El análisis de riesgo se hace con la matriz RAM de la tabla 3 que determina la medida del

riesgo considerando la probabilidad y el impacto. A continuación, se presenta el resultado

obtenido para el circuito Boquerón objeto del análisis de este trabajo.

Tabla 9 Análisis de riesgos circuito Boquerón

ANALISIS AMFEC LEVANTAMIENTO DE RED PRIMARIA

CIRCUITO BOQUERON LOCALIDAD USME

SUBESTACIÓN USME TENSIÓN 11,4 Kv

MODO DE FALLA

ELEMENTO DEFECTO RÓTULO CAUSA DE

FALLA CONSECUENCIA

EFECTO DE FALLA

PROBABILIDAD DE FALLA

FRECUENCIA RIESGO SOLUCIÓN

PLANTEADA

FALLA EN LA OPERACIÓN

SECCIONAMIENTO

ELEMENTOS DEFECTUOSOS DE LA RED

S3907

DEGRADACIÓN MATERIAL

ECONÓMICAS DAÑOS SEVEROS INTERRUPCIÓN

TEMPORAL 0,9013

SUCEDE VARIAS VECES AL MES

EN LA EMPRESA

ALTO DEFINIR MATERIAL QUE PRESENTA LA FALLA Y REALIZAR EL REEMPLAZO

ALTO

ALTO

DPS SIN CONEXIÓN A TIERRA

DESCARGA ATMOSFÉRICA

ECONÓMICAS

DAÑOS IMPORTANTES INTERRUPCIÓN

BREVE

0,2414 SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO

EN LA EMPRESA MEDIO

MANTENIMIENTO CORRECTIVO


POSTES

EXPOSICIÓN A FLUJO

VEHICULAR ALTO PESADO

Desde el afloramiento

principal S3907 hasta el CD

20576

POSTICIDIO, DAÑO POR VEHÍCULOS

ECONÓMICAS DAÑO MAYOR

SALIDA SUBESTACIÓN


EN LA EMPRESA MEDIO

REUBICACIÓN DE POSTES


TRAMO CONDUCTOR

DISTANCIAS DE SEGURIDAD, CERCANÍA DE REDES ELÉCTRICAS A PREDIOS CON RIESGO DE CONTACTO CON LA RED

TRAMO ENTRE CD20576 Y SZ8075

CONTACTO PERSONAS

CON LA RED EN PERSONAS

UNA O MAS MUERTES


EN LA EMPRESA ALTO

CAMBIO A RED SEMIAISLADA SUBTERRANIZACIÓN DE REDES

Capítulo 6 115




MODO DE FALLA


FALLA CONSECUENCIA

EFECTO DE FALLA



PLANTEADA


TRAMO CONDUCTOR

TRAMO DE CONDUCTOR XLPE AÉREO EXPUESTO A INDUCCIÓN POR TORRE DE AT

PF14258963 DEGRADACIÓN

MATERIAL ECONÓMICAS


BREVE

0,9013 SUCEDE VARIAS VECES AL MES

EN LA EMPRESA MEDIO SUBTERRANIZAR RED


TRAMO CONDUCTOR


En estructuras del CD20545

CONTACTO PERSONAS


UNA O MAS MUERTES


EN LA EMPRESA ALTO



TRAMO CONDUCTOR


TRAMO Entre el PF 14500145 y el CD 20822

CONTACTO PERSONAS


UNA O MAS MUERTES


EN LA EMPRESA ALTO



TRAMO CONDUCTOR


TRAMO de MT en el seccionamiento S28451

CONTACTO PERSONAS


UNA O MAS MUERTES


EN LA EMPRESA ALTO


Tabla 9 análisis de riesgos circuito Boqueron. Continuación






MODO DE FALLA


FALLA CONSECUENCIA

EFECTO DE FALLA



PLANTEADA


POSTES

EXPOSICIÓN A FLUJO VEHICULAR ALTO PESADO

Entre el seccionamiento 35951 y un tramo adelante del CD20796

POSTICIDIO, DAÑO POR VEHÍCULOS


TEMPORAL 0,4595

SUCEDE VARIAS VECES AL AÑO

EN LA EMPRESA MEDIO

INSTALACIÓN DE BARRERAS DE PROTECCIÓN


TRAMO CONDUCTOR

PUNTO DE FALLA POR RED MT SIN FUNCIÓN Y DISTENCIONADO

PF14500145 VIENTOS FUERTES

ECONÓMICAS


BREVE


EN LA EMPRESA MEDIO

INSTALACIÓN DE SEPARADORES DE RED


TRAMO CONDUCTOR


PF14559328 CONTACTO PERSONAS


UNA O MAS MUERTES


EN LA EMPRESA ALTO



TRAMO CONDUCTOR


CD20789 CONTACTO PERSONAS


UNA O MAS MUERTES


EN LA EMPRESA ALTO



Capítulo 6 117




MODO DE FALLA


FALLA CONSECUENCIA

EFECTO DE FALLA



PLANTEADA


TRAMO CONDUCTOR

PUNTO DE FALLA POR RED MT SIN FUNCIÓN Y DISTENCIONADO

PF14686921 VIENTOS FUERTES

ECONÓMICAS


BREVE


EN LA EMPRESA MEDIO



POSTES APOYOS FISURADOS Y DESAPLOMADOS

CD20786 DEGRADACIÓN

MATERIAL AMBIENTALES

CONTAMINACIÓN LOCALIZADA

0,9013 SUCEDE VARIAS VECES AL MES

EN LA EMPRESA MEDIO CAMBIO DE POSTES


POSTES APOYOS FISURADOS Y DESAPLOMADOS

PF14256356 DEGRADACIÓN

MATERIAL ECONÓMICAS

DAÑOS SEVEROS INTERRUPCIÓN

TEMPORAL 0,9013

SUCEDE VARIAS VECES AL MES

EN LA EMPRESA ALTO CAMBIO DE POSTES


TRAMO CONDUCTOR

INDIVIDUOS ARBÓREOS EN CONTACTO O EN CERCANÍA CON LA RED

FRENTE AL CDCD84309

ARBOLES IMAGEN DE LA

EMPRESA NACIONAL 0,6314


EN LA EMPRESA ALTO



TRAMO CONDUCTOR


34832 Un tramo abajo del seccionamiento S 34832

CONTACTO PERSONAS


UNA O MAS MUERTES


EN LA EMPRESA ALTO



POSTES


PF14559458 POSTICIDIO, DAÑO POR VEHÍCULOS


TEMPORAL 0,4595


EN LA EMPRESA MEDIO








MODO DE FALLA


FALLA CONSECUENCIA

EFECTO DE FALLA



PLANTEADA


TRAMO CONDUCTOR

REDES DISTENCIONADAS

CD20668 VIENTOS FUERTES

ECONÓMICAS


BREVE


EN LA EMPRESA MEDIO



POSTES


S34832 POSTICIDIO, DAÑO POR VEHÍCULOS


TEMPORAL 0,4595


EN LA EMPRESA MEDIO



POSTES


PF14559425 POSTICIDIO, DAÑO POR VEHÍCULOS


TEMPORAL 0,4595


EN LA EMPRESA MEDIO



Con los resultados de la tabla anterior se deben priorizar los riesgos para determinar las

medidas de mitigación y control correspondientes. Para el circuito Boquerón en análisis se

encuentra que los riesgos más críticos son los correspondientes a riesgo alto con un total

de 12, lo demás riesgos son de riesgo medio.

De acuerdo a esta valoración es importante mencionar que para los casos en que se

presenta como consecuencia una o más muertes, estas corresponden a contacto de

personas con la red en predios que no cumplen distancias de seguridad, esto se presenta

por la violación de las distancias de seguridad de los predios construidos posteriormente a

la existencia de la instalación.

7. Conclusiones y recomendaciones

7.1 Conclusiones

La gestión de activos es una actividad cada vez más necesaria y además exigida por la

regulación, con el fin de garantizar una mejor prestación del servicio. La resolución CREG

015 de 2018 exige a los operadores de red que implementen y obtengan la certificación de

gestión de activos ISO 55000 para lo cual fijo un plazo de 5 años a partir de la vigencia de

la resolución. Parte de esa gestión de activos es la gestión del riesgo, para cual es

importante plantear opciones como el de este trabajo.

En la gestión de activos es fundamental obtener una medición del riesgo en los sistemas

de distribución, de ahí la importancia de definir metodologías que permitan su cálculo. Este

trabajo final de maestría presenta una propuesta en ese aspecto la cual fue probada para

un circuito de distribución seleccionado al azar con resultados satisfactorios.

La metodología planteada en este documento, permite realizar la valoración del riesgo

asociado a fallas en los activos de la red de media tensión de los sistemas de distribución

basado en la técnica AMFE. A pesar de ser un análisis complejo y largo, los resultados

que ofrece permite a los operadores de red, obtener la valoración del riesgo en términos

no sólo técnicos, sino económicos, de seguridad y ambientales.

Si bien se definió como modo de falla la salida de funcionamiento de los activos eléctricos

bajo análisis y se asociaron a éste las causas de falla, se puede realizar un análisis más

detallado definiendo más modos de falla con lo cual se identifican y valoran otros riesgos

en los mismos activos. Es el caso de la categoría de degradación de material que no

permite identificar qué tipo de elemento fue el que falló.

El desarrollo de este trabajo permitió profundizar en una temática particular e importante

en sistemas de distribución, además de permitir implementar este conocimiento en un caso

real y práctico. Lo anterior logró una aplicación de los conocimientos de confiabilidad vistos

durante la maestría y por lo tanto un mejor entendimiento de los mismos.

Conclusiones y recomendaciones 121

El método utilizado para determinar los valores de probabilidad de las causas de falla, el

método de Weibull, es muy útil en la gestión de mantenimiento de los componentes de un

sistema y análisis de confiabilidad. Este método es sumamente versátil y adaptable a

muchas formas de datos presentados e incluso se puede combinar con otros métodos

como los procesos de Markov.

7.2 Recomendaciones

A partir del conocimiento desarrollado en este trabajo final de maestría, se presentan las

recomendaciones más importantes:

Aplicar la metodología propuesta como una de las partes del proyecto de gestión

de activos que se está implementando por parte de los operadores de red.

Para la aplicación de la metodología extendida a los demás circuitos del sistema

de distribución es conveniente que, en el sistema de información, además de tener

información por circuito, debería introducirse una clasificación que bajo unos

parámetros predefinidos permita agruparlos selectivamente y para cada grupo de

circuitos determinar las probabilidades de falla por causa de evento.

Se debe asegurar que los sistemas de información en los cuales se registran los

eventos de los sistemas de distribución, se estructuren con el nivel de detalle y la

actualización permanente para garantizar una adecuada medición del riesgo.

Es conveniente que los operadores de red dispongan de sistemas de información

de confiabilidad donde se registren para cada tramo o elemento de la red

distribución la tasa de falla y reparación correspondiente, lo que facilitaría aún más

evaluación de la confiabilidad presente y futura.

Los métodos utilizados actualmente para la gestión de mantenimiento y previsión

de fallas, si bien tienen un grado aceptable de efectividad teniendo en cuenta los

indicadores de calidad de la compañía en los últimos años, son reactivos. Se

recomienda buscar a través de métodos predictivos basados en el uso de

información, históricos de la infraestructura y metodologías como AMFE, HAZOP,

122 METODOLOGÍA DE EVALUACION DE RIESGOS PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FALLAS


SAFOP, entre otras, métodos que permitan dar mayor eficiencia y oportunidad en

la atención de fallas en el sistema. Ejercicios como el desarrollado en este trabajo,

buscan precisamente utilizar esta información y que sea un insumo importante para

la toma de decisiones y la priorización de las inversiones, mejorando la calidad del

servicio y obteniendo mayor rentabilidad en remuneración de activos.

Anexo A: Historial de fallas años 2017,2018,2019 y 2020

Documentos de Excel en el cual se presentan los eventos con los cuales se realizó este trabajo y las tablas con los datos para la obtención de los parámetros de Weibull y las distribuciones de probabilidad.

Anexo B. Resultados del flujo de carga del circuito Boquerón.

Archivo Excel con los resultados obtenidos de corriente y tensión en por unidad, de los tramos evaluados en el flujo de carga a través del software DigSilent.

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Instalaciones Eléctricas RETIE.CIDET.

metodología de evaluación de riesgos para la

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