Tesis de máster - IIT | Instituto de Investigacion ... · producción eléctrica, teniendo en...

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)

INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN TECNOLÓGICA

Tesis de máster

Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación

en Colombia

José Enrique Salazar

Directores: Carlos Batlle y Pablo Rodilla (IIT), Wilson Chinchilla (EPM)

Madrid, 8 de octubre de 2008

Dedicatoria

A mis hijas y esposa; mi aliento.

Agradecimientos

A Carlos Batlle, por sus enseñanzas y motivación.

A Pablo Rodilla, por su ayuda e ideas.

A Wilson Chinchilla, por su apoyo y comentarios.

Simulación del Cargo por Confiabilidad y de la expansión del mercado de generación en Colombia Tesis de máster - José Enrique Salazar

Índice

1. ..................................................................................................................................1 Introducción

2. ...............................................................................................................3 El mercado colombiano

2.1 ...........................................3 Características principales del sistema eléctrico colombiano

2.2 .......................................................................7 La reforma del sector eléctrico colombiano

2.3 ........................................................................................................8 Estructura institucional

2.4 .................................................................................................................9 Marco regulatorio

2.4.1 ..........................................................................................9 Separación de actividades

2.4.2 ..........................................................10 Límites a la participación en las actividades

2.5 ......................................................................11 El Mercado de Energía Mayorista (MEM)

2.5.1 .....................................................................................13 Agentes del sector eléctrico

2.5.2 .......................................................................................16 Transacciones en el MEM

2.5.3 ..................................................................................18 Intercambios internacionales

2.6 ................................................................................................................18 La tarifa eléctrica

2.7 ...............................................................................................19 El Cargo por Confiabilidad

2.7.1 ............................................................................................................19 Antecedentes

2.7.2 .........................................................................................19 Descripción del esquema

2.7.3 ...........................................................24 Resultados de la subasta realizada en 2008

3. ......................................26 Modelo de simulación de la expansión en el mercado colombiano

3.1 ................................................................................................................26 Esquema general

3.2 .............................................................................................................27 Modelo MARAPE

3.2.1 ...........................................................................................27 Descripción del modelo

3.2.2 ........................................................................29 Aplicación al mercado colombiano

3.3 ....................................32 Principales módulos del modelo de simulación de la expansión

3.3.1 .....................................33 Definición del escenario y supuesto inicial de expansión

3.3.2 ..........................................................................34 Condición para realizar la subasta

3.3.3 Cálculo de los ingresos esperados en el mercado por los proyectos nuevos y de las primas...........................................................................................................34

3.3.4 ....................................................................38 Subasta de corto plazo (periodo t+4)

3.3.5 Decisiones de entrada, modificación de OEF y ajuste del escenario de expansión...................................................................................................................39

3.3.6 Cálculo de los ingresos esperados en el mercado por los proyectos nuevos de larga construcción y las primas. .........................................................................39

3.3.7 ................................................................................39 Asignación para plantas GPPS

3.3.8 ............................................................................40 Otros aspectos de la modelación

i

4. .................................................................43 Caso ejemplo: Subastas en el horizonte 2009-2014

4.1 ..........................................................................................43 Información básica de entrada

4.2 ...........................................................................................................................45 Resultados

5. ...........................................................................................48 Futuros desarrollos y conclusiones

5.1 .............................................................................................................48 Futuros desarrollos

5.2 .......................................................................................................................48 Conclusiones

6. .................................................................................................................................50 Referencias

ii


1. Introducción

En 1995, ante la conjunción de diversos factores, se adoptó en Colombia un esquema de mercado competitivo de electricidad. Poco tiempo después, en 1997, se adicionó a la reglamentación inicial el Cargo por Capacidad, mecanismo administrado que buscaba lograr la expansión suficiente del sistema de generación para garantizar el suministro. El esquema funcionó durante diez años cumpliendo el plazo establecido inicialmente y fue recientemente modificado con la adopción de un esquema de opciones de energía firme llamado Cargo por Confiabilidad.

En las reformas recientes de distintos mercados eléctricos del mundo el mecanismo de capacidad se ha convertido en un tema de importancia central. Se han probado diversas alternativas para atraer la inversión privada, pero aún persisten diferentes opiniones sobre cuál es la mejor (Batlle y Pérez-Arriaga, 2008). En los últimos tiempos, especialmente en mercados eléctricos del continente americano verbigracia, Brasil o Nueva Inglaterra parece que esquemas inspirados en el denominado mecanismo de “opciones de fiabilidad” propuesto originalmente en 1999 para el mercado colombiano (Vázquez et al., 2002) han comenzado a ganar, entre los expertos y reguladores, el acuerdo sobre sus ventajas y su capacidad para conseguir los objetivos deseados.

El Cargo por Confiabilidad implantado en el mercado colombiano sigue esta línea. En esencia, el mecanismo consiste en la compra, por parte del regulador en nombre del conjunto del sistema, de energía firme de largo plazo mediante subastas destinadas a potenciales inversores en nueva generación. En dicha licitación se pide a los ofertantes el precio, por un producto de largo plazo, la energía firme, que les garantiza una determinada remuneración durante un periodo de varios años a cambio de instalar un grupo generador y suplir la energía en los casos en que se exija.

Con este nuevo componente, el Mercado Eléctrico en Colombia ha tenido una variación sustancial que plantea un reto importante tanto a los agentes participantes como a los entes de regulación y planificación. El objetivo del presente trabajo es proporcionar a los agentes del mercado colombiano una herramienta para apoyar la toma de decisiones y la evaluación de las posibles consecuencias derivadas del esquema implementado.

El enfoque escogido consiste en desarrollar un modelo de simulación de la evolución futura del parque generador en un sistema eléctrico organizado siguiendo criterios de libre mercado y remuneración marginalista, como es el caso colombiano, abordando a su vez el modelado de las características específicas del mecanismo del Cargo por Confiabilidad.

El modelo desarrollado toma como marco de referencia y punto de arranque los avances de las tesis doctorales de Batlle (2002) y Sánchez (2008). En la primera de ellas se desarrolló el modelo MARAPE (Modelo de Análisis de Riesgos Asociados a la Producción Eléctrica), un modelo estratégico de costes de producción que se utiliza para la simulación de la participación de los agentes en el mercado. Este modelo permite considerar los factores de riesgo que influyen en el proceso de formación de precios marginales y ha mostrado su utilidad en varias aplicaciones en el mercado español.

1

El MARAPE se integra en una plataforma computacional que incluye, además, la modelación de las subastas del Cargo por Confiabilidad, la evaluación financiera de las alternativas de expansión y las decisiones de los agentes. De esta manera, modelando en forma exógena las demás fuentes de incertidumbre (demanda, costos de combustible y aportes hidráulicos de energía) y siguiendo algunas de las ideas del análisis de Dinámica de Sistemas desarrolladas en la segunda de las tesis doctorales mencionadas en el párrafo anterior, se realiza la simulación en el horizonte futuro.

El documento se estructura de la siguiente manera: Inicialmente en el capítulo 2 se resumen los elementos básicos del mercado colombiano necesarios para poner en contexto el conjunto del trabajo realizado. A continuación, se introducen los criterios de diseño del mecanismo de Cargo por Confiabilidad. En el capítulo 3 se describe y discute el modelo general desarrollado y cada una de sus partes: el modelo MARAPE y su ajuste al mercado colombiano, el modelo de representación de las subastas del Cargo por Confiabilidad y la simulación dinámica de las decisiones de expansión y ciclos de realimentación. Posteriormente, las posibilidades de los desarrollos realizados se ilustran en el capítulo 4 con un caso ejemplo, y finalmente se cierra el documento con un apartado en el que se resumen los potenciales futuros desarrollos y unas breves conclusiones.

2


2. El mercado colombiano

2.1 Características principales del sistema eléctrico colombiano

Sistema de transmisión

La transmisión consiste en el transporte de electricidad a voltajes mayores a 220 kV.

Las longitudes totales de las líneas según sus niveles de voltaje son:

Tabla i. Longitudes de las líneas por niveles de tensión (XM, 2008a)

2,399500

11,763220-230

Longitud(km)Voltaje(kV)

2,399500

11,763220-230

Longitud(km)Voltaje(kV)

Figura 1. Sistema de transmisión nacional y localización de plantas (XM, 2008a)

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Fuentes energéticas

Colombia cuenta con importantes reservas de carbón. La disponibilidad de gas nativo para la producción eléctrica, teniendo en cuenta el nivel actual de reservas y explotación en el país, se encuentra bastante limitada. Si bien Venezuela tiene grandes cantidades de gas, las importaciones desde allí son inciertas. El consumo de gas en Colombia ha venido creciendo en forma importante principalmente en los sectores domiciliario y vehicular, sectores que tienen prioridad frente al uso para producción eléctrica.

En cuanto a las energías renovables, Colombia cuenta aún con una apreciable posibilidad de desarrollo hidroeléctrico y un importante potencial para la producción eólica.

La capacidad instalada por tipo de tecnología se muestra a continuación:

Tabla ii. Capacidad efectiva neta, diciembre de 2007 (XM, 2008a)

La capacidad de almacenamiento hidráulico se concentra en los embalses Esmeralda (planta Chivor), Guavio (planta Guavio) y El Peñol (planta Guatapé), este último con capacidad inter-anual.

Debido al predominio de generación hidráulica, la poca capacidad de almacenamiento y a la variabilidad de los aportes de caudales, la participación de las diversas tecnologías de generación fluctúa apreciablemente tal como se observa en la figura siguiente:

4


0

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Año

GW

h

Menores

Cogeneración

Gas

Fuel Oil y ACPM

Carbón

Hidráulica

0

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Año

GW

h

Menores

Cogeneración

Gas

Fuel Oil y ACPM

Carbón

Hidráulica

Figura 2. Generación por fuente energética

Durante el año 2007 la generación total del Sistema fue 53,624 GWh, de los cuales el 78% fue generado con plantas hidráulicas, el 16.9% con unidades térmicas, el 5% restante con generación de plantas menores y el 0.1% por los cogeneradores.

Demanda

La demanda eléctrica está muy correlacionada con el crecimiento económico tal como se observa en la Figura 3. Las tasas de crecimiento de la demanda de energía durante los años recientes han sido cercanas al 4% anual. En el año 2007 la demanda del país fue de 52,851 GWh y la máxima demanda de potencia fue de 9,093 MW.

Figura 3. Crecimiento trimestral de la demanda eléctrica y del Producto Interno

Bruto (XM, 2008a)

5

30,000

35,000

40,000

45,000

50,000

55,000

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Año

GW

h

30,000

35,000

40,000

45,000

50,000

55,000

1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Año

GW

h

Figura 4. Demanda anual de energía 1996-2007

La curva de carga horaria promedio, para cada uno de los meses del año 2007 se muestra a continuación.

Figura 5. Curva de carga horaria, promedio mensual 2007 (XM, 2008a).

Conexiones internacionales

Colombia está interconectada con Ecuador (capacidad de importación 215 MW y de exportación 285 MW) y Venezuela (capacidad de importación 205 MW y de exportación 336 MW). Utilizando el esquema de Transacciones Internacionales de Energía (TIES) que hasta la fecha ha regido en los países de la Comunidad Andina de Naciones (CAN) Colombia ha realizado exportaciones significativas de energía hacia Ecuador, las cuales, sin embargo, disminuyeron en el último año. El intercambio con Venezuela ha sido muy bajo y normalmente limitado a casos de emergencia o soporte para control de frecuencia.

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Actualmente se está estudiando la construcción de la conexión con Panamá de 300 MW que permitiría la unión con el sistema SIEPAC . 1

2.2 La reforma del sector eléctrico colombiano

La industria eléctrica, a lo largo de su existencia, ha experimentado un importante número de cambios en su estructura y en sus instituciones. Las soluciones específicas adoptadas en cada país, han oscilado, en movimiento pendular, entre el dominio de la iniciativa privada y el dominio del control público directo. Luego de estar nacionalizado en todos los países, el sector eléctrico sufrió durante la década de 1990 un cambio significativo. En los países de América Latina, además de la búsqueda de eficiencia y de la reducción del intervencionismo estatal, la reforma pretendió atraer nuevos recursos financieros externos que hicieran posible la expansión y adecuada gestión de los sistemas eléctricos (Pérez-Arriaga et al., 2008).

La reforma del sector eléctrico colombiano, desde un esquema centralizado hacia un esquema de mercado, hizo parte de un conjunto de cambios para modernizar el Estado y cumplir con los lineamientos establecidos en la Constitución de 1991. Diversos factores llevaron a ella: las deficiencias del modelo estatista; las políticas de los organismos financieros internacionales de promoción de la apertura económica y del cambio del papel del estado como empresario; el antecedente de las reformas de países cercanos como Chile y Argentina y europeos como el Reino Unido y Noruega; y el prolongado racionamiento eléctrico de 1992 (Millán, 2006).

En 1994 se promulgaron la Ley 142 de Servicios Públicos y la Ley 143 de Electricidad, y en 1995 se inició el funcionamiento del mercado. El esquema adoptó algunas ideas de la experiencia de otras reformas anteriores, principalmente las del Reino Unido, modificadas para adecuarse en algunos aspectos particulares. Sus objetivos principales fueron:

• Promover la competencia.

• Apoyar la participación del capital privado.

• Orientar el Estado hacia las funciones de formulación de políticas, regulación y supervisión.

• Separar las actividades de generación, transmisión, distribución y comercialización manteniendo reguladas las actividades que no admiten competencia, creando un mercado competitivo de energía y asegurando la libre participación en generación y comercialización.

Durante su vigencia y sin estar exento de algunos problemas, el desempeño del esquema ha sido relativamente exitoso: ha conseguido una cobertura aceptable y ha podido sortear situaciones difíciles como la sequía producida por el fenómeno El Niño en 1997, la recesión

1 El Sistema de Interconexión Eléctrica para América Central (SIEPAC) integrará los sistemas eléctricos de los países de la región centroamericana.

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económica ocurrida en 1999 y los ataques guerrilleros a la infraestructura de transporte (muy intensos en los años 2000 y 2001).

El sostenido crecimiento económico en los años recientes y la consecuente necesidad de energía hacen del funcionamiento del Cargo por Confiabilidad y de su capacidad de atraer la necesaria y suficiente inversión privada, uno de los aspectos de mayor importancia.

2.3 Estructura institucional

El Estado participa en el sector en la definición de la política energética, la regulación y la vigilancia y el control. Las entidades que realizan estas funciones son:

• Ministerio de Minas y Energía (www.minminas.gov.co): Organismo rector encargado de definir la política sectorial.

• Unidad de Planeación Minero-Energética (UPME, www.upme.gov.co): unidad administrativa especial adscrita al Ministerio de Minas y Energía que tiene como parte de sus funciones establecer los requerimientos energéticos del país y elaborar el Plan Energético Nacional y el Plan de Expansión del sector eléctrico, ambos de naturaleza indicativa, en concordancia con el Plan Nacional de Desarrollo. Organiza además las subastas para la expansión de la transmisión.

• Comisión de Regulación de Energía y Gas (CREG, www.creg.gov.co): realiza la función reguladora, define la metodología de tarifas y los estándares técnicos. Está organizada como Unidad Administrativa Especial adscrita al Ministerio de Minas y Energía e integrada por los siguientes miembros: el Ministro de Minas y Energía, el Ministro de Hacienda y Crédito Público, el Director del Departamento Nacional de Planeación, cinco expertos en asuntos energéticos, y por el Superintendente de Servicios Públicos Domiciliarios quien asiste a sus reuniones con voz pero sin voto.

• Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios (www.superservicios.gov.co): Encargada de la vigilancia del sistema y de la identificación y penalización de las situaciones de abuso de poder de mercado.

Además, otros organismos tienen una participación importante, entre ellos los principales son:

• Compañía de Expertos en Mercado S.A. E.S.P. (XM, www.xm.com.co): tiene a su cargo las funciones de Centro Nacional de Despacho (CND), Administrador del Sistema de Intercambios Comerciales (ASIC) y Liquidador y Administrador de Cuentas de cargos por Uso de las Redes del SIN (LAC).

• Consejo Nacional de Operación (CNO, www.cno.org.co) y Comité Asesor de Comercialización (CAC, www.cac.org.co): Instituciones conformadas por los agentes del sector y con tareas de consulta, expedición de acuerdos y seguimiento en los temas operativos y comerciales respectivamente.

• Comité Asesor de Planeamiento de la Transmisión (CPT): su objeto es apoyar la planeación de la expansión del Sistema de Transmisión Nacional. Está conformado por

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representantes de las empresas de generación, distribución, comercialización y transmisión y grandes consumidores. Está presente además el operador del sistema.

2.4 Marco regulatorio

2.4.1 Separación de actividades

La reglamentación establece dos enfoques diferenciados: de un lado, por su carácter de monopolios naturales, para la distribución y la transmisión define un ingreso regulado y promueve la competencia en los aspectos particulares en los que sea posible; del otro, desarrolla la competencia en la generación y la comercialización creando el Mercado de Energía Mayorista (MEM) el cual opera de acuerdo con las condiciones de oferta y demanda.

La transmisión

Se entiende como Sistema de Transmisión Nacional (STN), el sistema interconectado de transmisión de energía eléctrica compuesto por el conjunto de líneas, con sus correspondientes módulos de conexión, que operan a tensiones iguales o superiores a 220 kV.

Los transportistas son remunerados según una metodología de coste de servicio basado en índices de costos, independiente del uso de las líneas y en el costo de reposición, que se cobra a la demanda mediante cargos estampilla. También perciben ingresos por concepto de Cargos por Conexión que son pagados exclusivamente por el agente que solicita el acceso.

Existe competencia entre los transportistas existentes y potenciales por la construcción, administración, operación y mantenimiento de los nuevos proyectos de expansión del STN. Para ello participan en procesos de convocatorias públicas organizadas por la UPME en cumplimiento del plan de expansión. El ganador recibe el pago de acuerdo con su oferta en la subasta. Se han realizado ya varias de estas convocatorias.

Los transportistas de energía eléctrica deben permitir el libre acceso a las redes de su propiedad por parte de cualquier usuario, comercializador o generador que lo solicite, en iguales condiciones de confiabilidad, calidad y continuidad. Además están sujetos a un conjunto de normas, criterios de responsabilidad e indicadores de calidad de los servicios de transmisión y de conexión al STN y al pago de compensaciones en caso de incumplimiento.

La distribución

La distribución agrupa los Sistemas de Transmisión Regionales (STR) y los Sistemas de Distribución Local (SDL). El STR es el sistema de transporte de energía eléctrica compuesto por los activos de conexión al STN y el conjunto de líneas y subestaciones, que operan en el nivel de tensión 4 (tensión nominal de operación mayor o igual a 57.5 kV y menor a 220 kV) y que están conectados eléctricamente entre sí a este nivel de tensión, o que han sido definidos como tales por la CREG. Un STR puede pertenecer a uno o más operadores de red.

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El SDL es el sistema de transporte de energía eléctrica compuesto por el conjunto de líneas y subestaciones que operan a tensiones menores de 57.5 kV (niveles de tensión 3, 2 y 1) dedicados a la prestación del servicio en uno o varios mercados de comercialización.

La metodología de remuneración se basa en una regulación por incentivos siguiendo el esquema de limitación de precios (Gómez, 2003), con revisiones cada cinco años y se recauda a través de cargos a los STR y SDL fundamentados en costos medios y valoración de activos a precio de reposición a nuevo. Tiene en cuenta las diferencias entre zonas urbanas y rurales y establece además incentivos de productividad y reconocimiento de un máximo factor de pérdidas. La estimación de precios eficientes se basa en técnicas de benchmarking que obtienen una frontera de eficiencia. Los ingresos se originan en el cobro, a los agentes que acceden a la red, de dos conceptos: Cargos por Conexión y Cargos por Uso de la red, diferenciados por nivel de tensión.

A partir del año 2008 se decidió establecer Áreas de Distribución con cargos de uso únicos y se asignó a los municipios la responsabilidad de la prestación del suministro, en especial en las zonas que no tienen normalizadas sus redes.

Los distribuidores de energía eléctrica deben permitir libre acceso a los STR y a los SDL por parte de cualquier usuario, comercializador o generador que lo solicite, en las mismas condiciones de confiabilidad, calidad y continuidad establecidas.

La comercialización

Los usuarios se dividen en Regulados (UR) y No Regulados (UNR). Los límites mínimos de consumo necesarios para acceder a la condición de UNR son tener una demanda promedio mensual durante seis meses, en potencia, mayor a 0.1 MW; o en energía de 55 MWh/mes.

Los UR son atendidos por el comercializador de la zona a menos que hayan decidido cambiar de comercializador. Los comercializadores de energía que representan a clientes regulados están obligados a hacer la compra de energía a través de licitación pública, de tal forma que garanticen un proceso de compra transparente y al menor precio.

Los UNR deben comprar la energía por intermedio de un comercializador y negocian el precio con él, en forma directa.

La generación

Las plantas generadoras se dividen entre las que no son despachadas centralmente (capacidad menor a 20 MW e hidráulicas filo de agua) y las que lo son. Los autogeneradores producen energía para atender exclusivamente sus propias necesidades y los cogeneradores venden sus excedentes al mercado.

2.4.2 Límites a la participación en las actividades

La ley estableció la separación de las actividades con excepción de la comercialización que puede realizarse con la generación o la distribución. Además, dejó a las empresas constituidas antes de la reestructuración permanecer integradas pero obligándolas a llevar

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contabilidad separada por tipo de negocio. Los límites permitidos para la integración horizontal son:

Generación

• Límite basado en energía: La participación de cada agente se mide tomando como base la Energía Firme del Cargo por Confiabilidad (ENFICC, descrita más adelante en el numeral 2.7.2), teniendo en cuenta las plantas propias, representadas y controladas por el agente.

- Límite de crecimiento por adquisición, fusión o integración: 25% de total.

- Límite de crecimiento por construcción. Si el Índice Herfindahl-Hirschman (HHI) es mayor a 1800 y si:

· La participación supera el 25%: el agente tendrá vigilancia especial de la SSPD.

· La participación supera el 30%: el agente deberá vender energía a otros agentes hasta retornar a este nivel.

• Límite basado en capacidad: ningún agente puede tener una Capacidad Efectiva Neta superior a la Franja de Potencia (Diferencia entre la Disponibilidad Promedio Anual del Sistema Interconectado Nacional –SIN– y la Demanda Máxima Promedio Anual de Energía).

Comercialización

Ninguna empresa comercializadora puede tener más del veinticinco por ciento (25%) del total de las ventas de energía a usuarios finales.

Distribución

No existe limitación en la participación.

Transmisión

La participación de Interconexión Eléctrica S.A. (ISA), la empresa mayoritaria, en nuevas obras de transmisión sólo puede ser consecuencia del éxito en procesos de convocatoria pública. Las empresas participantes en las convocatorias públicas, excepto las creadas antes de la Ley 143 de 1994, deben tener como objeto exclusivo la actividad de transmisión.

2.5 El Mercado de Energía Mayorista (MEM)

El MEM está formado por un conjunto de sistemas de intercambio de información entre los generadores y los comercializadores que operan en el Sistema Interconectado Nacional (SIN), y permite a estos agentes realizar sus transacciones de compra y venta de electricidad tanto de corto como de largo plazo. En este mercado se transa toda la energía que se requiere para abastecer la demanda de los usuarios, representados por los comercializadores,

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y que es ofertada por los generadores que conectan sus plantas o unidades de generación a dicho sistema.

Los generadores están obligados a participar en el MEM con todas sus plantas o unidades de generación conectadas al SIN y con capacidad mayor o igual a 20 MW, las cuales deben ser despachadas centralmente por el CND. Todos los comercializadores que atiendan usuarios finales conectados al SIN están obligados a realizar sus transacciones de energía a través del MEM.

Las transacciones en el MEM se efectúan bajo las siguientes modalidades:

Transacciones horarias en la Bolsa de Energía

La Bolsa de Energía se rige por un sistema de cálculo de precio de nodo único. El generador hace su oferta de precio para cada día (una única curva de oferta para todas las horas del día) y declara la disponibilidad esperada de generación de sus plantas para cada hora, sin considerar limitaciones debidas a la red de transmisión. Con base en las ofertas más económicas se seleccionan los recursos que serán despachados para abastecer toda la demanda hora a hora. El Despacho Ideal, determinado de manera posterior a la operación, se obtiene de considerar la demanda real y la disponibilidad real de las plantas o unidades de generación sin tener en cuenta las restricciones físicas y técnicas impuestas por la red de transmisión. El Despacho Real incorpora las restricciones que se presentan en la red de transmisión y determina las producciones físicas de las plantas. Por último, existe un ajuste económico entre ambos despachos denominado reconciliación. Las plantas fuera de mérito, pero de generación necesaria, tienen precio de oferta regulado.

Las ofertas de precio que presentan los generadores en el MEM deben reflejar los costos variables de generación, los costos de oportunidad y una componente del riesgo. El precio del último recurso utilizado para atender la demanda total de energía en cada hora en el Despacho Ideal es el que fija el precio al que serán remunerados todos los recursos que produjeron a esa misma hora y se denomina Precio de Bolsa. La parte de la demanda de energía de los comercializadores que no esté cubierta por contratos bilaterales (ver párrafo siguiente), debe pagarse a este precio. La liquidación de las obligaciones y acreencias financieras de los participantes en la bolsa es realizada por XM.

Contratos bilaterales de energía

Los contratos bilaterales son compromisos adquiridos por generadores y comercializadores para vender y comprar energía a precios, cantidades y condiciones contractuales negociadas libremente entre las partes. Es fundamentalmente un mercado financiero. La entrega de la energía contratada se efectúa a través de la bolsa por parte del generador que suscribió el contrato o por parte de otro generador según lo determine el Despacho Ideal.

No hay ninguna restricción a la energía que un generador o un comercializador puede comprometer en contratos bilaterales ni al horizonte de tiempo que estos acuerdos pueden cubrir. El único requisito es que el contrato especifique la cantidad que será utilizada en cada

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hora, lo que ha motivado que se hayan firmado contratos de tipos muy diversos, aunque los principales han sido “pague lo demandado” y “pague lo contratado” a precio fijo.

Las compras de energía efectuadas por comercializadores mediante contratos bilaterales con destino a Usuarios Regulados se rigen por reglas que garantizan la competencia entre generadores (subastas de compra con limitación de participación del generador propio en caso de ser una empresa verticalmente integrada), mientras que las efectuadas por comercializadores con destino a Usuarios No Regulados se negocian a precios y condiciones pactadas libremente entre las partes.

Actualmente está en discusión la creación de un mercado organizado y obligatorio de contratos forward (Cramton, 2007).

Regulación Secundaria de Frecuencia

Todos los generadores están obligados a realizar Regulación Secundaria de Frecuencia (AGC) en proporción a su despacho pero pueden contratar con otros generadores la atención de su obligación. Ello crea un mercado de intercambios entre estos agentes.

Pagos por Cargo por Confiabilidad

Mecanismo de remuneración adicional para los generadores y que se explica en detalle más adelante (ver el capítulo 2.7).

2.5.1 Agentes del sector eléctrico

Actualmente hay 32 agentes distribuidores y 11 transportistas siendo ISA el mayor de ellos. El mercado cuenta con la participación activa de 44 generadores y de 75 comercializadores.

Al finalizar el año 2007 el número de fronteras (punto de suministro) de Usuarios No Regulados fue de 4,262 (con una demanda de 17,087 GWh) y el número de fronteras de alumbrado público de 369. La demanda de ambas corresponde aproximadamente al 33% de la demanda nacional. El número de fronteras de Usuarios Regulados registradas llegó a 3,537 (las fronteras de Usuarios Regulados se registran en el mercado siempre que sean atendidas por comercializadores diferentes al comercializador del mercado local o comercializador establecido).

La evolución en el número de generadores y comercializadores en los últimos años se muestra a continuación.

Tabla iii. Número de generadores y comercializadores periodo 2002-2007 (XM, 2008a)

Agentes 2002 2003 2004 2005 2006 2007Generadores 38 42 43 45 40 44Comercializadores 60 60 62 67 71 75

Agentes 2002 2003 2004 2005 2006 2007Generadores 38 42 43 45 40 44Comercializadores 60 60 62 67 71 75

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Propiedad de la capacidad de generación

En términos de capacidad efectiva (MW), la mayor participación la tiene Emgesa con el 20.9%, seguido de EPM con el 19.5%, Isagen con el 15.7%, Gecelca con el 12.2%, Epsa con el 8.3% y Chivor con el 7.5%. El 15.9% restante está repartido entre 24 agentes. Así, el índice de concentración C4 , medido en términos de capacidad, es del 68.3%. 2

Figura 6. Capacidad efectiva (MW) de los agentes generadores (XM, 2008a).

Si como referente de la concentración horizontal se adopta la participación en Energía Firme se obtiene un HHI de 1,302, lo que, de acuerdo con los estándares típicos, sería indicativo de un mercado de concentración moderada (ver la Tabla iv).

2 El índice C4 es la participación porcentual agregada de los cuatro mayores agentes.

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Tabla iv. Cálculo del HHI basado en Energía Firme (ENFICC).

EMPRESA* Hidro Termica Total % ParticipaciónENDESA 10,448 2,443 12,890.12 20%EPM +CHEC+Menores 9,007 3,630 12,636.30 20%GECELCA - 10,250 10,249.77 16%ISAGEN 5,897 2,333 8,229.98 13%EPSA 1,559 1,660 3,218.84 5%AES CHIVOR 2,933 - 2,933.28 5%GENSA - 2,601 2,601.35 4%TERMOFLORES - 2,195 2,195.27 3%TERMOEMCALI - 1,758 1,757.69 3%MERILECTRICA - 1,408 1,407.79 2%TERMOTASAJERO - 1,353 1,352.82 2%TERMOCANDELARIA - 2,578 2,577.59 4%PROELECTRICA - 710 710.41 1%URRA S.A 718 - 717.77 1%TERMOYOPAL - 200 199.60 0%TERMOCOL - - - 0%Menores 1,000 - 1,000.25 2%Otra - - - 0%Total 31,561 33,118 64,679 100%

ENFICC GWh-año EMPRESA* Hidro Termica Total % ParticipaciónENDESA 10,448 2,443 12,890.12 20%EPM +CHEC+Menores 9,007 3,630 12,636.30 20%GECELCA - 10,250 10,249.77 16%ISAGEN 5,897 2,333 8,229.98 13%EPSA 1,559 1,660 3,218.84 5%AES CHIVOR 2,933 - 2,933.28 5%GENSA - 2,601 2,601.35 4%TERMOFLORES - 2,195 2,195.27 3%TERMOEMCALI - 1,758 1,757.69 3%MERILECTRICA - 1,408 1,407.79 2%TERMOTASAJERO - 1,353 1,352.82 2%TERMOCANDELARIA - 2,578 2,577.59 4%PROELECTRICA - 710 710.41 1%URRA S.A 718 - 717.77 1%TERMOYOPAL - 200 199.60 0%TERMOCOL - - - 0%Menores 1,000 - 1,000.25 2%Otra - - - 0%Total 31,561 33,118 64,679 100%

ENFICC GWh-año

La mayor parte de la demanda de cada operador de red es atendida a través de su comercializador propio, esto se presenta en la siguiente gráfica que muestra la situación de los doce mayores operadores de red.

15

Figura 7. Distribución por comercializador de la demanda por zona de distribución

(XM, 2008a).

2.5.2 Transacciones en el MEM

La variabilidad en los precios de bolsa debida a la alta componente hidrológica y demás factores incidentes es muy notoria. Por ejemplo, el fenómeno climático El Niño, con una recurrencia de entre cuatro y siete años, produce una disminución apreciable de los aportes de los ríos. En consecuencia, la contratación, como mecanismo de cubrimiento, ha sido muy significativa en el mercado, y sus niveles, en relación con la demanda comercial, se han mantenido relativamente estables. En el año 2007 las transacciones totales (contratos y bolsa) fueron del 135% de la demanda comercial.

16


0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

250.0

300.0

350.0

ene-

97

ene-

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01

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ene-

07

Tiempo

$/kW

hBolsaContratos

0.0

50.0

100.0

150.0

200.0

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300.0

350.0

ene-

97

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00

ene-

01

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06

ene-

07

Tiempo

$/kW

hBolsaContratos

Figura 8. Precio promedio mensual de Bolsa y Contratos (en $ constantes de

diciembre de 2007, ajustado con el IPC).

Figura 9. Transacciones en el mercado, porcentaje de la demanda comercial (XM,

2008a)

El recuento de las principales transacciones en los años 2006 y 2007 se incluyen en la siguiente tabla.

17

Tabla v. Principales transacciones en 2006 y 2007

Transacciones Unidades 2006 2007 Variación (%) Energía transada en Bolsa GWh 17,529 16,692 -4.8 Energía transada en Contratos GWh 53,041 55,969 5.5 Total energía transada en el mercado GWh 70,570 72,661 3.0 Desviaciones GWh 48 63 31.3 Demanda comercial GWh 52,368 53,664 2.5 Porcentaje de la demanda transado en Bolsa % 33.5 31.1 Porcentaje de la demanda transado en Contratos % 101.3 104.3 Porcentaje de cubrimiento % 134.8 135.4 Preciomedio en Bolsa Nacional $/kWh 72.72 83.42 14.7 Precio medio en Contratos $/kWh 71.79 77.31 7.7 Compras en Bolsa Mill. de pesos 1,274,757 1,392,471 9.2 Restricciones Mill. de pesos 279,695 127,501 -54.4 Responsabilidad comercial AGC Mill. de pesos 113,174 105,840 -6.5 Desviaciones Mill. de pesos 5,376 2,803 -47.9 Cargos CND y ASIC Mill. de pesos 48,097 52,566 9.3 Total transacciones mercado sin Contratos Mill. de pesos 1,721,099 1,681,180 -2.3 Valor transado en Contratos Mill. de pesos 3,807,847 4,327,043 13.6 Total transacciones mercado Mill. de pesos 5,528,946 6,008,224 8.7 FAZNI (1) Mill. de pesos 65,723 50,915 -22.5 FOES (2) Mill. de pesos 103,228 33,463 -67.6 Rentasdecongestión Mill. de pesos 134,509 43,132 -67.9 Valor a distribuir cargo por confiabilidad (cargo por capacidad enero - noviembre 2006) Mill. de pesos 1,260,771 1,411,963 12.0 FAER (3) Mill. de pesos 56,243 60,685 7.9 Cargos por uso STN Mill. de pesos 904,056 937,928 3.7 Cargos por uso STR Mill. de pesos 778,350 786,573 1.1

Transacciones Unidades 2006 2007 Variación (%) Energía transada en Bolsa GWh 17,529 16,692 -4.8 Energía transada en Contratos GWh 53,041 55,969 5.5 Total energía transada en el mercado GWh 70,570 72,661 3.0 Desviaciones GWh 48 63 31.3 Demanda comercial GWh 52,368 53,664 2.5 Porcentaje de la demanda transado en Bolsa % 33.5 31.1 Porcentaje de la demanda transado en Contratos % 101.3 104.3 Porcentaje de cubrimiento % 134.8 135.4 Preciomedio en Bolsa Nacional $/kWh 72.72 83.42 14.7 Precio medio en Contratos $/kWh 71.79 77.31 7.7 Compras en Bolsa Mill. de pesos 1,274,757 1,392,471 9.2 Restricciones Mill. de pesos 279,695 127,501 -54.4 Responsabilidad comercial AGC Mill. de pesos 113,174 105,840 -6.5 Desviaciones Mill. de pesos 5,376 2,803 -47.9 Cargos CND y ASIC Mill. de pesos 48,097 52,566 9.3 Total transacciones mercado sin Contratos Mill. de pesos 1,721,099 1,681,180 -2.3 Valor transado en Contratos Mill. de pesos 3,807,847 4,327,043 13.6 Total transacciones mercado Mill. de pesos 5,528,946 6,008,224 8.7 FAZNI (1) Mill. de pesos 65,723 50,915 -22.5 FOES (2) Mill. de pesos 103,228 33,463 -67.6 Rentasdecongestión Mill. de pesos 134,509 43,132 -67.9 Valor a distribuir cargo por confiabilidad (cargo por capacidad enero - noviembre 2006) Mill. de pesos 1,260,771 1,411,963 12.0 FAER (3) Mill. de pesos 56,243 60,685 7.9 Cargos por uso STN Mill. de pesos 904,056 937,928 3.7 Cargos por uso STR Mill. de pesos 778,350 786,573 1.1

(1) FAZNI: Fondo de apoyo para la energización de las zonas no interconectadas.

(2) FOES: Fondo de energía social.

(3) FAER: Fondo de apoyo para la energización de las zonas rurales interconectadas.

2.5.3 Intercambios internacionales

Los países de la Comunidad Andina de Naciones (CAN) adoptaron un esquema de Transacciones Internacionales (TIES) basado en un despacho dependiente de los precios marginales de cada país y en la asignación de las rentas de congestión al país exportador. Este esquema esta hoy en intensa discusión.

De otro lado, la posible interconexión futura con Panamá permitirá un esquema de intercambios con los países centroamericanos miembros del SIEPAC.

2.6 La tarifa eléctrica

La tarifa que se cobra a los usuarios regulados por la energía eléctrica busca recuperar los costes reales de la industria. Tiene en cuenta, en forma aditiva, todos los segmentos de la cadena. El cobro al usuario residencial depende del estrato socio-económico al cual pertenece (la estratificación es una clasificación de la población con base en las características de la vivienda y su entorno). Actualmente, la tarifa es de costo unitario real para el estrato

18


cuatro, y los estratos altos (estratos 5 y 6) pagan un sobrecosto para subsidiar el consumo de los estratos bajos (estratos 1, 2 y 3).

Los usuarios regulados están sujetos a un contrato de condiciones uniformes y con tarifas establecidas por la CREG. En las áreas donde la infraestructura no hace parte del sistema interconectado existen tarifas específicas y reglamento de costes.

2.7 El Cargo por Confiabilidad

2.7.1 Antecedentes

El anterior Cargo por Capacidad estuvo vigente hasta el año 2006 durante un periodo continuo de diez años. Consistía en una remuneración a los generadores por su aporte en el cubrimiento de las necesidades de energía (con un ajuste para considerar también la potencia) al enfrentar una condición supuesta de hidrológica seca y calculada con un modelo matemático de simulación de despacho centralizado. Su precio unitario, según un cálculo hecho por el regulador, reflejaba el costo fijo de una tecnología eficiente de cubrimiento de punta (5.25 USD/KWh-mes) y era recibido por la planta si se encontraba disponible. El esquema de recaudo consistía en un cobro homogéneo a la demanda incluido dentro del precio total de la energía.

Si bien durante su vigencia no se presentaron problemas de insuficiencia de suministro, se hicieron evidentes varias fallas del mecanismo que motivaron la modificación: Alta variabilidad en los ingresos de los generadores de un año a otro, cuestionamientos a la metodología administrada de asignación, falta de definición clara del producto que se remuneraba e inexistencia de penalizaciones por el incumplimiento en los momentos críticos.

El nuevo esquema busca superar las anteriores limitaciones y subsanar los demás problemas que limitan la participación del capital privado.

2.7.2 Descripción del esquema

En el año 2000, por iniciativa de ACOLGEN, un grupo del Instituto de Investigación Tecnológica (IIT) de la Universidad Pontificia Comillas liderado por Pérez-Arriaga (Vázquez et al., 2002) estudió el esquema de Cargo por Capacidad y propuso una alternativa de Opciones de Confiabilidad que contenía los elementos esenciales del esquema ahora adoptado. En resumen, esta alternativa consiste en establecer un pago a los generadores en proporción a la capacidad firme que pueden ofrecer al sistema y penalizarlos si incumplen este compromiso cuando se les exige. La determinación de los periodos críticos se basa en si la señal de precios supera un cierto nivel (precio de escasez), por lo cual, este producto es análogo a una opción financiera tipo call.

Posteriormente, en el año 2006, la CREG contrató a Peter Cramton y Steven Stoft (Cramton y Stoft, 2006) quienes propusieron el esquema que, con algunas modificaciones, se llevó a la práctica.

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Objetivo

El objetivo del mecanismo de capacidad es crear un incentivo a los agentes del mercado para aumentar su aporte a la firmeza, definida como la disponibilidad de generación en el mediano y corto plazo; y a la suficiencia, es decir, la necesaria capacidad instalada. El mecanismo de incentivos implica definir claramente cómo determinar el periodo crítico, la contribución real de cada unidad durante estos periodos y las características del producto confiabilidad: compromisos, tiempo de vigencia y salvaguardas (Batlle, 2007). Estas características del Cargo por Confiabilidad se explican a continuación.

Producto

El producto, Obligación de Energía Firme (OEF), se asimila a una opción financiera tipo call respaldada por un recurso físico certificado capaz de producir energía firme en un periodo crítico y acompañada de una serie de garantías adicionales de cumplimiento. Es un contrato de compra y venta de energía firme entre el generador y la demanda, representada por el administrador del mercado. Las OEF tienen el mismo perfil horario que la demanda, así por ejemplo, un generador que vendió una OEF por el 10% de la energía firme del mercado, tiene la obligación de suplir el 10% de la carga real en cada hora del día si la obligación es ejercida.

El ejercicio de la OEF ocurre si el precio de la Bolsa de Energía es mayor al precio de escasez (PE) en alguna hora del día, en cuyo caso se realiza una verificación del total diario producido y si el generador no alcanzó el total al que esta comprometido con sus OEF tendrá la obligación de vender la energía al precio de escasez. A cambio de ello recibe un pago mensual que corresponde al precio de las OEF.

La verificación del cumplimiento de las OEF se hace con base en el despacho ideal, es decir sin tener en cuenta efectos debidos a la red de transmisión.

Precio de escasez

El precio de escasez es el umbral indicador de que el sistema se encuentra en una condición crítica. En principio, la CREG lo fija en un nivel superior al costo de la planta más ineficiente . 3

Máxima energía firme

La Energía Firme para el Cargo por Confiabilidad (ENFICC) es la máxima cantidad de energía eléctrica que puede comprometer la planta. Se determina mediante un conjunto de reglas establecidas por el regulador y que tienen en cuenta, para las plantas existentes, el índice de indisponibilidad histórica por salidas forzadas (IHF) y la disponibilidad del combustible. El cálculo de la ENFICC hidráulica se hace mediante una maximización de la mínima energía mensual producible por las plantas durante el año (desde mayo hasta abril

3 En realidad este valor se fijó con base en otras consideraciones y en la actualidad algunas plantas tienen un costo superior.

20


del año siguiente), pero sin tener en cuenta, en la optimización, la conexión interanual de las decisiones. Esto subestima la energía firme de las plantas que poseen embalse con capacidad de almacenamiento importante.

Penalización por incumplimiento

Si las OEF se ejercen y el generador no tiene en el despacho ideal (con el conjunto de sus plantas) la totalidad de la energía a la que se comprometió, deberá pagar al agente poseedor de la opción la diferencia entre el precio de bolsa y el precio de escasez multiplicado por la cantidad de energía comprometida que no generó.

Prima de la Obligación de Energía Firme y periodo de vigencia

Las OEF se asignan mediante una subasta (cuyo funcionamiento se explica más adelante), lo cual permite que el precio de la obligación (prima) se determine como resultado de la competencia entre los generadores. El generador al que se le asigna una OEF recibe una remuneración conocida y estable durante un plazo determinado. El periodo de vigencia de la obligación es decidido por el propietario, desde un año hasta el máximo según el tipo de planta.

Las condiciones en las que participan las plantas dependen de su tipo de la siguiente manera:

• Plantas existentes: Las que están en operación en el momento de la subasta. Periodo de vigencia de la obligación: un año. No ofrecen precio en la subasta y sólo tienen la posibilidad de retirar energía de la asignación a partir de un precio determinado.

• Plantas especiales con obras: Las que están en construcción o van a ser repotenciadas. Periodo de vigencia de la obligación hasta de 10 años.

• Plantas nuevas: Plantas que no ha iniciado su construcción en el momento de la subasta. Periodo de vigencia hasta de 20 años. Participan con oferta de precio en la subasta.

Subasta

La subasta es del tipo reloj descendente y en ella participan ofertando activamente los generadores inversionistas. La demanda está representada por una función de precio y cantidad determinada por la CREG y cuyos parámetros son la Demanda Objetivo (D), el Costo del Entrante (CE) y los márgenes de demanda M1 y M2.

21

Figura 10. Función de demanda de OEF (XM, 2008b)

El precio que resulta cuando se igualan la oferta y la demanda es el Precio de Cierre de la subasta, y a él se remuneran todas las OEF que se asignen.

Figura 11. Subasta de reloj descendente (XM, 2008b)

La subasta se lleva a cabo cuatro años antes de que se requiera la energía firme o con otro plazo de antelación si la CREG lo considera conveniente (este se denomina Periodo de Planeación). La CREG evalúa el balance oferta-demanda proyectado y determina si es necesario convocar una subasta.

22


Figura 12. Energía a subastar y vigencia de las OEF (CREG, 2006)

Para poder participar en la subasta las empresas deben cumplir los requisitos, presentar las garantías exigidas y los contratos o certificaciones de disponibilidad del combustible necesarios.

Si la oferta de ENFICC que se presenta en la subasta es inferior a ciertos límites establecidos por la CREG, se considera que no existió una subasta normal así:

• Oferta insuficiente: si la oferta de ENFICC es inferior a la Demanda Objetivo. Se asignan las OEF a toda la ENFICC participante con los siguientes precios: 1.1*CE a las plantas existentes y 2*CE a las nuevas, existentes con obras y especiales.

• Competencia insuficiente: si la oferta de ENFICC es inferior a 1.04 * Demanda Objetivo. Se hace la subasta y las OEF se asignan a los ganadores. Se paga a las plantas nuevas el precio de cierre y a las existentes el mínimo entre el precio de cierre y el 1.1*CE.

• Participación insuficiente: si más del 50% de las OEF asignadas se destinan a plantas nuevas cuyos propietarios poseen plantas existentes, y si alguno de ellos tiene una participación en Energía Firme mayor al 15% de la demanda objetivo del año que se subasta. Se paga a las plantas nuevas el precio de cierre y a las existentes el mínimo entre el precio de cierre y el 1.1*CE.

La función de demanda cambia en cada nueva subasta: La Demanda Objetivo resulta de los pronósticos de demanda, y el CE se actualiza calculándolo como el 70% del CE de la anterior subasta más el 30% del precio de cierre.

Asignación para plantas con periodo de construcción superior a cuatro años (GPPS)

Para promover la entrada de proyectos cuya construcción supera los cuatro años (principalmente los proyectos hidráulicos), la CREG incorporó un mecanismo que le permite al inversionista vender parte de su energía firme futura, bajo condiciones especiales, hasta diez años antes de que la energía firme del proyecto esté disponible. Consiste en permitirle que, una vez conocido el precio de cierre de la subasta a cuatro años, comunique a la CREG

23

su interés en vender a ese precio una parte de su energía firme. Si la energía ofertada por este tipo de plantas, en alguno de los años de este segundo horizonte (del cuarto al décimo año), es superior al requerimiento establecido por la CREG (llamado Cantidad Máxima a asignar –CM–), es decir si existe exceso de oferta en alguno de los años, se procede a realizar una segunda subasta de sobre cerrado para determinar las asignaciones de todos los años, manteniendo como precio máximo el obtenido en la subasta a cuatro años o subasta primaria.

La Cantidad Máxima a asignar en cada uno de los años del horizonte es diferente según la anterioridad de entrada de los proyectos así:

( )2 8.01 6.00 5.0

≥==

=qqq

qL

En donde q es el número de años de antigüedad de inicio de participación de la planta en las subastas y L(q) es el máximo porcentaje del incremento de la Demanda Objetivo al cual la planta puede aspirar. De esta manera, las plantas que han entrado en subastas anteriores tienen prioridad en las asignaciones posteriores de los años en los que ya recibieron asignación. El máximo que las plantas pueden conseguir en las asignaciones GPPS es el 80% por ciento del incremento de demanda, es decir que el restante 20% será asignado mediante la subasta o mediante asignación proporcional con base en la ENFICC según sea el caso.

Mercado Secundario de Obligaciones de Energía Firme

Es un mercado de contratos bilaterales en el cual sólo participan los generadores. En él, mediante un Contrato de Respaldo, el generador con excedentes de Energía Firme los vende al agente deficitario. También en este mercado se registran los respaldos entre plantas del mismo generador.

Mayores detalles sobre la reglamentación del Cargo por Confiabilidad pueden consultarse en (CREG, 2006), (XM y BBVA, 2007) y la reglamentación de la CREG.

2.7.3 Resultados de la subasta realizada en 2008

En mayo del año 2008 se realizó la primera subasta. La CREG determinó que se suplieran las necesidades de energía firme del periodo diciembre 2012 – noviembre 2013. (Es decir, con antelación de cuatro años). El precio de cierre de la subasta fue de 13.998 USD/MWh y se asignaron OEF a las plantas nuevas que se enumeran en la Tabla vi.

Tabla vi. Plantas nuevas con asignación de OEF en la subasta

Planta Capacidad (MW) Tecnología Año de entradaGecelca 3 150 carbón 2012Termocol 202 Fuel-oil 2012Amoya 78 agua 2011

Planta Capacidad (MW) Tecnología Año de entradaGecelca 3 150 carbón 2012Termocol 202 Fuel-oil 2012Amoya 78 agua 2011

24


Con base en el precio de la subasta manifestaron su interés de entrar al mercado las plantas de largo periodo de construcción que aparecen en la Tabla vii, para las cuales, por no exceder las Cantidades Máximas en ninguno de los años, la asignación no requirió subasta de sobre cerrado.

Tabla vii. Asignación de OEF para plantas de largo periodo de construcción

Planta Capacidad (MW) Tecnología Año de entradaSogamoso 800 agua 2014Pescadero 1200 agua 2018

Quimbo 376 agua 2014Cucuana 60 agua 2014Porce4 400 agua 2015Miel2 135 agua 2014

Planta Capacidad (MW) Tecnología Año de entradaSogamoso 800 agua 2014Pescadero 1200 agua 2018

Quimbo 376 agua 2014Cucuana 60 agua 2014Porce4 400 agua 2015Miel2 135 agua 2014

Con esta subasta, y gracias a la importante entrada de proyectos hidráulicos de largo plazo, se aseguró, en buena proporción, el cubrimiento de los requerimientos de expansión del sistema por un periodo de tiempo de varios años. Esto es así porque, aunque aún no se ha asignado la totalidad de las necesidades de OEF del periodo 2014-2018, algunos de estos proyectos tienen una ENFICC que les permitirá tener mayores asignaciones posteriores.

25

3. Modelo de simulación de la expansión en el mercado colombiano

3.1 Esquema general

El modelo de simulación se basa en las tesis doctorales de Batlle (2002) y Sánchez (2008). En la primera de ellas se desarrolló el modelo MARAPE (Modelo de Análisis de Riesgos Asociados a la Producción Eléctrica), un modelo estratégico de costes de producción que se utiliza para la simulación de la participación de los agentes en el mercado. En el presente trabajo El MARAPE se integra en una plataforma computacional que incluye además la modelación de las subastas del Cargo por Confiabilidad, la evaluación financiera de las alternativas de expansión y las decisiones de los agentes. De esta manera, modelando en forma exógena las demás fuentes de incertidumbre (demanda, costos de combustible y aportes hidráulicos de energía) y siguiendo las ideas del análisis de Dinámica de Sistemas, desarrolladas en detalle en la segunda de las tesis doctorales mencionadas, se realiza la simulación en el horizonte futuro. El proceso se general se esquematiza a continuación.

EscenarioDemanda, costo de combustible, hidrología

Subasta: Asignación de OEF

Estimación de precios y producciones

Evaluación financiera de los proyectos

Decisiones de inversión

Evaluación de requerimientos de OEF

EscenarioDemanda, costo de combustible, hidrología

Subasta: Asignación de OEF

Estimación de precios y producciones

Evaluación financiera de los proyectos

Decisiones de inversión

Evaluación de requerimientos de OEF

Figura 13. Esquema general del modelo de simulación

El modelo completo se programó en lenguaje MATLAB, con interfaz de datos de entrada en hojas de Excel y con llamados a ejecuciones del modelo MARAPE. La simulación se hace teniendo en cuenta los siguientes intervalos de tiempo: Las subastas se realizan anualmente, el modelo MARAPE reparte los totales de producciones de las plantas hidráulicas en forma mensual y hace el despacho bajo la curva de demanda tanto de los grupos térmicos como hidráulicos en forma horaria. Para reducir el tiempo de cálculo, esta última fase se puede modelar con intervalos temporales mayores (por ejemplo de diez horas).

En el numeral siguiente se explicarán las principales características del modelo MARAPE y cómo se evaluó y ajustó para ser usado en el mercado colombiano. Luego, se explican cada

26


una de las etapas del modelo de simulación y la forma en la cual el modelo MARAPE se integra con ellas.

3.2 Modelo MARAPE

El modelo MARAPE es una extensión de los modelos de producción basados en costos pero adaptado a las condiciones de mercado competitivo. Permite representar mercados hidro-térmicos oligopólicos y obtener la curva de duración de precios del sistema y los ingresos y costos de cada agente generador. Una de sus principales ventajas es la velocidad computacional que lo hace útil en aplicaciones que requieren la evaluación de múltiples escenarios (Batlle y Barquín, 2005).

3.2.1 Descripción del modelo

El modelo tiene las siguientes características:

• Utiliza la curva de duración para representar cada periodo de demanda.

0 100 200 300 400 500 600 700 800

[GW

]

[horas]0 100 200 300 400 500 600 700 800

[GW

]

[horas]0 100 200 300 400 500 600 700 800

[GW

]

[horas]0 100 200 300 400 500 600 700 800

[GW

]

[horas]

Figura 14. Representación de la demanda eléctrica (Batlle, 2002)

• La energía generada por las unidades de generación hidráulicas (UGHs) en cada periodo habitualmente meses o periodos de cuatro semanas se determina por un modelo exógeno. La producción hidráulica total se desagrega en cada una de las plantas con base en coeficientes históricos. Cada planta hidráulica en cada periodo se modela a partir de su energía disponible y los límites máximos y mínimos de producción

27

• Luego de conocida la producción mensual total, el perfil horario de producción de las unidades hídricas se calcula usando un algoritmo de generación en demanda pico (Peak shaving).

0 100 200 400 500 600 700

15

30

35

300 80010

DespachoUGHS

Monótona demanda

25

20

Monótona demanda térmica

0 100 200 400 500 600 700

15

30

35

300 80010

DespachoUGHS

Monótona demanda

25

20


0 100 200 400 500 600 700

15

30

35

300 80010

DespachoUGHS

Monótona demanda

25

20


0 100 200 400 500 600 700

15

30

35

300 80010

DespachoUGHS

Monótona demanda

25

20


Figura 15. Despacho de unidades hidráulicas (Batlle, 2002)

• Las unidades térmicas se despachan en la curva monótona de demanda siguiendo el orden de mérito dado por su costo marginal. Este despacho tiene en cuenta las restricciones de capacidad y la disponibilidad promedio entre otras características.

0 100 200 300 400 500 600 7000

T

Coste Marginal1 (CM1)

CM2

CM6…

CM1< CM2<…< CM6

Potencia máxima Térmica 1(Pmax1)

Pmax3

Curva duración-carga

CM2

0 100 200 300 400 500 600 7000

T


CM2

CM6…

CM1< CM2<…< CM6


Pmax3


CM2

0 100 200 300 400 500 600 7000

T


CM2

CM6…

CM1< CM2<…< CM6


Pmax3


CM2

0 100 200 300 400 500 600 7000

T


CM2

CM6…

CM1< CM2<…< CM6


Pmax3


CM2

Figura 16. Despacho de unidades térmicas (Batlle, 2002)

• La interacción estratégica de los agentes se representa mediante el enfoque de variaciones conjeturales. Cada agente oferta, en cada periodo bajo la curva monótona de carga, una curva que relaciona las cantidades con el precio, éste último obtenido como el costo marginal más un parámetro exógeno (variación conjetural) que representa la variación del precio del mercado cuando el agente produce una unidad adicional. Esto se expresa mediante la siguiente ecuación que representa la condición de primer orden de maximización de beneficios de cada empresa:

28


( ) ( )·ff f f

f

Cf fB q a

q¶

= +¶

q q (Ecuación 1).

f

f

qC∂

∂Es decir, para cada cantidad el agente oferta un precio que iguala el costo marginal más

el producto de la cantidad y un parámetro exógeno ( )f fa qfq , igual a la primera derivada de

la curva de demanda residual. La Figura 17 muestra, con línea azul, la curva de oferta del agente basada en costos marginales y con línea roja la curva de oferta teniendo en cuenta además la componente estratégica.

Figura 17. Curva de oferta estratégica (Batlle, 2002)

3.2.2 Aplicación al mercado colombiano

El modelo MARAPE fue desarrollado en España y ha sido utilizado ampliamente para evaluar la participación en el mercado por parte de agentes generadores o con fines de análisis regulatorio. Sin embargo, las características del mercado español y su reglamentación difieren notoriamente de las colombianas por lo cual se requirió un trabajo de evaluación y adecuación del modelo a estas condiciones.

Generación de las plantas hidráulicas

Una de las principales características del mercado colombiano es la alta participación hidráulica. Por ello, se dedicó principal atención a determinar, con base en la información histórica, si la forma en la cual el MARAPE simula el despacho hidráulico se asemeja a la realidad en este mercado. Para diferentes periodos de tiempo, teniendo en cuenta el ciclo anual de aportes a los ríos colombianos, se determinó tanto en forma cronológica como bajo la curva monótona de demanda la generación de las plantas que tienen capacidad de regulación, entendida como la capacidad de conservar agua desde los periodos de baja demanda hasta los periodos de punta. A pesar de las fluctuaciones que produce la fuerte

29

variabilidad de los aportes, resulta en general muy claro que el conjunto de las plantas hidráulicas consigue aplanar bastante bien la curva de demanda. En este resultado también incide el hecho de que en el mercado se oferte un único precio diario lo cual obliga, en general, a que la generación hidráulica en los periodos de alta demanda sea mayor o igual a los de baja demanda. En la siguiente figura se muestra un periodo representativo de varios días y el aplanamiento que producen las plantas hidráulicas.

0 50 100 150 200 250 300 350 4000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

Horas

MW

h

DemandaHidroTermo

0 50 100 150 200 250 300 350 4000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

Horas

MW

h

DemandaHidroTermo

0 50 100 150 200 250 300 350 4000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

Horas

MW

h

DemandaHidroTermo

0 50 100 150 200 250 300 350 4000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

Horas

MW

h

DemandaHidroTermo

0 50 100 150 200 250 300 350 4000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

Horas

MW

h

DemandaHidroTermo

0 50 100 150 200 250 300 350 4000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

Horas

MW

h

DemandaHidroTermo

0 50 100 150 200 250 300 350 4000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

Horas

MW

h

DemandaHidroTermo

0 50 100 150 200 250 300 350 4000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

Horas

MW

h

DemandaHidroTermo

Figura 18. Demanda y tipos de generación. Izq.: Serie cronológica, Der.: Curva

monótona de demanda

Otro de los aspectos que se evaluó fue la simultaneidad de la producción de las plantas hidráulicas. Para ello, se calculó el factor de simultaneidad con base en la información histórica semanal así: se determinó la generación hidráulica total (en MW) dividida por la suma total de las capacidades máximas de las plantas que están generando en esos periodos. Se obtuvo de esta manera el patrón promedio que se muestra en la Figura 19.

50 100 150 200 2500.6

0.65

0.7

0.75

0.8

0.85

0.9

0.95

50 100 150 200 2500.6

0.65

0.7

0.75

0.8

0.85

0.9

0.95

50 100 150 200 2500.6

0.65

0.7

0.75

0.8

0.85

0.9

0.95

50 100 150 200 2500.6

0.65

0.7

0.75

0.8

0.85

0.9

0.95

Figura 19. Datos semanales del factor de simultaneidad (línea azul), comparados

con los valores promedio (línea roja). Periodo 2003-2007

30


Se observa en este gráfico que durante el periodo de verano el factor de simultaneidad es notablemente inferior al periodo de invierno. Esta característica, modelando los valores promedios, se tuvo en cuenta en la ejecución del programa.

Precios de oferta de las plantas térmicas

Como parte del análisis se estudiaron los precios de oferta y su relación con los costos reales de producción de las plantas térmicas. Esta es una información muy compleja que se ve afectada además por las características de los contratos de compra del combustible. Para ello, se consultó la información de costos de combustibles y tasas de eficiencia (factores de conversión), pero además, se evaluó el comportamiento histórico de cada una de las plantas térmicas, principalmente en el periodo 2003-2007, y se determinó, en forma aproximada, el nivel de precios en la bolsa de energía que indujo a estas plantas a vender su producción.

Como ejemplo, a continuación se presenta la gráfica de la relación entre los precios ofertados y el precio promedio de bolsa diario en el caso la planta TEBSA. La línea diagonal sirve para separar los casos en los cuales el precio de oferta es inferior al precio promedio de bolsa y en que, por consiguiente, la planta entró en el mercado por mérito.

0 10 20 30 40 50 60 70010203040506070

Precio de bolsa, promedio diario (USD/MWh)

Prec

io d

e of

erta

(US

D/M

Wh)

0 10 20 30 40 50 60 70010203040506070


Prec

io d

e of

erta

(US

D/M

Wh)

0 10 20 30 40 50 60 70010203040506070


Prec

io d

e of

erta

(US

D/M

Wh)

0 10 20 30 40 50 60 70010203040506070


Prec

io d

e of

erta

(US

D/M

Wh)

Figura 20. Gráfico XY de los precios diarios de Bolsa y oferta, planta TEBSA

Además de este tipo de análisis se estudiaron los histogramas de precios ofertados y demás información que fuera de utilidad.

10 20 30 40 50 60 70 800

50

100

150

200

250

300

Precio de oferta (USD/MWh)10 20 30 40 50 60 70 800

50

100

150

200

250

300

10 20 30 40 50 60 70 800

50

100

150

200

250

300


50

100

150

200

250

300


50

100

150

200

250

300

10 20 30 40 50 60 70 800

50

100

150

200

250

300

Precio de oferta (USD/MWh)

Figura 21. Histograma de precios diarios de oferta, planta TEBSA, 2003-2007

31

Modelación de la componente estratégica

( )f fa qEl parámetro puede obtenerse de los datos históricos de evolución pasada del

mercado (Batlle, 2002). En este caso, luego de algunas evaluaciones y considerando que la obtención de este parámetro es compleja, se decidió suponer que el mercado colombiano es perfectamente competitivo y que continuará siéndolo en el futuro, por consiguiente, el parámetro estratégico no fue considerado. Como se discutirá en el numeral 5.1 esta es una línea de posible mejora futura.

Comparación de resultados obtenidos utilizando MARAPE y los datos reales

Para verificar la capacidad del modelo MARAPE de reproducir en forma apropiada el mercado de Colombia se realizaron corridas suponiendo información de entrada perfectamente conocida de producción hidráulica total mensual de cada planta, costo de producción y demanda horaria. El modelo, por tanto, despachó el agua y calculó la producción en cada uno de los bloques horarios de cada mes. Determinó, además, los precios horarios resultantes del mercado a partir de las curvas de oferta de los agentes generadores basadas en los perfiles de producción hidráulica, previamente calculados, y en los precios de oferta estimados de los grupos térmicos. Los resultados obtenidos permitieron verificar que el modelo tiene un buen desempeño. Por ejemplo, a continuación se muestran los precios promedios mensuales, durante el año 2007, obtenidos con MARAPE y comparados con los datos reales.

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mes

Prec

io ($

/KW

h)

MARAPE

REAL

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mes

Prec

io ($

/KW

h)

MARAPE

REAL

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mes

Prec

io ($

/KW

h)

MARAPE

REAL

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Mes

Prec

io ($

/KW

h)

MARAPE

REAL

Figura 22. Comparación del precio mensual promedio obtenido con MARAPE y

real, 2007

3.3 Principales módulos del modelo de simulación de la expansión

El esquema de los componentes principales del programa desarrollado en MATLAB es el siguiente:

32


Definición del escenario y supuesto inicial de expansión

t = año inicial : año final

¿Se requiere subasta en

t+4?

SubastaSubasta

Asignación GPPSAsignación GPPS

[MARAPE COLOMBIA]Cálculo de ingresos esperados por

los proyectos nuevos y primas.

Decisiones de entrada , modificación OEF y ajuste del escenario de expansión

No


[MARAPE COLOMBIA]Cálculo de ingresos esperados por los

proyectos GPPS nuevos y primas.

Definición del escenario y supuesto inicial de expansión

t = año inicial : año final

¿Se requiere subasta en

t+4?

SubastaSubasta

Asignación GPPSAsignación GPPS

[MARAPE COLOMBIA]Cálculo de ingresos esperados por

los proyectos nuevos y primas.


No


[MARAPE COLOMBIA]Cálculo de ingresos esperados por los

proyectos GPPS nuevos y primas.

Figura 23. Esquema del algoritmo de simulación

Cada uno de estos módulos y la forma en la cual MARAPE se utiliza dentro del programa se explican a continuación.

3.3.1 Definición del escenario y supuesto inicial de expansión

En la primera etapa del programa se lee la información del escenario, determinado por el conjunto de variables exógenas en el periodo en el cual se harán las evaluaciones. Las principales variables son:

• Demanda de energía y necesidades de OEF: Se determina un escenario de demanda de energía y la forma de la función monótona de demanda asociada. Además, se establece un escenario de Demanda Objetivo de OEF cuyas tasas de crecimiento sean consecuentes con las del escenario de energía.

• Pronóstico de costos de combustible: Se define el pronóstico de precios de todos los combustibles que utilizarán las plantas generadoras.

• Escenario de producción hidráulica: El escenario de producción hidráulica debe reflejar los ciclos de bajos y altos aportes que suceden como consecuencia de los fenómenos climáticos.

33

El conjunto de tecnologías de producción con las cuales se expande el sistema es uno de los principales determinantes de los precios futuros. Por ello, se establece un supuesto inicial probable de cómo será la expansión. Este supuesto inicial se concreta en un conjunto de plantas que atenderán la demanda durante el periodo de evaluación detallada (por ejemplo los primeros diez años) y servirán para determinar los precios en el mercado y los ingresos de las plantas que se aprestan a participar en la subasta o en la asignación GPPS. Este supuesto se relaciona también con el perfil de precios que se pronostica para el sistema en el muy largo plazo (ver el numeral 3.3.3) puesto que la senda de crecimiento de la participación de las tecnologías llevará a alcanzar el escenario final. Esta información se presupone de conocimiento general para los agentes quienes basan en ella sus decisiones.

Debido a que la Demanda Objetivo de energía firme determina la expansión, el supuesto inicial se define de manera que, además de cumplir una cierta proporción de participación de las tecnologías, tenga una energía firme que atienda los requerimientos futuros. En la ejecución del programa se modifican las estructuras de datos para permitir la entrada transitoria de los proyectos y la ejecución del MARAPE con dicha información. Así, como se explicará más adelante, en la medida en que las subastas determinan la entrada de plantas al sistema, estas reemplazan a las supuestas inicialmente.

3.3.2 Condición para realizar la subasta

Para determinar si en un momento dado se abrirá una subasta de compra de OEF se realiza el balance entre la Demanda Objetivo (calculada con base en la demanda media pronosticada y un factor de escalamiento similar al usado por la CREG en la primera subasta) y la ENFICC de las plantas existentes en el mercado; tanto las existentes desde el inicio como las que han entrado como resultado de subastas previas. Esto significa que en cada etapa de simulación se adicionan las nuevas asignaciones realizadas.

Si para el periodo t+4 no se requiere realizar subasta se avanza en la ejecución del año siguiente sin realizar tampoco asignación de OEF a plantas con periodo de construcción largo.

3.3.3 Cálculo de los ingresos esperados en el mercado por los proyectos nuevos y de las primas

Los ingresos que recibe una planta en el mercado provienen de dos fuentes principales4: del Cargo por Confiabilidad y de sus ventas de energía. Por ello, para determinar el precio de oferta de un proyecto en la subasta, en primer lugar se deben calcular sus ingresos esperados en el mercado. Con esta información, el costo de inversión y la tasa de rentabilidad exigida (que puede ser diferente entre los agentes) y considerando un escenario específico, se puede determinar la prima necesaria.

4 Las plantas también reciben ingresos por otras razones como la regulación secundaria de frecuencia o las restricciones, pero estos no se incluyen dentro de los cálculos.

34


Si bien en el mercado existen dos formas de vender la energía: la Bolsa y los contratos, se asumirá que los precios de ambos son, en promedio, equivalentes y por consiguiente todas las ventas de energía se considerarán al precio de Bolsa calculado.

Las plantas que pueden entrar en el mercado se separan en los siguientes tipos: el grupo de proyectos que son específicos (principalmente proyectos hidráulicos), están asociados a algún agente en particular y solo se pueden construir una vez; y el grupo de plantas típicas o genéricas de las diferentes tecnologías. En el archivo de datos se definen, mediante una matriz, los tipos de proyectos con los cuales participa cada empresa, de tal manera que si se desea, se puede direccionar el tipo de tecnología en el que invertirá cada una de ellas y asignarle proyectos específicos.

Cada uno de los proyectos se representa mediante el conjunto de características que permite su modelación y evaluación: capacidad, factor de conversión, ENFICC, tiempo de construcción, costo de inversión y combustible.

Para cada uno de los proyectos que puede ser construido se calcula el flujo de los ingresos esperados. Ello implica determinar las curvas de duración de precios y de producciones para los años siguientes a su entrada y durante un tiempo razonable de recuperación de la inversión. El método de pronóstico de precios sigue en grandes rasgos lo propuesto por Sánchez (2008) consistente en realizar un cálculo detallado del precio en el horizonte en el cual se cuenta con mayor información pronóstico de precios de corto plazo estimar los precios en un escenario muy alejado pronóstico de precios de largo plazo y utilizar una función de interpolación de los precios desde el último año de precios de corto plazo hasta el año de precios de largo plazo.

Esto se hace de la siguiente forma: Con base en la información del sistema, de las decisiones de expansión conocidas (derivadas de las anteriores subastas y asignaciones) y con un supuesto de expansión complementaria que cubra los requerimientos de Demanda Objetivo de OEF se calculan con el MARAPE, para un horizonte de diez años (periodo de entrada de las decisiones de inversión derivadas de la subasta y asignaciones de GPPS), los precios que se producirán en el mercado. A partir de este periodo y por el resto del horizonte de la vida útil del proyecto se determinan los precios interpolando la curva de duración de precios desde el último año calculado hasta un año suficientemente alejado (escenario de precios de muy largo plazo). La forma de interpolación sigue el método propuesto en Sánchez (2008). Con esta información de precios se determina el flujo de ingresos del proyecto durante toda su vida útil. Para agilizar el proceso de cálculo se supone que las plantas entrantes, con un tamaño inferior a un cierto límite, no modifican los precios existentes en el mercado. Aquellas plantas que por su tamaño modifican los precios del mercado exigen una ejecución del MARAPE que incluya su simulación explícita.

En esta etapa también se tiene presente el límite máximo que existe para los precios de venta de la energía cuando se ha comprometido como energía firme y que es igual al precio de escasez.

35

Determinación del escenario de precios en el muy largo plazo

El escenario de precios, es decir, la curva de precios por nivel de demanda en el muy largo plazo (por ejemplo, 50 años adelante), puede basarse en el supuesto de que en ese entonces existirá un “portafolio tecnológico óptimo” de producción para una aplicación de esta idea véase (Sánchez, 2008). También puede adoptarse algún supuesto razonable de expansión esperada y determinar los precios que se producirán en el mercado en esas condiciones. Este último fue el enfoque utilizado en este trabajo suponiendo además que en el largo plazo el Cargo por Confiabilidad, y en especial las necesidades de Energía Firme, seguirán siendo los determinantes de la expansión. Así, es necesario pronosticar para el año considerado en el largo plazo un supuesto de Demanda Objetivo de Energía Firme, y dadas unas participaciones porcentuales en capacidad de las diferentes tecnologías, determinar con base en su ENFICC cuales serán las capacidades instaladas. Esto requiere utilizar valores típicos que relacionen la ENFICC con la capacidad para cada tipo de tecnología. La tabla siguiente muestra, con base en los datos de las plantas que han recibido asignaciones, la relación entre la ENFICC y la máxima energía generable por las plantas con su máxima capacidad.

Tabla viii. Relación típica ENFICC – Energía máxima generable, por tipo de tecnología

Tecnología ENFICC/Energía MáximaHidro con regulación 0.55Hidro sin regulación 0.30Carbón 0.97Gas 0.93Fuel-Oil 0.88

Tecnología ENFICC/Energía MáximaHidro con regulación 0.55Hidro sin regulación 0.30Carbón 0.97Gas 0.93Fuel-Oil 0.88

Luego de establecer cuál será la conformación del parque generador futuro y utilizando el supuesto de demanda y los costos de combustibles se determina cuáles serán los precios marginales de ese momento. Esto se hizo utilizando el modelo MARAPE. Se consigue así el pronóstico de los precios de todos los periodos de demanda (por ejemplo bloques de diez horas) durante todo el año final de interés.

El pronóstico de los precios en tan largo plazo tiene una alta incertidumbre asociada a todos los factores que los determinan. Aunque importante, su incidencia en los cálculos se ve disminuida debido al efecto del descuento en los flujos de caja. En cualquier caso, la simulación de diversos escenarios que representen las posibilidades futuras y sus consecuentes precios son importantes para la adopción de las decisiones finales.

36


Producción de energía de las plantas

El cálculo de la producción de las plantas se hace de la siguiente forma: para las plantas térmicas se asume que entran bajo la curva de demanda en todos los periodos en los cuales el costo marginal es superior a su propio costo. Las plantas hidráulicas requieren el despacho dentro de la curva de carga y para ello se utiliza el módulo de despacho hidráulico del modelo MARAPE que realiza el procedimiento explicado en el numeral 3.2.1.

Evaluación de plantas considerando el efecto en el portafolio de las empresas

Cuando una compañía está estudiando los ingresos que le producirá una nueva planta considera dos aspectos principales: el efecto portafolio y el efecto disuasivo (Sánchez, 2008). El efecto portafolio se refiere a la capacidad que tiene dicha empresa de ofertar la nueva planta a un precio diferente al costo marginal para incrementar sus beneficios, si es que ello es posible. El efecto disuasivo tiene que ver con la entrada de nuevos competidores. Si una empresa existente evalúa un proyecto, debido al efecto portafolio antes mencionado, valorará el proyecto en forma menos favorable con menores ingresos infra-marginales de lo que lo hace una empresa entrante nueva, que en general es tomadora de precio. Si las empresas existentes tienen esto en consideración, para poder mantener su participación en el mercado, deberán evaluar los nuevos proyectos como si fueran a ser ofrecidos a su costo marginal, y con ello competir con los nuevos entrantes. Este es el supuesto que se adoptó para determinar las primas de los proyectos.

Tasas de rentabilidad y límites a la capacidad de inversión

La tasa de rentabilidad que exigen las compañías a sus inversiones difiere de una a otra. Este aspecto se modela en forma explícita permitiendo que cada compañía posea su propia tasa de rentabilidad. Además se modeló el hecho de que la misma empresa, a medida que incrementa su nivel de inversiones incrementa también su costo de capital (cuando su nivel de endeudamiento es superior al nivel óptimo). Si bien sería posible, con varias simplificaciones, modelar en detalle la estructura de capital de las empresas en el tiempo, tal como lo hace Sánchez (2008), en este trabajo se incluyó una versión simplificada que refleja, mediante una función de tasa de rentabilidad-nivel de inversión, el efecto mencionado.

37

Endeudamiento

Tasa de retornoexigida

Endeudamiento máximo

Endeudamiento

Tasa de retornoexigida

Endeudamiento máximo

Figura 24. Relación tasa de rentabilidad exigida y endeudamiento

Modelación de las plantas hidráulicas nuevas

Como se ha explicado antes, el modelo MARAPE requiere como información de entrada la producción mensual de las plantas hidráulicas. Para las plantas nuevas, de las cuales no se tiene información histórica, es necesario determinar cómo será su patrón de producción en los diferentes escenarios. En los casos en los cuales se conoce el caudal que reciben las plantas, su producción se puede determinar ya sea con las generaciones de otras plantas de la misma región o mediante algún algoritmo de despacho. En los casos en que no se conoce cuales serán los aportes al proyecto (porque por ejemplo son proyectos aún no definidos y que se representan en forma genérica) la modelación se hace mediante la creación de plantas típicas ubicadas en diferentes regiones del país y cuya producción se calcula como combinación de otras plantas de la misma región. Esta aproximación se considera suficiente para el análisis de largo plazo que se quiere realizar.

3.3.4 Subasta de corto plazo (periodo t+4)

Luego de determinar, para todas las empresas y todas las plantas susceptibles de ser ofrecidas, el precio de oferta en la subasta, se construye la curva de oferta. Se determina además la curva de demanda según está definida por la reglamentación, teniendo en cuenta que el parámetro CE varía en función de los precios obtenidos en la subasta anterior (tal como se explicó en el numeral 2.7.2). Los parámetros de la función de demanda, M1 y M2, se determinan manteniendo una proporción con la Demanda Objetivo similar a la usada por la CREG en la primera subasta.

Luego de tener ambas curvas, de oferta y demanda, se determina su punto de cruce y se establecen las asignaciones y el precio de cierre.

38


3.3.5 Decisiones de entrada, modificación de OEF y ajuste del escenario de expansión

Las plantas que resultan con asignación en la subasta entrarán al mercado en el plazo establecido. En el modelo esto implica modificar el conjunto de las plantas existentes en el sistema y modificar además la información de asignaciones de OEF.

Luego de conocidos los resultados de la primera subasta y establecidas las plantas que gracias a ella entraron, es necesario redefinir el supuesto de expansión complementaria. Esta información entra en la base de datos de plantas para la ejecución del MARAPE y posterior evaluación de los ingresos de los proyectos de largo periodo de construcción.

3.3.6 Cálculo de los ingresos esperados en el mercado por los proyectos nuevos de larga construcción y las primas.

En la misma forma en la cual se calcularon los ingresos para las plantas que participan en la subasta (descrita en el numeral 3.3.3) se calculan ahora para los proyectos de larga construcción. Existen también acá dos tipos de proyectos: los específicos, que solo se construyen una vez, y los genéricos o típicos que pueden repetirse varias veces durante el horizonte. También en este caso se consideran las tasas de rentabilidad por agente y su cambio en la medida en que el agente realiza mayores inversiones en el periodo. Por último, cabe mencionar que en el flujo de caja se tiene en cuenta que la programación de los desembolsos iniciales, es decir el periodo de inversión anterior al inicio de recepción de ingresos, depende del periodo de construcción.

3.3.7 Asignación para plantas GPPS

Dado que en este momento de la simulación se conoce el precio de cierre de la subasta de corto plazo (t+4), se eligen las plantas de largo periodo de construcción cuyo precio de oferta para la subasta —la prima calculada en la etapa anterior—, sea inferior al precio de cierre, y se conforma con ellas la curva de oferta total. La regla de asignación en este caso se aplica en forma simplificada: se determina la cantidad total de variación de OEF acumulada hasta el final del horizonte subastado (es decir, desde el año t+5 hasta el año t+10) y se asigna el 80% de esta cantidad entre las plantas competidoras. Así, se supone que las plantas que entran en esta asignación conseguirán (en el futuro) que se les asignen todas las OEF posibles5 y que además éstas les serán remuneradas al mismo precio. Esta es una simplificación, puesto que los proyectos de grandes dimensiones y que superan los límites de asignación (CM) no pueden garantizar el precio de la totalidad de su Energía Firme en una única subasta.

Cuando las plantas entran en el mercado se respetan sus tiempos reales de construcción, su consecuente programación de entrada y aporte de OEF. Luego de la definición de los proyectos que entrarán con base en esta asignación, se recalcula el supuesto de expansión futura del sistema antes de pasar al siguiente periodo de simulación.

5 Tal como se explicó en el numeral 2.7.2, en el mecanismo real esto sucede durante varias subastas consecutivas y a diferentes precios.

39

3.3.8 Otros aspectos de la modelación

Pronóstico de la forma de la curva monótona de demanda

Para los pronósticos de crecimiento de la demanda de energía y potencia eléctrica se tomó como base la información de UPME (2008). Por la importancia que tiene en los resultados y para evaluar si era necesario modificar la forma de la curva monótona de demanda futura se estudió su evolución reciente. En las gráficas siguientes se muestra como ha evolucionad en los últimos dos cuatrienios la función monótona de demanda y la curva horaria.

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 90000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000Curva monótona de demanda horaria

Horas

MW

h

199920032007

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 90000

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000Curva monótona de demanda horaria

Horas

MW

h

199920032007

Figura 25. Evolución de la curva monótona de demanda comercial horaria

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 80000

500

1000

1500

Horas

MW

h

Diferencias entre curvas monótonas de demanda

99-0303-07

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 80000

500

1000

1500

Horas

MW

h

Diferencias entre curvas monótonas de demanda

99-0303-07

Figura 26. Diferencia entre curvas monótonas de demanda comercial horaria

40


0 5 10 15 20 253000

3500

4000

4500

5000

5500

6000

6500

7000

7500

8000

Horas

MW

h

Curva de demanda horaria promedio anual

199920032007

0 5 10 15 20 253000

3500

4000

4500

5000

5500

6000

6500

7000

7500

8000

Horas

MW

h

Curva de demanda horaria promedio anual

199920032007

Figura 27. Evolución de la curva de demanda comercial horaria promedio

En la Figura 27 se observa una tendencia de aumento relativo de la demanda en los periodos 14 a 18 que hace más aplanada esta zona de la curva. Esto también se refleja en la curva monótona de demanda. En algunos países desarrollados como España, la forma de la curva de carga ha venido mostrando un persistente apuntamiento, entendido como distanciamiento entre la demanda punta y la media, en los últimos años. Es difícil prever cual será la forma futura de la curva de demanda en Colombia, sin embargo, es posible que el efecto de aplanamiento se detenga.

Relación entre el supuesto inicial de expansión y los resultados obtenidos.

Como se discutió previamente, antes de que se realicen las subastas es necesario hacer un supuesto de la expansión que se producirá. Este supuesto incide en la expectativa de precios futuros. A medida que se avanza en la simulación el supuesto inicial se modifica, no solo por la entrada real de las plantas escogidas en el proceso de subasta, sino porque los nuevos supuestos de expansión pueden tener en cuenta las decisiones de expansión reciente. Por ejemplo, si el supuesto inicial preveía un aumento notable de las plantas tipo Fuel-Oil y en las subastas se observa entrada importante de plantas de carbón, la expectativa futura puede ajustarse gradualmente reflejando este hecho.

Precios en el mercado

Las decisiones de entrada de las plantas en el mercado se basan en la expectativa de precios que en él ocurrirán. Sin embargo, tal como se mencionó antes, las características de las plantas que entran tienen consecuencias en los nuevos precios. Por ello, luego de que en la simulación se han obtenido las decisiones de expansión derivadas de los procesos de subasta, se recalculan, ahora con la información de las plantas que en realidad entraron en el mercado, los precios que en él se produjeron y se obtiene la evolución “real” del mercado. Esto permite comparar la “expectativa inicial de precios” con la situación que, según el modelo, ocurrió en realidad.

41

En un procedimiento iterativo podría plantearse que dados estos precios y decisiones de entrada de agentes, estos podrían redefinir sus expectativas de precios y con ello realizar otro ciclo de iteraciones. Si bien esto es posible, puede dar lugar a problemas de convergencia en la solución y otras dificultades y no se hizo dentro de este trabajo.

42


4. Caso ejemplo: Subastas en el horizonte 2009-2014

Se presenta en este capítulo un ejemplo de la aplicación del modelo y los resultados obtenidos. Con ello se ilustra el potencial que posee como soporte para el análisis de las decisiones de inversión. Este es solo un caso de los múltiples analizables. En la medida en que se hace una evaluación más amplia de escenarios y se conjugan sus resultados en forma automática se pueden realizar los análisis relevantes de decisiones bajo riesgo.

4.1 Información básica de entrada

Se simularán los procesos de subasta durante un periodo de 6 años, entre el 2009 y 2014. El mercado se representa con MARAPE en forma mensual y la curva de demanda en periodos de 10 horas.

La ejecución tiene en cuenta la información actual de las plantas existentes en el sistema y se asume que todos los proyectos que adquirieron compromisos de OEF en las subastas del 2008 se construirán según lo planeado.

Se asume además que las subastas continuarán realizándose con la misma antelación con la que se realizó la subasta del año 2008, es decir, con cuatro años de anticipación6. Se conservan para el futuro las mismas relaciones entre los parámetros que definió la CREG para la primera subasta, por ejemplo, en la determinación de los valores M1, M2 y D de la función de demanda de OEF.

Escenario

Para hacer el análisis descrito se planteó un escenario que se extiende hasta el año 2059 y permite evaluar el flujo de caja de los proyectos hasta durante treinta años después de su entrada en el mercado.

Demanda: se asumió un crecimiento de demanda según los pronósticos de la UPME en su proyección de julio de 2008. Se supone además que la Demanda Objetivo está asociada a este crecimiento de demanda. La forma de la función de demanda de energía varía en el horizonte con un ligero apuntamiento (reflejado en una transformación de la curva de demanda actual multiplicada por un factor y más la adición de una componente adicional). De esta forma se mantiene la relación de potencia (demanda máxima/demanda media) cercana a 1.4, relación que también presentan los pronósticos de la UPME.

6 El periodo de OEF cubierto en mayo de 2008 corresponde a dic/2012-nov/2013.

43

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035

Año

GW

h/añ

o

Demanda energía

Demanda Objetivo OEF

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

2005 2010 2015 2020 2025 2030 2035

Año

GW

h/añ

o

Demanda energía

Demanda Objetivo OEF

Figura 28. Pronóstico de demanda de energía y de Demanda Objetivo de Energía

Firme

Pronóstico de los costes de combustible: Los costos de producción de las plantas térmicas se determinan en función de un escenario de precios futuros de combustible. Se adoptó como información de referencia el pronóstico de precios del Caso Base que realiza el Energy Information Administration (EIA, 2008) para el gas, el fuel-oil y el carbón.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

Año

USD

/mill

ón B

TU

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

USD

cen

ts/g

alón

Gas

Carbón

Petróleo

0

1

2

3

4

5

6

7

8

2008

2010

2012

2014

2016

2018

2020

2022

2024

2026

2028

2030

Año

USD

/mill

ón B

TU

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

USD

cen

ts/g

alón

Gas

Carbón

Petróleo

Figura 29. Pronóstico de precios de combustibles según el EIA, caso base

No se consideró en los combustibles ningún coste adicional motivado por razones ambientales.

Escenarios de aportes hídricos: se tomó un escenario promedio que incluye además los ciclos plurianuales típicos de periodos húmedos y secos producidos por las variaciones climáticas.

44


El periodo de referencia para determinar los factores de distribución de la energía hidráulica total entre las plantas se basó en el periodo 2003-2007.

Proyectos genéricos: Se incluyeron proyectos típicos de carbón, Fuel-oil e hidráulicos de tamaño mediano ubicados en diferentes zonas del país. La información de los posibles desarrollos futuros se basó en el documento (UPME, 2007) y en otras fuentes de información como los planes de expansión de las empresas y demás.

Proyectos específicos: Algunos proyectos cuya construcción está ligada con alta probabilidad a alguna empresa en particular se modelaron como proyectos específicos.

Agentes: Se representaron todos los agentes actuales del sistema. No se consideró necesaria la modelación de la entrada de nuevos agentes puesto que los agentes de pequeña participación actual pueden crecer mediante nuevas inversiones. Cada agente se modela con sus características particulares de tasa de rentabilidad y límites de inversión (cuya definición se basa en la estructura financiera típica del sector, las condiciones particulares de cada empresa según sus balances financieros, sus condiciones de participación en el mercado y otras)

Supuesto inicial de composición del sistema en el largo plazo

Se supone que en el muy largo plazo el sistema tendrá las siguientes proporciones de participación de las tecnologías:

Tabla ix. Participación de las tecnologías en potencia en el muy largo plazo

Tecnología ParcipaciónHidro 70%Carbón 15%Oil 8%Gas 5%Eólica 2%

Tecnología ParcipaciónHidro 70%Carbón 15%Oil 8%Gas 5%Eólica 2%

Precios en el muy largo plazo.

La composición del parque generador según lo mostrado en la Tabla ix determina, considerando los demás supuestos sobre precios de combustible, demanda y demás; el escenario de precios.

4.2 Resultados

El modelo permite obtener una muy completa información del sistema en cada uno de los años del horizonte de análisis y para todo el periodo simulado. A continuación se presentan algunos de los resultados más relevantes:

45

Resultados de asignación en las subastas

En este caso simulado solo se requirieron subastas en los años 2011 y 2012. En la Figura 30 se presentan las cantidades de Obligaciones de Energía Firme que se comprometieron en cada una de ellas. En la Figura 31 se muestran las entradas de capacidad total derivadas de las asignaciones.

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

Años de asignación

OE

F (G

Wh/

año)

201420132012201120102009

Año de subasta

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022


OE

F (G

Wh/

año)

201420132012201120102009

Año de subasta

Figura 30. Asignaciones de OEF

0

100

200

300

400

500

600

700

2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022


Capa

cida

d (M

W)

201420132012201120102009

Año de subasta

0

100

200

300

400

500

600

700

2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022


Capa

cida

d (M

W)

201420132012201120102009

Año de subasta

Figura 31. Capacidad de las plantas que obtuvieron OEF

Figura 32En la se ilustra cómo las subastas simuladas en el periodo considerado (años 2009 al 2014) atendieron los requerimientos de OEF en el horizonte hasta el año 2023.

46


0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023

Año

GW

h/añ

o

Demanda ObjetivoOEF asignadas

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023

Año

GW

h/añ

o

Demanda ObjetivoOEF asignadas

Figura 32. Comparación OEF asignada – Demanda Objetivo

Los precios obtenidos en las subastas de los años 2011 y 2012 fueron de 15.8 USD/MWh y de 16.1 USD/MWh respectivamente. Además, las principales tecnologías que entraron en el mercado fueron plantas hidráulicas de tamaño medio y plantas Fuel-Oil.

47

5. Futuros desarrollos y conclusiones

5.1 Futuros desarrollos

Si bien el modelo alcanzó un nivel de desarrollo que permite realizar valiosos análisis, existen algunos aspectos que podrían incluirse en versiones posteriores. Estos cambios, aunque requieren un tiempo de computación adicional, darían resultados de interés.

• Calcular los precios de oferta de las plantas en la subasta utilizando no solo un escenario sino un conjunto de escenarios de precios futuros y un criterio de riesgo para tomar la decisión. Por ejemplo, incluir alguna consideración de Valor en Riesgo o similar.

• Modificar, en forma automática, el supuesto de plantas de expansión en la medida en que se avanza en la simulación y el modelo determina las decisiones derivadas de las subastas. Esto implicaría ajustar, durante la evolución de la simulación, el supuesto de precios del muy largo plazo.

• Estudiar en detalle los precios de oferta para determinar la componente estratégica y utilizarla en la representación del mercado que se hace con el modelo MARAPE. También debería hacerse algún supuesto de la evolución futura de este parámetro.

5.2 Conclusiones

Conclusiones sobre el trabajo realizado

En este trabajo se ha desarrollado una herramienta computacional que conjuga la simulación detallada del sistema con simplificaciones que permiten realizar análisis de largo plazo en tiempos razonables de computación.

El detalle que se consigue en la modelación de las subastas y de otras características propias del mercado reproduce aspectos de gran interés para la toma de decisiones y de difícil representación con otros enfoques como el de optimización.

La integración con el modelo MARAPE brinda un gran potencial analítico alcanzable en periodos de tiempo razonables.

Conclusiones sobre el mecanismo analizado

El diseño del mecanismo de capacidad tiene un gran impacto sobre el mercado y sus consecuencias son difíciles de prever. El modelo de simulación desarrollado brinda importante información sobre lo que podrá suceder en el futuro.

El esquema de Cargo por Confiabilidad determina las tecnologías que se desarrollarán y la forma en la cual los agentes obtendrán sus ingresos.

El tipo de solución adoptada en Colombia tiene características interesantes para atraer la participación de los inversionistas y lograr la firmeza y suficiencia.

48


La subestimación del aporte de energía firme de las plantas hidráulicas induce la sobre instalación y la reducción de los precios spot.

El regulador mantiene la potestad de definir la cantidad de energía firme que el sistema debe contratar. Este valor, si no se establece con el debido cuidado, puede llevar a una situación indeseable en el sistema al propiciar sobre-instalación e ingresos extremadamente bajos en el mercado spot. Este hecho se ve agravado por la baja valoración del aporte de energía firme que se da a las plantas hidráulicas con embalse.

La disminución de los precios promedio en el mercado de bolsa induce el aumento de precios de oferta de los proyectos en las subastas para permitirles la recuperación de la inversión.

49

6. Referencias

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