Diseño de modelo de predicción del indicador SAIDI a partir de las variables significativas de operación del sistema en la empresa ENEL Colombia (2022)
Enel es una empresa multinacional privada enfocada en la producción, distribución y el suministro de energía. La identificación de variables que permitan estudiar el comportamiento del indicador de calidad SAIDI es un reto para su mercado. Llevar energía y ofrecer un producto confiable y de calidad es la razón de ser de esta empresa. La constante problemática de las interrupciones prolongadas y repetitivas del servicio eléctrico, siempre serán una preocupación para esta compañía, ya que la exigencia de un suministro de energía por parte de los consumidores es cada vez más alta. Para este proyecto nos enfocamos en los planes de trabajo (PDL), los cuales pueden generarse bajo dos fines: (1) inversión en búsqueda de mejoras en la infraestructura y redes, o (2) mantenimiento para prevención de fallas futuras, de los cuales se conoce a priori que siempre han sido importantes para la empresa. El objetivo principal de esta investigación es diseñar una herramienta de predicción del índice de duración media de las interrupciones del sistema de energía (SAIDI) mediante regresión beta teniendo en cuenta las variables significativas de la operación y proceso de ejecución de los trabajos programados en la red de media y alta tensión de ENEL COLOMBIA. Además, con esta investigación se podrán tomar decisiones que generen valor agregado a la empresa y coadyuvar a la toma de decisiones sobre los criterios de programación de los planes de trabajo, manteniendo los estándares de calidad y el nivel de servicio. Con este objetivo, en el presente proyecto se desarrollan en tres etapas: determinación de las variables significativas en la operación, planteamiento de la regresión y ajustes del modelo de regresión. El modelo analítico realizado en este proyecto logró los resultados esperados superando la confianza, al realizar la evaluación del proyecto se determinó que la confianza en promedio del modelo de predicción del indicador SAIDI, cercana al 75%.