Modelo computacional del sistema eléctrico de Puerto Natales para evaluación de pérdidas, análisis económico y proyección de carga para el año 2026

Abstract

El presente estudio tiene por objetivo analizar, modelar y evaluar, desde una perspectiva técnica y económica, el sistema eléctrico de distribución de la ciudad de Puerto Natales, considerando el incremento de demanda asociado al crecimiento industrial proyectado hacia el año 2026. Para ello, se construyó un modelo detallado de la red en formato DGS, formato nativo del software PowerFactory que permite importar y simular redes eléctricas completas. Dicho archivo se obtuvo a partir de la información georreferenciada y de los parámetros eléctricos contenidos en un archivo .kmz, los cuales fueron extraídos a planillas Excel y posteriormente reorganizados en un Excel con estructura DGS mediante un código desarrollado en Python. Este proceso permitió generar un modelo reproducible y coherente con la configuración real del sistema, habilitando su análisis operativo y técnico dentro de PowerFactory. Los resultados del diagnóstico técnico evidencian que los alimentadores A5 y A6, que abastecen los principales polos industriales, concentran la mayor proporción de pérdidas técnicas y operan con márgenes reducidos de corriente y tensión frente a escenarios de mayor demanda. Se analizaron dos estrategias: (i) la reconductorización selectiva de tramos críticos, y (ii) la creación de nuevos alimentadores dedicados A7 (Australis) y A8 (AquaChile). Además, se evaluó la extensión del alimentador A2 para suministrar energía a la Planta Hollemberg. Las simulaciones realizadas(...). his study aims to analyze, model, and evaluate, from a technical and economic perspective, the electrical distribution system of Puerto Natales, considering the projected industrial demand growth toward 2026. For this purpose, a detailed network model was built in DGS format, which is the native import format of the PowerFactory software for complete electrical networks. The DGS file was generated from georeferenced data and electrical parameters contained in a .kmz file. This information was extracted into Excel spreadsheets and subsequently reorganized into a DGS-structured Excel file using a Python script. This process enabled the creation of a reproducible model consistent with the actual system configuration, alowing for detailed operational and technical analysis within. The technical diagnosis showed that feeders A5 and A6, supplying the main industrial zones, concentrate most of the technical losses and operate with reduced current and voltage margins under high-demand scenarios. Two strategies were analyzed: (i) selective reconductoring of critical sections, and (ii) the implementation of new dedicated feeders A7 (Australis) and A8 (AquaChile). In addition, the extension of feeder A2 was evaluated to supply the Hollemberg Fish Plant. Simulations carried(...).