- Un proyecto liderado por investigadores de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la U. Adolfo Ibáñez propone abandonar el supuesto de fallas aisladas para remodelar las redes eléctricas, asumiendo que los cambios de vida y climáticos anticipan una mayor frecuencia de colapsos en nuestro país.
El 25 de febrero de 2025, gran parte de Chile se quedó sin electricidad. A las 15:16 horas, una falla en la línea de transmisión entre Vallenar y Coquimbo generó una reacción en cadena que dejó al 90% del país sin suministro eléctrico. Rápidamente colapsaron -entre otros-, el transporte y los sistemas de pago, y más tarde los servicios de telecomunicaciones.
Dos meses después, el 28 de abril, España y Portugal vivieron un evento similar. Una oscilación repentina en el sistema eléctrico europeo provocó el corte simultáneo de más del 60% del suministro eléctrico español y del 98% del portugués. Como en Chile, también se interrumpieron diversos servicios críticos.
Estos casos recientes revelan una debilidad compartida: nuestras redes eléctricas y de comunicaciones no están diseñadas para enfrentar fallas múltiples que ocurren al mismo tiempo y en una misma zona. En marzo 2023 se inicia el proyecto de investigación «Diseño de Redes Confiables ante Fallas Correlacionadas», a cargo de investigadores de la Facultad de Ingeniería y Ciencias de la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI), que conscientes de este problema buscan indagar en instrumentos de modelación matemática para evaluar y diseñar redes más confiables.
El proyecto es financiado por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) y su programa Fondecyt Regular. La investigación la lidera Javiera Barrera, PhD. Matemáticas y en Ciencias de la Ingeniería, profesora asociada de la Facultad de Ingeniería y Ciencias UAI, y cuenta con la colaboración de Guido Lagos, co-investigador y profesor asistente de la misma universidad.
«Los modelos que se usaron para diseñar las primeras redes eléctricas y telecomunicaciones eran adecuados para los requerimientos de otra época. Las fuentes de energía eran diversas. En cuanto a las comunicaciones, no formaban parte esencial de los servicios. En ese contexto, estar preparados para fallas aisladas era suficiente. Los modelos tradicionales de confiabilidad de redes asumían que las fallas ocurren de manera independiente, como si cada componente de la red tuviera la misma probabilidad de fallar sin afectar al resto. Estos modelos, basados en supuestos simplificados, permitieron desarrollar herramientas matemáticas elegantes que respondían a la necesidades de esos años», explica Barrera.
Actualmente, los escenarios son diferentes. Por un lado, como sociedad hemos cambiado y hoy dependemos de la electricidad para mantenernos activos social y laboralmente, afectándonos transversalmente cualquier interrupción. Igualmente dependemos de las redes de telecomunicaciones para realizar transacciones, registrar operaciones y realizar diversos trámites administrativos. Esto nos lleva a requerir niveles de confiabilidad y servicio más altos. Por otro lado, el cambio climático conlleva un aumento en la frecuencia de ciertos eventos climáticos extremos que generan fallas geográficas. La creciente necesidad, como por ejemplo en electromovilidad, supone la necesidad de redefinir estándares de operación y repensar en cómo ampliamos las redes eléctricas.
Javiera Barrera asegura que «los modelos matemáticos permiten crear un laboratorio virtual donde se pueden probar distintos escenarios. Podemos modelar la falla de una subestación, “cortar” una línea de transmisión, ver cortes de fibra óptica o cómo una torre de comunicaciones se queda sin suministro eléctrico, y ver cómo reacciona la red. Así, se identifican puntos débiles, se priorizan soluciones, y se pueden diseñar redes que funcionen mejor bajo presión. Buscamos comprender cómo cada uno de los desastres naturales afectan a las redes y a la vez estudiamos modelos más abstractos que nos permitan de forma simple, capturar las distintas amenazas para estimar la confiabilidad de un diseño de red. Así podemos comparar diseños y escoger el mejor. Los modelos no evitan los desastres, pero sí ayudan a que sus efectos sean menos devastadores al anticipar escenarios».
Aunque Chile es un caso particular por su geografía y su exposición a riesgos naturales, este problema no es exclusivo del país. Los modelos en desarrollo en este proyecto pueden aplicarse a redes eléctricas y de telecomunicaciones en cualquier parte del mundo, desde zonas rurales en América Latina hasta grandes centros urbanos en Europa o Asia.
Los investigadores trabajan en colaboración con expertos internacionales, buscando que los modelos matemáticos no solo sean rigurosos, sino también útiles para tomadores de decisiones, operadores de red y autoridades de planificación.
Si bien los resultados de esta investigación no son suficientes para resolver el problema, sí constituye un buen comienzo. Los investigadores señalan que existen otros aspectos por atender, entre ellos realizar un mapeo preciso de las redes. De hecho, en Chile recién el 2018, la SUBTEL publicó un informe sobre red óptica nacional. En este informe se muestra que gran parte de la fibra óptica nacional está en tendido aéreo, con amarres informales, ausentes o en mal estado. El mismo informe presenta una serie de medidas para mejorar la resiliencia de la red, varias de las cuales ya están siendo implementadas. Por otro lado, también necesitamos comprender los costos indirectos de la suspensión de los servicios así diseñar medidas de mitigación y protección.
La académica UAI asegura que los nuevos modelos matemáticos que desarrollan distinguen entre fallas típicas, que son generalmente aisladas, y fallas geográficas que afectan simultáneamente varias componentes en una misma zona. «Nuestra investigación muestra cómo escoger nuevas componentes de la red y medidas de mitigación de modo de disminuir el riesgo, tal como se hace en inversiones. En palabras sencillas, buscamos modelos que permitan encontrar diseños de redes que ayudarían a disminuir la exigencia de una red extendida», concluyó Barrera.
