Ministerio de Minas y Energía · República de Colombia
Ficha metodológica — Modelo Analítico de Riesgo Hídrico-Energético
Sustento técnico del tablero de riesgo de apagón · MIRHE · Actualizado 2026-07-29 · Cifras leídas en vivo de los modelos entrenados
1 · Objetivo
Estimar, con datos oficiales y actualización diaria, el riesgo de desabastecimiento eléctrico (apagón/racionamiento) del Sistema Interconectado Nacional, integrando la cadena sequía → embalses → demanda → respaldo térmico → gas (nacional e importado) → renovables. Objetivo único; toda la información converge en una sola decisión.
2 · Fuentes de datos (oficiales)
XM / Sinergox (API pydataxm) · SIMEM PublicData (XM) · PARATEC (mapa de generación XM) · NOAA CPC (ONI / probabilidad ENOS) · IDEAM (boletines hidrológicos) · IPSE / SIGMA (telemetría ZNI) · BEC / BMC (balance de gas) · DANE / DIVIPOLA (georreferenciación).
3 · Variables del modelo
| Variable | Definición | Fuente |
|---|---|---|
aportes_pct | Aportes hídricos como % de la media histórica del SIN | XM/Sinergox · PorcApor |
embalse_pct | Nivel de embalse agregado (volumen útil / capacidad útil) | XM · VoluUtilDiarEner / CapaUtilDiarEner |
demanda_gwh | Demanda real diaria del SIN (GWh/día) | XM · DemaReal |
margen_gen_dem_gwh | Margen generación − demanda (GWh/día) | XM · Gene − DemaReal |
oni | Oceanic Niño Index (intensidad de El Niño/La Niña) | NOAA CPC · ONI v5 |
precio_ponderado | Precio de bolsa ponderado diario (COP/kWh) | SIMEM/XM · PPBO (96D56E) |
precio_lag7 | Precio de bolsa rezagado 7 días (autoregresivo) | Derivado de PPBO |
aportes_mm30 / embalse_mm30 | Medias móviles 30 días de aportes y embalse (tendencia hidrológica) | Derivado de XM |
indisponibilidad_pct | Capacidad efectiva neta − disponibilidad real (proxy de mantenimientos/salidas) | XM · CapEfecNeta − DispoReal |
4 · Modelos matemáticos entrenados
Algoritmos: regresión Ridge (lineal, interpretable) y Gradient Boosting (no lineal). Dataset: 1268 días (2023–2026).
Precio de bolsa — error de ±36 COP/kWh
MAE 36Métrica principal: error absoluto medio fuera de muestra (COP/kWh), interpretable y no inflable.
Sobre el R²: el R² del modelo es 0.94, PERO el precio es tan persistente que la línea base trivial "mañana = hoy" ya da R² 0.94 (MAE 37). Es decir, el R² alto viene casi todo de la autocorrelación, no del modelo: la habilidad NETA del modelo sobre esa línea base es marginal (MAE 37→36). Reportamos el MAE como titular precisamente para no dar una falsa impresión de precisión. El valor del modelo no es "predecir el precio" sino explicar QUÉ fundamentales (hidrología, El Niño, gas) mueven el régimen.
Estrés operativo — NO PREDECIBLE (hallazgo)
No predecibleUn modelo entrenado con fundamentales no logra superar ni siquiera a la media histórica — esa es la definición de un R² negativo (-1.72), que aquí NO es un "mal puntaje" sino la evidencia de que el estrés operativo por restricciones no depende de las series energéticas diarias. Se probó además el dato de mantenimientos (indisponibilidad XM) y tampoco mejora: la causa es estructural (topología de transmisión y decisiones de despacho, no observables en el dataset). Publicar este resultado —en vez de esconderlo o maquillar un R² positivo— es lo que da credibilidad al resto del modelo.
5 · Validación
Partición temporal 80/20 sin fugas de información (1014 días de entrenamiento / 254 de prueba): se entrena con el pasado y se evalúa con el futuro inmediato, replicando el uso real. Métricas reportadas fuera de muestra (R², RMSE, MAE). Los coeficientes Ridge se publican estandarizados para lectura directa de la influencia de cada variable. Un R² negativo se reporta tal cual como hallazgo, no se oculta.
6 · Índice integrado de riesgo (instrumento de decisión)
Dado que el apagón no es entrenable como evento único, la decisión se sustenta en un índice integrado 0–100, analítico y transparente: la probabilidad estadística de El Niño (validada LOOCV) es el mayor factor y el resto son señales físicas observadas puntuadas contra umbrales documentados (no pesos ajustados a mano). Cada factor declara valor, aporte y fuente. Es la misma cifra que muestra el diagrama y todo el tablero, recalculada a diario.
| Índice actual | Nivel | P(estrés) El Niño (Capa A) | N.º de factores |
|---|---|---|---|
| 72 / 100 | Naranja | 81.3% | 17 |
Principales impulsores del índice (factor · valor · aporte de puntos):
| Factor | Valor | Aporte |
|---|---|---|
| Probabilidad de estrés por El Niño (modelo validado) | 81% · El Niño Advisory | 17.9 |
| Cobertura de gas firme de térmicas | 41% | 10.0 |
| Firmeza de oferta de gas en pico El Niño | 2% | 8.0 |
| Balance comercial de gas en firme | deficitario 35/35 TEE | 8.0 |
| Aportes hídricos vs media (30d) | 81% | 7.0 |
No es probabilidad calibrada de apagón (un solo racionamiento histórico, 1992): estima estrés del sistema, no apagón directo.
7 · Límites declarados (transparencia)
- Apagón directo no entrenable. Solo hay un episodio de racionamiento moderno (1992); no hay muestra estadística para entrenar un clasificador de apagón. Se modela por componentes y escenarios, no como evento único.
- Estrés operativo = límite estructural. El estrés por restricciones (generación de seguridad/fuera de mérito/demanda no atendida) NO es predecible con fundamentales hidrológicos/demanda. Se probó además el dato de mantenimientos (indisponibilidad XM) y no mejora: lo determinan topología de transmisión y decisiones de despacho, no observables en series diarias.
- Proyección de precio por escenarios. La heurística original de proyección por escenarios se conserva de la última corrida documentada; no se reconstruyó con fórmulas inventadas. El modelo entrenado (ridge + boosting) la complementa con coeficientes aprendidos.
- Faltantes BEC declarados. Inventario de GNL en tanques y días de autonomía no tienen fuente pública (tablero BEC autenticado). Se declara como pendiente; no se aproxima.
- Sin coordenadas inventadas. Activos sin ficha oficial quedan como 'pendiente de georreferenciación', nunca con lat/lon estimada arbitraria.
modelo_entrenado.json, modelo_estres_operativo.json, riesgo_integrado.json). Para PDF: imprimir esta página (Ctrl/Cmd+P → Guardar como PDF, tamaño A4). Acompaña al diagrama del modelo de la pestaña «Riesgo de apagón».