AlfonsoMaestre 2018

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Evaluación y optimización de la 
variabilidad de procesos de plantas 
termoeléctricas con sistemas de 
gestión energética utilizando 
herramientas Seis Sigma 
 
 
 
Alfonso Rafael Maestre Torres 
 
 
Universidad Nacional de Colombia (Sede Bogotá) 
Facultad de Ingeniería 
Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica 
Bogotá, Colombia 
Año 2017 
Evaluación y optimización de la 
variabilidad de procesos de plantas 
termoeléctricas con sistemas de 
gestión energética utilizando 
herramientas Seis Sigma 
 
 
Alfonso Rafael Maestre Torres 
 
Trabajo final de maestría como requisito parcial para optar al título de: 
Magister en Ingeniería Eléctrica 
 
 
Director: 
Msc. Omar Prias Caicedo 
Línea de Investigación: 
Eficiencia Energética 
Grupo de Investigación: 
GRISEC 
Universidad Nacional de Colombia (Sede Bogotá) 
Facultad de Ingeniería 
Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica 
Bogotá, Colombia 
Año 2017 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
A mis queridos padres (Josefina y Santander), 
a mi adorada esposa (María del Socorro), a 
mis inigualables hijos (Dany, Teo y Laurita). 
 
 
 
 
 
 
Agradecimientos 
Agradezco especialmente al director de trabajo final de Maestría, Msc Ingeniero Omar Prias 
director del grupo GRISEC, Grupo de Investigación del Sector Energético Colombiano y 
director de la Red Colombiana de Conocimiento en Eficiencia Energética RECIEE por su 
apoyo y su dirección para llegar a los objetivos planteados. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Resumen 
El presente trabajo pretende dejar en consideración de los especialistas en sistemas de 
gestión de la energía (SGEn) en centrales térmicas de tipo convencional, el uso de 
herramientas adicionales a las que tradicionalmente se utilizan para lograr un desempeño 
energético óptimo en los procesos que procuran ahorros en el consumo de combustibles 
y reducción en la emisión de los gases provenientes de la combustión (material particulado, 
NOx, SO2 y CO2). Las herramientas propuestas para este estudio son las que se utilizan 
en la filosofía Seis Sigma la cual se desarrolla en cuatro pasos, DMAIC (Definir-Medir-
Analizar-Implementar-Controlar). 
 
Así mismo, se tiene en cuenta la variabilidad de los procesos que no está plenamente 
resuelta y que no se realiza de forma estructurada, con el objetivo de identificarla y reducirla 
a niveles aceptables o a una adecuada relación del costo de su disminución versus los 
beneficios obtenidos. Lo anterior, se logra con el compromiso de la dirección en la 
implantación de sistemas de mejora continua y/o sistemas de gestión, comprometiendo 
recursos económicos, la preparación del recurso humano y la creación de una estructura 
acorde al dimensionamiento de la compañía y del alcance del plan de mejora. El resultado 
después de aplicar la metodología debe ser medible y evidenciar la mejora en la capacidad 
de los procesos (Cp). 
 
Palabras Clave: Cp, DMAIC, Seis Sigma, sistemas de gestión de la energía, variabilidad. 
 
 
 
 
 
 
 
Abstract 
This paper wants to take into consideration of specialists in Conventional Thermal Power 
Plant’s Energy Management Systems, the use of additional tools that actually are used to 
achieve an optimum energy performance in the processes that seek saving in the 
consumption of fuels and reduction in the emission of gases, proceeds from the combustion 
(particulate material, NOx, SO2 and CO2). The proposed tools are those used in the Six 
Sigma philosophy which is developed in four steps, DMAIC (Define-Measure-Analyze-
Implement-Control). 
 
Likewise, 
it takes into account the variability of the processes that is not fully resolved and it is not 
realize in a structured way, with the target to identification it and reduce it to acceptable 
levels or an adequate cost relation of their implementation versus the benefits obtained. The 
above is achieved with the commitment of the management in the implementation of 
improvement of continuous systems and / or management systems, committing economic 
resources, the preparation of the human resource and the creation of a structure according 
with the sizing of the company and the improve plan scope. The result after apply the 
methodology must be measurable and should be show the improvement of the processes 
capacity (Cp). 
 
Keywords: Cp, DMAIC, Six Sigma, energy management systems, variability. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Contenido 
Introducción .................................................................................................................................... 12 
1. Generalidades ...................................................................................................................... 16 
1.1 Antecedentes y Justificación ................................................................................. 16 
1.2 Identificación del problema .................................................................................... 22 
2 Descripción de una Central Térmica de Tipo Convencional ................................... 28 
2.1 Combustibles ............................................................................................................. 29 
2.2 Impactos Ambientales en Centrales Térmicas .................................................. 30 
2.2.1 Reducción de NOx. .............................................................................................. 30 
2.2.2 Reducción de SO2. ............................................................................................... 30 
2.2.3 Reducción de material particulado ................................................................. 31 
2.3 Rendimiento Energético .......................................................................................... 31 
2.4 Centrales Térmicas en Colombia .......................................................................... 33 
2.5 Descripción de la Central Termozipa ................................................................... 36 
3 Evaluación y Reducción de la Variabilidad de los Procesos en Planta 
Térmicas ................................................................................................................................ 40 
3.1 Objetivos de la optimización .................................................................................. 40 
3.2 Variación de los procesos ...................................................................................... 41 
3.3 Herramientas Seis Sigma para reducir la variabilidad en SGEn .................. 42 
3.4 Líneas base de las 4 Unidades de la Central Termozipa ................................ 47 
3.5 Filtrado de datos de las líneas base .................................................................... 52 
3.6 Capacidad del Proceso de las líneas base ......................................................... 58 
3.7 Comparación de la Cp de las líneas base .......................................................... 63 
3.8 Producción de Dióxido de Carbono (CO2) por tipo de combustible en 
centrales de tipo convencional ............................................................................. 64 
3.8.1 Producción de CO2 en combustión con carbón .......................................... 65 
3.8.2 Producción de CO2 en combustión con combustible líquido .................. 66 
3.8.3 Producción de CO2 en combustión con gas natural .................................. 67 
4 Indicadores ........................................................................................................................... 69 
4.1 Indicador de Desempeño Energético por Industria ......................................... 70 
4.2 Indicadores Operacionales ..................................................................................... 73 
4.3 Indicador de desempeño energético para centrales térmicas ......................74 
4.4 Metodología para determinar indicadores en Plantas Térmicas .................. 77 
4.5 Evolución del IDE de las 4 unidades en el tiempo ........................................... 80 
 Evolución del IDE de la Unidad 2 ..................................................................... 81 
 Evolución del IDE de la Unidad 3 ..................................................................... 82 
 Evolución del IDE de la Unidad 4 ..................................................................... 82 
 Evolución del IDE de la Unidad 5 ..................................................................... 83 
5. Conclusiones y Recomendaciones .................................................................................. 84 
5.1. Conclusiones ............................................................................................................. 84 
5.2. Recomendaciones .................................................................................................... 87 
A. Anexo: Línea base unidad 2 ................................................................................................ 88 
B. Anexo: Línea base filtrada unidad 2 ................................................................................... 92 
C. Anexo: Línea base unidad 3 ................................................................................................... 96 
D. Anexo: Línea base filtrada unidad 3 .................................................................................... 100 
E. Anexo: Línea base unidad 4 ................................................................................................. 103 
F. Anexo: Línea base filtrada unidad 4 .................................................................................... 107 
G. Anexo: Línea base unidad 5 ................................................................................................. 110 
H. Anexo: Línea base filtrada unidad 5 .................................................................................... 113 
Bibliografía .................................................................................................................................... 115 
 
 
 
Lista de Figuras 
Pág. 
 
Figura 1-1. Familia ISO 50000.………………………………..………………………………18 
Figura 1-2. Línea base…………………...………………………………………………...…..24 
Figura 1-3. Línea Meta…………………..……………………………………………………..25 
Figura 1-4. Clasificación de carbón según norma ASTM………...………………...………26 
Figura 1-5. Curva de consumo térmico especifico neto (kcal/kWh) vs potencia de salida 
del generador Unidad 3…………..……………………………………………….26 
Figura 2-1. Capacidad instalada de las clases de energía eléctrica en Colombia, Agosto 
de 2017…………..…………………………………………………………………34 
Figura 2-2. Central Termozipa, ubicación………..…………………………………….…….36 
Figura 2-1. Central Termozipa, casa de máquinas..........................................................36 
Figura 2-2. Manual del SGE…………..………………………………………………….……39 
Figura 3-1. Relación de ISO 50001 con las principales herramientas encontradas….....45 
Figura 3-2. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 2……………..…………….…..48 
Figura 3-3. Consumo (Mcal) vs Producción (Mcal), Unidad 2………………………..…....49 
Figura 3-4. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 3………………………………..50 
Figura 3-5. Producción (Mcal) vs consumo (Mcal), Unidad 3…………………….………..50 
Figura 3-6. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 4…………………..………..….51 
Figura 3-7. Consumo (Mcal) vs Producción (Mcal), Unidad 4………………..…..………..51 
Figura 3-8. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 5……..…………………..…….52 
Figura 3-9. Consumo (Mcal) vs Producción (Mcal), Unidad 5……………………………..52 
Figura 3-10. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 2 con datos filtrados……......54 
Figura 3-11. Consumo (Mcal) vs Producción (Mcal), Unidad 2 con datos filtrados……. ..54 
Figura 3-12. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 3 con datos filtrados . ………55 
Figura 3-13. Consumo (Mcal) vs Producción (Mcal), Unidad 3 con datos filtrados...……55 
Figura 3-14. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 4 con datos filtrados ....... ….56 
Figura 3-15. Consumo (Mcal) vs Producción (Mcal), Unidad 4 con datos filtrados ...... …56 
Figura 3-16. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 5 con datos filtrados ........... 57 
Figura 3-17. Consumo (Mcal) vs Producción (Mcal), Unidad 5 con datos filtrados ......... 57 
Figura 3-18. Análisis de capacidad líneas base unidad 2…………………………………..59 
Figura 3-19. Comparación de capacidad de las líneas base de la unidad 2. .................. 59 
Figura 3-20. Análisis de capacidad líneas base unidad 3 .............................................. 60 
Figura 3-21. Comparación de capacidad de las líneas base de la unidad 3. .................. 60 
Figura 3-22. Análisis de capacidad líneas base unidad 4 .............................................. 61 
Figura 3-23. Comparación de capacidad de las líneas base de la unidad 4. .................. 61 
Figura 3-24. Análisis de capacidad líneas base unidad 5………………………...…...…...62 
Figura 3-25. Comparación de capacidad de las líneas base de la unidad 5……...……...62 
Figura 3-26. Capacidad del Proceso por Unidad…………………………………………….64 
Figura 3-27. Proyección de generación 2018 al 2022……………………………..………..65 
Figura 3-28. Ahorro en t de CO2 con carbón como combustible principal……..…….…..66 
Figura 3-29. Ahorro en t de CO2 con fuel oíl como combustible principal….………..…...67 
Figura 3-30. Ahorro en t de CO2 con gas natural como combustible principal………......68 
Figura 4-1. Plataforma para el manejo de los indicadores de ENEL………………………69 
Figura 4-2. Indicador de Desempeño Energético Propuesto…………..……….………….76 
Figura 4-3. Datos operativos de las 4 unidades de la Central Termozipa…….………….80 
Figura 4-4. Desempeño energético vs energía generada neta, central Termozipa 2011-
2016……………………………………………………..…………..……………....81 
Figura 4-5. Índice de Desempeño Energético, Unidad 2…...……………………………....81 
Figura 4-6. Índice de Desempeño Energético, Unidad 3…………..…………………….....82 
Figura 4-7. Índice de Desempeño Energético, Unidad 4…………,,………………...……..82 
Figura 4-8. Índice de Desempeño Energético, Unidad 5…………,,…………...…………..83 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Lista de tablas 
Pág. 
 
 
Tabla 2-1. Características de las Plantas Térmicas en Colombia……….…………………..35 
Tabla 2-2. Características de la central Termozipa...........................................................37 
Tabla 3-1. Características de las regresiones lineales………………..………..…………...58 
Tabla 4-1. Indicadores por distintos sectores productivos……………………………...…..72 
Tabla 4-2. Tipos de combustibles, expresadas en Mcal y USD que se utilizan en la 
Central Termozipa…………….……………………………………………..…….77 
Tabla 4-3. Factores significativos para el IDE……………...………………………………..79 
Tabla 4-4. Factores significativos de los servicios auxiliares……………………………....80 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Introducción 
En los Sistemas de Gestión de la Energía (SGEn) al fijar las metas de mejora del 
desempeño energético se debe trabajar de forma paralela en la reducción de la variabilidad 
de los datos que integran las líneas base, para ello es necesario usar herramientas 
estadísticas y las correspondientes con las establecidas en la filosofía Seis Sigma. 
 
La importancia de la depuración estadística para los datos encontrados en la línea de base 
energética como el indicador de desempeño energético de mayor importancia en los SGEn 
va de la mano con el análisis de los valores extremos en casos especiales para una misma 
producción, ya sean estos por buenos o por malos, se debe analizar el entorno que los 
originó. Dichos análisis se deben realizar de forma eficaz y oportuna, ojalá en el momento 
de su ocurrencia, o por lo menos unas horas o días después, esto con la posibilidad de 
analizar desde una base de datos, tal como los que se obtienen desde un Sistema 
Distribuido de Control (DCS,por sus siglas en ingles), revisión bitácoras y/o entrevistas al 
personal a cargo de la producción. 
 
En este sentido, para lograr lo anterior se requiere contar con personal experto y 
comprometido para el análisis de datos, esto con el fin de establecer una rutina de 
verificación e interacción con el personal a cargo de la operación, buscando la excelencia 
operacional. Desafortunadamente, se presenta en algunas instalaciones que las revisiones 
se realizan meses después, incluso años después de ocurrido los hechos y por lo cual no 
es posible hacer un análisis de calidad, así se disponga de datos históricos, pues, lo más 
importante es analizar y de forma oportuna lograr las correcciones o ajustes suficientes 
para la reducción de la variabilidad del proceso para así reducir las pérdidas asociadas y 
lograr el cumplimiento de las metas de forma más más confiable. 
 
 
 
 
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En cuanto a las centrales térmicas en las cuales se implementan o están en proceso de 
implementación de un SGEn (Sistemas de la Energía) basados en la ISO 50001 su objetivo 
principal se dirige a la mejora en el desempeño energético y por lo tanto reducir los gases 
provenientes de la combustión en las calderas de vapor, para lo cual, se utilizan 
herramientas para caracterizar el proceso realizando líneas de base energética para 
establecer metas y rangos operacionales a los indicadores para el seguimiento del 
desempeño energético y cumplimiento de metas. 
 
Respecto a los indicadores del SGEn que normalmente se establecen en las centrales 
térmicas son el consumo especifico neto (CEN) y el consumo de los servicios auxiliares, 
adicionalmente, se pueden considerar otros indicadores como los inquemados (carbón aún 
presente en la ceniza) que en la central Termozipa es de gran impacto debido que 
representa el 59% de las pérdidas del ciclo (estadística del 2016) o las pérdidas por vacío 
en el condensador. 
 
Se propone complementar las herramientas empleadas en los SGEn con las que ofrece la 
filosofía Seis Sigma a los procesos, esto con el fin de lograr un mejor entendimiento y 
control operacional para conseguir altos estándares en la productividad y competitividad 
en comparación con las compañías de talla mundial. 
 
En efecto, si las compañías deciden aplicar la filosofía Seis Sigma deben tener total 
respaldo de la alta dirección, esto implica asignar recursos económicos, humanos bajo 
direccionamiento hacia la mejora del desempeño de los procesos con impacto en grandes 
rendimientos (en algunas empresas se asignan a los que logren ahorros mayores a 
100.000 USD). Para implementar la filosofía es fundamental efectuar capacitación al 
personal directivo y operativo en los distintos niveles (Master Black Belt, Black Belt, Green 
Belt y Yelow Belt) además de proveer asesorías externas con empresas especializadas, 
así como de los procesos, en ello, se debe prever que al aplicarse todos los pasos puede 
demorar hasta 12 meses. 
 
En concordancia, para implementar el sistema en referencia se requiere personal con 
formación suficiente, tanto en el uso de las herramientas, como en el manejo avanzado de 
la estadística para su correcto análisis de datos obtenidos en el proceso durante 
determinado tiempo que normalmente no debería ser menos de un año, para lo cual se 
emplea el minitab1. 
 
Cabe señalar que los proyectos Seis Sigma permiten a las compañías con SGEn 
implementados, desarrollar un enfoque estratégico en las operaciones, de esta manera se 
aumenta la eficiencia y calidad de los productos, la satisfacción al cliente y el desempeño 
en el tiempo de los procesos (Hoon Kwak, 2006). 
 
Ahora bien, los objetivos planteados en el presente trabajo son los siguientes: 
 
Objetivo general: “Evaluación y optimización de la variabilidad de un proceso de 
generación térmica convencional que utilice un Sistema de Gestión Energética bajo la 
norma ISO 50001, utilizando herramientas Seis Sigma”. 
 
Los objetivos específicos planteados refieren a: 
 
o Proponer un nuevo indicador de variabilidad para evaluar y optimizar procesos 
intensivos en consumo energético en la industria, a través de la metodología Seis 
Sigma. 
 
o Innovar, adaptar y ajustar los gráficos de correlación que se aplican en los sistemas 
de gestión energética, para una central térmica convencional de vapor en función de 
lo diferentes tipos de combustibles. 
 
o Establecer el Indicador de Desempeño Energético, que permita unificar criterios de 
gestión energética para centrales de las mismas características. 
 
o Estimación de la reducción de las emisiones de Dióxido de Carbono (toneladas de 
CO2 no producidas) a la atmósfera por cumplimiento de las metas propuestas en una 
central termoeléctrica con combustibles sólidos, gaseosos y líquidos. 
 
o Determinar la línea base con datos reales de desempeño de las 4 Unidades de la 
Central Termozipa, de los años 2011, 2012 y 2013. 
 
 
1 Software creado para realizar funciones estadísticas básicas y avanzadas y se utiliza para los 
sistemas de control de calidad, en especial los procesos Seis Sigma. 
 
 
 
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o Calcular el Indicador de Desempeño Energético para la Central Termozipa con base 
en los resultados del año 2011, 2012 y 2013. 
 
o Evaluar el desempeño energético a través de la metodología Seis Sigma para cada 
una de las 4 Unidades, realizar un análisis comparativo entre los dos métodos. 
 
 
 
 
 
1. Generalidades 
1.1 Antecedentes y Justificación 
 
Es importante señalar que la Ley 1715 de 2014 (Por medio de la cual se regula la 
integración de las energías renovables no convencionales al Sistema Energético Nacional) 
El objeto de la ley: “Promover el desarrollo y la utilización de fuentes no convencionales de 
energía principalmente aquellas de carácter renovables, en el sistema energético nacional, 
mediante su integración al mercado eléctrico, su participación en las zonas no 
interconectadas y en otros usos energéticos como medio necesario para el desarrollo 
económico sostenible, la reducción de gases de efecto invernadero y la seguridad del 
abastecimiento energético. Con los mismos propósitos se busca promover la gestión 
eficiente de la energía, que comprende tanto la eficiencia energética como la respuesta a 
la demanda.” En los artículos 26, 27 y 28 estableció la promoción de la gestión eficiente 
de la energía, en ellos redefinieron la promoción de la eficiencia energética, estableciendo 
el objeto, finalidad y contenido del Plan de Acción Indicativo del PROURE, esta norma es 
un instrumento que el Gobierno utilizará para promocionar la eficiencia energética. El 
artículo 26 de dicha Ley en referencia establece que el Ministerio de Minas y Energía, 
conjuntamente con el Ministerio de Ambiente y Desarrollo Sostenible y el Ministerio de 
Hacienda y Crédito Público deberán desarrollar una serie de instrumentos técnicos, 
jurídicos, económicos-financieros, de planificación y de información, entre los que debe 
contemplar, entre otros, el Plan de Acción Indicativo del PROURE. Esta Ley está aún en 
desarrollo y aportará avances importantes para el desarrollo y promoción de la eficiencia 
energética en el País2. 
 
 
2 http://www.secretariasenado.gov.co/senado/basedoc/ley_1715_2014.html 
 
 
 
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Los Sistemas de Gestión Energética surgieron con el ahorro de la energía, en donde lo 
importante era la reducción del consumo de los energéticos, luego con el uso racional de 
la energía se integraron herramientas de auditoría energética para los equipos de uso final. 
Se continuó con la eficiencia energética, trabajando con la gestión de los procesos y por 
último llegando al concepto del desempeño energético en donde se aplica la gestión 
energética, los procesos, los sistemas y los cambiosorganizacionales. 
 
En cuanto a la eficiencia energética es una de las mejores opciones para reducir los efectos 
del cambio climático, según un estudio de la IEA (Agencia Internacional de la Energía, por 
sus siglas en ingles) en el Energy Technology Perspectives 2012 (ETP, por sus siglas en 
ingles), tanto la eficiencia energética como las tecnologías de bajo carbono pueden 
contribuir a limitar el gasto público, reducir la dependencia de importaciones de energía y 
disminuir las emisiones (Prias Caicedo & Campos Avellaneda, 2013). 
 
La norma ISO 50001 fue ratificada el 15 de junio de 2011 y de inmediato varias instituciones 
internacionales actualizaron su certificación UNE-EN 16001:2010. En este sentido, para 
conseguir la certificación se obtuvo la participación de 56 Países en un término de 3 años. 
En el caso de Colombia fue de los primeros países de la región y a nivel mundial en 
adoptarla el 24 de enero de 2012 mediante la NTC ISO 50001 del ICONTEC (Instituto 
Colombiano de Normas Técnicas) con el apoyo de distintos sectores, debido a que 
participó desde un principio en las reuniones previas que se realizaron para la creación de 
la norma. 
 
El propósito de la norma ISO 50001 es establecer los sistemas y procesos necesarios para 
mejorar el rendimiento energético, partiendo del conocimiento pleno de todos los procesos, 
la formación del personal, la implementación de equipos con mejores prestaciones de 
rendimiento, el ingreso de la energía no convencional para desplazar consumos 
convencionales y el cambio de la manera de hacer los procesos. Dos conceptos clave 
pueden facilitar la medición y la gestión de la eficiencia energética en una organización, 
estos son: 
 Indicador de Desempeño Energético (IDE), es un valor o medida que cuantifica 
los resultados relacionados con la eficiencia energética, el uso y el consumo en las 
instalaciones, equipos, sistemas y procesos en su conjunto o en parte, que la 
organización desea medir su rendimiento energético 
 
 Línea de base energética, es una referencia cuantitativa que proporciona la base 
de comparación del desempeño energético. Ha de estar compuesta por cantidades, 
valores, datos y se pueden representar en una gráfica. 
El comité técnico TC 242 de Gestión de la Energía de la Organización Internacional para 
la Estandarización (ISO), continúa trabajando en cinco nuevas normas que son: 
o ISO 50002:2014, Auditorías Energéticas –Requerimientos y Guía, que 
complementa los lineamientos de la Gestión Energía. 
o ISO 50003:2014, Requisitos para los organismos que realizan la auditoría y 
certificación de sistemas de gestión de la energía. 
o ISO 50004:2014, Sistemas de gestión de energía – Orientación para la 
implementación, Mantenimiento y mejora de un Sistema de gestión energética. 
o ISO 50006:2014, Sistemas de Gestión de Energía – Medición del desempeño 
energético usando líneas base (LB) e Indicadores de desempeño energético (IDE) 
Principios generales y directrices. 
o ISO 50015:2014, Medición y verificación de la eficiencia energética de las 
organizaciones – Principios generales y directrices. 
 
Las normas anteriores que están en desarrollo (ver Figura 1-1) posteriormente deberán 
ser aplicadas en cada sector productivo, por lo cual, la ISO 50001 plantea qué se quiere 
lograr, pero no el cómo, por tanto, es importante la guía desarrollada en COLOMBIA (Prias 
Caicedo & Campos Avellaneda, 2013) para la implementación de un Sistema de Gestión 
Energética basado en la ISO 50001. 
Figura 1-1: Familia ISO 50000 
 
Fuente de origen: Elaboración propia 
 
 
 
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En Colombia se implementó el programa estratégico nacional de sistemas de gestión de 
la energía, desarrollado por prestigiosas instituciones educativas como la Universidad 
Nacional de Colombia sede Bogotá, Universidad del Atlántico, la Universidad Autónoma 
de Occidente, la Universidad Industrial de Santander y la Universidad Pontificia Bolivariana 
entre otras lideradas por sus grupos de investigación en sistemas de gestión de la energía 
con apoyo de COLCIENCIAS y 65 empresas del sector productivo. Como resultado de 
este programa se logró la formación de 450 personas de distintos sectores productivos y 
diversas regiones del país. 
 
En cuanto a las certificaciones obtenidas de la norma ISO 50001 en centrales térmicas en 
Colombia, la primera fue la Central Termoeléctrica de Paipa de propiedad de GENSA 
(Gestión Energética S.A. ESP) el día 27 de febrero de 2017, y la Central Termoeléctrica 
Termozipa de propiedad de ENEL (Empresa Nacional de Energía Eléctrica de Italia), los 
días 1, 2 y 3 de Noviembre de 2017 realizó la auditoría interna y a finales del mismo mes 
se tiene proyectado realizar la auditoria externa para obtener la certificación previa 
implementación de un Sistema de Gestión Energética ya implementado. 
 
Por otro lado, el método Seis Sigma proporciona un método para administrar las 
variaciones de proceso que causan defectos – definidos como desviaciones inaceptables 
del objetivo o media – y sistemáticamente trabajan hacia el manejo de las variaciones para 
eliminar esos defectos. El objetivo primordial de Seis Sigma es proporcionar procesos de 
clase mundial, confiables y con valor para el cliente final3. 
 
Los sistemas de mejora continua surgieron en 1798 con Eli Whitney (Aguirre Alvarado, 
2010) inventor y fabricante estadounidense que introdujo el sistema de fabricación y línea 
de montaje para la producción de mosquetes. En 1913 Henry Ford, fabricante 
norteamericano, implementó la primera línea de ensamble móvil con el gran reto que una 
parte defectuosa detendría todo el proceso con costos enormes. El Dr. William E. Deming, 
estadístico, catedrático y consultor empresarial de origen norteamericano, en 1938 dio 
origen al control estadístico de procesos (SPC, por sus siglas en ingles). 
 
 
3 
https://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/bitstream/10906/77542/1/diseño_guia_herramienta.
pdf 
En 1945 Homer Soranson, catedrático norteamericano del MIT (instituto técnico de 
Massachusets) fue asignado para capacitar a los empresarios japoneses sobre principio 
de gerencia norteamericano, y Deming los capacito en SPC, en 1954 Toyota se enfocó en 
la reducción de defectos de fabricación y los tiempos de producción. La línea de televisores 
de Motorola fue adquirida por empresarios japoneses en 1973 y lograron reducir en 20 
veces los defectos de fabricación, ese mismo año William E. Deming ayudo a los 
empresarios norteamericanos a comprender el concepto de variabilidad y de la importancia 
del uso de los métodos estadísticos. 
 
Entre 1987 y 1989 Bod Galvin, norteamericano, lanzó el programa de calidad a largo plazo, 
llamado “el programa de calidad Seis Sigma” el cual estableció a Seis Sigma como el nivel 
de proceso necesario para aproximarse al estándar de 3,4 defectos por cada millón de 
oportunidades, el cual está muy cercano a la perfección. La organización internacional para 
estandarización (ISO, por sus siglas en inglés) introdujo la norma técnica ISO 9000 
definiendo los estándares de calidad, se denomina como la decisión de calificar “cinturón 
negro” a aquellas personas con habilidades Seis Sigma. En 1989 Mikel Harry, doctor de la 
universidad estatal de Arizona, lideró el instituto Seis Sigma de Motorola. 
 
Entre 1993 y 1995 ABB implementó el Seis Sigma, Mikel Harry definió los niveles de 
despliegue Seis Sigma. En 1996 General Electrics inició la implementación de la 
metodología Seis Sigma con una importante reducción de sus costos. 
 
En la práctica, Seis Sigma se ha convertido en el nombre de un conjunto de metodologías 
y técnicas que se aplican para reducir los costos, y siendo muy disciplinados se erradica 
los desperdicios y errores habituales en las operaciones, tanto en procesos técnicos (de 
fabricación, por ejemplo) comoen los no técnicos (administrativos, servicios, entre otros). 
Además, ataca las causas de los problemas, mide y analiza detenidamente las 
operaciones a fin de determinar con exactitud cómo y por qué se producen los defectos, y 
luego toma medidas para abordar esas causas. 
 
Este sistema se define en dos niveles: operacional y gerencial. En el primero de ellos se 
utilizan herramientas estadísticas para elaborar la medición de variables de los procesos 
industriales con el fin de detectar los defectos; en el segundo se analizan los procesos 
 
 
 
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utilizados por los empleados para aumentar la calidad de los productos, procesos y 
servicios. 
 
Entonces, a partir de la realización de cálculos estadísticos que motivaron el objetivo de 
3,4 defectos por millón, es decir, llegar al nivel Seis Sigma, lograrían dos objetivos 
primordiales: Mayor satisfacción de los clientes; y amplias reducciones de costos. 
 
La mayoría de los procesos productivos siguen una distribución normal, con una 
distribución de frecuencias siguiendo la campana de Gauss, y con una probabilidad de que 
algunos valores queden fuera del límite superior e inferior, esta probabilidad es lo que se 
entiende como “probabilidad de defecto”. El proceso será más confiable cuanto más 
centrada respecto a los límites y cuanto más estrecha y alta sea la campana. Una campana 
achatada y descentrada es consecuencia de grandes probabilidades de defectos. De 
forma gráfica el área de la campana de Gauss que queda fuera de la zona marcada por 
los límites superior e inferior es justamente la probabilidad de defecto4. 
 
Como: 
 
Z= (µ-X)/ s. Siendo Z el “Valor Sigma”; µ la media y σ la desviación típica. 
 
La relación entre la probabilidad de defecto (área de la curva de Gauss que queda fuera 
de los límites superior e inferior) y Z (distancia desde el valor medio a este límite) para una 
distribución normal. 
 
La filosofía Seis Sigma puede ser de gran ayuda para los sistemas de gestión energética, 
por una parte, puede aportar herramientas para la determinación o la medición de la 
variabilidad de los procesos, calculando el nivel sigma y el coeficiente de capacidad del 
proceso para así determinar qué nivel de variabilidad tiene y a qué nivel se quiere llegar 
según los recursos disponibles por la organización. Por otro lado, al ser la herramienta del 
sistema de calidad puede ayudar a mejorar los procesos, ayudando primero al centrado y 
después llevarlo al valor objetivo (línea meta) para lo cual, emplea método como el 
 
4 
http://www.ptolomeo.unam.mx:8080/xmlui/bitstream/handle/132.248.52.100/2859/guevaraolvera.p
df?sequence=1 
DMAMC, Diseñar, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar para procesos ya establecidos. 
Estas aplicaciones representan ahorros muy importantes y demuestran que las distintas 
metodologías van en la misma vía. 
 
Algunos precedentes como en la farmacéutica Allergan (Golden, 2011) en Irlanda, apoya 
su norma ISO 50001 (certificado a EN16001 en 2010 y re-certificado para ISO 50001 in 
2011. 50.001 ISO en 2011) en la metodología Lean y Seis Sigma. El alcance de las 
actividades incluye el petróleo, electricidad, gas, agua y aguas residuales. Se han 
implementado las siguientes mejoras: 
 
 Control de la temperatura de almacenaje 
 Identificación y corrección de fugas en el sistema de agua 
 Osmosis inversa reciclaje en sistemas de purificación de agua 
 Purga continua 
 Reemplazo de la trampa de vapor 
 Mejoras de generación de vapor de la planta 
 Cambiar de petróleo a gas 
 
Los resultados obtenidos en el 2010 con respecto al año 2008 que se tomara como base, 
logró una reducción de consumos de los energéticos del 6% (36.000.000kWh), del 25% 
del consumo de agua (47.500.000 litros) y 25% de aumento de las unidades producidas 
(200.000.000 unidades). (Allergan Pharmaceutical Ireland, s.f.). 
 
1.2 Identificación del problema 
Todos los procesos presentan variabilidad y en algunos casos extremos están fuera de 
control y no cumplen la especificación requerida por el cliente en industrias en el ámbito 
de la calidad. En las centrales térmicas por su complejidad se puede encontrar uno o más 
procesos con alta variabilidad, afectando el desempeño energético con impacto en los 
costos de producción, por lo tanto, se requiere la determinación de su magnitud, para fijar 
en correspondencia metas de reducción de la variabilidad o mejora en la capacidad del 
proceso. Complementando lo anterior, las metas no se revisan con la periodicidad deseada 
encontrándose casos en donde pasan varios años sin cambiarlas y sin analizar si están 
 
 
 
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acorde o no, como resultado se obtienen sobrecumplimientos o incumplimientos 
permanentes y no se juzgan si aún representan el comportamiento de los procesos por la 
falta de un sistema de gestión energética que se basa en la mejora continua en el 
desempeño energético. 
 
En las centrales o industrias donde esté implementado un sistema de gestión energética 
que utilicen herramientas estadísticas básicas que puedan ayudar a lograr mejores 
estimaciones en la fijación de metas, aplicando previamente las líneas de base energética 
con datos suficientes, se puede mejorar los resultados aún sin esforzarse en la reducción 
de la variabilidad. 
 
La variabilidad en un proceso puede originar productos fuera de especificación o 
defectuosos, concepto que emplea la filosofía Seis Sigma que establece límites del 
proceso (superior e inferior) y además un valor objetivo que puede ser equivalente a la 
línea meta; en ello, cuando un producto está fuera de estos se toma como un defecto del 
sistema. Los procesos con alta variación son los que tienen coeficiente de correlación 
débiles y a los cuales se puede emplear la metodología propuesta. En caso de tener un 
coeficiente de correlación (R2) moderado en una regresión lineal, atacando los orígenes 
de los datos que presenten desviación de la línea de base se encontrará una correlación 
más fuerte y una reducción de la variabilidad. 
 
En este contexto, todo proceso es susceptible a mejorar su desempeño y por ende aportar 
a la organización la mejora de sus indicadores de desempeño energético, lo que mejora la 
productividad, concepto que se aplica cuando ya se tiene centrado el proceso y se quiere 
llevar a la meta propuesta o a una meta más exigente. De nuevo, el centrado de los 
procesos se logra con la eliminación o reducción al mínimo de las causas externas, previa 
identificación y análisis de los datos no optimizados que se catalogan como desviados y la 
aplicación de lo realizado cuando se alcanzan mejores datos (descartando errores en la 
medición o en datos errados en la transcripción a planillas por toma de datos o en teléfonos 
inteligentes con aplicaciones para toma y envió de datos a una base de datos). 
 
Como consecuencia de mejorar la eficiencia se una reducción de los gases de emisión 
provenientes de la combustión (Dióxido de carbono, dióxido de Azufre, óxidos de nitrógeno 
y material particulado, entre los más relevantes). 
 
En este orden de ideas, la determinación de la línea base energética para una central 
térmica no se ajusta a lo expuesto en la teoría para la implementación de un sistema de 
gestión energética prototipo para el sector productivo convencional, en donde se 
correlaciona la producción vs el consumo, ver Figura 1-2 (Prias Caicedo & Campos 
Avellaneda, 2013); pues, la eficiencia y el consumo especifico neto de una central térmica 
varía según la carga en la cual trabaja (siendo lo más eficiente cuando está en su valor 
nominal) y no es lineal su equivalencia entre consumo de combustible con la energía 
entregada a la red; adicionalmente, depende de qué tan estable es el poder calorífico del 
combustible utilizado o uso de mezclas de combustibles. 
 
Figura 1-2. Líneabase 
 
Fuente de origen: (Prias Caicedo & Campos Avellaneda, 2013) 
 
Entonces, una vez obtenida la línea base en un sistema de gestión energética para el 
sector productivo convencional se procede a establecer la meta del proceso, la cual 
establecerá un promedio entre los datos más eficientes, ver Figura 1-3 (Prias Caicedo & 
Campos Avellaneda, 2013). 
 
 
 
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Figura 1-3. Línea Meta 
 
Fuente de origen: (Prias Caicedo & Campos Avellaneda, 2013). 
 
Conforme con las anteriores ilustraciones, la línea base y línea meta no representan la 
realidad de las centrales térmicas de tipo convencional en donde el consumo del 
combustible principal (solido, liquido o gaseoso) puede presentar una variabilidad de su 
característica principal que es el poder calorífico neto (en kcal/kg o BTU/lb) lo que 
modificaría la cantidad necesaria para producir un kWh, dependiendo si la unidad de 
generación térmica está trabajando en su valor nominal y las distintas cargas no 
necesariamente representaría una tendencia lineal. Se quiere analizar si el consumo se 
puede reemplazar y ser representativo por otras variables significativas que pueden afectar 
el consumo de energía, como el calor (Q, Mcal o MBTU) que sale de la relación directa de 
obtener el producto entre la cantidad del combustible a suministrar en la caldera de vapor 
y el poder calorífico inferior del mismo. 
 
Así que, al cambiar la calidad del combustible utilizado la variable principal es el poder 
calorífico inferior (kcal/kg), que fácilmente se puede presentar al tener un suministro de 
carbón de 22 proveedores diferentes con orígenes distintos (como se tiene en la actualidad 
en la central Termozipa). El carbón que puede variar desde el bituminoso alto volátil C 
hasta un sub-bituminoso clase A (clasificación ASTM, ver Figura 1-4), de un mejor poder 
calorífico inferior hasta uno más bajo y cuyo rango puede estar entre 7.100 y 6.000 kcal/kg. 
 
Figura 1-4. Clasificación de carbón según norma ASTM 
 
Fuente de origen: ASTM. American Society for Testing and Materials, Standard 
Classification of Coals by Rank. 2012. 
 
Ahora, la variable principal que convencionalmente se utiliza en las centrales térmicas es 
el consumo térmico especifico (kcal/kWh), esta representa el principal indicador de 
desempeño, el cual varía según la energía eléctrica entregada por la unidad y establece 
una variable de comparación entre plantas de las mismas características y con la atenuante 
que su comportamiento no es lineal (ver Figura 1-5) como se representa en las líneas base 
tradicionales, sino un comportamiento exponencial decreciente. En el planteamiento 
convencional de metas para las centrales térmicas se estima una para plena carga y otra 
para mínimo técnico o media carga, cuando las unidades funcionan en estas dos cargas. 
 
Figura 1-5. Curva de consumo térmico especifico neto (kcal/kWh) vs potencia de salida 
del generador Unidad 3 
 
Fuente de origen: Extraído del manual del generador de la Unidad 3 de la Central 
Termozipa. 
2.500
2.700
2.900
3.100
3.300
3.500
3.700
3.900
4.100
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70
H
ea
t r
at
e,
 k
ca
l/
kW
h
MW netos
Termozipa - Unidades 3
Curva de heat rate actual (MW netos) en kcal/kWh 
 
 
 
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En las centrales térmicas la correlación de la generación de energía con respecto al 
consumo de combustible no siempre es lineal, puede ser forma exponencial; por lo cual, 
los gráficos disponibles en los SGE no son aplicables completamente ya que son lineales. 
Por consiguiente, se puede obtener una mejor correlación si tanto la producción de energía 
como el consumo de combustibles se dejan en las mismas unidades de energía (Mcal para 
el caso de la central Termozipa) que se mostrará y calculará más adelante su índice de 
consumo, no solo como kg de carbón/kWh, sino como un valor adimensional (Mcal/Mcal). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
2 Descripción de una Central Térmica de Tipo 
Convencional 
Las centrales térmicas convencionales (o termoeléctricas convencionales) producen 
electricidad a partir de combustibles fósiles como carbón, fueloil o gas natural, 
mediante un ciclo termodinámico de agua-vapor. El término “convencionales” sirve para 
diferenciarlas de otras centrales térmicas, como las nucleares o las de ciclo combinado. 
Acorde con el objeto del presente trabajo de grado se aborda a continuación aspectos 
estructurales de las centrales térmicas convencionales. 
 Caldera. Entorno o ambiente donde el agua se transforma en vapor, cambiando 
su estado. Esta acción se produce gracias a la combustión del carbón (o 
cualquier otro combustible fósil que pueda utilizar la central), con la que se generan 
gases a muy alta temperatura que al entrar en contacto con el agua líquida la 
convierten en vapor. 
Así que, el agua que se transforma en vapor circula por unas tuberías llamadas 
serpentines, donde se produce el intercambio de calor entre los gases de la combustión 
y el agua. 
 Turbina de vapor. Máquina que recoge el vapor de agua y que, por su complejo 
sistema de presiones y temperaturas, consigue que se mueva el eje que la 
atraviesa. Esta turbina normalmente tiene varios cuerpos, de alta, media y baja 
presión, para aprovechar al máximo el vapor de agua. Para el caso de la central 
Termozipa la turbina es de una sola etapa. 
 El eje que atraviesa los diferentes cuerpos está conectado con el generador. 
 Generador. Máquina que recoge la energía mecánica generada en el eje que 
atraviesa la turbina y la transforma en eléctrica mediante inducción 
electromagnética. Las centrales eléctricas transforman la energía mecánica del eje 
en una corriente eléctrica trifásica y alterna. 
 
 
 
 
 
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Funcionamiento de una central térmica convencional 
Transferencia térmica. Algunas centrales térmicas (las denominadas de ciclo abierto) 
pueden provocar el calentamiento de las aguas del río o del mar. Este tipo de impactos en 
el medio se solucionan con la utilización de sistemas de refrigeración, cuya tarea 
principal es enfriar el agua a temperaturas parecidas a las normales para el medio 
ambiente, y de esta manera evitar su calentamiento. 
2.1 Combustibles 
El funcionamiento de las centrales termoeléctricas convencionales es el mismo 
independientemente del combustible que se utilice. Sin embargo, sí existen diferencias 
en el tratamiento previo que se hace al combustible y del diseño de los quemadores 
de las calderas de las centrales. 
 Centrales de carbón. Área donde el combustible debe ser triturado previamente. 
 Centrales de fueloil. Entorno donde el combustible se calienta para una utilización 
más fácil. 
 Centrales de gas natural. No precisa almacenaje, llegando así directamente por 
gaseoductos. 
 Centrales mixtas. Pueden utilizar diferentes combustibles, siendo necesarios los 
tratamientos previos anteriormente citados. 
 Una vez el combustible está en la caldera, se quema, esto provoca que se produzca 
energía calorífica que se utilizará para calentar agua y así transformarla en vapor 
a una presión elevada. 
 A partir de este vapor se hace girar una turbina y un alternador para que éste 
produzca electricidad. 
 La electricidad generada pasa por un transformador para aumentar su tensión y 
así transportarla reduciendo las pérdidas por efecto Joule. 
 El vapor que sale de la turbina se envía a un elemento llamado condensador para 
convertirlo en agua y así retornarlo a la caldera para empezar un nuevo ciclo de 
producción de vapor. 
 
2.2 Impactos Ambientales en Centrales Térmicas 
La incidencia de este tipo de centrales (Endesa-Enel S.A., 2014) sobre el medio ambiente 
se produce de dos maneras básicas: 
Emisión de residuos a la atmósfera. Este tipo de residuos provienen de la combustión 
de los combustibles fósiles que utilizan las centrales térmicas convencionales para 
funcionary producir electricidad. Dicha combustión genera partículas que llegan a la 
atmósfera, lo que perjudica el entorno del planeta5. Los gases productos de la combustión 
a controlar en Colombia6 para fuentes fijas para centrales mayores a 20 MW son: 
NOx: limite 760 mg/m3, corregidas @ 6%O2, 25oC, 1 atm 
SO2: limite 2.800 mg/m3, corregidas @ 6%O2, 25oC, 1 atm 
Material Particulado: limite 100 mg/m3, corregidas @ 6%O2, 25oC, 1 atm 
 
Por lo tanto, las centrales térmicas convencionales disponen de chimeneas de gran altura 
que dispersan estas partículas y reducen, localmente, su influencia negativa en el aire. 
Para el control de los gases de combustión se tienen sistemas de abatimiento como los 
que se relacionan en las siguientes reducciones. 
2.2.1 Reducción de NOx. 
Se pueden reducir con medidas primarias como la instalación de quemadores de ultra bajo 
NOx, el ingreso escalonado del combustible y el ingreso de aire en la parte superior. 
Medidas secundarias como desnitrificadores. 
2.2.2 Reducción de SO2. 
Las medidas primarias a utilizar son: el control de azufre en el combustible, adquirir 
combustibles con bajo azufre. Y como medidas secundarias se utilizan desulfurizadores 
húmedos o semihúmedos. 
 
5 http://combustioneindustriatemoelec.blogspot.com.co/2012/03/impacto-ambiental.html 
6 Resolución 909 de 2008 del Ministerio del Medio Ambiente, Vivienda y Desarrollo Sostenible 
 
 
 
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2.2.3 Reducción de material particulado 
Las centrales termoeléctricas disponen de filtros de partículas electrostáticos o filtros de 
mangas o la combinación de los dos que retienen una gran parte del material particulado, 
antes que salgan al exterior. 
2.3 Rendimiento Energético 
El rendimiento energético en el ciclo térmico entre la relación producida de energía 
eléctrica versus el calor suministrado en el combustible aportado en la caldera en una 
central de tipo convencional. 
 
En las centrales térmicas el rendimiento energético se denomina consumo específico neto 
o Heat Rate (HR, su denominación en inglés), su definición es la siguiente (ver Ecuación 
¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.): 
 Qa 
 HR = -------------- (kcal/kWh) ó (BTU/kWh) (2.1) 
 EGN 
En donde: 
 
HR = Consumo Específico Neto (Heat Rate), (kcal/kWh) ó (BTU/kWh) 
Qa = Calor agregado al ciclo térmico en forma de combustible, BTU o kcal 
EGN = Energía generada neta, kWh 
Qa = mV*PCI 
 
Para lo cual: 
mV = Flujo de carbón (kg ó lb) 
PCI = Poder calorífico inferior (kcal/kg ó BTU/lb) 
 
De este modo, se puede establecer la eficiencia del ciclo térmico (ciclo Rankine 
regenerativo) tomando como base la medición previa del Heat Rate. Determinar la 
eficiencia por este método es hacerlo de forma directa o caja negra y se representa con la 
siguiente formula, (ver Ecuación ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.): 
 
 860 3413 
  = --------------------------- (p.u.) ó = --------------------------- (p.u.) (2.2) 
 HR (kcal/kWh) HR (BTU/kWh) 
 
 = Eficiencia del ciclo o de la unidad térmica, en % o en p.u. 
HR = Consumo térmico especifico, en kcal/kWh ó BTU/kWh 
 
La eficiencia de una unidad de generación térmica también se puede relacionar 
directamente entre el calor Qa que le entra al proceso y la energía generada neta (EGN) 
entregada a la red, método directo o caja negra. Descrito de otra manera es tomar la 
formula anterior de eficiencia y despejar internamente la fórmula de HR, (ver Ecuación 
¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.): 
 860 x EGN 3413 x EGN 
 = -----------------------------------------(p.u.) ó = ------------------------------------------ (p.u.) (2.3) 
 Qa (kcal) Qa (BTU) 
 
En donde: 
Egn = Energía generada neta, kWh 
Qa = Calor agregado al ciclo térmico en forma de combustible, BTU o kcal 
 
Por otra parte, para determinar el rendimiento se puede utilizar el Índice de Consumo, que 
para cualquier industria se tiene como la relación de consumo en kg o unidades producidas 
versus la energía consumida o la energía generada neta en el caso de las térmicas, (ver 
Ecuación ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.). 
 
Al respecto, las térmicas solo es válida si se tiene un combustible con un poder calorífico 
neto o inferior muy estable (como por ejemplo el gas natural, gas licuado del petróleo, 
Diesel y/o Fuel Oíl, entre otros) y si es por ejemplo, con unidades cuyo combustible 
principal sea el carbón de distintos orígenes (producto de las Divisiones de las empresas 
que hacen la compra y la logística de los combustibles) este índice de consumo ya no se 
cumpliría de forma lineal. 
 
 
 
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Entonces, para linealizar esta relación se recomienda dejarlos en la misma base (Se 
propone Mcal o MBTU) y compensa la variabilidad en la calidad del combustible o cuando 
se utilizan mezclas entre varios orígenes de carbón, así como carbón con residuos de las 
minas o con biomasa producto de las talas y podas de distribución, (ver Ecuación ¡Error! 
No se encuentra el origen de la referencia.). 
 
 mV 
 IC = -------------- (kg/kWh) ó (lb/kWh) (2.4) 
 EGN 
o 
 
 Qa (kcal) Qa (BTU) 
IC = ---------------------------------------(p.u.) ó = --------------------------------------- (p.u.) (2.5) 
 860 x EGN 3.413 x EGN 
 
En donde: 
 
EGN = Energía Generada Neta (kWh) 
mV = Flujo de carbón (kg ó lb) 
 
2.4 Centrales Térmicas en Colombia 
La participación de las centrales termoeléctricas en el país tienen una representación del 
28% (XM (Expertos del Mercado), 2017), ver Figura 2-1. El potencial de mejora de la 
eficiencia y de reducción en las emisiones de CO2 a la atmosfera que se puede obtener al 
aplicarse SGE en todas las plantas térmicas del país, mejorando sus IDEs y sus 
capacidades del proceso, serían de gran impacto económico para cada una de las 
compañías así como una importante contribución a los compromisos del País en la 
reducción de gases de efecto invernadero. 
 
Figura 2-1. Capacidad instalada de las clases de energía eléctrica en Colombia, Agosto 
de 2017 
 
Hidráulica con despacho central 10.959 MW 
Térmicas con despacho central 4.729 MW 
No despachadas centralmente 1.009 MW 
Total 16.697 MW 
 
Las convenciones utilizadas en la Tabla 2-1 con las características de las centrales 
térmicas en Colombia son: 
 
CV: Ciclo de Vapor 
TG-CC: Turbina de Gas-Ciclo Combinado 
TG-CS: Turbina de Gas-Ciclo Simple 
TG-STIG: Turbina de Gas-Ciclo Stig 
 
Las centrales térmicas existentes en Colombia (Energía, 2016) se denominan como se 
indica a continuación: 
 
 
 
 
 
 
 
66%
28%
6%
Capacidad Instalada Sistema 
Interconectado Nacional (Agosto 
2017)
Hidraulica con despacho
central
Térmicas con despacho
central
No despáchadas
centralmente
 
 
 
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Tabla 2-1. Características de las Plantas Térmicas en Colombia 
 
Fuente de Origen. http://paratec.xm.com.co/paratec/SitePages/generacion.aspx?q=capacidad 
Central 
Termoelectrica
Combustible Pricipal
Capacidad 
Efectiva 
Neta (MW)
Tecnología
HEAT RATE 
(MBTU/MWh)
BARRANQUILLA 3 GASNATURAL 64 CV 11,4748
BARRANQUILLA 4 GAS NATURAL 63 CV 11,0052
TEBSA B GAS NATURAL 791 TG-CC 7,2131
PAIPA 1 CARBON 31 CV 14,9814
PAIPA 2 CARBON 72 CV 10,7918
PAIPA 3 CARBON 70 CV 12,2715
PAIPA 4 CARBON 154 CV 9,5355
TASAJERO 1 CARBON 163 CV 9,1268
TASAJERO 2 CARBON 165 CV 9,7214
TERMOSIERRA ACPM 353 TG-CC 7,1416
TERMOCANDELARIA 1 GAS 157 TG-CS 10,5277
TERMOCANDELARIA 2 GAS 157 TG-CS 10,4763
CARTAGENA 1 COMBUSTOLEO 61 CV 11,8272
CARTAGENA 2 COMBUSTOLEO 60 CV 11,8239
CARTAGENA 3 COMBUSTOLEO 66 CV 12,1158
TERMOCENTRO GAS NATURAL- JET A1 264 TG-CC 7,2683
TERMODORADA 1 JET A1 44 TG-CS 9,7755
TERMOEMCALI ACPM 213 TG-CC 7,4639
FLORES 1 GAS NATURAL 160 TG-CS 7,772
FLORES 4B GAS NATURAL 450 TG-CS 6,8456
GUAJIRA 1 CARBON 143 CV 9,8
GUAJIRA 2 CARBON 143 CV 10,2
MERIELECTRICA 1 GAS NATURAL 167 TG-CS 9,7655
PROELECTRICA 1 GAS NATURAL 45 TG-STIG 7,942
PROELECTRICA 2 GAS NATURAL 45 TG-STIG 7,9418
TERMOVALLE ACPM 197 TG-CC 6,8536
ZIPA 2 CARBON 34 CV 11,72067
ZIPA 3 CARBON 63 CV 12,8203
ZIPA 4 CARBON 64 CV 13,6509
ZIPA 5 CARBON 63 CV 12,3226
GECELCA 3 CARBON 164 CV 9,5
2.5 Descripción de la Central Termozipa 
La Central Termoeléctrica Martín del Corral, también conocida como Termozipa, está 
situada a 40 Kilómetros al norte de Bogotá, sobre la margen izquierda del río del mismo 
nombre, en el municipio de Tocancipá, a una elevación de 2.560 m sobre el nivel del mar 
y con una temperatura media de 14 ºC (ver Figura 2-2). 
 
Figura 2-2. Central Termozipa, ubicación 
 
Fuente de origen: Elaboración propia 
 
La central en referencia consta de cuatro unidades de generación de vapor (ver Figura 2-
3), las cuales utilizan como combustible primario el carbón -abundante en la zona- y como 
combustibles opcionales y para arranque biodiesel. 
 
Figura 2-1. Central Termozipa, casa de máquinas 
 
Fuente de origen: Registro fotográfico personal 
 
 
 
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Tabla 2-2. Características de la central Termozipa 
 
Fuente de origen: elaboración propia 
 
La central inició operaciones en el año de 1963 con la unidad 1 (actualmente desactivada) 
y con la central Cartagena son las plantas de generación térmica con la que cuenta 
EMGESA. Actualmente la central tiene una capacidad instalada de 235.5 MW de 
generación bruta, distribuida en cuatro unidades, la unidad 2 con 37.5 MW y las unidades 
3, 4 y 5 con 66 MW cada una, con una sala de mando unificada. Ver características en 
tabla 2-2. 
 
En cuanto a la caldera su tipología es radiante, de paredes de agua, con circulación natural, 
tiro balanceado, está equipada con sobrecalentadores primario y secundario conectados 
a cabezales colectores. La caldera tiene instalados en paralelo dos precalentadores de 
aire tipo tubular que utilizan para su funcionamiento el gas de la combustión a la salida del 
hogar. 
 
Otro componente refiere al equipo de pulverización de carbón, consta de tres sistemas 
completamente independientes, cada uno con capacidad de generar el 50% de la carga. 
Cada sistema comprende tolva de almacenamiento, alimentadores, trituradores-
secadores, molino de bolas, ventiladores de aire primario y sellos. 
Unidad 2 Unidad 3 Unidad 4 Unidad 5
Caldera FWC
Presión de vapor sobrecalentado 72 kg/cm2
Temperatura de vapor sobrecalentado 482 
o
C
Flujo de vapor 156 t/h
Superficie de intercambio de calor 3424 m2
Temperatura de salida de gases 176 oC
Control de MP ESP
Turbina de vapor GE
Presión de vapor 60 kg/cm2
Número de etapas 15
Presión del condensador 50.88 mmHg
Potencia Bruta 37.5 MW
Extracciones de vapor 5
Año de puesta en marcha 1964 1976 1981 1984
5
HITACHI
Distral, Licenciada por FWC
106 kg/cm2
513 
o
C
276 t/h
5253 m2
174 oC
ESP
87.9 kg/cm2
13
50.88 mmHg
68 MW
 
La recolección de cenizas es de tipo seco que extrae las cenizas más pesadas de la parte 
inferior de la caldera y en tolvas colocadas en diferentes sitios de la caldera. Estos 
desechos se depositan en un silo con capacidad de 2.200 m3. Los residuos más pesados 
se van a la tolva de fondo de la caldera y se extrae de forma húmeda hacía un canal de 
cenizas. En este aspecto, para el año 2018 se tiene programado la instalación de la 
recolección de los residuos pesados vía seca para lo cual se prevé presupuesto asignado. 
 
Para evitar la contaminación ambiental producida por la combustión del carbón cada 
unidad posee un precipitador electrostático con una eficiencia superior al 99%. 
 
El patio de carbón tiene una capacidad de 170.000 toneladas, el suministro se realiza por 
contratos con proveedores de la región de Cundinamarca (70% aproximadamente) y 
Boyacá (30% aproximadamente), y se utiliza como medio de transporte camiones. 
 
Otro elemento es el turbogenerador que consta de turbina tipo impulso, de trece etapas, 
ciclo regenerativo y cinco extracciones no controladas, además de un generador de rotor 
cilíndrico, tres fases, dos polos y enfriado por hidrógeno. 
 
El turbogenerador está equipado con un condensador, para el vapor de salida, tipo 
horizontal, dos cuerpos, doble paso, con una capacidad correspondiente al máximo flujo 
de vapor a la salida de la turbina. Se utiliza agua del río Bogotá para condensar el vapor y 
está agua es enviada a tres torres de enfriamiento. 
 
En complemento, el grupo humano que conforma la central está ampliamente capacitado 
para la operación y mantenimiento de las unidades generadoras, lo que garantiza una alta 
confiabilidad y disponibilidad de los equipos. 
 
En la central se está implementando un Sistema de Gestión de la Energía (SGE) bajo la 
norma ISO 50001, también está en proceso de certificación externa. Ver Figura 2-4 en 
donde se muestra la diagramación del manual del SGE en la plataforma ARIS para la 
documentación de todos los sistemas de gestión. 
 
 
 
 
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Figura 2-2. Manual del SGEn 
Fuente de origen: Extraído del sistema ARIS para el manejo documental de EMGESA, filial del 
grupo ENEL. 
 
 
 
3 Evaluación y Reducción de la Variabilidad 
de los Procesos en Planta Térmicas 
Todos los procesos productivos presentan variabilidad y son susceptibles de ser mejorados 
día a día, para lo cual se volverá más complejo en el tiempo lograrlo, entonces se requerirá 
mejores herramientas, mayor disponibilidad de recursos, así como de conocimiento por 
parte de los expertos que siempre serán menores a los resultados esperados. El proceso 
más importante que se realiza en una central térmica es la conversión de la energía 
calórica del combustible en energía en la que intervienen equipos como (calderas de vapor, 
molinos, trituradores, condensadores, calentadores, generadores, turbinas de vapor, entre 
otros) y personal especializado. Y para abarcar el proceso general se utiliza el consumo 
específico neto y/o el Índice de Consumo. 
3.1 Objetivos de la optimización 
El interés de mejorar los procesos industriales requiere conocerlos muy bien, para así con 
la asignación de recursos -que de por si son cada vez más limitados en las compañías- 
poder obtener los mejores resultados. 
 
A medida que se logren mejoras o ahorros importantes en la compañía siempre se va a 
exigir más, por lo cual se debe trabajar en la identificación de las desviaciones que no 
logren la optimización, y usar de la mejor manera los recursos para su reducción y en lo 
posible su eliminación; de forma paralela, se deben innovar e incorporar proyectos 
especiales de mejora continua para impactar de mejor manera los procesos productivos. 
 
Sin embargo, para determinar qué proceso o procesos se deben intervenir, es importante 
realizar una detallada evaluación de los recursos demandados, tanto en términos de horas 
 
 
 
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hombre, de energía y/o en términos económicos, así como identificar dónde se presentan 
las mayores pérdidas y/o reprocesos o quejas de los clientes. 
 
Una vez se determine lo anterior y aplicando criterios de valoración previamente definidos,se procede a designar recursos adecuadamente direccionados para la mejora de los 
resultados o la disminución de pérdidas o reprocesos. 
3.2 Variación de los procesos 
Es importante cuantificar la variación para lograr determinar la variabilidad en cualquier 
proceso en los Sistemas de Gestión de la Energía, y en el caso aplicado del IC o del 
consumo especifico neto en las centrales térmicas se propone utilizar la capacidad del 
proceso (Cp), así como de la herramienta filosofía Seis Sigma que es totalmente aplicable, 
claro está, siempre y cuando se tenga una cantidad importante de datos. Una vez se 
determine que la capacidad del proceso por unidad de generación o por central, se debe 
trabajar en su reducción para lo cual se pueden implementar los siguientes pasos: El 
primero consiste en hacer un análisis estratégico impulsado por el mercado y el cliente. El 
segundo busca establecer un equipo multifuncional para conducir la iniciativa de mejora 
(motivación a los trabajadores). El tercero es identificar las herramientas de mejora, no se 
deben aplicar todas. El cuarto paso es llevar a cabo mapas de procesos y dar prioridad a 
las oportunidades de mejora, reducir los desperdicios de tiempo. El quinto paso tiene como 
objetivo desarrollar un plan detallado para los equipos de mejora de bajo nivel. Finalmente, 
el sexto paso busca implementar, documentar y revisar las oportunidades de mejora 
(CHAKRAVORTY, 2009). 
 
Igualmente, es importante que en los SGE se implementen como uno de sus principales 
indicadores la capacidad del proceso, la cual determina qué tan controlado está un proceso 
o el índice de desempeño energético. Este nuevo indicador puede considerarse como un 
indicador de gestión que acompañando al del consumo especifico neto pueden ayudar a 
determinar el desempeño de una instalación. 
 
 
 
 
3.3 Herramientas Seis Sigma para reducir la variabilidad 
en SGEn 
El proceso de seleccionar las herramientas de la filosofía Seis Sigma que se puedan aplicar 
en los SGEn, deben mostrar las que se tienen para cada una de las etapas (DMAIC): 
 Herramientas de la Etapa Definir 
 Selección de proyectos 
 Definir el alcance del proyecto 
 Métricas operacionales 
 Definición del Equipo Seis Sigma y Stakeholders (partes interesadas) 
 SIPOC 
 Mapa de proceso 
 Cálculo del retorno 
 Definición del problema 
 Herramientas de la Etapa Medir 
 Matriz de causa y efecto 
 Diseño plan de recolección de datos 
 Análisis sistema medición (MSA) 
 Análisis gráfico de datos 
 Distribuciones de probabilidad 
 Distribución normal 
 Transformación de datos 
 Indicadores operacionales 
 Capacidad del proceso 
 Nivel Sigma 
 Cuantificación económica 
 Definición final del problema 
 Herramientas de la Etapa Analizar 
 Correlación y regresión 
 Interacción entre factores 
 Análisis de causa raíz 
 
 
 
 
 
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 Herramientas de la Etapa Implementar 
 Identificación y selección de mejoras 
 Análisis costo beneficio 
 Desarrollo de plan piloto 
 Evaluación de resultados 
 
 Herramientas de la Etapa Controlar 
 Plan de mantenimiento de resultados 
 Plan de Implementación Final de Soluciones 
 Detección y corrección de errores 
 Divulgación, entrega final y Cierre del proyecto 
Capacidad de Capacidad (Cp). Determina la variabilidad del consumo específico neto 
(CEN) y/o el índice de consumo (IC) que son los indicadores más importantes para las 
centrales térmicas para determinar el desempeño, establece si un proceso cumple con las 
especificaciones para las que fue diseñado. 
Luego, se evalúa la capacidad del proceso a través del nivel sigma, a mayor nivel menor 
la variación y mejor es el proceso evaluado. La capacidad del proceso (Cp) se establece 
como la relación entre el margen deducible sobre el margen real (seis veces la desviación 
estándar), (ver Ecuación ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.). 
𝐶𝑝 = (𝑈𝑆𝐿 − 𝐿𝑆𝐿)/6𝜎 (3.1) 
Donde: 
 
USL = Límite superior de especificaciones 
LSL = Límite inferior de especificaciones 
 
Si Cp<1 proceso es considerado potencialmente incapaz de satisfacer las especificaciones 
y requisitos. 
Cp>=1 proceso con el potencial de ser capaz de satisfacer las especificaciones y 
requisitos. 
Cp=2 para procesos con calificación Seis Sigma 
 
Una vez establecida la capacidad del proceso se deben aplicar las herramientas Seis 
Sigma, principalmente las de las etapas controlar y así desplegar un efectivo control 
operacional para reducir la variabilidad. 
 
La filosofía Seis Sigma no establece que se debe evaluar la capacidad del proceso con 
una periodicidad mensual que exigiría un indicador convencional usado en los SGE y como 
se quiere plantear en esta propuesta. 
 
Los Sistemas de Gestión de la Energía apoyan a las empresas a mejorar su productividad 
y su competitividad, para ayudar a cumplir este propósito previamente se han realizado 
estudios para incorporar herramientas Lean (Rojas Rodriguez & Prias Caicedo, 2014). 
 
Se quiere contrastar cada uno de los requisitos de la norma y relacionar las herramientas 
que aporta la filosofía Seis Sigma en cada una de sus 4 etapas y que puede ayudar a 
mejorar. Por lo anterior se quiere, ver Figura 3-1. 
 
Al final del ejercicio se pueden elegir las herramientas más adecuadas en función de la 
disponibilidad del tiempo y de los recursos técnicos y económicos que destine la compañía 
para la implementación de un SGE. Si se emplean todas las herramientas seleccionadas 
se puede lograr un SGE con posibilidad de tener mayores oportunidades de ahorros y 
reducir la variabilidad de los procesos. Lo anterior deberá estar en la etapa de planeación 
del SGE con su respetiva asignación de recursos y estimación de tiempos, además con la 
evaluación de la capacidad del proceso en el tiempo, así como de la evolución de la 
capacidad efectiva neta. 
 
 
 
 
 
 
 
 
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Figura 3-1. Relación de ISO 50001 con las principales herramientas encontradas 
 
Fuente de origen: Figura 4 (Rojas Rodriguez & Prias Caicedo, 2014) 
 
 
En el objetivo de mejorar el desempeño de los actuales o nuevos SGE se proponen las 
siguientes herramientas Seis Sigma conforme los requisitos de la norma ISO 50001: 
 4.4.4. Líneas base 
 4.4.5. Indice de Desempeño Energético 
 4.5.5. Control Operacional 
 
Líneas base. Las herramientas Seis Sigma propuestas son las siguientes: 
 Mapa del Proceso 
 Capacidad del proceso, análisis antes y después 
 Métricas Operacionales, 
 Cuantificación económica 
 
Índice de Desempeño Energético. Las herramientas propuestas son: 
 Indicadores operacionales 
 Capacidad del proceso en desarrollo 
 Desarrollo del plan piloto 
 Evaluación del resultado 
 
Control Operacional. El control de proceso debe apoyarse en datos suficientes y hechos 
bien documentados, usando las siguientes herramientas: 
 Diagrama de causa y efecto 
 Hoja de chequeos 
 Diagrama de concentración de defectos 
 Histograma 
 Grafica de Pareto 
 Diagrama de dispersión 
 Cuadro de control, diagrama de cajas, etc. 
 Plan de mantenimiento de resultados 
 Plan de Implementación Final de Soluciones 
 Detección y corrección de errores 
 Divulgación, entrega final y Cierre del proyecto 
 
Con estas herramientas y con el análisis permanente de los datos y de los hechos del 
proceso se puede trabajar en la reducción de la variabilidad del proceso y se puede 
cuantificar a través de un nuevo indicador de la capacidad del proceso en el tiempo. 
 
 
 
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3.4 Líneas base de las 4 Unidades de la Central Termozipa 
Las líneas base para cada una de las unidades de la central, para el análisis planteado 
inician desde el año 2011 hasta mediados de año del 2013. En la unidad 2 que por cambio 
del80% de la tubería de caldera desde finales del mes de septiembre de 2011 hasta 
diciembre de 2012, se agregaron datos desde el año 2010 para tener datos suficientes 
para esta evaluación. En cada línea base se tiene los datos de producción de energía 
eléctrica, consumo de carbón, poder calorífico neto, capacidad efectiva neta, eficiencia del 
ciclo e índice de consumo. 
 
La central Termozipa tiene una sola báscula que registra el consumo y está ubicada sobre 
la banda transportadora, es común para las 4 unidades, lo deseable sería tener el consumo 
para cada una de las unidades a la salida de cada alimentador de carbón (2 por unidad) 
que indicaría el consumo instantáneo hacía los quemadores de carbón (alimentadores 
gravimétricos). Al tener una sola báscula se va registrando el llenado de cada tolva y el 
nivel de llenado depende hasta donde se lleve, esto hace que se presente variabilidad en 
el carbón relacionado en el consumo con mayor incidencia en los arranques y las paradas 
que se dejen en el mínimo nivel posible para evitar que se vayan adhiriendo a las tuberías 
con sus problemas de no fluir adecuadamente después de un tiempo prolongado fuera de 
línea. 
 
En este punto se debe crear un control operativo a partir del primer cargue, una vez se 
inicie la generación de cualquier unidad se debe dejar en la misma referencia, la cual se 
debe pintar en la parte superior de las tolvas de almacenamiento, luego a partir del 
segundo día de generación se irá reduciendo la variabilidad. 
 
Los datos de Heat Rate y/o Índice de Consumo en el arranque y en la parada de la unidad 
se descartan por tener alta variabilidad que se atribuye a esta condición especial de la 
central. 
 
Los gráficos de consumo versus generación que se tienen para las 4 unidades de la central 
Termozipa se observa que mantienen la linealidad porque el despacho de las unidades es 
a media carga y a plena carga y, por otro lado, en el momento de la evaluación no se 
realizaron mezclas de combustibles, en tanto, el carbón que se tiene presenta un alto grado 
de homogenización. La homogenización se logra desde la política de aprovisionamientos 
en la compra de carbón con calidades de poder calorífico superior, no menor a 6.900 
kcal/kg y limitar la ceniza en el carbón de suministro máximo en 15%, controlado camión 
por camión y utilizando una sonda portátil de análisis de cenizas; otro aspecto importante 
en la operación de los patios de carbón se basa en una correcta rotación. 
 
En este contexto, a partir de enero de 2018 la especificación de carbón cambiará y se van 
a recibir carbón con menor poder calorífico superior con referencia en 6.600 kcal/kg con el 
mismo límite de ceniza y se prevé recibir carbón menos homogéneo, por lo cual se vuelve 
valido usar gráficos de consumo vs generación en unidades de calor (Mcal o MBTU) que 
ayudan a lograr la linealización de la información. 
 
 Línea base Unidad 2 de la central Termozipa. 
 
Ver los datos en el Anexo 1, línea base de la unidad 2. Con los datos iniciales a los cuales 
se retiraron los datos con generación cero, para la unidad 2 se presenta el siguiente modelo 
de correlación en la Figura 3-2. La variable independiente es la producción y la variable 
independiente es el consumo de carbón, con un R2 menor a 0,75. 
 
Figura 3-2. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 2 
 
Fuente de origen: elaboración propia 
y = 0,3666x + 3,0635
R² = 0,6846
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0 40,0
C
o
n
su
m
o
 (
t/
h
)
Producción (t/h)
Producción vs consumo, Unidad 2
2010 a 2013 sin filtro
 
 
 
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Ahora bien, se propone realizar el mismo gráfico de producción vesrsus consumo, con los 
datos de producción y consumo en unidades de calor, (Ver Figura 3-3). El coeficiente 
mejora un poco y no lo suficiente para tener un modelo adecuado. El consumo de carbón 
que ingresa a la caldera, se determina así= Carbón (en t-h)*poder calorífico inferior 
(MCAL/toneladas), en definitiva (Mcal-h), (ver Ecuación ¡Error! No se encuentra el origen 
de la referencia.). 
La energía generada neta (MW-h) * 0,86 Mcal/MW, en definitiva Mcal-h. (3.2) 
 
Figura 3-3. Consumo (Mcal) vs Producción (Mcal), Unidad 2 
 
Fuente de origen: elaboración propia 
 
 Línea base Unidad 3 de la central Termozipa 
 
Ver los datos en el Anexo 3, línea base de la unidad 3 con los datos iniciales a los cuales 
se retiraron los datos con cero generación; respecto a la unidad 3 se presentó el siguiente 
modelo de correlación en la Figura 3-4 (t-h vs MWh) y Figura 3-5 (Mcal vs Mcal). La variable 
independiente es la producción y la variable independiente es el consumo de carbón, con 
un R2 mayor a 0,75 y cumpliría el criterio básico. 
 
y = 2,8583x + 18,027
R² = 0,6966
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0 5 10 15 20 25 30 35
C
o
n
su
m
o
 (
M
C
A
L)
Producción (MCAL)
Producción vs consumo Unidad 2
2010 a 2013 (MCAL)
Figura 3-4. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 3 
 
Fuente de origen: elaboración propia 
 
Figura 3-5. Producción (Mcal) vs consumo (Mcal), Unidad 3 
 
Fuente de origen: elaboración propia 
 
 Línea base unidad 4 de la central Termozipa 
 
Ver los datos en el Anexo 5, línea base de la unidad 4, con datos iniciales a los cuales se 
retiraron los datos con cero generación, para la unidad 4 se presenta el siguiente modelo 
de correlación en la Figura 3-6 (t-h vs MWh) y 3-7 (Mcal vs Mcal). La variable independiente 
es la producción y la variable independiente es el consumo de carbón, con un R2 mayor a 
0,75 y cumpliría el criterio básico. 
 
y = 3,4493x + 28,122
R² = 0,8546
0,00
50,00
100,00
150,00
200,00
250,00
300,00
0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00
Co
ns
um
o 
de
 c
ar
bó
n 
(M
CA
L)
Producción de energía (MCAL)
Producción vs consumo, Unidad 3
2011 a 2013
 
 
 
 Página 51 de 116 
 
Figura 3-6. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 4 
 
Fuente de origen: elaboración propia 
 
En la Figura 3-7 se puede apreciar el modelo de la unidad 4, observándose un fuerte R2. 
 
Figura 3-7. Consumo (Mcal) vs Producción (Mcal), Unidad 4 
 
Fuente de origen: elaboración propia 
 
 Línea base Unidad 5 de la central Termozipa 
 
Ver los datos en el Anexo 7, línea base de la unidad 5, con los datos iniciales a los cuales 
se retiraron los datos con cero generación, para la unidad 4 se presenta el siguiente modelo 
de correlación en la Figura 3-8 (t-h vs MWh) y 3-9 (MCAL vs MCAL). 
 
y = 0,4769x + 2,0059
R² = 0,8806
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Co
ns
um
o 
de
 c
ar
bó
n 
(t
/h
)
Producción de energía (MWh)
Producción vs Consumo
Unidad 4, 2011 a 2013
y = 3,6526x + 13,269
R² = 0,8784
0
50
100
150
200
250
300
0 10 20 30 40 50 60 70
Co
ns
um
o 
de
 c
ar
bó
n 
(M
CA
L)
Producción de energía (MCAL)
Producción vs Consumo
Unidad 4, 2011 a 2013
Figura 3-8. Consumo (t/h) vs Producción (MWh), Unidad 5 
 
Fuente de origen: elaboración propia 
 
En la Figura 3-9 se puede apreciar el modelo de la unidad 5, observándose un fuerte R2. 
Figura 3-9. Consumo (Mcal) vs Producción (Mcal), Unidad 5 
 
Fuente de origen: elaboración propia 
3.5 Filtrado de datos de las líneas base 
El filtrado de los datos después de tantos años de haberse producido y que solo se utilice 
técnicas estadísticas para depurar los datos y por ende la reducción de la variabilidad y 
mejora de la capacidad del proceso. 
 
 
 
 
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En el presente, con la implementación del SGE en la central estos datos se deben reducir 
y hasta lograr su eliminación basados en el previo análisis de los casos especiales (datos 
fuera de control) en tiempo no mayor a 24 horas, para anticipar su próxima ocurrencia con 
la implementación de controles operacionales efectivos. 
 
Actualmente el SGE implementado en Termozipa apoya con la formación