Este artículo puede compartirse bajo la licencia CC BY-ND 4.0 y se referencia usando el siguiente formato: O. González, A. Pavas, S. Sánchez, "Cuantificación del ahorro de energía eléctrica en clientes residenciales mediante acciones de gestión de demanda", UIS Ingenierías, vol. RESUMENColombia enfrentó entre 2015 y 2016 uno de los fenómenos de El Niño más severos de su historia quedando ad-portas de un racionamiento de energía. La gestión de demanda puede ayudar, entre otros aspectos, a reducir el consumo de energía en cualquier escenario de disponibilidad de recursos energéticos, no sólo en emergencia. El artículo presenta la cuantificación de los posibles ahorros en clientes residenciales en Bogotá D.C., determinados a partir del modelado de diferentes estrategias de gestión de demanda. Los resultados muestran que pueden lograrse reducciones en el consumo entre 6 y 26% mediante sustitución de dispositivos, 7 y 19% mediante cambio de hábitos de consumo, y entre 17% y 45% como ahorro total posible. Los resultados también revelan que los clientes con menores consumos de energía pueden alcanzar ahorros de hasta el 45%, mientras que los clientes con consumos mayores de 150 kWh/mes no logran ahorros superiores al 20%.PALABRAS CLAVE: Ahorro de energía, Gestión de demanda, Estrategias de gestión de demanda, Modelado de perfiles de carga. ABSTRACTColombia faced from 2015 to 2016 one of most severe El Niño whether phenomenal in its history, being close to energy rationing. Demand management can help to reduce energy consumption under any scenario of energy availability, not only under emergencies. This article presents the quantification of potential savings in residential customers in Bogotá D.C., determined from the modeling of different demand management strategies. The results show energy reduction between 6 and 26% resorting to device substitution, 7 and 19% through energy consumption patterns adjustments, and between 17% and 45% as possible total energy savings. The results reveal as well that customers with low energy consumption can reach upto 45% savings, in contrast to customers with consumption energy greater than 150 kWh/month cannot reach energy saving above 20%.

RESUMENSe propone un mecanismo de gestión de demanda que consiste en aplicar un incentivo mixto cuya primera etapa plantea un incentivo directo (financiero) enfocado en un pequeño grupo de usuarios que forman una semilla; y una segunda etapa en la que se evalúa la influencia del grupo semilla (incentivo social) sobre el grupo total de usuarios teniendo en cuenta los pesos de las opiniones atribuidas a otros agentes y la susceptibilidad al cambio de las opiniones. Se busca establecer el rango de alternativas de inversión factibles teniendo en cuenta las restricciones económicas de los usuarios y la propagación de influencia en la red de usuarios; obteniendo una relación entre consumo adicional, costo de la inversión y periodo de retorno. También se plantean casos de estudio aplicados en los cuales se evalúa el potencial de gestión sobre los usuarios, logrando un aumento cercano al 6.3% en la potencia promedio en el caso ideal y de 2.65% cuando se asume una participación moderada de los usuarios que deciden utilizar una consola de videojuegos. De forma similar se logra un 16% de aumento del promedio de potencia en el caso ideal y de 7% suponiendo una tasa de aceptación moderada en la adquisición de un calentador eléctrico de paso. PALABRAS CLAVE:Desplazamiento de carga, Dinámicas de opinión, Electricidad, Energía, Fin estratégico, Flexibilidad de la demanda, Gestión de demanda, Grafos, Influencia, Multiagente, Respuesta de la demanda. ABSTRACTA mechanism for demand management is proposed which consists of a combined incentive with first stage direct (monetary) incentive applied to a small group of users forming a seed; and a second stage where the seed's influence on the total group is evaluated given the opinions' weights attributed to other agents and the susceptibility to change of self-opinions. The main goal is to establish the range of feasible investment alternatives using the combined incentive, having into account the user's budget constraints and the influence propagation through the user's network, thus obtaining the relationship between consumption' s increase, investment cost and payback period. We also propose practical study cases, with assessment of user's flexibility potential in their aggregated load curves, achieving an 6.8%