La última semana de las vistas de revisión tarifaria arrancó este lunes con la discusión del diseño de la factura, que incluyó un extenso intercambio sobre el modelo que utiliza LUMA Energy para determinar las proyecciones de consumo energético.

Durante el interrogatorio a Joseline Estrada, directora de proyecciones de carga e investigación del consorcio a cargo de la transmisión y distribución del sistema eléctrico, se señalaron inconsistencias en las predicciones de consumo y las razones para las mismas.

Particularmente, los abogados de los bonistas y el oficial examinador del Negociado de Energía (NEPR), Scott Hempling, señalaron las diferencias en las proyecciones de consumo que se presentaron para el Plan Integrado de Recursos (PIR) y para la revisión de la tarifa base.

“Típicamente, para la planificación fiscal, las proyecciones deben ser conservadoras. Y, por el otro lado, para la planificación del sistema, deben de ser las más optimistas porque nosotros tenemos que suplir las demandas energéticas de nuestros clientes”, expresó Estrada.

Particularmente, la ejecutiva de LUMA Energy expuso que las diferencias principales se debían a las pérdidas, por eso las proyecciones del PIR eran mayores.

“Podemos tener los mismos modelos, pero las proyecciones del consumo van a ser diferentes, y le voy a decir por qué: por las pérdidas. Para el Plan Integrado de Recursos, comúnmente los porcentajes de pérdidas se añaden porque hay que servir esa carga. Por el lado de la planificación fiscal, las pérdidas de energía reducen el consumo. Podemos tener los mismos modelos porque, al final, el consumo total va a ser diferente, y es en esencia de la incorporación o exclusión de las pérdidas técnicas y no técnicas del sistema”, dijo.

Asimismo, apuntó a una diferencia en el tiempo en que se hicieron los respectivos pronósticos. Las proyecciones de consumo para el PIR se hicieron en febrero de 2024, con datos históricos hasta diciembre de 2023. Mientras, las proyecciones para el caso tarifario se hicieron en marzo de 2025, con datos históricos hasta diciembre de 2024.

Uno de los abogados de los bonistas trajo a colación lo que habría expresado Alejandro Figueroa, principal oficial regulatorio de LUMA Energy, quien tuvo una explicación diferente para la discrepancia.

“La previsión de carga que se presentó como parte de la solicitud del PIR es superior a la del caso tarifario porque el PIR se lleva a cabo para garantizar que haya suficiente capacidad disponible en el sistema y debe contemplar escenarios de carga más altos que los del caso tarifario. El caso tarifario debe planificar un escenario de carga más bajo para garantizar ingresos suficientes para cubrir los costos del sistema”, lee parte de un documento presentado y cuyas expresiones se atribuyeron a Figueroa.

Durante la vista, también fueron discutidos los modelos macroeconómicos que emplea LUMA Energy para hacer las proyecciones. En este caso, solo utilizan el que prepara la Junta de Supervisión Fiscal (JSF), una práctica que se empleaba también en la Autoridad de Energía Eléctrica (AEE), desde que comenzó la quiebra.

Estrada informó que, cuando trabajaba en la AEE, utilizaban las proyecciones de la Junta de Planificación, el modelo econométrico de la Universidad Interamericana y el modelo del economista Juan Lara para hacer las proyecciones.

“Lamentablemente, a partir de que el JSF comenzó a proyectar el GNP (producto nacional bruto), la Junta de Planificación y el modelo de la Universidad Interamericana comenzaron a alinearse con la JSF”, dijo Estrada, quien reconoció el valor de tener múltiples modelos para tener mayor contexto al hacer proyecciones.

Estrada expuso que, a nivel de industria, es aceptado que haya una varianza del 10%, en las proyecciones a largo plazo de demanda energética. En el año fiscal 2024, su proyección sobrepasó ese estandar.

“El principal factor de esta desviación fueron las temperaturas elevadas, a partir de mayo de 2023, que fue el incremento más alto y más prolongado en la historia de Puerto Rico”, acentuó.

Dada esa diferencia histórica, se hizo un ajuste en el modelo, cambió a una percentila más elevada de los “cooling degree days” o días de enfriamiento, en las proyecciones de consumo residencial. Esto, aseguró, ha hecho que se hagan proyecciones más precisas.