ANDRES JULIAN MORENO CARDOZO COD: DAVID AUGUSTO DUARTE COBOS COD:

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METODOLOGÍA PARA EL ESTUDIO DE PRE-FACTIBILIDAD DE UN SISTEMA DE GENERACIÓN-DISTRIBUCIÓN PARA UNA ZONA AISLADA UTILIZANDO SISTEMAS

DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA

ANDRES JULIAN MORENO CARDOZO COD: 20141007038

DAVID AUGUSTO DUARTE COBOS COD: 20142007093

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSE DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA

PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA ELÉCTRICA BOGOTÁ D.C., 2020.

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METODOLOGÍA PARA EL ESTUDIO DE PRE-FACTIBILIDAD DE UN SISTEMA DE GENERACIÓN-DISTRIBUCIÓN PARA UNA ZONA AISLADA UTILIZANDO SISTEMAS

DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA

PRESENTADO POR:

ANDRES JULIAN MORENO CARDOZO COD: 20141007038

DAVID AUGUSTO DUARTE COBOS COD: 20142007093

TRABAJO DE GRADO COMO REQUISITO PARA OPTAR POR EL TÍTULO DE INGENIERO ELÉCTRICO

DIRECTOR:

ING. EDILBERTO SUAREZ TORRES CO-DIRECTOR:

M.SC. DIANA STELLA GARCIA MIRANDA

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSE DE CALDAS FACULTAD DE INGENIERÍA

PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA ELÉCTRICA BOGOTÁ D.C., 2020.

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NOTA DE ACEPTACIÓN

JURADO

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DEDICATORIA

ANDRES JULIAN MORENO CARDOZO

A mi madre Maribel y mi padre Gratiniano por todo su apoyo, comprensión y paciencia, por todo lo que han hecho por mi y su incondicional amor, por darme las bases y el ejemplo de dedicación para poder alcanzar lo que me propongo.

A mi abuela Edilma por su paciencia, apoyo y cariño en este proceso. A mi abuelo Oscar (Q.E.P.D) por ser el ejemplo para toda la familia, en honor a el y todo lo que nos enseñó y nos brindó, espero que en el cielo estés orgulloso de este logro.

A toda mi familia por su compañía y apoyo.

A Dios por darme la fortaleza, dedicación e inteligencia necesarias en esta etapa tan compleja.

DAVID AUGUSTO DUARTE COBOS

A mi madre, Luz Marina, que es mi modelo a seguir, por siempre enseñarme a nunca rendirme y darme la motivación día a día para ser el mejor, dar todo y más, eres la mejor del mundo, haces lo imposible algo posible, indescriptible lo agradecido que estoy con la vida por tenerte.

A mi hermano, Pipe, por su inmensa amabilidad y amor, no lo hubiera logrado sin tu apoyo, eres el mejor hermano.

A mis abuelos Ana Dolores y Hector, son mi bendición y siempre los tendré en mi mente y corazón, les debo la vida.

AGRADECIMIENTOS

Agradecemos especialmente a la profesora Diana Stella Garcia Miranda por su apoyo, paciencia, ayuda y enseñanzas en la carrera y en el desarrollo de este proyecto.

Agradecemos al profesor Edilberto Suarez Torres por su disposición y colaboración en el desarrollo del proyecto.

Agradecemos a todos los compañeros que nos colaboraron en el desarrollo del proyecto.

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TABLA DE CONTENIDO

TABLA DE CONTENIDO ... 5

INTRODUCCIÓN ... 10

1.1 Planteamiento del problema ... 10

1.2 Justificación ... 10

1.3 Objetivos ... 11

1.3.1 Objetivo General ... 11

1.3.2 Objetivos Específicos ... 11

1.4 Metodología ... 11

2 MÉTODOS DE PLANIFICACIÓN DE ELECTRIFICACIÓN UTILIZANDO SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA ... 13

2.1 Europa ... 13

2.2 América ... 15

2.3 Asia ... 18

2.4 África ... 20

2.5 Oceanía ... 22

2.6 Varios Continentes (Naciones Unidas) ... 22

2.7 Brechas, vacíos y otros aspectos identificados en la revisión bibliográfica referentes a la planificación de electrificación empleando SIG ... 23

3 TÉCNICAS DE DECISIÓN MULTICRITERIO Y SU APLICACIÓN EN LA PLANIFICACIÓN DE LA ELECTRIFICACIÓN... 26

4 IDENTIFICACIÓN DE LAS CARACTERÍSTICAS FÍSICO-GEOGRÁFICAS, RECURSOS ENERGÉTICOS DISPONIBLES Y CONSUMO DE UNA ZONA RURAL AISLADA ... 31

4.1 Características Físico-Geográficas de una Zona Rural Aislada ... 31

4.2 Recursos Energéticos de una Zona Rural Aislada ... 36

4.3 Consumo de Energía Eléctrica de una Zona Rural Aislada ... 38

5 ESPECIFICACIONES DEL SISTEMA DE GENERACIÓN-DISTRIBUCIÓN PARA UNA ZONA RURAL AISLADA ... 45

5.1 Distribución Eléctrica en una Zona Rural Aislada ... 45

5.2 Generación Eléctrica en una Zona Rural Aislada ... 56

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6 SELECCIÓN DEL SISTEMA DE GENERACIÓN -DISTRIBUCIÓN ... 69

CONCLUSIONES ... 85

RECOMENDACIONES... 87

TRABAJOS FUTUROS ... 88

BIBLIOGRAFÍA ... 89

ANEXOS ... 95

Anexo A ... 95

Anexo B ... 101

Anexo C ... 104

Anexo D ... 110

Anexo E ... 121

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ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 2.1 Resumen de la revisión bibliográfica. ... 25

Tabla 3.1 Clasificación de las técnicas para la decisión multicriterio [37]. ... 28

Tabla 3.2 Escala de Saaty con explicación [39]. ... 28

Tabla 3.3 Matriz de comparaciones pareadas de criterios. ... 28

Tabla 3.4 Matriz de comparaciones pareadas de alternativas. ... 29

Tabla 3.5 Matriz de priorización de criterios. ... 29

Tabla 3.6 Matriz de priorización de alternativas respecto a cada criterio. ... 29

Tabla 3.7 Matriz de priorización de alternativas respecto a la meta global. ... 29

Tabla 4.1 Recopilación de mapas base. ... 35

Tabla 4.2 Características Identificadas de las Zonas Rurales Aisladas ... 43

Tabla 5.1 Características del sistema de distribución. ... 45

Tabla 5.2 Criterios para la formulación de alternativas de sistemas de distribución para la ZRA. Fuente: Autores ... 47

Tabla 5.3 Alternativas del Sistema de Generación - Distribución para una Zona Rural Aislada ... 48

Tabla 5.4 Métodos para determinar la ruta más corta entre nodos [76]–[78]. ... 52

Tabla 5.5 Resultados resumidos del sistema de distribución para la Zona Rural Aislada 1. Fuente: Autores ... 54

Tabla 5.10 Entradas para optimización HOMER Pro [57], [89]. ... 61

Tabla 5.11 Resultados de generación para La Europa. Fuente: Autores ... 62

Tabla 5.12 Resultados de generación para Resguardo. Fuente: Autores ... 64

Tabla 5.13 Resultados de generación para Santa Rosa. Fuente: Autores ... 65

Tabla 5.14 Resultados de generación para San Jerónimo. Fuente: Autores ... 66

Tabla 5.15 Resultados de generación para Cerinza. Fuente: Autores ... 68

Tabla 6.1 Criterios y subcriterios para formar la jerarquía para aplicar el método AHP en la selección del sistema de generación - distribución. ... 72

Tabla 6.2 Alternativa seleccionada para la Zona Rural Aislada 1. Fuente: Autores ... 79

Tabla 0.1 Características de los expertos. ... 101

Tabla 0.2 Ponderación de criterios según las encuestas. ... 101

Tabla 0.3 Ponderación de subcriterios económicos según las encuestas. ... 101

Tabla 0.4 Ponderación de subcriterios tecnológicos según las encuestas. ... 102

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Tabla 0.5 Ponderación de subcriterios ambientales según las encuestas. ... 102

Tabla 0.6 Ponderación de subcriterios sociales según las encuestas. ... 102

Tabla 0.7 Agregación y normalización de los criterios. ... 102

Tabla 0.8 Agregación y normalización de los subcriterios económicos. ... 102

Tabla 0.9 Agregación y normalización de los subcriterios tecnológicos. ... 103

Tabla 0.10 Agregación y normalización de los subcriterios ambientales. ... 103

Tabla 0.11 Agregación y normalización de los subcriterios sociales. ... 103

Tabla 0.12 Datos de la zona seleccionada para el algoritmo de consumo. ... 109

ÍNDICE DE FIGURAS Figura 2.1 Estructura del proyecto ModerGIS [9]. ... 16

Figura 4.1 Selección del sistema de coordenadas. Fuente: Autores ... 32

Figura 4.2 Raster de la NASA que emplea HOMER [53]. ... 36

Figura 4.3 Raster de GlobalWindAtlas que se utiliza en el presente documento [50]. ... 36

Figura 4.4 Diagrama de flujo algoritmo de comunicación ArcGIS - Python. Fuente: Autores. ... 37

Figura 4.5 Perfil de carga industrial/institucional en por unidad [59]. ... 39

Figura 4.6 Perfil de carga comercial en por unidad [59]. ... 39

Figura 4.7 Diagrama de flujo para el algoritmo de cálculo del consumo de energía. Fuente: Autores ... 41

Figura 5.1 Diagrama de flujo para distribución eléctrica. Fuente: Autores... 49

Figura 5.2 Solución centralizada ViPOR. Fuente: Autores ... 50

Figura 5.3 Solución mixta ViPOR. Fuente: Autores. ... 50

Figura 5.4 Solución aislada ViPOR. Fuente: Autores. ... 50

Figura 5.5 Solución método Closest Facility. Fuente: Autores ... 51

Figura 5.6 Solución método Spanning Tree. Fuente: Autores ... 52

Figura 5.7 Diagrama de flujo para la generación eólica. Fuente: Autores ... 58

Figura 5.8 Diagrama de flujo para la generación solar FV. Fuente: Autores ... 59

Figura 5.9 Diagrama de flujo para el dimensionamiento del sistema de baterías. Fuente: Autores ... 60

Figura 5.10 Diagrama de flujo para la determinación de las combinaciones de tecnologías de generación para la Zona Rural Aislada. Fuente: Autores ... 60

Figura 6.1 Jerarquía para la selección del sistema de generación - distribución mediante AHP. Fuente: Autores. ... 72

Figura 6.2 Ponderación de criterios según expertos. ... 73

Figura 6.3 Ponderación de los subcriterios económicos. ... 74

Figura 6.4 Ponderación de los subcriterios tecnológicos. ... 74

Figura 6.5 Ponderación de subcriterios ambientales. ... 75

Figura 6.6 Ponderación de subcriterios sociales. ... 75

Figura 6.7 Procedimiento para la selección de alternativas empleando SuperDecisions. Fuente: Autores ... 77

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Figura 6.8 Evaluación Directa de los criterios y subcriterios utilizando SuperDecisions.

Fuente: Autores ... 78

Figura 6.9 Resultados del proceso AHP utilizando SuperDecisions. Fuente: Autores ... 78

Figura 0.1 Coordenadas Sitio UPME, vereda La Europa [51]. ... 104

Figura 0.2 Área escogida para la aplicación de la metodología. Sitio UPME ... 105

Figura 0.3 Función Near para determinar la distancia a las vías. ... 105

Figura 0.4 Curvas de nivel. ... 106

Figura 0.5 Salto hidráulico a 200 metros según [94]. ... 106

Figura 0.6 Mapa de drenajes sencillos y dobles para la zona rural aislada [44]. ... 107

Figura 0.7 Uso propuesto del suelo y zonas de reserva. ... 108

Figura 0.8 Resultados algoritmo de comunicación ArcGIS - Python. Fuente: Autores. .... 108

Figura 0.9 Resultados algoritmo para el cálculo del consumo de la Zona Rural Aislada. Fuente: Autores. ... 109

ÍNDICE DE ECUACIONES Ecuación 3.1 Índice de consistencia ... 30

Ecuación 3.2 Índice de consistencia aleatoria ... 30

Ecuación 3.3 Razón de consistencia ... 30

Ecuación 4.1 Crecimiento del consumo [61]. ... 39

Ecuación 5.1 Distancia máxima según regulación de tensión. ... 47

Ecuación 5.2 Numero de postes según el vano promedio. ... 53

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INTRODUCCIÓN

1.1 Planteamiento del problema

La utilización de energías renovables como solución de suministro eléctrico a las Zonas Rurales Aisladas implica el uso de criterios de selección basados en la ubicación espacial y en el análisis de múltiples factores como la radiación solar, la velocidad del viento, el caudal de los afluentes de la zona, la inclinación del terreno, entre otros, de forma simultánea; lo cual aumenta la complejidad de los estudios y análisis necesarios, el tiempo requerido para los mismos y el costo de su ejecución. Por lo que es necesario plantear una solución que permita simplificar el dimensionamiento y selección de la tecnología de suministro y el sistema de distribución a emplear para una zona rural aislada, a través de una evaluación multicriterio basada en la información obtenida a partir de la ubicación geográfica del proyecto.

Dentro de este marco, según el “Energy Strategy Approach Paper” realizado por el Banco Mundial, 1.5 mil millones de personas no tienen acceso a energía eléctrica constante para su utilización, debido a factores como la inaccesibilidad del terreno o la relación costo- beneficio de realizar una extensión de la red que sea capaz de suplir dicha necesidad. La carencia de este recurso está directamente ligada con el desarrollo económico deficiente de las regiones que sufren este problema, por lo que la implementación de una solución de electrificación independiente de la red y basada en recursos renovables tiene un efecto directo en la mejora de la calidad de vida en el área de influencia de cada proyecto, permitiendo el acceso a sistemas de riego, calefacción, conservación de alimentos y pequeñas industrias; además del consumo residencial básico.

En la actualidad Colombia tiene Zonas Rurales Aisladas distribuidas en los 32 departamentos que lo conforman, equivalentes a un 52% del territorio nacional, todas caracterizadas por una baja densidad poblacional, baja capacidad de pago, bajo nivel de consumo, alta complejidad de recaudo, alto nivel de perdidas, bajo nivel de medición, altos costos de diseño e implementación de sistemas de generación eléctrica y difícil acceso;

generando dificultades en el suministro y una consecuente afectación a las comunidades, por lo que es importante considerar ¿Cómo se puede realizar el estudio de prefactibilidad para la selección de una tecnología de generación, su dimensionamiento y la red de distribución de la energía, para el suministro eléctrico en una Zona Rural Aislada apoyándose en Sistemas de Información Geográfica (SIG)?

1.2 Justificación

El desarrollo de la presente metodología se realiza para simplificar el estudio de prefactibilidad de los sistemas de generación–distribución, de modo que entidades públicas o inversionistas privados puedan realizar la selección y el dimensionamiento de las soluciones de electrificación apoyándose en el uso de Sistemas de Información Geográfica

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y toda la información secundaria disponible acerca de las Zonas Rurales Aisladas, beneficiando así a múltiples comunidades y regiones apartadas del país y del mundo; lo cual permite apreciar su relevancia social, sus implicaciones prácticas y su utilidad metodológica.

Se debe señalar que la solución obtenida para cada Zona Rural Aislada no solo considera los aspectos técnicos y económicos, sino que además intervienen en gran medida para la selección los criterios sociales y ambientales. Con la inclusión de estos criterios se selecciona un sistema no solo económico o eficiente, sino también uno que genera empleo en la región y afecta en menor medida el medio ambiente, lo que reduce la probabilidad de su fracaso.

La solución presentada en este documento se diferencia de las realizadas alrededor del mundo, ya que aporta un conjunto de procedimientos para realizar el estudio de prefactibilidad del sistema de distribución eléctrica considerando la ubicación real de los usuarios; además de cumplir con las limitaciones técnicas y normativas. Por otra parte, se realiza la selección de la combinación de tecnologías de generación y el sistema de distribución más adecuado según las características y recursos de la zona.

1.3 Objetivos

1.3.1 Objetivo General

Proponer una metodología que permita realizar el estudio de prefactibilidad de una solución de electrificación empleando energías renovables para una Zona Rural Aislada basada en Sistemas de Información Geográfica (SIG).

1.3.2 Objetivos Específicos

• Determinar las variables que se utilizan para la selección de alternativas de tecnologías de generación de modo que se cubra el consumo de energía eléctrica de una Zona Rural Aislada.

• Formular un proceso para el estudio de prefactibilidad de una red de distribución radial que satisfaga las necesidades de suministro eléctrico a una Zona Rural Aislada teniendo en cuenta las limitaciones técnicas y normativas.

• Identificar las variables que deben ser consideradas en la evaluación multicriterio apoyada en un Sistema de Información Geográfica, para la selección y dimensionamiento de la solución eléctrica utilizada en las Zonas Rurales Aisladas.

1.4 Metodología

La presente metodología se plantea para realizar el estudio de prefactibilidad de un sistema de generación–distribución utilizando energías renovables y basado en Sistemas de Información Geográfica (SIG).

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En primer lugar, se realiza una revisión bibliográfica enfocada en investigaciones y desarrollos referentes a los métodos de planificación de electrificación empleando SIG. En consecuencia, se recopilan e identifican las brechas y vacíos, variables de entrada, criterios considerados, técnicas de decisión aplicadas y los resultados de una serie de documentos publicados alrededor del mundo.

Seguidamente se presentan las Técnicas de Decisión Multicriterio, dada su amplia aplicación y relevancia en la planificación de electrificación; enfocándose en explicar la teoría y el procedimiento para el Proceso Analítico Jerárquico (AHP), fundamentando su selección en las ventajas propias del modelo y su uso frecuente en aplicaciones relacionadas con la temática del documento.

Previo a la selección y dimensionamiento del sistema de generación–distribución se plantean los procedimientos necesarios para la identificación de las características físico- geográficas, de los recursos energéticos disponibles y del consumo básico de energía eléctrica de los usuarios identificados en la Zona Rural Aislada; esto utilizando softwares como ArcGIS 10.7 y Scripts de Python 2.7.

Con las características de la zona definidas se propone un conjunto de procedimientos para realizar el estudio de prefactibilidad del sistema de distribución, utilizando ArcGIS 10.7 y Python 3.7, de modo que se cumplen las limitaciones técnicas y normativas y se generan tres alternativas para la topología de dicho sistema (centralizada, descentralizada y centralizada + aislada).

Una vez identificados los usuarios conectados al sistema de distribución y su consumo básico; además de los recursos energéticos de la zona, se realiza un conjunto de procedimientos, basados en el software HOMER Pro, para determinar la combinación de tecnologías de generación que supla las necesidades de energía eléctrica de los usuarios, tomando como resultado dos alternativas 100% renovables y dos hibridas.

Finalmente se identifican las variables que deben ser consideradas en la evaluación multicriterio para la solución de electrificación de una Zona Rural Aislada. Una vez definidas las variables se aplica el método AHP entre las combinaciones posibles de sistemas de generación–distribución para definir así la mejor alternativa, considerando los aspectos económicos, técnicos, ambientales y sociales.

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2 MÉTODOS DE PLANIFICACIÓN DE ELECTRIFICACIÓN UTILIZANDO SISTEMAS DE INFORMACIÓN

GEOGRÁFICA

Las perspectivas y métodos de decisión utilizados en la planificación de electricidad han cambiado en las últimas décadas, desde el análisis con un solo objetivo, ya sea técnico o económico, hasta la evaluación de múltiples objetivos con diferentes criterios y/o subcriterios, que consideran la relevancia de los decisores con técnicas matemáticas, heurísticas y/o metaheurísticas, cuyo objetivo es encontrar la solución de electrificación de cualquier región o zona, permitiendo la incorporación de condiciones y consideraciones de difícil modelización.

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) son una de las herramientas más utilizadas para la resolución de complejos problemas de organización y gestión, como la planificación de electrificación, ya que ofrecen la posibilidad de visualizar y administrar los datos con referencias espaciales. Así mismo, otros métodos empleados para la solución de este tipo de problemas son las técnicas de decisión multicriterio (MCDM) y los softwares o desarrollos web especializados como “EnergyData.Info”. En este capítulo se describe un panorama de la utilización de los SIG en diferentes partes del mundo, enfocándose en las variables de entrada, los métodos de decisión y los resultados obtenidos en proyectos de planificación de electrificación; además se identifican algunos de los vacíos y brechas existentes en estos trabajos.

2.1 Europa

Europa es un referente en las energías renovables en el mundo, dado que se estima que el 30% de su consumo para el año 2030 provendrá de este tipo de recursos [1]. Como parte de sus desarrollos, se pueden encontrar sistemas de soporte de decisión basados en SIG para la integración de energías renovables en algunos países de la Unión Europea. A continuación, se muestran proyectos realizados en Europa para la planificación de electrificación empleando SIG:

❖ ESPAÑA. Uno de los proyectos desarrollados en este país se denomina REGIS, es realizado en dos etapas, la primera por parte de “MENS en RUIMTE”, una consultora energética belga encargada de desarrollar un SIG para la planificación energética de las regiones de Nord-Pas de Calais, Cataluña, Madeira, Islas Canarias, Volos y Ródano-Alpes. Su principal objetivo es identificar las áreas con potencial para la implementación de energías renovables, considerando los criterios socio- económicos y medioambientales. El resultado de la primera etapa de este proyecto es el desarrollo de un SIG avanzado para la planificación energética regional [2]. La segunda etapa es adelantada por el Instituto Catalán de la Energía, en este caso se analiza el potencial energético de los recursos renovables a través de un SIG con cuatro módulos (solar, eólico, biomasa y minihidráulica) implementado en ArcView 3.0. Esta etapa del proyecto genera como resultado [2]:

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✓ Energía primaria disponible de fuentes de energías renovables.

✓ Porcentaje respecto a la energía primaria total de la región.

✓ Producción de emisiones de 𝐶𝑂₂ procedente de la utilización de fuentes de energías renovables.

Como datos de entrada para los SIG implementados, se usan las siguientes capas de información:

✓ Cartografía básica.

✓ Relieve.

✓ Uso del suelo.

✓ Líneas de transmisión.

✓ Atlas solar.

✓ Atlas eólico.

✓ Base forestal.

En el mismo orden de ideas, otro proyecto realizado en España, en este caso desarrollado por el CIEMAT (Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas), se denomina IntiGIS, su objetivo es desarrollar una metodología que permita realizar la electrificación rural y la implantación de sistemas aislados con energías renovables aplicando SIG. La metodología utilizada se basa en la minimización del LEC (Costo Nivelado de la Energía) para cuatro soluciones de electrificación [3]:

✓ Sistemas fotovoltaicos individuales.

✓ Sistemas diésel individuales.

✓ Sistemas diésel centrales.

✓ Extensión de red.

Como datos de entrada para el SIG se utilizan:

✓ Distancia a la red eléctrica.

✓ Demanda.

✓ Ubicación.

✓ Recurso solar.

Este proyecto concluye que la solución Solar Fotovoltaica Aislada es la mejor para el 93% de las comunidades sin electrificar, y que el software ArcGIS en su versión 9.2 presenta limitaciones en la comunicación con RETScreen y HOMER [3].

❖ GRECIA. En este país se desarrolló el proyecto REPLAN, su objetivo es establecer una metodología que permita integrar energías renovables a gran escala, para tal fin se producen 4 módulos [4]:

✓ Módulo de demanda de energía: realiza el cálculo de las necesidades energéticas de la región, a través de estimaciones estadísticas.

✓ Módulo suministro: recopila la información referente a la disponibilidad de recursos renovables y calcula el potencial por fuente de energía.

✓ Módulo tecnología: consiste en una base de datos con la información y características técnicas de las energías renovables.

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✓ Módulo generador de escenarios: integra la información de los módulos anteriores y entrega los siguientes resultados:

o Estructura del sistema.

o Cantidad de recursos e instalaciones necesarias.

o Potencial sin explotar.

o Impacto económico, ambiental y social.

Los escenarios son evaluados según una técnica multicriterio, teniendo en cuenta las preferencias del decisor. Como parte de los resultados se especifica que los criterios y su ponderación deben ser aceptados por todos los individuos involucrados [5].

❖ REINO UNIDO. En Lancashire, condado de Inglaterra, se implementó un SIG llamado IDRISI, cuyo objetivo es identificar las ubicaciones ideales para parques eólicos, donde considera dos métodos diferentes para combinar capas de información: en el primero, las capas de información tienen el mismo nivel de importancia, mientras que, en el segundo, se asigna una ponderación en función del nivel de importancia percibido por los actores involucrados. Se emplea la combinación lineal ponderada, la probabilidad bayesiana y la teoría de Dempster- Shafer para el desarrollo de la evaluación multicriterio. La salida de los métodos empleados es un mapa en el que se asigna un valor de 0 para las ubicaciones ideales y un valor de 10 para las ubicaciones poco adecuadas, lo que se utiliza para la toma de decisiones referentes al emplazamiento de parques eólicos [6].

❖ ITALIA. Uno de los proyectos desarrollados en este país es ELECTRE, el cual utiliza un método de decisión de múltiples criterios para realizar la selección de la alternativa más adecuada frente a las características de la oferta y la demanda. La solución propuesta por Beccali considera los aspectos que pueden manejarse a través de modelos matemáticos como el análisis costo-beneficio y los aspectos sujetos a un juicio no objetivo, como el impacto cultural o los prejuicios estéticos, por medio de la teoría de conjuntos difusos [7].

En este mismo país, se desarrolla el proyecto WIND-GIS, con el objetivo de identificar el potencial eólico a gran escala de la región de Toscana. La solución propuesta consiste en un sistema de apoyo a la decisión, basado en SIG y montado en una plataforma Web de libre acceso, para ayudar a los operadores públicos en la ubicación preliminar de los sitios elegibles para turbinas eólicas [8].

2.2 América

La revisión bibliográfica realizada a proyectos elaborados en el continente americano permite identificar el desarrollo de la planificación de la electrificación empleando sistemas de información geográfica, y observar el aporte que entes gubernamentales e individuos independientes han hecho a la temática. A continuación, se describen los desarrollos realizados en Colombia, Estados Unidos, Ecuador, Chile, Perú y Brasil.

❖ COLOMBIA. La Universidad Nacional de Colombia y el Centro de Investigaciones Energéticas Medioambientales y Tecnológicas (CIEMAT) de España desarrollaron

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el proyecto MODERGIS, cuyo objetivo es diseñar e implementar una plataforma de planificación energética integral, que permita incluir en la matriz energética las energías renovables [9]. Para tal fin se desarrollan tres módulos:

✓ ENERGIS: usa los sistemas de información geográfica para determinar el potencial energético de las energías renovables.

✓ ENERDEM: analiza la demanda y oferta de energía.

✓ ENERSOS: realiza un análisis de múltiples criterios a través de las metodologías AHP y VIKOR, para la toma de decisiones enfocadas en la sostenibilidad.

Los módulos planteados escogen la combinación necesaria entre un conjunto de alternativas disponibles (ver Figura 2.1), bajo los criterios de sostenibilidad económica, ambiental y social. Como resultado de este proyecto se obtiene una herramienta capaz de promover y orientar el uso de las energías renovables que permita un suministro energético de manera sostenible [9].

Figura 2.1 Estructura del proyecto ModerGIS [9].

Por su parte, otro proyecto realizado en Colombia es el SIG Web para PERS (Plan de Energización Rural Sostenible) Cundinamarca, cuyo objetivo es diseñar un SIG montado en una plataforma Web, que permita determinar las áreas de implementación de proyectos en el marco de PERS. Para llevar a cabo esta labor, el sistema hace la selección de los sitios con alto potencial energético, considerando la oferta y la demanda. Los sitios identificados presentan alto potencial solar fotovoltaico y/o eólico, y a su vez no poseen prestación del servicio de energía eléctrica. Como resultado, se implementa un aplicativo Web donde se pueden observar todos los datos de velocidad del viento, radiación y brillo solar, además sirve de apoyo a la identificación de zonas adecuadas para el desarrollo de proyectos dentro del marco de PERS [10].

❖ ESTADOS UNIDOS. En Colorado, según lo presentado en [11] se desarrolla una investigación que tiene dos objetivos: determinar las clases de cobertura vegetal asociadas a un alto potencial eólico y solar, y establecer qué áreas del estado son adecuadas para la instalación de parques eólicos y solares empleando técnicas de

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evaluación multicriterio. El proyecto utiliza como datos de entrada para el SIG las siguientes capas:

✓ Viento a 50m del suelo.

✓ Radiación solar anual.

✓ Cobertura del suelo.

✓ Densidad de la población.

✓ Tierras federales.

✓ Distancia a carreteras, líneas de transmisión y ciudades.

Para la identificación de las ubicaciones idóneas se asignan pesos a cada dato en función de su importancia relativa. Como resultado de la investigación, se determina que las variables empleadas permiten identificar los sitios adecuados para la instalación de granjas solares o eólicas a gran escala; en la misma línea, se estableció que existe una extensión mayor de terreno con la posibilidad de instalaciones eólicas, y que las soluciones solares son más adecuadas para proyectos residenciales o comerciales a pequeña escala [11].

❖ ECUADOR. En Cantón Quevedo, Provincia de Los Ríos, se hizo el desarrollo de un SIG, cuyo objetivo es establecer las áreas óptimas para la realización de instalaciones solares y eólicas. Para el SIG implementado, se usan los siguientes datos de entrada como capas de información [12]:

✓ Velocidad.

✓ Dirección del viento.

✓ Heliofanía.

✓ Pendiente.

✓ Uso del suelo.

En el cumplimiento del objetivo propuesto, se realiza un diagnóstico sobre la generación eléctrica, identificando las zonas de alto potencial energético y determinando los costos de instalación. El manejo de la información se ejecuta con el software ArcGIS 9.3. Finalmente, como resultado del proyecto se concluye que el potencial eólico es nulo, mientras que las soluciones solares son posibles y significativas [12].

En esta misma línea, otro proyecto realizado en Ecuador tiene como objetivo identificar los sitios potenciales para la instalación de plantas de generación eléctrica a partir de energías renovables. En este caso se emplea un SIG y una serie de métodos, identificados a través de revisión bibliográfica, que permiten determinar la energía máxima que este tipo de solución puede contribuir al sistema nacional de Ecuador [13].

❖ CHILE. En Valparaíso, el proyecto presentado en [14] pretende identificar el tamaño adecuado de un Sistema Inteligente Integrado de Energías Renovables (SIRES), que permita proporcionar energía eléctrica a áreas aisladas de la red. Dentro de las tecnologías consideradas para la solución están la biomasa, el biogás, la energía eólica, la energía solar fotovoltaica y térmica.

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Para la solución planteada, se realiza el cálculo del costo de la inversión inicial, una posterior selección de los elementos que conformaran el sistema y, finalmente, se determina la combinación óptima de tecnologías que permitan minimizar el costo de la generación. Como resultado del trabajo se concluye que la combinación de la tecnología solar fotovoltaica respaldada por biomasa, biogás y mini eólica cuesta tres veces menos que la extensión de red [14].

❖ PERÚ. En este país como una medida del Ministerio de Energía y Minas (MEM) se llevó a cabo el estudio denominado “Plan Maestro de Electrificación Rural con Energía Renovable”, como parte de este se publica el SIG PNERGIS, el cual permite valorar los criterios técnicos y sociales considerados para proyectos pertenecientes a la política de electrificación rural de la nación [15]. Los datos manejados, a través del SIG, son:

✓ Centros de carga.

✓ Centros poblados.

✓ Redes eléctricas de alta tensión.

✓ Zonas de distribución.

✓ Límites administrativos.

En el resultado del estudio se identifican los sitios en que la electrificación rural se puede realizar a partir de la energía solar fotovoltaica y/o mini centrales hidráulicas, teniendo en cuenta la condición de que sean lugares no considerados en los próximos 10 años en el plan de expansión del Sistema Eléctrico Interconectado Nacional (SEIN) [15].

❖ BRASIL. En este país se desarrolló el proyecto GISA SOL 1.0, su objetivo es realizar la gestión y planificación de sistemas de generación a partir de energía solar, eólica y biomasa en las regiones rurales de Brasil. Está conformado por tres módulos:

✓ Gestión de sistemas renovables instalados.

✓ Planificación de nuevos sistemas.

✓ Actualización de bases de datos.

El SIG diseñado maneja 80 capas de información, que permiten la realización de análisis espaciales sobre la gestión y planificación de fuentes de energía renovable a nivel macro espacial (estatal) y local (municipal) [16].

2.3 Asia

En esta sección se exponen algunos proyectos desarrollados en India, Omán, Afganistán, Turquía y Tailandia, enfocados en la planificación de la electrificación empleando Sistemas de Información Geográfica (SIG):

❖ INDIA. En este país se creó el proyecto denominado “Marco metodológico para el diseño de micro-redes rurales sostenibles para las nacionales en desarrollo”, el cual tiene como finalidad realizar el diseño de micro redes confiables, robustas y

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económicas basadas en los recursos locales disponibles en comunidades rurales de países en desarrollo [17]. Para llevarlo a cabo, se plantea una metodología que se estructura en cuatro etapas:

✓ Análisis de las alternativas en función de los recursos disponibles en la comunidad.

✓ Proyección del crecimiento de la demanda.

✓ Análisis tecno-financiero.

✓ Herramientas de decisión para la selección de la combinación óptima de tecnologías.

A partir de dicha metodología y su aplicación, se concluye que es importante considerar las condiciones sociales y ambientales que rodean el proyecto, ya que realizar el diseño desde un punto de vista netamente económico puede llevarlo al fracaso. Por otra parte, se especifica que en próximas etapas, se realizará el diseño a nivel de los componentes que conformaran la micro red [17].

❖ OMÁN. En este país del occidente de Asia se realizó el proyecto FLOWA, su interés principal es evaluar la idoneidad del terreno para la implementación de granjas fotovoltaicas a gran escala en Omán [18]. La herramienta desarrollada emplea cuantificadores difusos dentro del software ArcGIS para realizar un análisis multicriterio.

Luego de aplicar la metodología propuesta en el proyecto, se concluye que el 0,5%

de la superficie del país posee un alto nivel de idoneidad para este tipo de instalaciones, lo que permite prever que, si se emplea la tecnología Solar Fotovoltaica Concentrada en el área identificada, se puede generar 45,5 veces la demanda de energía actual de Omán [18].

❖ AFGANISTÁN. El trabajo desarrollado en este país y presentado en [19] pretende examinar los recursos disponibles, y utilizar las técnicas de análisis multicriterio y los sistemas de información geográfica para la implementación de energía solar y eólica. A partir del análisis realizado se determinan las áreas en que las tecnologías son implementables, y según las que son identificadas se establece el potencial disponible para cada tecnología [19].

Los datos de entrada utilizados para el proyecto son los provistos por el Laboratorio Nacional de Energías Renovables (NREL), considerando los criterios de disponibilidad del recurso, topografía, aspectos ambientales y económicos. El resultado determina que el potencial anual para la generación eólica es de 342,52 TWh, para la generación solar fotovoltaica es de 140,98 TWh y para la generación solar concentrada es de 6 TWh [19].

❖ TURQUÍA. En la ciudad de Karapinar se elaboró una propuesta cuyo punto principal es determinar los sitios adecuados para la instalación de granjas solares mediante

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el uso de SIG y el proceso analítico jerárquico(AHP) [20]. Los datos de entrada empleados para el SIG son:

✓ Terreno.

✓ Factores climáticos.

✓ Líneas de alta tensión.

✓ Uso del suelo.

✓ Reservas ambientales.

Las ubicaciones analizadas se clasifican en cuatro categorías según su aptitud para la implementación de este tipo de tecnología. Los resultados de la propuesta desarrollada determinan que el 15,38% del área de estudio es poco adecuada para este tipo de instalación, el 14,38% es moderadamente adecuada, el 15,98% es adecuada, el 13,09% es muy adecuada y que en el 40.35% restante del terreno no es posible su instalación [20].

❖ TAILANDIA. En Songkhla, provincia del sur de Tailandia, se realizó un estudio cuya finalidad es identificar los sitios ideales para la instalación de granjas eólicas y solares, para esto se utiliza un sistema de información geográfica y el proceso analítico jerárquico para la evaluación de los criterios fisiográfico, ambiental y económico [21].

Los datos de entrada para el SIG son:

✓ Mapas y datos de fuentes gubernamentales.

✓ Mapa solar de irradiación horizontal de SolarGIS.

✓ Mapa de recursos eólicos.

En el éxito de su implementación se identifica un área de 38.749 km² ideal para la instalación de granjas eólicas, y un área de 69.509 𝑘𝑚² para granjas solares, ambas en el Distrito de Ranot [21].

2.4 África

En el presente apartado se realiza una revisión bibliográfica de los proyectos realizados para la planificación de electrificación en el continente africano haciendo uso de los Sistemas de Información Geográfica. Se presentan algunos proyectos llevados a cabo en Nigeria, Mauricio y Marruecos.

❖ NIGERIA. En este país ubicado al occidente de África, se propuso un método para planificar de manera integral la electrificación mediante el uso de SIG y herramientas de simulación de sistemas de energía. El SIG se emplea con el fin de facilitar la comprensión de la distribución poblacional y la dificultad existente para proveerles electricidad desde la red [22]. El procedimiento aplicado se resume en tres pasos:

1. Identificar los grupos de consumidores.

2. Definir el estado de la electrificación de cada grupo.

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3. Determinar, según la ubicación y las características del grupo, la conveniencia de la extensión de red, la implementación de una mini-red o el uso de sistemas fotovoltaicos individuales.

Como resultado del trabajo realizado en este país, se concluye que para los usuarios que se encuentran en una región a una distancia de máximo 20km de la red, la mejor alternativa es la extensión de red, este caso correspondería a 57,1 millones de personas. Por otra parte, para 12,8 millones de personas la mejor solución de electrificación es la implementación de una mini-red, y por último, para 2,8 millones de personas se determina que la alternativa más conveniente es un sistema fotovoltaico individual [22].

❖ MAURICIO. En este país, una de las propuestas desarrolladas tiene como fin determinar las ubicaciones idóneas para la instalación de granjas solares, económicamente viables y altamente eficientes. Para esto se utiliza un sistema de información geográfica, en combinación con una técnica de análisis multicriterio para determinar los pesos de nueve aspectos a tener en cuenta en la evaluación de la ubicación de las granjas solares [23]; los criterios considerados son:

1. Cercanía a carreteras.

2. Redes de transmisión de alta tensión.

3. Elevación.

4. Pendiente.

5. Radiación solar.

6. Hora solar pico.

7. Temperatura ambiente.

8. Humedad relativa 9. Cobertura vegetal.

Como resultado de la propuesta y la aplicación de la técnica de Combinación Lineal Ponderada (WLC) en las zonas identificadas, se genera un atlas de alta resolución, que permite clasificar las regiones de la isla en las categorías de alto y bajo potencial para este tipo de instalación [23].

❖ MARRUECOS. En Souss-Massa, al sur de Marruecos, país de África del Norte se desarrolló un proyecto cuyo objetivo es identificar los sitios adecuados para albergar instalaciones de generación fotovoltaica; para tal fin se combinan los sistemas de información geográfica y el método AHP para representar mediante un mapa de alta resolución los sitios idóneos para granjas solares, a gran escala. La conclusión a la que se llega es que el 24,08% del área estudiada ofrece sitios adecuados para albergar granjas fotovoltaicas [24].

Dentro de este marco, otro proyecto aplicado en este país, se fundamenta en la combinación de un SIG y el método AHP para evaluar la capacidad del Este del territorio nacional para la implementación de granjas fotovoltaicas, a gran escala. El SIG maneja una serie de datos obtenidos de fuentes gubernamentales, y un mapa de irradiación horizontal que recopila información de 20 años. Como resultado de este trabajo se determina que el 19% del área estudiada es altamente adecuada

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para este tipo de iniciativas, mientras que en otro 15% del territorio analizado la instalación sería inadecuada [25].

2.5 Oceanía

A continuación, se describe la propuesta desarrollada en el continente oceánico, enfocada en la planificación de electrificación empleando Sistemas de Información Geográfica y considerando varios criterios y restricciones a la decisión, a través de técnicas de decisión multicriterio.

❖ AUSTRALIA. En el estado de New South Wales, el proyecto desarrollado tiene como objetivo crear una herramienta de apoyo en la decisión para ayudar al momento de la planificación de parques eólicos, incorporando aspectos económicos, ambientales y sociales referidos a su ubicación. Para tal fin se propone la siguiente metodología [26]:

1. Identificación de los criterios de decisión: se dividen los criterios decisorios en restricciones de decisión, con características binarias (velocidad mínima del viento, áreas edificadas, uso del suelo, zonas de protección ambiental, zonas de protección cultural, restricciones de seguridad) y factores de decisión, con características variables (velocidad del viento, pendiente, cobertura vegetal, cercanía a líneas de transmisión, áreas ecológicas, zonas agrícolas).

2. Recolección de información: la información utilizada como datos de entrada para el SIG se obtiene de fuentes gubernamentales, algunos de los datos de entrada considerados son:

a. Fronteras administrativas.

b. Aeropuertos.

c. Elevación.

d. Carreteras.

e. Parques naturales.

f. Líneas de transmisión.

g. Velocidad del viento h. Granjas eólicas.

3. Análisis del SIG: se parte de la aplicación de las restricciones de decisión, luego se realiza la estandarización de los factores de decisión, de modo que sean comparables; se aplica la técnica de combinación lineal ponderada y la metodología AHP, esto permite identificar las aéreas prioritarias y las áreas ideales para la implementación de este tipo de proyectos.

La conclusión del trabajo realizado determina que el área de New South Wales presenta un buen potencial para la instalación de granjas eólicas, dado que el 70%

del área estudiada tiene condiciones “aceptables”, de igual manera el autor establece que, a pesar de ser un proyecto de orden estatal, es aplicable a nivel local [26].

2.6 Varios Continentes (Naciones Unidas)

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Bajo el escenario de la Agenda 2030 para el Desarrollo Sostenible, la Organización de las Naciones Unidas planteó el modelo OnSSET, buscando facilitar el acceso universal a la electricidad. El modelo OnSSET fue realizado para apoyar la planificación de la electrificación y la toma de decisiones para el logro de los objetivos de acceso a la energía, en ubicaciones donde actualmente no se presta el servicio [27].

Para alcanzar el objetivo, el área de estudio se divide en una cuadricula que posee unas características asociadas a su ubicación, con las particularidades del área de interés se determina el LCoE (Costo Nivelado de la Electricidad) para siete configuraciones:

1. Extensión de red.

2. Mini red (Solar FV, Turbina eólica, Generador diésel, PCH).

3. Sistemas independientes (Solar FV, Generador diésel).

El algoritmo selecciona la configuración que al menor costo supla la demanda residencial y calcula la capacidad e inversión que implica su implementación. El modelo planteado considera aspectos como la demanda, disponibilidad de recursos, infraestructura y actividad económica de la región; además, utiliza un sistema de penalización para hacer menos atractiva la extensión de red a medida que aumenta la distancia [27].

El modelo OnSSET ha sido empleado con éxito para apoyar la electrificación en varios países alrededor del mundo como Afganistán, Nigeria, Etiopia, Kenia e India, apoyando los proyectos del Banco Mundial y las Naciones Unidas [27].

2.7 Brechas, vacíos y otros aspectos identificados en la revisión

bibliográfica referentes a la planificación de electrificación empleando SIG

A continuación, se identifican una serie de brechas y vacíos e información como las variables de entrada típicamente utilizadas, métodos de decisión empleados y resultados de las investigaciones. En la Tabla 2.1, se resume el modelo desarrollado por el autor, objetivos, metodología, criterios utilizados en la realización de los proyectos y la conclusión de cada uno de los documentos estudiados.

• Brechas y vacíos:

o Los proyectos [2], [6], [8], [11], [16], [19]–[21], [23] se enfocan en diseños y determinación de potenciales energéticos para proyectos a gran escala, dejando de lado la electrificación por medio de micro-redes o sistemas individuales.

o Únicamente los autores en [3], [17], [27] realizan el dimensionamiento de las posibles fuentes de generación identificadas, los demás se centran en determinar la ubicación idónea y el potencial para la implementación de energías renovables como solución de electrificación.

• Variables de entrada: En función de la complejidad del proyecto se consideran como capas o datos de entrada para el SIG:

o Cobertura vegetal del terreno: [2], [11], [20], [26].

o Densidad poblacional: [11], [15], [22].

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o Líneas de transmisión y vías: [2], [3], [11], [15], [20], [22], [23], [26], [27].

o Recursos: Solar, eólico, hídrico y/o biomasa. (Se tienen en cuenta en todos los proyectos referenciados en el capítulo 2).

o Planes de expansión: [15], [16].

o Demanda: [3], [4], [9], [10], [15], [22], [27].

• Criterios considerados: Se puede identificar que los criterios empleados en los diferentes proyectos son:

o Criterio ambiental: [2], [8], [12], [17], [19]–[21], [23], [26].

o Criterio técnico: [14], [17], [23], [26], [27].

o Criterio económico: [3], [12], [14], [17], [19], [21]–[24], [27].

o Criterio social: [17], [23], [27].

o Criterio legal: [23].

o Criterio cultural: [23], [26].

• Métodos de decisión multicriterio: Se observa el uso múltiples métodos para la toma de decisión en función de los intereses del decisor y objetivos del proyecto, generalmente basados en el Proceso Analítico Jerárquico (AHP), para una subetapa de la decisión o para la decisión principal del proyecto. Algunos de los métodos empleados son:

o Combinación lineal ponderada: [6], [23], [26].

o Teoría Dempster-Shafer: [6].

o Probabilidad Bayesiana: [6].

o AHP alimentando el método VIKOR: [9]

o AHP: [9], [20], [21], [23], [24], [26].

o Otros métodos y algoritmos propios del autor: [3], [7], [17], [18], [27].

• Resultados: Dependiendo de los objetivos definidos para cada investigación, por lo general los resultados de los proyectos estudiados entregaban información como:

o Potencial de energía disponible: [2], [8], [9], [11]–[13], [19], [23], [24].

o Ubicación ideal de proyectos a gran escala: [6], [8], [24].

o Jerarquía y combinación de fuentes de energía no convencionales: [9].

o Participación del proyecto propuesto en la matriz energética: [9].

o Costo de la extensión de la red comparado con el costo de una mini-red: [3], [22], [27].