Eco_Lógicas 2015/2016 (ES) by Instituto ideal

2015/2016

CONOCIMIENTO - SUSTENTABILIDAD - INTEGRACIÓN

Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética

Patrocinio

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

Eco_Lógicas Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética

Trabajos Seleccionados

Quito - Ecuador 2015/2016

Eco_Lógicas Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética 2015/2016 Trabajos Seleccionados Instituto IDEAL (Instituto para el Desarrollo de Energías Alternativas en Latinoamérica) OLADE (Organización Latinoamericana de Energía) Quito, Ecuador 270 p. ISBN: 978-9978-70-111-9

COMISIÓN ORGANIZADORA Mauro Passos - Instituto IDEAL Fátima Martins - Instituto IDEAL Gabrielle Bittelbrun - Instituto IDEAL Andressa Braun - Instituto IDEAL Lourdes Pillajo - OLADE

COMISIÓN CIENTÍFICA Y EVALUADORA 1. Sandra Garzón Universidad de La Salle Bogotá, COLOMBIA 2. Roberto Lamberts y su equipo de cinco especialistas. Universidad Federal de Santa Catarina Florianópolis, BRASIL 3. Rodrigo Flora Calili Pontificia Universidad Católica Río de Janeiro, BRASIL 4. Reinaldo Castro Souza y su equipo de cinco especialistas. Pontificia Universidad Católica Río de Janeiro, BRASIL 5. Fundación Bariloche y su equipo de seis especialistas. Buenos Aires, ARGENTINA 6. Ing. Enrique Riegelhaupt Red Mexicana de Bioenergía AC MÉXICO 7. Fernando Luiz Cyrino Oliveira, D.Sc. Departamento de Ingeniería Industrial Pontificia Universidad Católica Río de Janeiro, BRASIL

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JURADO Instituto para el Desarrollo de Energías Alternativas en Latinoamérica, Instituto IDEAL Organización Latinoamericana de Energía, OLADE

COMITÉ EDITORIAL Marcelo Ayala Responsable de Comunicación OLADE Andressa Braun Gestora de Proyectos y de Comunicación Instituto IDEAL DISEÑO Y DIAGRAMACIÓN Ana María Arroyo Consultora independiente TRADUCTORES Gabriela Martinez OLADE Peter Newton Consultor independiente

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PRESENTACIÓN

OLADE es la organización política y de apoyo técnico que contribuye a la integración, al desarrollo sostenible y a la seguridad energética de la región, asesorando e impulsando la cooperación y la coordinación entre sus Países Miembros. Bajo ese esquema OLADE ha creado espacios en donde se ha forjado alianzas con la academia con el fin de incentivar la investigación en las áreas de energías renovables y eficiencia energética, a través del fortalecimiento de las capacidades en programas en modalidad virtual, semipresencial y presencial. La Capacitación Energética Regional (CAPEV) de OLADE ha jugado un rol sumamente importante y reconocido en la región, tanto es así que durante el año 2015 se obtuvo más de 7000 funcionarios de los ministerios y secretarías de energía capacitados de los 27 países miembros de América Latina y el Caribe. Así también OLADE a través de la plataforma de redes técnicas del Sector Energético de América Latina y el Caribe (Expertos en Red) ha incentivado el diálogo e intercambio entre especialistas para el apoyo en el análisis y toma de decisiones de los expertos, los gobiernos y los demás actores del sector energético. A lo anterior se ha sumado el Concurso Ecológicas, una iniciativa fomentada por el Instituto IDEAL de Brasil y ejecutada con el apoyo de la Organización Latinoamericana de Energía OLADE. A través de esta alianza con OLADE, el concurso en su primera edición de ejecutarlo en conjunto 2013/2014 obtuvo la participación de 12 países miembros de OLADE: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Cuba, El Salvador, México, Nicaragua, Panamá, Paraguay, Perú y Uruguay. En la edición 2014/2015 se presentaron 42 trabajos provenientes de 9 países miembros de OLADE: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Guatemala, México, Paraguay, Perú y Uruguay. Estos trabajos fueron evaluados por el staff de Instructores de Capacitación de OLADE, el cual está conformado por alrededor de 100 especialistas pertenecientes a Universidades y Centros de Investigación del más alto nivel de la región. Luego de una evaluación exhaustiva se seleccionó un ganador en la categoría de Energías Renovables y uno en la categoría de Eficiencia Energética, aportando de esta manera al compromiso con el conocimiento, la sostenibilidad y la integración de la región. A través de la publicación de este libro, el Instituto IDEAL y OLADE quieren extender su felicitación y reconocimiento a los estudiantes y profesores que participaron en esta edición del concurso, por su dedicación y su aporte a lograr una matriz energética limpia y sostenible.

Fernando Ferreira Secretario Ejecutivo OLADE

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ENERGÍAS RENOVABLES <BRASIL>

DESARROLLO DE UN INVERSOR TRIFÁSICO NO AISLADO PARA CONEXIÓN DE SISTEMAS FOTOVOLTAICOS EN LA RED PÚBLICA DE ENERGIA ELÉCTRICA

JULIAN CEZAR GIACOMINI <BRASIL>

PRODUCCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA POR FUENTE EÓLICA EN RÍO GRANDE DEL NORTE

LUZIENE DANTAS DE MACEDO <CHILE>

ESTIMADOR DE LA ENERGÍA DISPONIBLE PARA EL BANCO DE BATERÍAS DE UNA MICRO-RED BASADA EN ENERGÍAS RENOVABLES

CLAUDIO DANILO BURGOS MELLADO <COLOMBIA>

NUEVOS APORTES AL DISEÑO DE EDIFICIOS FOTOVOLTAICOS PARA CIUDADES SOSTENIBLES

LUIS FERNANDO MULCUE NIETO <MÉXICO>

DESARROLLO DE UN SISTEMA AUTÓNOMO DE EMERGENCIA MÓVIL PARA PURIFICAR AGUA

119

DULCE KRISTAL BECERRA PANIAGUA

EFICIENCIA ENERGÉTICA <BRASIL>

MÉTODO DE APOYO EN LA TOMA DE DECISIONES PARA EL MEJORAMIENTO DE LA EFICIENCIA ENERGÉTICA EN EDIFICACIONES RESIDENCIALES

141

ARTHUR SANTOS SILVA / LAIANE SUSAN SILVA ALMEIDA <BRASIL>

LA INFLUENCIA DE LOS USUÁRIOS SOBRE LOS SISTEMAS DE ILUMINACIÓN NATURAL Y ARTIFICIAL: CASO DE ESTUDIO AULAS DE LA ESCUELA DE ARQUITECTURA DE LA UFMG

173

CAMILA CAMPOS GONÇALVES <BRASIL>

EFICIENCIA ENERGÉTICA EN EL PLANEAMIENTO DEL SECTOR ELÉCTRICO ENFOCADO A LAS EMISIONES DE CO2

193

LUIZ FILIPE ALVES CORDEIRO <BRASIL>

APROVECHAMIENTO ENERGÉTICO DE RESÍDUOS SÓLIDOS URBANOS: CASO DE ESTUDIO EN EL MUNICÍPIO DE ITANHAÉM-SP.

209

LUIZ HENRIQUE TARGA GONÇALVES MIRANDA <BRASIL>

GESTIÓN POR EL LADO DE LA DEMANDA Y SISTEMAS FOTOVOLTAICOS CONECTADOS A LA RED COMO RECURSOS ENERGÉTICOS: UN ESTUDIO DE CASO DE LA INDUSTRIA ELÉCTRICA NICARAGÜENSE CARLOS GERMÁN MEZA GONZÁLEZ

233

ENERGÍAS RENOVABLES

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BRASIL DESARROLLO DE UN INVERSOR TRIFÁSICO NO AISLADO PARA CONEXIÓN DE SISTEMAS FOTOVOLTAICOS EN LA RED PÚBLICA DE ENERGIA ELÉCTRICA JULIAN CEZAR GIACOMINI Orientación: Profesor Dr. Cassiano Rech

RESUMEN

La energía solar fotovoltaica viene ganando importancia a lo largo de los últimos años por ser una fuente de energía renovable y prácticamente inagotable. En este sentido, los sistemas fotovoltaicos conectados a la red se presentan bastante prometedores debido a que la energía generada puede ser utilizada para abastecer las cargas locales y el excedente puede ser inyectado a la red eléctrica. En sistemas fotovoltaicos conectados a la red, el inversor es el elemento responsable que transforma la corriente continua a corriente alterna compatible con la red eléctrica de distribución. En este escenario, los inversores fotovoltaicos sin transformador se convierten en una solución interesante, debido a que presentan un elevado rendimiento, bajo costo y una reducida relación peso/volumen debido a la falta de aislamiento galvánico. Sin embargo en este tipo de sistema, surge el inconveniente de la circulación de corrientes de fuga en las capacitancias parasitas del sistema fotovoltaico. La corriente de fuga trae diversos problemas al sistema, como por ejemplo la distorsión de la forma de onda de la corriente en la red y el aumento de la interferencia electromagnética. Por lo tanto en este trabajo se presenta el desarrollo de un inversor trifásico sin transformador para la conexión de sistemas fotovoltaicos en la red pública de energía eléctrica. Este inversor presenta un elevado rendimiento y mantiene la corriente de fuga dentro de los límites normativos. Además de eso la calidad de las corrientes inyectadas es garantizada por el empleo de un filtro pasivo LCL, consiguiendo que la distorsión armónica quede abajo del nivel estipulado por la norma nacional. Los resultados experimentales son presentados empleando el prototipo desarrollado de modo que se pueda verificar su desempeño. PALABRAS CLAVE: Inversor fotovoltaico no aislado, Corriente de fuga, Sistemas fotovoltaicos conectados a la red.

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INTRODUCCIÓN Este capítulo busca realizar una contextualización del tema abordado, inicialmente se presenta un panorama energético mundial, señalando la importancia de la utilización de las energías renovables, un mayor énfasis es dado a la energía solar fotovoltaica, donde se destaca su creciente utilización a lo largo de los últimos años. A continuación, se hace una descripción de las características básicas de los sistemas fotovoltaicos conectados a la red. Se aborda también algunos aspectos relacionados a la utilización del transformador en sistemas fotovoltaicos conectados a la red, destacando sus ventajas y desventajas. Al final del capítulo, se presentan los principales objetivos y contribuciones de esta monografía. PANORAMA ENERGÉTICO Y PERSPECTIVAS La electricidad es una de las formas de energía más utilizada en el mundo, esto se debe, entre otros motivos a la facilidad de su transporte y también a que presenta pérdidas reducidas en comparación a las otras fuentes de energía. El desenvolvimiento económico y el aumento de la población se traducen en un incremento del consumo de energía eléctrica, con esto la sociedad moderna es cada vez más dependiente de este servicio debido a que el sector energético influye prácticamente en todos los aspectos de la vida humana. Para ilustrar esto la Figura 1 muestra la evolución del consumo anual estimado de energía eléctrica en el mundo en los últimos años. Se puede apreciar que el consumo de energía eléctrica aumentó de 15136 billones de kWh en 2004 a cerca de 19710 billones de kWh en el año de 2012, lo que equivale a un aumento de 30,2% en ese período. 20000

Billones kWh

15000

10000

5000

0 2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

Figura 1 – Evolución del consumo anual estimado de energía eléctrica en el mundo. Fuente: Adaptado de (EIA, 2015). Para abastecer esta creciente demanda, la matriz energética debe estar estructuralmente preparada. Se conoce que la mayor parte de la energía eléctrica mundial consumida proviene de fuentes no renovables de energía, como el petróleo y sus derivados. Esta afirmación puede ser confirmada observando lo que muestra la Figura 2, dónde está representada la distribución porcentual de las principales fuentes primarias generadoras de energía eléctrica en el mundo, en el 2012. Se puede apreciar que las energías renovables corresponden solamente al 21,2% de la generación de electricidad en el mundo, mientras que lo restante es predominantemente no renovable.

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La utilización de fuentes no renovables presenta un impacto ambiental bastante negativo. La emisión de gases tóxicos en la atmosfera resultantes de la quema del petróleo, provocan el calentamiento global (efecto invernadero), afectando al clima y al ecosistema de una forma general. Además, la probable escasez de los combustibles fósiles ha motivado inversiones en fuentes renovables de energía y la adopción de prácticas sustentables. Dentro de estas fuentes, una de las que más se destaca por el crecimiento en los últimos años es la energía solar. La energía solar se caracteriza como una fuente de energía renovable bastante prometedora. Puede ser aprovechada de diversas formas, allí se destacan los sistemas fotovoltaicos. En estos sistemas, la energía del sol es utilizada para la producción de electricidad a partir de módulos fotovoltaicos. La energía solar fotovoltaica presenta diversas ventajas en relación a las demás fuentes de energía, como por ejemplo: no produce ruido, no contribuye sensiblemente a la polución, posee una fuente primaria de energía abundante (Sol), puede ser instalada próxima al local de consumo, presenta elevada vida útil, tiene facilidad de instalación debido a su estructura modular, entre otras (LUQUE e HEGEDUS, 2011). 22,5%

10,9%

21,2%

16,2% 5,0%

40,4% 5,0%

Petróleo Carbón/turba Gas natural Nuclear Hidro Otros*

* Incluido geotérmica, solar, eólica, etc.

Figura 2 – Generación de electricidad mundial. Fuente: Adaptado de (IEA, 2014a). La energía solar fotovoltaica viene en constante crecimiento, aunque su contribución todavía no sea significativa en comparación con la energía generada por otras fuentes renovables, como se puede observar en la Figura 3, considerando los datos de 2012 proporcionados por la International Energy Agency (IEA). Mientras que la energía solar fotovoltaica es responsable únicamente del 2,11% de la energía eléctrica renovable generada mundialmente, la energía hídrica contribuye con el 77,8%.

7,85%

77,80%

22,20%

10,79% 2,11% 1,45%

Hidro Biomasa Eólica Fotovoltaica Geotérmica

Figura 3 – Composición da energía eléctrica generada por fuentes renovables en el mundo. Fuente: Adaptado de (IEA, 2014b).

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14000

Capacidad Instalada (MW)

12000 10000 8000 6000 4000 2000 0

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Europa Asia-Pacífico América

China Medio Oriente y África Resto del mundo

Figura 4 – Evolución acumulativa da capacidad global instalada de generación fotovoltaica. Fuente: Adaptado de (EPIA, 2014). Sin embargo, se evidencia que la capacidad global instalada de generación fotovoltaica viene experimentando un fuerte crecimiento a lo largo de los años, como se muestra en la Figura 4 Con un total 81,5 GW en 2013, Europa se consolida como la principal región del mundo en términos de capacidad instalada, este valor representa el 59% de la capacidad instalada mundial de generación fotovoltaica. América se sitúa en tercer lugar, con aproximadamente 13,7 GW de potencia instalada. La búsqueda de fuentes alternativas de energía, aliada a las crecientes inversiones, logró que la capacidad instalada de generación fotovoltaica en el mundo alcanzase un valor de 138,85 GW en el año de 2013, según los datos de la European Photovoltaic Industry Association (EPIA) (EPIA, 2014). En el caso de Brasil, la energía solar fotovoltaica todavía no se convirtió en una tecnología difundida como en los países europeos. Fue empleada principalmente en pequeños sistemas aislados o autónomos, en locales dónde no hay abastecimiento de energía eléctrica a través de líneas de distribución. Según los datos del BEN (Balance Energético Nacional) de 2014, Brasil poseía una capacidad instalada de generación fotovoltaica de solamente 5 MW en el año de 2013 (EPE, 2014). Por otro lado, el potencial de irradiación solar incidente en cualquier región del territorio brasileño es superior al de la mayoría de los países de Europa, que concentran la mayor capacidad instalada mundial en generación fotovoltaica. Por ejemplo, Brasil posee una insolación diaria entre 4,5 e 6 kWh/m2, mientras en Alemania la insolación máxima diaria no pasa el umbral de 3,5 kWh/m2 (VILLALVA e GAZOLI, 2012). Estos datos demuestran el poco aprovechamiento de este recurso por parte de Brasil, pues el territorio brasileño presenta un gran potencial para la generación solar fotovoltaica, este potencial es superior al de Alemania que posee la mayor capacidad instalada de generación solar fotovoltaica del mundo (EPIA, 2014). En contraparte a lo largo de los últimos años, se aprecia un crecimiento del interés por parte de los organismos competentes en convertir a los sistemas fotovoltaicos en competitivos y difundirlos en la matriz energética brasileña. Una muestra de esto es la aprobación de la resolución normativa n° 482 de

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la Agencia Nacional de Energía Eléctrica (ANEEL) (ANEEL, 2012b) , en el año de 2012. Esta resolución establece las condiciones generales para el acceso de la microgeneración y minigeneración distribuida a los sistemas de distribución de energía eléctrica. Define también el sistema de compensación de energía eléctrica, en el cual se permite al consumidor poseer un sistema fotovoltaico en su residencia para la complementación del consumo propio. Además de eso caso de que existiese un excedente, posibilita la rebaja en futuras cuentas de energía eléctrica y hasta la exportación de esta energía para otra localidad. Una vez que las barreras relacionadas a la energía solar fotovoltaica sean vencidas, esta fuente de energía posee grandes opciones de convertirse en una de las fuentes renovables más empleadas en Brasil y en el mundo. Las perspectivas futuras con relación a la energía solar fotovoltaica en el mundo son bastante prometedoras, según datos de la IEA, en el 2020, se estima que la capacidad instalada mundial de energía solar fotovoltaica se aproxime a 400 GW, que es casi tres veces la capacidad instalada actualmente. (IEA, 2014b). SISTEMAS FOTOVOLTAICOS CONECTADOS A LA RED Los sistemas fotovoltaicos conectados a la red inyectan la energía generada por los módulos fotovoltaicos a la red pública de energía eléctrica, pueden ser divididos en sistemas de gran tamaño centralizados (centrales) o en sistemas de pequeño tamaño descentralizados (generación distribuida). A ANEEL define tres categorías de sistemas fotovoltaicos conectados a la red, de acuerdo con su potencia (ANEEL, 2012a): • Microgeneración: potencia instalada hasta 100 kW; • Minigeneración: potencia instalada entre 100 kW y 1 MW; • Central eléctrica: potencia instalada sobre 1 MW. Las centrales producen grandes cantidades de energía eléctrica a través de un sistema fotovoltaico de gran tamaño, necesitan de una superficie grande para su instalación y se localizan relativamente lejanas a los grandes centros de consumo, por lo que requirieren la utilización de extensos sistemas de transmisión. Los sistemas de microgeneración y minigeneración son instalados de forma distribuida (Generación Distribuida), próximos a los centros de consumo, considerando que la energía generada es utilizada como fuente complementaria a la red de distribución. Se consigue así eliminar gran parte de las pérdidas asociadas a la transmisión y distribución. Además, la generación distribuida permite a los consumidores la reducción del costo del suministro de energía eléctrica, al mismo tiempo que mejora la confiabilidad del sistema. Los sistemas de minigeneración son más empleados en instalaciones comerciales e industriales, mientras que los sistemas de microgeneración son utilizados en instalaciones residenciales con menor consumo de energía eléctrica (VILLALVA e GAZOLI, 2012). Para ejemplificar, en la Figura 5 se muestra un diagrama simplificado de un sistema fotovoltaico residencial conectado a la red. El inversor es el elemento responsable que transforma la corriente continua a corriente alterna compatible con la red eléctrica de distribución. El filtro pasivo es empleado para atenuar los armónicos de conmutación generados en la operación del inversor, buscando cumplir las normas vigentes de distorsión armónica de corriente. Con relación al medidor de energía del consumidor, debe ser del tipo bidireccional, de tal forma que la energía excedente pueda ser inyectada en la red. Es decir si la energía generada fuera suficiente para satisfacer la alimentación de las cargas de la residencia, la energía adicional puede ser inyectada en la red y ser reducida en las futuras cuentas de energía eléctrica.

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Sistema fotovoltaico Inversor

Filtro Red Medidor Cargas CA

Figura 5 – Diagrama simplificado de un sistema fotovoltaico residencial conectado a la red.

USO DEL TRANSFORMADOR EN SISTEMAS FOTOVOLTAICOS CONECTADOS A LA RED Dependiendo de la aislación eléctrica existente entre el sistema fotovoltaico y la red, los sistemas fotovoltaicos conectados a la red pueden ser aislados o no aislados. Esta aislación galvánica se realiza utilizando un transformador, el cual puede estar localizado al lado de la red (baja frecuencia), conforme se ejemplifica en la Figura 6, también puede localizarse en el lado CC (alta frecuencia) internamente en el bloque convertidor de CC-CA. En Brasil, la ANEEL establece que los sistemas de generación distribuida con potencia instalada superior a 100 kW deben poseer un transformador de aislamiento como requisito mínimo para la conexión con el sistema eléctrico (ANEEL, 2012a). Por otro lado, este requisito no se aplica a sistemas que posean una potencia instalada inferior a 100 kW. El uso del transformador en sistemas fotovoltaicos conectados a la red trae algunos beneficios, tales como: posibilidad de adaptación de niveles de voltaje, evita la inyección de corriente continua en la red y también la circulación de corrientes de fuga oriundas de las capacitancias parasitas del sistema fotovoltaico (GONZALEZ et al., 2006; GUBÍA et al., 2007; SUAN et al., 2011). Además, proporciona una mayor seguridad personal contra choques eléctricos, debido a que el aislamiento creado por el transformador impide que la corriente circule por el cuerpo humano en el caso de que una persona entre en contacto con la carcasa metálica (que no tiene puesta a tierra) del módulo fotovoltaico (FARIAS, 2011). CC-CA Filtro

Transformador

Red

Figura 6 – Sistema fotovoltaico (FV) aislado con transformador de baja frecuencia.

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Sin embargo, cuando la aislación galvánica es realizada del lado de la red, el transformador opera en baja frecuencia, teniendo como consecuencia, un elevado peso, volumen y costo, Además de provocar la disminución del rendimiento del sistema debido a la presencia de las pérdidas asociadas a este elemento (GONZALEZ et al., 2006; GUBÍA et al., 2007). La disminución del volumen y del costo puede ser obtenida utilizando un transformador en alta frecuencia. De esta manera el aumento de la frecuencia causa una elevación en las pérdidas magnéticas en el núcleo, Además de que el rendimiento también es comprometido debido a la fase adicional para conversión de energía (LOPEZ et al., 2007; MARANGONI, 2012). La eliminación de la aislación galvánica a través de la retirada del transformador permite obtener un sistema con un mayor rendimiento, bajo costo y una relación reducida tamaño/peso (KEREKES et al., 2007; GONZALEZ et al., 2008). De esta forma, los costos asociados a la fabricación del inversor son bastante reducidos, convirtiendo al sistema fotovoltaico conectado a la red en más competitivo dentro del mercado. Además, la reducción de peso también acarrea la disminución de los costos asociados al transporte y consecuentemente la reducción del consumo de combustible usado por medio del transporte. Un esquema simplificado de un sistema fotovoltaico no aislado conectado a la red se muestra en la Figura 7. En contrapartida, con la pérdida de la aislación galvánica, la carcasa metálica de los módulos fotovoltaicos debe ser puesta a tierra por cuestiones de seguridad, pues el aterramiento impide la ocurrencia de choques eléctricos en el caso de que una persona entre en contacto con la carcasa. Con esto se forman capacitancias parasitas entre las células fotovoltaicas y su carcasa aterrada. Dependiendo de la modulación y de la topología del inversor empleadas en el sistema no aislado, ocurren variaciones de voltaje en estas capacitancias parasitas, originando corrientes de fuga que atraviesan el circuito del inversor y son inyectadas en la red (TEODORESCU et al., 2010; SUAN et al., 2011). CC-CA Filtro

Red

Figura 7 – Sistema fotovoltaico no aislado conectado a la red. Para ilustrar, la Figura 8 muestra la corriente de fuga (if) que es generada en el sistema fotovoltaico debido a las capacitancias parasitas equivalentes (Cp), las cuales pueden ser representadas entre los terminales de salida del módulo fotovoltaico y la carcasa aterrada. Esta es una de las desventajas asociadas a los sistemas fotovoltaicos no aislados, dónde la corriente de fuga acaba provocando problemas de interferencia electromagnética (Electromagnetic Interference – EMI) y distorsión en la forma de onda de la corriente de salida del inversor, aumentando las pérdidas y causando problemas de seguridad (MYRZIK e CALAIS, 2003).

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CC-CA

d Mó

Filtro

V oP Cp

iƒ/2

iƒ

Figura 8 – Ilustración de las capacitancias parasitas y de la corriente de fuga en un sistema fotovoltaico no aislado conectado a la red. Tabla 1 – Tiempo máximo de desconexión para cambios bruscas en la corriente de fuga, según la IEC62109-2. Cambio en el valor eficaz de la corriente de fuga

Tiempo máximo de desconexión de la red

30 mA

0,30 s

60 mA

0,15 s

150 mA

0,04 s

En este sentido, existen normas internacionales que limitan el nivel de corriente de fuga presente en el sistema fotovoltaico. La norma internacional IEC 62109-2, que trata de la seguridad en sistemas fotovoltaicos, establece que el inversor debe presentar un medio de detectar la corriente de fuga y realizar la desconexión con la red en el caso de se violen los límites (IEC, 2011). La referida norma permite la selección de dos maneras diferentes de realizar este monitoreo: una es utilizando un dispositivo de corriente Diferencial Residual (DR) de 30 mA y la otra es utilizando una Unidad de Monitoreo de la Corriente Residual (UMCR). En caso de que se use la UMCR el inversor debe desconectarse de la red hasta en 0,3 segundos si la corriente de fuga eficaz sobre pasase los 300 mA. Cabe destacar que, para inversores con potencia sobre 30 kVA, este límite debe ser incrementado 10 mA para cada kVA adicional. Además el inversor debe desconectarse de la red en el caso de que UMCR detecte cambios bruscos en la corriente de fuga, conforme lo mostrado en la Tabla 1. Esta es una manera de detectar un choque eléctrico si se diera el caso de que alguna persona entre en contacto con un conductor energizado.

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OBJETIVOS Esta monografía tiene como objetivo general presentar las actividades relacionadas al proyecto y desarrollo de un inversor trifásico no aislado destinado a la conexión de sistemas fotovoltaicos en la red secundaria de distribución de energía eléctrica. Este inversor debe inyectar corrientes en la red con un nivel de distorsión armónica dentro de las normas nacionales vigentes para sistemas fotovoltaicos conectados a la red. Además debe presentar un elevado rendimiento y mantener la corriente de fuga del sistema fotovoltaico dentro de los límites normativos. Se enfatiza que este trabajo es resultado de una disertación de Maestría en Ingeniería Eléctrica y fruto de un proyecto de Investigación y Desarrollo (P&D) con Schneider Electric. Como objetivos específicos de este trabajo se destacan los siguientes ítems: • Realización de un estudio acerca del fenómeno de la corriente de fuga en sistemas fotovoltaicos no aislados conectados a la red; • Proyecto de una topología de elevado rendimiento para el inversor trifásico no aislado; • Implementación de un método para la reducción de la corriente de fuga del sistema fotovoltaico en la topología en estudio; • Comprobación experimental de los resultados teóricos. ORGANIZACIÓN DE LA MONOGRAFÍA Esta monografía está organizada en cuatro capítulos, incluyendo la introducción y las consideraciones finales. En el Capítulo 2 se presenta el fenómeno de la corriente de fuga en sistemas fotovoltaicos no aislados, así como la topología del inversor fotovoltaico. Los resultados experimentales son detallados en el Capítulo 3. Al final, algunas consideraciones finales acerca de la monografía son presentadas de modo que se pueda identificar sus principales contribuciones.

DESCRIPCIÓN DE LA TOPOLOGÍA DEL INVERSOR FOTOVOLTAICO INTRODUCCIÓN Este capítulo trata inicialmente del fenómeno de la corriente de fuga en sistemas fotovoltaicos no aislados, dónde se muestra como son originadas las capacitancias parasitas, y como las mismas pueden ser modeladas y lo que origina la circulación de la corriente de fuga, así como sus efectos nocivos al sistema. También se presenta la topología del inversor fotovoltaico desarrollado y la estructura del filtro pasivo de conexión con la red. Este filtro pasivo, además de atenuar los armónicos de las corriente inyectadas en la red, también posee la función de reducir la corriente de fuga del sistema fotovoltaico. A final se abordan algunos aspectos de proyecto del filtro. CORRIENTE DE FUGA La corriente de fuga es originada a partir de las variaciones de voltaje sobre las capacitancias parasitas existentes entre los terminales de los módulos fotovoltaicos y la carcasa metálica aterrada. Las capacitancias parasitas existentes en sistemas fotovoltaicos surgen debido a las características y propiedades físicas de los materiales utilizados en la fabricación del módulo fotovoltaico.

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Como se puede ver en la Figura 9, estas capacitancias se encuentran entre las células, en el lado del módulo y entre la capa de vidrio superior (CALAIS et al., 1999). Su valor depende esencialmente de factores constructivos, como son las características del material empleado, y de factores externos, como la humedad y la acumulación de suciedad sobre la superficie del módulo (SUAN et al., 2011)ÿÿÿ. Mientras mayor sea el área de la superficie del módulo, mayores serán los valores de estas capacitancias. En arreglos fotovoltaicos de considerable área, estas capacitancias asumen valores alrededor de entre 50 a 150 nF/ kW para módulos de silicio cristalino, variando conforme a las condiciones climáticas y a la estructura de los módulos (MYRZIK e CALAIS, 2003). Cuando ocurren variaciones de voltaje sobre las capacitancias parasitas, se originan corrientes de fuga y atraviesan el circuito del inversor, son inyectadas en la red y retornan por el terminal aterrado, como se ilustra en la Figura 10. Se puede modelar el efecto de la capacitancia parasita colocando un capacitor conectado en el terminal negativo del módulo fotovoltaico (GUBÍA et al., 2007), conforme se muestra en la Figura 10. Cp

Vidrio

N P

Cp Cp

Substrato

N P

Cp Cp

Marco

N P

Cp Cp

Figura 9 – Esquema ilustrativo das capacitancias parasitas en un módulo fotovoltaico. Inversor

Filtro

Red iƒ

+ -

iƒ

Figura 10 – Ilustración del flujo da corriente de fuga. Mientras mayor sea la amplitud y la frecuencia de las variaciones de voltaje sobre la capacitancia parasita, mayor será la magnitud de la corriente de fuga. Este comportamiento puede ser verificado analizando la ecuación que describe la corriente a través de un capacitor en función de la variación de voltaje en sus terminales: dvp (t) iƒ (t) = Cp , (1) dt Dónde vp es el voltaje sobre la capacitancia parasita. Por tanto la magnitud de la corriente de fuga depende del valor de la capacitancia parasita y de la variación de voltaje sobre la misma.

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La corriente de fuga puede degradar la calidad de la corriente inyectada en la red, una vez que componentes no deseadas de corriente circularán por la red (CALAIS et al., 1999). Otro efecto causado por la corriente de fuga es el aumento de ruidos de alta frecuencia, que causan problemas de compatibilidad electromagnética en el inversor y que pueden interferir en el funcionamiento de otros equipos cercanos. Como se ha mencionado anteriormente, la magnitud de la corriente de fuga está directamente asociada a las variaciones de voltaje sobre la capacitancia parasita. Estas variaciones dependen básicamente de la topología del inversor (juntamente con el filtro de salida) y de la estrategia de modulación utilizada (KEREKES et al., 2007). Para describir las medidas a ser adoptadas para mitigar el efecto de la circulación de la corriente de fuga en inversores trifásicos no aislados, se hace necesario encontrar una relación matemática para el voltaje sobre las capacitancias parasitas en función de las características del inversor. Para eso se considera al inversor trifásico con tres cables conectado a la red a través de un filtro puramente inductivo, como se aprecia en la Figura 11. Inversor a b

c vcn Vp

va vb g

vcg

Cp g

Figura 11 – Inversor trifásico con tres cables conectado a la red con filtro inductivo. Aplicando la LKT (Ley de Kirchhoff de las Tensiones) en los tres brazos del conversor se tiene: vp + van - vag = vp + vbn - vbg = vp + vcn - vcg = 0

(2)

Dónde las tensiones Vag, Vbg y Vcg representan las caídas de voltaje sobre las inductancias de filtro sumadas con las tensiones de la red. Sumando las tres ecuaciones presentes en (2) y aislando el voltaje sobre la capacitancia parasita se tiene que: vag + vbg + vcg — (van + vbn + vcn ) vp = + 3 3

(3)

La primera parte de la ecuación (3) es conocida como voltaje de modo común del inversor y representa la media de las tensiones sintetizadas por los brazos del inversor: van + vbn + vcn vcmv = 3

(4)

Como fue definido anteriormente, as tensiones va, vb y vc son obtenidas por la suma de las tensiones de la red (va, vb y vc) con las respectivas caídas de voltaje en el filtro (vLa, vLb y vLb) así se tiene que:

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vag + vbg + vcg = vLa + va + vLb + vb + vLc + vc

(5)

Considerando que las tensiones trifásicas de la red son sinusoidales y balanceadas (va + vb + vc = 0) se tiene que: vag + vbg + vcg = vLa + vLb+ vLc

(6)

vp = —vcmv + La Lb Lc

(7)

Substituyendo (4) y (6) en(3) se llega a la siguiente expresión: v +v +v 3

Analizando la ecuación (7), se infiere que el voltaje sobre la capacitancia parasita depende esencialmente del voltaje de modo común y de las caídas de voltaje sobre as inductancias de filtro. En este sentido, asumiendo que las inductancias del filtro son idénticas (La = Lb = Lc = L), la ecuación (7) puede ser representada por un circuito equivalente de modo común, conforme se muestra en la Figura 12. -

iƒ Vp

L 3

+ -

Cp g

Figura 12 – Circuito equivalente de modo común para el inversor trifásico con filtro inductivo Sin embargo, en su mayoría las técnicas de modulación aplicadas a los inversores trifásicos resultan en un voltaje de modo común de elevada amplitud y frecuencia, teniendo como consecuencia la circulación de elevadas corrientes de fuga. En este sentido, muchos autores han buscado alterar la topología de los inversores y aplicar técnicas de modulación que permitan la reducción de la corriente de fuga en sistemas fotovoltaicos no aislados, de esta forma, es posible identificar algunas técnicas para la mitigación de la corriente de fuga, como son: • Utilización del cuarto cable: Uso de inversores que posibilitan la utilización de un cuarto cable conectado a la puesta a tierra de la red y al punto central del divisor capacitivo de la barra de distribución CC (KEREKES et al., 2009). Con esto el voltaje sobre la capacitancia parasita se mantiene prácticamente constante e igual a la mitad del voltaje de la barra de distribución CC, reduciendo así la corriente de fuga. Aunque este método de mitigación fuese utilizado, la impedancia del cuarto cable debe ser minimizada. Además , la utilización del cuarto cable en la conexión con la red trae la desventaja de la limitación de la máxima amplitud del voltaje de línea generada por el inversor trifásico en la región linel en 86,6% del voltaje total de la barra de distribución CC; • Técnicas de modulación: En caso de que la aplicación impida la utilización del cuarto cable, una alternativa es la utilización de técnicas de modulación que reduzcan o eliminen las variaciones en alta frecuencia del voltaje de modo común. En estos casos, la técnica de modulación más empleada es la del tipo vectorial o SVPWM (Space Vector Pulse Width Modulation (PINHEIRO et al., 2005)). Por otro lado, tales técnicas generalmente reducen la cantidad de vectores

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disponibles, lo que acaba también reduciendo la capacidad de síntesis de voltaje del inversor. Además la modulación SVPWM presenta cierta complejidad de implementación; • Filtros pasivos: otra posible aproximación para la reducción de la corriente de fuga es la forma de conexión del filtro pasivo de salida. Un ejemplo es la utilización de un filtro pasivo LCL con el punto común de los capacitores conectado al punto central del barra de distribución CC (DONG, 2012). Esta conexión forma un camino de menor impedancia para la corriente de fuga, minimizando su circulación por la red. La utilización de este método para la reducción de la corriente de fuga no requiere ninguna modificación en la topología del inversor ni la adición de componentes extras. Además la estrategia de modulación tampoco necesita ser modificada, manteniendo de esta forma, la capacidad de síntesis de voltaje del inversor. Sin embargo, un proyecto cuidadoso de sus elementos debe ser realizado de forma que efectivamente pueda reducir la corriente de fuga sin causar problemas de instabilidad en la conexión con la red; • Modificaciones en la topología del inversor: Existen todavía técnicas que realizan modificaciones en las topologías convencionales de los inversores de modo de mitigar la circulación de la corriente de fuga (VAZQUEZ et al., 2010; BRADASCHIA et al., 2011; RODRIGUEZ et al., 2011). En contrapartida el aumento del número de semiconductores eleva la complejidad y el costo del sistema. Además estos componentes adicionales deben aumentar las pérdidas del inversor, reduciendo su rendimiento. De esta forma, es importante que el inversor desarrollado en este trabajo incorpore una de estas técnicas para la reducción de la corriente de fuga del sistema fotovoltaico. Por lo que en la sección siguiente se presenta la topología del inversor trifásico junto con el método para la mitigación de la corriente de fuga. TOPOLOGÍA DEL INVERSOR FOTOVOLTAICO Como criterios para la selección de la topología a ser desarrollada se consideró las características de elevado rendimiento y calidad de las tensiones generadas. Con esto debido a la capacidad de sintetizar tres niveles de voltaje por fase y de permitir la reducción a la mitad del voltaje de bloqueo de los interruptores, el inversor trifásico a tres niveles del tipo NPC (Neutral Point Clamped) (NABAE et al., 1981) se implementó, ver Figura 13. Con el aumento del número de niveles, es posible sintetizar tensiones/corrientes con menor contenido armónico, lo que permite reducir el tamaño físico de los filtros. Además la reducción del voltaje de bloqueo posibilita el uso de llaves de menor voltaje, las cuales poseen la característica de tener menores pérdidas. Los parámetros del inversor trifásico se detallan en la Tabla 2, dónde la conexión con la red es realizada en una red trifásica con tres cables con voltaje nominal de línea de 380 V y frecuencia nominal de 60 Hz. Su potencia activa nominal (Pn) fue definida en 10 kW, pudiendo operar con factor de potencia (FP) ajustable de 0,9 inductivo hasta 0,9 capacitivo, conforme lo previsto en la norma (ABNT, 2013). La topología del filtro de salida es la de un filtro pasivo LCL, ya que proporciona una mejor atenuación de los armónicos y un menor volumen en comparación a un filtro pasivo puramente inductivo (filtro L). Sin embargo el filtro LCL necesita un esquema de amortiguamiento de su pico de resonancia para evitar una posible inestabilidad en su sistema de control. En esta aplicación fue empleado un amortiguamiento pasivo, debido a que se presenta como una solución de bajo costo y de fácil implementación. Físicamente, el amortiguamiento es representado por el resistor Rd mostrado en la Figura 13.

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E 2

+ -

D1a

S2a D2a

E 2 Cp

S1a

+ -

S1a

a b c

Cn S2a

L2 Rd

a’ b’ c’

C2 n

Figura 13 – Inversor NPC trifásico conectado a la red. Tabla 2 – Especificaciones del inversor NPC trifásico

Especificación

Valor

Potencia activa nominal

10 kW

Red eléctrica

380 V 3 Φ/60 Hz

Factor de potencia

0,9i – 0,9c (ajustable)

Tensión CC nominal de entrada

700 V – 800 V

Tensión CC máxima de entrada

1000 V

Tensión CC mínima de entrada

630 V

Inductancia de salida del inversor (L1)

1,1 mH

Inductancia de conexión con la red (L2)

200 μH

Capacitancia Cd

15 μF

Capacitancia Cn

10 μF

Resistencia de amortiguamiento (Rd)

1Ω

Frecuencia de conmutación (fs)

7,68 kHz

Frecuencia de muestreo (fa)

15,36 kHz

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A diferencia de los filtros LCL clásicos, el filtro utilizado en este trabajo posee una modificación estructural de forma que pueda ayudar en la reducción de la corriente de fuga del sistema fotovoltaico. Esta modificación se da en la conexión del punto común de los capacitores del filtro en el punto central del barra de distribución CC (punto o), caracterizando por un filtro LCL modificado (LCLM). De esta manera el filtro LCLM proporciona un camino de menor impedancia para la corriente de fuga, reduciendo su circulación por la red (DONG, 2012). Además esta técnica de reducción de la corriente de fuga supera las desventajas de las técnicas presentadas en la sección anterior, dónde se evita la subutilización de la barra de distribución de CC y evita las modificaciones en la topología del inversor. Para un mejor entendimiento se puede considerar el circuito equivalente de modo común para el filtro pasivo LCLM, presentado en la Figura 14. La rama capacitiva formada por los capacitores Cd y Cn actúa minimizando las variaciones de alta frecuencia del voltaje sobre la capacitancia parasita, reduciendo la corriente de fuga. Sin embargo, el filtro LCLM pierde efectividad con la inclusión del resistor de amortiguamiento Rd. Esto ocurre porque la inserción de un elemento resistivo en la rama capacitiva acaba elevando su impedancia, afectando el proceso de atenuación de la corriente de fuga. Como el resistor se hace necesario para evitar la inestabilidad del sistema de control, un proyecto cuidadoso de este elemento debe ser realizado de forma que comprometa la corriente de fuga del sistema fotovoltaico, manteniendo el sistema estable. En este sentido, el resistor de amortiguamiento fue determinado con base en dos criterios principales: margen de ganancia del sistema de control y valor eficaz de la corriente de fuga. El margen de ganancia entrega información de la estabilidad del sistema responsable por el control de las corrientes inyectadas en la red. L1 3

Rd 3 3Cn

Vcmv

iƒ

L2 3

3Cd

Figura 14 – Circuito equivalente de modo común para o filtro LCLM. En la Figura 15 están representadas las curvas adoptadas para el proyecto de la resistencia Rd. Para la capacitancia parasita, fue adoptado un valor de 1,25 μF, que se sitúa dentro de la faja típica de valores para módulos de silicio cristalino (50-150 nF/kW) (CALAIS et al., 1999). La curva de la Figura 15(a) muestra el valor de la corriente de fuga eficaz en función de la resistencia de amortiguamiento. Se puede ver que a medida que la resistencia de amortiguamiento aumenta, la corriente de fuga presenta un comportamiento creciente. Esto se debe a que la impedancia de la rama capacitiva del filtro LCLM aumenta y consecuentemente la atenuación de las componentes de alta frecuencia es perjudicada. En este sentido, el valor máximo para la resistencia de amortiguamiento (Rd,máx) está dado por la intersección de la curva del valor eficaz de la corriente de fuga con la línea que delimita el limite impuesto por la norma IEC 621092. Para los parámetros considerados en el análisis, el valor máximo para la resistencia de amortiguamiento es de 4 Ω.

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En la Figura 15(b) se muestra la relación entre el margen de ganancia del sistema de control en función de la resistencia de amortiguamiento. Valores negativos de margen de ganancia indican que el sistema es inestable. Se infiere que a medida que la resistencia de amortiguamiento disminuye, el margen de ganancia también disminuye, llevando al sistema a la inestabilidad. A partir de esta curva, se define el valor mínimo de la resistencia de amortiguamiento (Rd,mín) que garantice la estabilidad, que en este caso es de 0,2 Ω. Por lo tanto se definió en este trabajo el empleo de un resistor de amortiguamiento de 1 Ω, debido a que satisface los criterios anteriormente expuestos. Margen de ganancia en función (dB)

Corriente de fuga en función (A)

0,5 0,45

No responde a IEC 62109-2

0,4 0,35 0,3 0,25

Rd,máx = 4,0 Ω

0,2

Responde a IEC 62109-2

0,15 0,1 0,05 0,0 0

2 3 4 5 6 7 8 Resistor de amortiguamiento (Ω) (a)

12 10 8 6 4 2 0 -2 -4 -6 -8 -10 0

Estable

Rd,mín = 0,2 Ω

Inestable

2 4 6 8 Resistor de amortiguamiento (Ω) (b)

Figura 15 – Selección del resistor de amortiguamiento: (a) corriente de fuga en función de Rd; (b) margen de ganancia en función de Rd. Para la técnica de modulación del inversor, se usó la modulación por aproximación geométrica basada en portadoras (GRIGOLETTO e PINHEIRO, 2009). Esta modulación se caracteriza por la facilidad de implementación y también por permitir la maximización del voltaje de la barra de distribución de CC. Con relación al sistema de control del inversor, busca principalmente controlar el flujo de potencia activa y reactiva a través de la corriente inyectada en la red. El control de corriente es ampliamente utilizado para tal finalidad, debido a que proporciona mayor seguridad, mayor estabilidad y una rápida respuesta transitoria. Por tanto, el objetivo del sistema de control del inversor es inyectar corrientes sinusoidales en la red con control del factor de potencia. Además debe regular el voltaje de la barra de distribución de CC en un nivel adecuado para la conexión con la red, así como mantener equilibradas las tensiones en los capacitores de la barra de distribución de CC. En este caso, la referencia para el voltaje de la barra de distribución CC es impuesta por el algoritmo de seguimiento del punto de máxima potencia de los módulos fotovoltaicos. CONSIDERACIONES FINALES Este capítulo presentó aspectos relacionados a la generación y a la mitigación de la corriente de fuga en sistemas fotovoltaicos trifásicos no aislados conectados a la red. Además se mostró que la generación de la corriente de fuga está directamente relacionada con el voltaje de modo común generada por el inversor. A partir de esto se describieron diversas técnicas para su mitigación, cada una con sus ventajas y desventajas. Posteriormente se presentó el inversor NPC como la topología seleccionada para su implementación. Su selección se dio básicamente debido a criterios como elevado rendimiento y calidad del voltaje generado.

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Como método de mitigación de la corriente de fuga se optó por el empleo del filtro pasivo LCLM, debido a que evita la subutilización de la barra de distribución CC y no necesita de modificaciones en la topología del inversor. Además el filtro LCLM ayuda en la atenuación de los armónicos de las corrientes inyectadas en la red.

RESULTADOS EXPERIMENTALES INTRODUCCIÓN El prototipo desarrollado en laboratorio se ilustra en la Figura 16. Las dimensiones físicas aproximadas son las siguientes: 85 cm de largo, 65 cm de profundidad y 36 cm de altura. El montaje puede ser subdivida en tres partes principales: inversor, filtro de salida e interface de conexión con la red. Con relación al inversor, todo el control fue realizado de forma digital empleando el procesador digital de señales modelo TMS230F28335, de Texas Instruments. Para los dispositivos semiconductores fueron utilizados tres módulos NPC monofásicos fabricados por Semikron, (modelo SKiM301MLI12E4). Estos módulos utilizan la tecnología de encapsulamiento SKiM 4, que proporciona una mayor vida útil para los semiconductores (ZANIN, 2014). Para o accionamiento de los semiconductores también fueron empleados circuitos de driver fabricados por la Semikron. Para el filtro LCLM de salida, fueron empleados inductores con material magnético del tipo grano-orientado (GO), debido a que presentan reducidas pérdidas para bajas frecuencias. El circuito de interface con la red busca esencialmente realizar la conexión/desconexión de la red a través de contactores y también pretende realizar la precarga de los capacitores del filtro LCLM, evitando que ocurran picos de corriente muy elevados. Es importante enfatizar que todo el montaje y proyecto del inversor fueron realizados en el laboratorio de investigación de la universidad. En las secciones siguientes, se presentan los resultados experimentales del inversor NPC trifásico no aislado conectado a la red. Interface con la red Placa DSP

Circuito de pre-carga

Tablero de bus de CC

Driver Filtro LCLM Módulo NPC

Condensadores de bus de CC

Figura 16 – Inversor desarrollado.

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RESULTADOS En la Figura 17(a) se muestran las corrientes trifásicas inyectadas en la red, mientras que en la Figura 17(b) se aprecia el voltaje en la red y la corriente en la fase a para el factor de potencia unitario, es decir sin inyección de potencia reactiva fundamental en la red. Se verifica que la distorsión armónica total de corriente (THDi - Total Harmonic Distortion) fue de 3,25%. Este valor está de acuerdo a lo indicado en la norma ABNT NBR 16149 para sistemas fotovoltaicos conectados a la red, que estipula que el límite máximo de THDi es de 5% en relación a la componente fundamental en la potencia nominal del inversor (ABNT, 2013). En la Figura 17(b) se muestra el voltaje de la red y la corriente inyectada en la fase a, dónde se verifica que ambas se encuentran en fase y con factor de potencia prácticamente unitario (0,9989), también en concordancia con la ABNT NBR 16149. Estos resultados resaltan la capacidad del inversor de inyectar corrientes controladas y de elevada calidad en la red eléctrica.

(a)

(b)

Figura 17 – Resultados experimentales: (a) corrientes en la red (10 A/div); (b) Tensión (100 V/div) y corriente (20 A/div) en la fase a para factor de potencia unitario.

(a)

(b)

Figura 18 – Resultados experimentales: (a) corriente en la fase a (20 A/div) y tensiones de línea sintetizadas en la salida del inversor (500 V/div); (b) Tensión da red (200 V/div), corriente en la fase a (50 A/div) y tensiones en los capacitores de la barra de distribución CC (200 V/div) para factor de potencia unitario.

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En la Figura 18(a) se muestran las tensiones de línea sintetizadas en la salida del inversor y la corriente inyectada en la fase a. En este resultado, se verifica la capacidad del inversor NPC trifásico en sintetizar cinco niveles en las tensiones de línea de salida, lo que permite reducir la interferencia electromagnética generada por el inversor y también posibilita emplear elementos magnéticos de menor volumen. Las tensiones en los capacitores de la barra de distribución de CC (vc1 e vc2) se muestran en la Figura 18(b), juntamente con el voltaje y la corriente en la red. Se aprecia que los niveles CC de las tensiones en los capacitores se encuentran equilibrados (vc1 = 349,3 V, vc2 = 350,2 V), así como la corriente en la fase a está en fase con el respectivo voltaje de la red. Este resultado indica que el sistema de control del inversor también es capaz de regular las tensiones de la barra de distribución de CC, evitando de esta forma que un posible desequilibrio de voltaje cause la damnificación de algún semiconductor. La operación con factor de potencia 0,9 inductivo se muestra en la Figura 19(a), mientras que la operación con factor de potencia 0,9 capacitivo se muestra en la Figura 19(b). Las tensiones en los capacitores de la barra de distribución de CC se mantuvieron equilibradas tanto para factor de potencia inductivo (vc1 = 349,7 V, vc2 = 350,5 V), como para factor de potencia capacitivo (vc1 = 350,1 V, vc2 = 350,8 V). Se verifica así que el inversor trifásico opera de forma satisfactoria consumiendo y proporcionando potencia reactiva para la red, pudiendo contribuir también en la compensación de reactivos, mejorando los niveles de voltaje de la red de distribución.

(a) (b) Figura 19 – Tensión en la red (200 V/div), corriente inyectada en la fase a (50 A/div) y tensiones en los capacitores del barra de distribución CC (200 V/div): (a) FP = 0,9 inductivo; (b) FP = 0,9 capacitivo. Los resultados para un nivel en la corriente inyectada en la red se presentan en la Figura 20(a), dónde se realizó una variación en la potencia inyectada en la red de 5 kW para 10 kW. Se verifica que la corriente inyectada en la red presenta una respuesta transitoria satisfactoria, siguiendo la referencia de corriente impuesta. Esta característica es importante en inversores conectados a la red, ya que muestra la capacidad del inversor de adaptarse en forma rápida a las variaciones de potencia del sistema fotovoltaico. En la Figura 20(b) se muestran los resultados para la corriente de fuga en la capacitancia parasita del sistema fotovoltaico. El valor eficaz obtenido para la corriente de fuga fue de 287,6 mA, medido con un equipo analizador de potencia de marca Yokogawa, modelo WT1800, que posee una banda pasante de 5 MHz. Este nivel de corriente satisface el limite normativo de la IEC 62109-2, que es establecido en 300 mA para inversores fotovoltaicos que utilizan una unidad de monitoreo de la corriente de fuga. La corriente de fuga puede ser todavía menor en la práctica, dependiendo de los factores climáticos, una vez que en las pruebas fue utilizada una capacitancia parasita de valor considerable. Este resultado indica nuevamente que el inversor desarrollado atiende las normas vigentes para sistemas fotovoltaicos conectados a la red.

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(a)

(b)

Figura 20 – Resultados experimentales: (a) Tensión en la red (100 V/div) e corriente da fase a (20 A/div) para nivel de potencia (5 kW → 10 kW); (b) corriente de fuga (1 A/div), Tensión da red (200 V/div) e corriente en la fase a (50 A/div). La curva de rendimiento del sistema también fue obtenida utilizando el equipo analizador de potencia Yokogawa, modelo WT1800. En esta prueba se consideró un factor de potencia unitario. La curva de rendimiento en función de la potencia activa inyectada en la red se muestra en la Figura 21. Se obtuvieron tres curvas en este caso: rendimiento global, rendimiento del filtro LCLM y rendimiento del inversor. El máximo rendimiento global (inversor + filtro) verificado fue de 96,24%, en el nivel de 10 kW. Con relación al rendimiento del inversor, se obtuvo un valor máximo de 98,43%, también en 10 kW. 100 98

Rendimiento (%)

96 94 92 90 88 86 84

Global Inversor Filtro

82 80

5 6 Potencia (kW)

Figura 21 – Curva de rendimiento experimental en función de la potencia activa inyectada en la red. En virtud de las curvas de rendimiento mostradas en la Figura 21, y considerando la potencia de 10 kW, de la totalidad de las pérdidas, 59,15% corresponde a las pérdidas en el filtro y 40,85% corresponden a las pérdidas en el inversor. Los niveles de rendimiento obtenidos fueron bastante satisfactorios, debido a

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que son consistentes con la mayoría de los inversores fotovoltaicos comerciales. Además como la mayor parte de las pérdidas se concentran en el filtro de salida, existe la posibilidad de aumentar todavía más el rendimiento global, debido a que un proyecto optimizado de los elementos magnéticos permitiría la reducción de las pérdidas en esta fase. CONSIDERACIONES FINALES Este capítulo presentó los resultados experimentales del inversor NPC trifásico no aislado conectado a la red, se verificó la capacidad del inversor en sintetizar corrientes sinusoidales con bajo contenido armónico (THDi = 3,25%), cumpliendo así los requerimientos de la norma ABNT NBR 16149. Se evidenció también la operación del inversor trifásico para diferentes valores de factor de potencia y mediante la aplicación de nivel de potencia (5 kW → 10 kW), dónde el desempeño obtenido fue considerado satisfactorio. Posteriormente se presentaron los resultados experimentales con relación a la corriente de fuga del sistema fotovoltaico, dónde se verificó el cumplimiento de la norma IEC 62109-2. Finalmente se verificó que el rendimiento global máximo del sistema está en el 96,24%, lo cual es un resultado bastante satisfactorio.

CONCLUSIONES Los inversores fotovoltaicos no aislados conectados a la red presentan un elevado rendimiento debido a la ausencia del transformador, que es un elemento que posee un elevado peso, volumen y costo, dependiendo de su frecuencia de operación. Por otro lado, la retirada de la aislación galvánica entre el sistema fotovoltaico y la red eléctrica puede causar problemas de seguridad personal, además de ser un camino para la circulación de corrientes de fuga. En este sentido, el objetivo principal de esta monografía fue desarrollar un inversor fotovoltaico trifásico no aislado conectado a la red eléctrica, que tuviese un elevado rendimiento y que cumpliese con las normas relativas a la corriente de fuga y al nivel de distorsión armónica de la corriente inyectada en la red. En el desarrollo del Capítulo 2, algunos aspectos relacionados a la generación y a la mitigación de la corriente de fuga en sistemas fotovoltaicos trifásicos no aislados conectados a la red fueron presentados. Se evidenció que la generación de la corriente de fuga está directamente relacionada con el voltaje de modo común del inversor. A partir de esto fueron citadas algunas de las técnicas más empleadas para su mitigación. En este capítulo también fue presentada la topología del inversor a ser desarrollado, dónde se optó por la topología del inversor trifásico con punto neutro conectado. Criterios como un elevado rendimiento y calidad del voltaje generado fueron tomados en consideración para esta selección. Para la conexión con la red y también para la reducción de la corriente de fuga se usó un filtro LCL modificado (LCLM) con amortiguamiento pasivo. Finalmente en el Capítulo 3, fueron presentados los principales resultados experimentales obtenidos para el inversor NPC trifásico no aislado conectado a la red con el objetivo de validar la teoría presentada en el desarrollo de esta monografía. Fue verificada la capacidad del inversor en sintetizar corrientes sinusoidales con bajo contenido armónico (THDi = 3,25%), atendiendo así los requerimientos de la norma ABNT NBR 16149. Seguidamente, fueron presentados los resultados experimentales con relación a la corriente de fuga del sistema fotovoltaico, dónde se verificó el cumplimiento de la norma IEC 62109-2. Finalmente, se verificó que el rendimiento global máximo del sistema fue de 96,24%, compatible con la mayoría de los inversores fotovoltaicos comerciales. Por tanto los objetivos de este trabajo fueron atendidos con éxito, debido a que el inversor desarrollado presentó un elevado rendimiento y atendió las normas analizadas. Un estudio más profundo se hace necesario en sentido de viabilizar su comercialización y a su adecuación a los procedimientos de ensayo requeridos en las normas nacionales e internacionales.

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BRASIL PRODUCCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA POR FUENTE EÓLICA EN RÍO GRANDE DEL NORTE LUZIENE DANTAS DE MACEDO Orientación: profesor Dr. José Bonifácio de Sousa Amaral Filho

RESUMEN Este trabajo tiene como objetivo explicar la presencia del sector eólico en Rio Grande del Norte, explorando las oportunidades de negocios que la actividad genera. Para ello se discute el potencial de energía eólica en el Estado, los beneficios y los desafíos a enfrentar por medio de un estudio teórico-empírico, realizando un levantamiento bibliográfico y de documentos oficiales, además de la recolección de datos secundarios, se puede indicar los siguientes resultados: i) El Nordeste se presenta como el mejor sitio para generación de energía eléctrica asociados a fuentes eólicas en el país, razón por la cual viene creándose un encadenamiento productivo de ese sector en algunos Estados, que ofrecen escala de producción y capacidad a los gobiernos estaduales de introducir políticas específicas con el objetivo de atraer a los fabricantes de equipos eólicos esto es el caso de Bahía, Pernambuco y Ceará; ii) En Rio Grande del Norte se destaca el número de proyectos eólicos en construcción, otorgados y en operación, pero la cadena productiva de fabricantes de equipos no está condensada en ese espacio, en virtud de que algunos obstáculos dificultan a ese Estado atraer la cadena distribuidora de equipos al mismo nivel en que recibe un número significativo de parques eólicos instalados o en camino a ser instalado. Es decir, no basta tener viento además es necesario fomentar la industria con infraestructura de transmisión y de logística, además de incentivos financieros adecuados; caso contrario, se perderá la competitividad a mediano y largo plazo, así como la capacidad de transformar la creación de oportunidades que el sector propicia en el desarrollo socioeconómico en los espacios donde estuvieran implantándose los parques eólicos. PALABRAS CLAVE: Política energética – Rio Grande del Norte (RN); Energía eólica.

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INTRODUCCIÓN El interés por las nuevas energías renovables1 en el mundo es resultado de una nueva concepción de política energética, cuyo vector principal se enfoca en la necesidad de diversificar las fuentes de suministro de petróleo y así garantizar la seguridad energética y también en la necesidad de enfrentar las cambios climáticos para estabilizar la concentración de gases de efecto invernadero en la atmosfera a un nivel de 2 grados Celsius. Siendo la industria energética uno de los sectores en que la emisión de esos gases ocurre más fuertemente, tiene sentido el esfuerzo de los países en proponer políticas que busquen mitigar los daños ambientales ocasionados en la producción de energía por medio de combustibles fósiles. En el campo de la electricidad se discute con especial atención la importancia de la energía eólica en la matriz eléctrica, debido al hecho de que la tecnología asociada al campo eólico se encuentra consolidada en el mundo, permitiendo así la obtención de costos más competitivos. Tanta es la importancia que en el período 2005 a 2014, la capacidad instalada acumulativa de energía eólica se expandió a una tasa de crecimiento anual del 22,6%, siendo dominada en el año de 2014 por China, EUA, Alemania, España e India, que juntos tienen el 71,7% del total de la capacidad de energía eólica instalada mundialmente, según datos del GWEC (2006; 2014). Brasil en 2014 obtuvo el 1,6% del total mundial de capacidad acumulativa instalada en términos de MW, ubicándose entre los diez países con mayor estructura productiva, según el GWEC (2014), quedando atrás de Italia, Francia y Canadá. En el caso de la nueva capacidad instalada, Brasil adicionó 2.472 MW, llegando de esta manera a la 4ª posición de entre los 10 países que más incrementaron la capacidad instalada de energía eólica en ese año. Sin embargo a diferencia de lo que está ocurriendo en países como China, EUA y Alemania, en que el mercado eólico se ha estancado en términos relativos, Brasil ha marcado un mercado en expansión, en virtud de dos iniciativas del gobierno federal, consideradas como propulsoras de la inserción de esa fuente energética en la matriz eléctrica nacional que son: la implantación del Programa de Incentivo a las Fuentes Alternativas de Energía Eléctrica (PROINFA) en 2002, y la realización de subastas para la contratación de energía eólica en el ambiente, regulado desde 2009. Es importante destacar que esas dos iniciativas solo fueron posibles de implantarse porque el nuevo modelo del Sistema Eléctrico Brasileño implementado a partir de 2003, buscó retomar el planeamiento sectorial, para lo que se creó en 2004 la Empresa de Investigación Energética (EPE), que toma en consideración que la expansión de la oferta de energía eléctrica debe privilegiar aspectos socio ambientales. Fue en este sentido que la energía eólica pasó a ser parte del planeamiento y de los estudios de la EPE, permitiendo su inclusión en la protección de la inversión para el desarrollo de esa fuente. 1 Este trabajo considera como nuevas energías renovables las fuentes disponibles para efecto de generación de electricidad – eólica, solar, biomasa, PCHs – en el sentido de complementar la energía hidroeléctrica existente. En Brasil, considerando que es imposible construir nuevas hidroeléctricas de gran tamaño, es momento de pensar en la diversificación de la matriz eléctrica existente a partir de ‘nuevas alternativas’ energéticas, no para substituir la fuente hidráulica, pero sí como una posibilidad esencial de garantizar la seguridad energética. Por este motivo, este trabajo usará el términos nuevas renovables, en substitución a ‘nuevas alternativas’ o alternativas, para justificar la importancia que todas esas fuentes representan para la matriz eléctrica nacional, no como una alternativa que venga a substituir las fuentes de generación existentes, sino como fuentes esenciales en tiempos de agotamiento progresivo de la fuente hídrica del país.

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Siendo así se constató esto para efectos de planeamiento del sector eléctrico, por medio del Plan Nacional de Energía 2030 (PNE 2030) y del Plan Decenal de Expansión de Energía Eléctrica (PDEE 2006-2015), elaborados, respectivamente, en 2007 y 2006, la energía eólica se coloca como uno de los vectores de la política energética del país. En el PDEE 2008-2017 y en el PDEE 2019, elaborados, respectivamente, en 2009 y 2010, la inserción de la energía eólica para efectos de planeamiento y diversificación de la matriz eléctrica, se hizo más transparente, debido a que su participación en la capacidad de generación eléctrica en el país, poco a poco comienza a exhibir su expansión y consistencia. Tanto en PDEE 2020, como en el PDEE 2021 y 2022, las proyecciones del uso de esa fuente para generación de energía eléctrica son de crecimiento, en el PDEE 2022 se ha marcado una expansión contratada de 15.658 MW, en 2022, contra 1.805 MW, en 2012, totalizando una tasa de crecimiento anual de 25,5% y de participación de 9,5% de esa fuente en el total de la capacidad instalada en la matriz eléctrica. Según los datos de ABEEÓLICA (Enero. 2015), el potencial eólico del país, es de 16.138,8 MW, se concentra básicamente en tres regiones, Nordeste, Sur y Sudeste, teniendo el Nordeste más del 80% de toda esa capacidad de energía eólica en operación comercial en el país, (en construcción y contratados), esas centrales están distribuidas en su mayoría en los Estados del Ceará, Rio Grande del Norte, Bahía y Paraíba. La región Sur es la segunda colocada en el ranking, con 2.329,6 MW, destacándose en esta región los estados de Rio Grande del Sur y Santa Catarina. Considerando que la región Nordeste tiene la mayor capacidad de generación de energía eólica, que representa más del 50% de todo el potencial existente en Brasil, se enfatiza la importancia que la industria eólica puede tener en esa región, en que la que la velocidad de viento y su calidad en áreas (litoral y semiárido) garantizan la producción de electricidad en un contexto de escasez de recursos hidráulicos. En 2014, Rio Grande del Norte (RN siglas en portugués) apareció en la primera posición en el ranking de los Estados brasileños por ser el estado con la mayor capacidad de energía eólica en operación comercial con un total de 1.557,3 MW. En términos de potencia eólica total Río Grande se encuentra también en primer lugar llegando a un total de 4.492,2 MW, que representa el 27,8% de todos los emprendimientos aptos, construcción, contratados, en operación y pruebas en el país. Sin embargo no es en este estado que se concentra el mayor número de empresas fabricantes de equipos eólicos, sino en los estados de Ceará, Bahía y Pernambuco. Es interesante notar que en el Puerto de Suape (PE) y en el Polo Industrial de Camaçari (BA) se está montando toda una cadena eólica, no obstante que existe en el estado de Pernambuco 5,7% de proyectos contratados, y 25,8% en el Estado de Bahía Por tanto la preocupación general de la Investigación reside en entender las siguientes cuestiones: i) ¿Cuáles son los factores explicativos y las perspectivas abiertas a la producción de la energía eólica en el Estado del Rio Grande del Norte? ii) ¿Porqué a pesar de que Rio Grande del Norte se destaca entre los Estados nordestinos por tener las mejores condiciones de producción de energía eólica, la mayor parte de la cadena de proveedores de equipos no está localizados en ese Estado? Con base en estos cuestionamientos, este trabajo tiene como objetivo general explicar la presencia del sector eólico en Rio Grande del Norte, explorando las oportunidades de negócios que la actividad engendra. Especificamente, se pretende aanalizar el potencial de generación de energía eólica en Rio Grande del Norte, buscando presentar los avances en términos de inversiones implementadas en el sector eólico, así como sus aspectos de inserción en dicho estado.

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La intención de este trabajo es mostrar que: i) La acción del estado referente a la diversificación de la matriz eléctrica que conllevó la estruturación de la industria eólico nacional, se ha constituído en una política orientada al desarrollo del Nordeste al propiciar a internalización de todos los elances de la cadena productiva del sector; ii) Sin embargo en el caso de Rio Grande del Norte, la actividad eólica se ha concentrado en poucos enlaces de la cadena productiva, limitando el potencial transformador de la estructura productiva y de distribución de la renta generada en la actividad. El presente trabajo consiste en un estudio teórico-empírico sobre el desarrollo de la actividad eólica en Rio Grande del Norte, cuya base práctica de discusión está en el análisis de la bibliografía acerca del tema en cuestión y en la recolección de datos secundarios. Desde el punto de vista del método se puede clasificar esta investigación como del tipo exploratoria, debido a que se realizó un levantamiento de bibliografía, de documentos oficiales y de legislación, además se hizo consultas por medio del Internet. La mayoría de la recolección de datos fue realizada vía documentos oficiales, particularmente de las páginas web de la Agencia Nacional de Energía Eléctrica (ANEEL), Empresa de Investigación Energética (EPE), Ministerio de Minas y Energía (MME), Cámara de Comercialización de Energía Eléctrica (CCEE) y Electrobras, así como en otros documentos disponibles en el internet, tales como el Diario de la Energía, Tribuna del Norte, Revista Brasil Energía, Asociación Brasileña de Energía Eólica (Abeeólica). Este trabajo está estructurado en tres secciones, junto a esta introducción y a las conclusiones. En la primera sección, se hace un análisis sobre el potencial de energía eólica en Rio Grande del Norte; en la segunda se muestra los aspectos estaduales de las políticas específicas de inserción de esta fuente en el Estado; y la última sección analiza la capacidad de generación de energía eólica en Río Grande, los beneficios y desafíos que se deben enfrentar en el proceso de desarrollo de la industria eólica. POTENCIAL DE ENERGÍA EÓLICA EN RIO GRANDE DEL NORTE El Estado del Rio Grande del Norte se destaca en el sector eólico del país por poseer un importante potencial eólico en áreas que pueden ser aprovechadas para la generación de electricidad, a partir de fuente eólica, en su litoral y en su semiárido. El litoral porque presenta una área de dunas y formaciones arenosas determinadas conforme a la dirección de los vientos alisios (COSERN, 2003), cuyas medias anuales varía entre 6m/s a 9m/s; y el semiárido porque tiene un clima seco y vientos constantes, lo que revela un gran potencial para la generación de energía eólica, por la conjugación de clima caliente (temperatura media superior a 18°C), largos períodos de sequía (7 a 8 meses por año) y pluviosidad inferior a 750mm/año (AMARANTE et alli, 2001), configurando así un escenario propicio para el desarrollo de esta actividad, que depende del recurso natural abundante (el viento) para transformarlo en capacidad productiva de energía eléctrica. La constatación de ese potencial eólico se debe a una iniciativa de la Compañía Energética de Rio Grande del Norte (COSERN) junto a Iberdrola Emprendimientos del Brasil S.A (IBENBRASIL), ya que a partir de la instalación de 8 torres de 48 metros de altura en las áreas de: Guamaré, Touros, Tabatinga, Porto del Mangue, Piedra Grande (litoral), Lago Nova (Interior), Serra del Mel y San Miguel (Oeste del estado), hicieron posible verificar dos importantes informaciones por medio de la observación de las velocidades medias y máximas de los vientos: i) Las regiones con vientos medios anuales más intensos se sitúan al largo del litoral norte y sierras centrales; ii) Se puede trabajar con una perspectiva complementaria entre las áreas, en función del movimiento estacional de los vientos presentados en el siguiente sentido: en el litoral en función de las brisas marinas y terrestres, los vientos más intensos se dan entre el final de la mañana y media tarde, por tanto, a lo largo de una faja litoral que se extiende desde la zona de Guamaré

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hasta Touros -Tabatinga; en esas regiones serranas y en el oeste del estado, el viento es más intenso durante la noche , madrugada y medio día , como en “Serra del Mel”, Lago Nova y San Miguel. En este contexto se hace énfasis que con un clima propicio para la generación de electricidad por fuente eólica, Rio Grande del Norte se destaca por presentar una zona de predominio de vientos alisios, actuantes en la escala planetaria, resultando vientos con significativa constancia (COSERN, 2003), principalmente en los meses entre agosto y noviembre al final del invierno y primavera cuando la velocidad media se sitúa entre 7,5 m/s y 9,5 m/s (considerando torres a 50 metros de altura). Esta condición se aprecia en la zona de Touros, Guamaré y Serra del Mel cuando la velocidad media alcanza hasta 9,5 m/s. Considerando esa velocidad la tasa de ocupación media podría alcanzar 1,5 MW/km2, de modo que el factor de capacidad de 0,47, la estimativa es que se pueda alcanzar una generación de energía eólica de 613 GWh (COSERN, 2003), lo que representaría el 16,3% de la generación total de electricidad en el año de 2013 para el estado. Este potencial se hará cada vez más significativo conforme se desenvuelva la tecnología eólica, capacitando a la gente para que se pueda operar con torres sobre de 50 metros de altura, debido a que así se puede captar velocidades mayores de vientos en áreas que poseen clima semiárido – (regiones central oeste y este) considerando las fuentes potenciales de valorización de capital en esa industria, en función de la capacidad de generar energía a partir de la fuerza de los vientos. En la región oeste del Estado, se destacan las zonas de Areia Branca, Tibau y Porto del Mangue en donde existen torres de 100 metros de altura, se alcanza una velocidad media del viento de hasta 9,5 m/s, pudiendo alcanzar una generación de energía eólica de 5.116 GWh, sobre lo que el Estado produjo en 2013, es decir 3.756 GWh. Teniendo torres a 100 metros de altura es posible constatar que en primavera, existen varios puntos con capacidad de generación de electricidad por fuente eólica, determinados por las áreas cuya tonalidad es más obscura. Son áreas que no solamente cubren la costa del litoral de Río grande, compuesto por algunos municipios que forman parte del litoral norte como son: Touros, San Miguel del Gostoso y Piedra Grande, también pertenecientes el Polo Costa de las Dunas, y también la región serrana con Bodó, Laguna Nueva y Tenente Laurentino Cruz, además de la microrregión baja con lugares como Parazinho, João Câmara y Jandaíra. No es de extrañarse que los programas como el PROINFA y la contratación en las subastas revelaran la capacidad que esa fuente ejerce en el proceso de atracción de capital en eso espacios, estimulados por este tipo de actividad que tiene el potencial para beneficiar a toda la región. ASPECTOS ESTADUALES DE LAS POLÍTICAS ESPECÍFICAS DE INSERCIÓN DE ESTA FUENTE EN EL ESTADO DE RIO GRANDE DEL NORTE Esta sección presenta algunos datos sobre la inserción de esta fuente en el Estado de Rio Grande del Norte, destacándose aspectos estaduales del PROINFA y de la localización estadual de los proyectos contratados en las subastas. PROINFA: ASPECTOS REGIONALES Un aspecto importante de la implementación de políticas específicas para el desarrollo de la energía eólica, es el desarrollo de la energía eléctrica en los estados, configurando un proceso de valorización de espacios donde la atracción para la generación de electricidad a partir de nuevas fuentes renovables acaba creando una estructura capaz de dar fuerza a ese tipo de actividad.

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En este contexto, los estados del país redefinen su papel dentro de la lógica de elaboración de un planeamiento más concordante con la realidad hídrica y socio ambiental, procurando, en nombre de la seguridad energética nacional, diversificar su matriz de electricidad sin perder de vista la característica primordial del país, independientemente del uso de recursos renovables/alternativos para efecto de generación de energía eléctrica. Se destaca todavía que esa complementariedad se debe alcanzar con políticas específicas que puedan traer a la realidad una estabilidad estacional de la oferta de energía eléctrica; el PROINFA, al permitir que se realice esta estabilidad a partir de la contribución regional de la generación de electricidad por la fuente eólica, solo confirma su importancia sectorial, debiendo convertir esto en una política de Estado para que este incentivo pueda continuar de tal forma que la generación eólica pueda no solo ser un backup del sistema eléctrico, sino una opción esencial para la reducción del uso de la termoeléctrica movida a base de combustibles fósiles, siendo por esto estratégica para cualquier país en el sentido de su función complementaria a fuentes de electricidad existentes. Además, se destaca que siendo el Nordeste un espacio donde se concentran los mayores valores en términos de factor de capacidad, sus estados con potencial para la generación de energía eléctrica deben convertir esa actividad en un objeto esencial de la política de planeamiento del desarrollo de sus economías. En la Tabla 1 (siguiente página) se muestran únicamente las centrales que participan del PROINFA, con datos de generación medios de diciembre de 2013, que muestra la situación real de la generación de electricidad por fuente eólica, que permiten visualizar que la región Nordeste ofrece posibilidades de producción de energía eólica cerca de 4 veces mayor que otras regiones. Tabla 1 – Brasil - Centrales eólicas del PROINFA - Potencia (MW), número de centrales, generación (MW medio) y factor de capacidad, por estado de la federación – dic/2013 UF

Potencia (MW)

Número de centrales

Generación (MW med.)

Factor de capacidad

100,3

32,06

0,32

500,5

243,4

0,49

21,3

0,28

59,5

0,24

17,8

0,61

28,0

0,25

227,6

74,8

0,33

9,0

1,7

0,19

Total

964

390

0,40

Fuente: Elaboración propia a partir de Electrobras (2014) e CCEE (2014).

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Dentro de esa región se destacan en términos de número de proyectos contratados en el PROINFA los estados de Ceará y Paraíba, siendo Ceará el que presenta mayor productividad, con un factor de capacidad de 49%. El estado de Piauí contrató solo un proyecto al factor de capacidad del 61% y Rio Grande del Norte, dos proyectos con productividad del 32%. Por tanto el PROINFA constituye una puerta de oportunidad para que la energía eólica pueda ser colocada en esos espacios a partir de la implementación de políticas específicas. No obstante esto exigirá cada vez más la elaboración de un planeamiento eficaz en el sentido de que la participación de la eólica a largo plazo atienda una base creciente de representatividad en la matriz eléctrica del país. Según un reportaje publicado en la Revista Brasil Energía (edición 400, mar. 2014), la base necesita crecer mucho en los próximos años. Es decir, la media de crecimiento debe posibilitar un aumento igual o mayor que 3 mil MW por año, de modo que se pueda alcanzar entre 20 mil MW a 30 mil MW para un período de reservorios secos. Esto permitirá hacer “que esta energía de los vientos entre, en vez de la generación térmica, que entra en los momentos críticos a un costo elevado” (BRASIL ENERGÍA, edición 400, mar. 2014, p. 20).

DISTRIBUCIÓN REGIONAL DE LAS SUBASTAS DE ENERGÍA Las subastas de energía han revelado significativamente la oportunidad para la inserción de esta fuente en la matriz eléctrica del país, así como constituye un mecanismo de contratación de esa fuente que, diferentemente del mecanismo de tarifa Feed-in2, posibilita un grado de competitividad determinado por el criterio de la menor tarifa. Del punto de vista regional, se verificó la importancia que la región Nordeste representa para la generación de energía eólica en términos de número de proyectos contratados por medio de subastas realizadas en el país desde 2009, lo que revela la capacidad de la región de atraer este tipo de inversiones, determinada por el potencial de viento para efecto de generación de electricidad, siendo este, el primer aspecto relevante capaz de atraer inversionistas para la región. El segundo aspecto importante tiene que ver con la infraestructura para recibir los proyectos eólicos contratados en las subastas; es decir mientras más el país invierta en líneas de transmisión, la tendencia es que las subastas se hagan más competitivas3. El tercero aspecto es la incorporación de más de 2 GW de capacidad eólica contratada en las subastas, considerada una potencia capaz de alimentar la cadena productiva en curso. La realización de las subastas en que las que la energía eólica participó revela que existe una concentración significativa de emprendimientos eólicos en el país y su mayoría están localizados en la región Nordeste, básicamente en los Estados de Rio grande del Norte, Bahía y Ceara. En la región Sur, la participación de la potencia de energía eólica contratada en las subastas es del 15%, estando concentrada en el Estado de Rio Grande del Sur (Figura 1).

2 Se trata de un mecanismo que garantice que el productor de energías renovables pueda vender energía a un precio fijo garantizado por contrato, por un período de tiempo determinado (generalmente 5, 10, 15 o 20 años). Actualmente cerca de 50 países poseen algún tipo de tarifa Feed-In (IEDI, 2011). 3 Considerando el atraso en la terminación de obras en líneas de transmisión, que terminó dificultando la operación de parques eólicos ya concluidos, la exigencia ahora para participar de subastas es que los inversionistas eólicos incluya en sus proyectos inversiones en líneas de transmisión, señalo Élbia Melo, presidente ejecutiva de Abeeólica (TRIBUNA DO NORTE, 24/06/2013).

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NORDESTE RS; 100

NORDESTE; 85

RN BA CE PE PI

RN; 33

SUL; 15 SE; PI; 0 MA; 9 PE; 3 5

CE; 17

BA; 32

MA SE SUL RS

Figura 1 – Región Nordeste - Participación (%) de los estados en los emprendimientos eólicos contratados en las subastas (MW) – 2009-2013 Fuente: Elaboración propia a partir de CCEE (2014). En ese contexto, la distribución regional de los proyectos vencedores es un aspecto importante de ese ambiente de contratación porque a partir del momento en que los proyectos/empresas/consorcios habilitados a participar de las subastas son los vencedores del evento, la localización regional/estadual de los proyectos y el planeamiento del inversiones, el financiamiento y la consecución de los mismos demandan iniciativas que busquen a la reducción de riesgos de las inversiones, notablemente relacionada con el flujo de esa energía generada4. Así, las subastas traen en su esencia una característica importante de este proceso que es transformar el evento en una política regional de energía eólica y el viento en capacidad industrial, con posibilidad de completar la cadena productiva en los espacios donde serán montados los parques eólicos. De acuerdo con la Tabla 2, Río Grande del Norte obtuvo una contratación de 3.402 MW, lo que equivale a 32,4% de participación de este estado en el total de proyectos contratados en el Nordeste, o al 27,7% en el total de proyectos contratados en Brasil, siendo el primero en el ranking de los estados beneficiados de contratación de energía eólica, estando al frente de estado como Bahía (3.245 MW), Ceará (1.839 MW), y Pernambuco (811,7 MW). En el período de 2009 a junio de 2014, Rio Grande del Norte obtuvo 126 proyectos contratados, que representó el 31% del número total de proyectos contemplados en el Nordeste. Río Grande del Norte fue el estado que más obtuvo contratación de proyectos en la 2º Subasta de Fuentes Alternativas realizada el 26/08/2010 (LFA por sus siglas en portugués). De los 41 proyectos contemplados para la región Nordeste, este estado obtuvo 30 proyectos que representa el 73,2% del número total de proyectos contratados; y en segundo lugar en la 4º Subasta de Reserva (LER), realizada el 18/08/2011, cuando este Estado obtuvo 15 proyectos de los 29 contemplados en la región Nordeste, representando cerca de 52% del total de proyectos. 4 Fue con base en esto que en 2013 fue exigido, por medio de Portuaria MME 132, del 25/04/2013, Art. 5º y § 2º, que el resultado final de los proyectos vencedores de la 5º subasta de Reserva, realizada el 23/08/2013, deben considerar “la capacidad de venta de energía eléctrica en las transformaciones y en las líneas de transmisión de la Red Básica y de frontera”.

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Tabla 2 – Rio Grande del Norte – Resultado de las subastas de energía eólica – 2009-2014 Evento

Fecha

Potencia Potencia Potencia (MW) (MW) (MW) Brasil NE RN

2º LER

14/12/2009

1.805,7

1.619,7

2º LFA

26/08/2010

1.519,6

3º LER

26/08/2010

12º Subasta A-3/2011

Energía contratada (MWmed) - BR

Energía contratada (MWmed) - NE

Energía contratada (MWmed) - RN

Nº de proyectos - BR

Número de proyectos NE

Nº de proyectos – RN

657

753

685

286

1.293,8

817,4

643,9

550,3

361,1

528,2

508,2

247,2

255,1

247,2

116,4

17/08/2011

1.067,7

575,6

52,8

410

211,9

6,4

4º LER

18/08/2011

861,1

728,7

405,4

422,1

360,1

197,7

13º Subasta A-5/2011

20/12/2011

976,5

856,9

321,8

452,4

400,8

153,5

15º Subasta A-5/2012

14/12/2012

281,9

253,9

151,6

140,1

0,0

5º LER

23/08/2013

1.505,2

1.424,7

132

675,5

647,9

56,1

17º Subasta A-3/2013

18/11/2013

867,6

541

332,5

232,5

18º Subasta A-5/2013

13/12/2013

2.337,8

2.185,8

684,7

989,6

924

261,3

19 Subasta A-3/2014

06/06/2014

551

503

265,6

245,2

48,6

11 eventos

12.302

10.491

3.402

5.351,3

4.645

1.487,1

491

406

126

Fuente: CCEE (2014). La figura 2 muestra como Río Grande del Norte se destacó en los primeros eventos realizados a partir de 2009, sin embargo a partir de la 13º Subasta de Energía Nova LEN A-5 (LEN siglas en portugués de subasta de energía nueva) realizada el 20/12/2011, empezó a perder espacio por otros estados de la región con mejor infraestructura para procesar la generación de energía eólica, como Ceará, Bahía, Marañón y Piauí.

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Las subastas importantes en la región pueden ser observadas en la figura 2, se puede constatar que el Estado del Río Grande del Norte obtuvo participación en términos de MW medios contratados en 9 eventos; Bahía en 10 eventos; Ceará en 9 eventos; Pernambuco en 5 eventos; Piauí en 4, Marañón en 2 y Sergipe en un evento. La pérdida de competitividad de Río Grande del Norte respecto a otros estados de la región es una información importante, porque la falta de inversiones en subestaciones y líneas de transmisión está sacando a este estado del liderazgo en la contratación de proyectos eólicos en las subastas. Para Élbia Melo, no se trata de falta de viento, pero sí de una señal de falta de inversiones para el sector (TRIBUNA DEL NORTE, 24/06/2013). RN

82.8

65.6 52.9

59.5

54.9

53.8

47.1

41.8

38.3 31.8 25

22.1

21.5

15.5 13.1

12.3

22.6 22.5

37.7

32.1

18.6

17.2

000

2º LER 2009

1.5

0000

2º LFA 2010

00000

0000

00 0

14.6 8.7

8.1 3

48.4

0 00 0

28.3 18.8 18.7

19.8 20.7

13.5

9.6

8.3 5.3

6.9 00 0

000

3º LER 12º 4º LER 13º 15º 5º LER 17º 18º 19º 2010 Subasta 2011 Subasta Subasta 2013 Subasta Subasta Subasta A-3/2011 A-5/2011A-5/2012 A-5/2013 A-5/2013 A-3/2014

Figura 2 – Brasil - Región Nordeste - Participación (%) de los estados en las subastas en que la energía eólica participo (MW medios) – 2009-2014 Fuente: CCEE (2014). Adicionalmente, otros estados (Piauí, Marañón y Pernambuco) están despuntando, estos estados también tienen un potencial significativo para la producción de energía eólica, lo que explica según Élbia Melo la entrada de estos estados a la disputa con Río Grande por las subastas. Se trata de una señal de provocación de competición que debe ser tomado en cuenta para que RN pueda volver a tener representatividad más significativa en las próximas subastas. Por los resultados de las subastas realizadas en 2013 en los meses de agosto (5º LER), noviembre (17º A-3) y diciembre (18º A-5), se constató que RN perdió la disputa en las subastas con los estados de Bahía y Piauí, cuyos porcentajes se situaron entre el 32,1% y 49%, mientras RN presentó porcentajes entre 8,7% y 19,8%, así en la 17º subasta no obtuvo la contratación de un proyecto eólico. Para la 18º LEN, realizada en diciembre de 2013 y en la 19º realizada en 2014, obtuvo representatividad de 28,3% y 19,8% respectivamente, poniéndolo nuevamente en la disputa por la comercialización de energía de ambiente regulado, aunque perdió con Bahía que en el 18º LEN obtuvo una participación de 48,4%, y con Pernambuco en el 19º LEN.

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En ese contexto se destaca que tomando en cuenta la exigencia de que los proyectos participantes de las subastas deben tener líneas de transmisión, se puede inferir que estos estados que ganaron representatividad en las subastas realizadas en 2013 son los que ofrecen mejores condiciones infraestructurales de distribución de la energía generada y por tanto hay mayor probabilidad de las inversiones se realicen en estos espacios. Estas son inversiones importantes en el sentido de potencializar el desempeño del Sistema Interconectado Nacional (SIN). La transmisión es la capacidad para distribuir la producción de energía eléctrica, provenientes de fuentes existentes, requiere un planeamiento diario, realizado por el Operador Nacional del Sistema Eléctrico (ONS), para verificar la operación y la seguridad en el abastecimiento. Por lo anteriormente expuesto la transmisión se constituye en un elemento importante cuando se pretende ampliar la generación de energía eléctrica proveniente de alguna fuente en función de la presión sobre la carga de energía. Ciertamente los obstáculos encontrados en esta cuestión por los emprendedores representa un termómetro decisivo para medir el grado de capacidad que una región o estado ofrece para recibir las inversiones de generación en energía eólica contratados por medio de la realización de las subastas. En la 19º Subasta, realizada el 06/06/2014, el estado de Pernambuco consiguió alcanzar una mayor representatividad (59,5%), seguido por los Estados de Ceará (20,7%) y de Río Grande del Norte (19,8%). Es decir hasta esa fecha los resultados de las subastas revelan para este último estado una señal de alerta de que las restricciones regionales relacionadas a la falta de infraestructura suficiente para distribuir la producción de energía eólica, están ocasionando una penalización en el sentido de que la localización de los proyectos en regiones distantes se está transformando en un factor crucial, que explica la pérdida de competitividad regional en la disputa por esos proyectos en las subastas. Es decir, la cuestión de la localización regional de los proyectos está directamente relacionada con la falta de infraestructura suficiente para distribuir esa energía generada. La tendencia es que Río Grande del Norte vuelva a ser competitivo, pues algunas iniciativas fueron tomadas en el sentido de resolver varios obstáculos referentes a inversiones en líneas de transmisión, las cuales entraran en operación en 2014. Es el caso de la terminación de un conjunto de instalaciones pertenecientes a CHESF el 28/02/2014, están compuestas por dos líneas de transmisión y dos subestaciones (en João Câmara y Extremoz), que posibilitó la entrada en operación de otros parques eólicos que tuvieran sus obras concluidas anteriormente.

ASPECTOS DE LA INDUSTRIA EÓLICA EN RIO GRANDE DEL NORTE El objetivo de esta sección es presentar los beneficios que la inserción de la energía eólica está trayendo para Río Grande del Norte, especialmente para los municipios que están recibiendo la instalación de los parques eólicos, así como los desafíos que el Estado está enfrentando en el proceso de garantizar posiciones privilegiadas en el número de parques eólicos en operación, construcción y otorgados, derivados en su mayoría por medio de la contratación realizada en subastas. BENEFÍCIOS ALCANZADOS CON LA INSERCIÓN DE LA ENERGÍA EÓLICA EN RIO GRANDE DEL NORTE Según datos de Abeeólica, obtenidos en entrevista con Élbia Melo, en enero de 2015, organizados en la Tabla 3, Rio Grande del Norte presentó una representatividad de 27,8% en el total de inversiones realizadas en Brasil, totalizando un poco más de R$ 20 millones, seguido por Bahía con participación del 25,8%, Ceará con 15,1%, Rio Grande del Sur 13%, y Piauí, 7,6%.

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Tabla 3 – Brasil - Inversiones relativas a los emprendimientos eólicos (R$ millones), por unidad de la federación – 2014 Estado

Potencia em MW

Rio Grande do Norte Apto Construcción Contratado Operación Pruebas Bahia Apto Construcción Contratado Operación Ceará Construcción Contratado Operación Rio Grande do Sul Construcción Contratado Operación Pruebas Piauí Construcción Contratado Operación Pernambuco Contratado Operación Pruebas Maranhão Contratado Santa Catarina Operación Paraíba Contratado Operación Sergipe Operación Rio de Janeiro Operación Paraná Operación Total General

4.492,2

Inversiones (R$ en millones) 20.214,86

304,0 703,6 1.726,6 1.557,3 200,7 4.159,4 89,7 645,8 2.582,3 841,7

25,8

11.001,30

2.090,7

15,1

9.408,04

13,0

5.485,52

7,6

4.141,58

5,7

1.583,55

2,2

1.063,80

90,0 69,0

1,5

155,25

0,6 0,4 0,2

155,25 126,23

28,1 2,5

1,5 1,0

405,00 310,50

34,5 28,1

2,2

1.063,80 715,50

34,5

5,1 0,2 0,5

1.583,55

236,4 159,0

0,9 6,1 0,5

3.670,65 111,38 359,55

351,9 236,4

2,7 3,9 3,9 2,4

675,00 4.414,52 396,00

815,7 24,8 79,9 351,9

0,9 6,6 7,6

1.959,30 2.853,45 2.853,00 1.742,29

150,0 981,0 88,0 920,4

0,6 4,0 16,0 5,2

684,45 4.767,30 5.549,55

435,4 634,1 634,0 387,2 1.219,0

1,9 4,4 10,7 9,6 1,2

403,65 2.905,94 11.620,32 3.787,61

152,1 1.059,4 1.233,2

0,2 0,2

126,23 11,25

2,5 16.138,8

27,8 1.368,00 3.166,20 7.769,70 7.007,81 903,15

18.717,52

2.444,7

% en total general

0,2 0,0

11,25 72.624,38

0,0 100

Fuente: Abeeólica (Entrevista, Enero. 2015). 48

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La concentración de esta expansión de la fuente eólica en términos de MW y del número total de parques está en la región Nordeste, como ya se ha enfatizado, de modo que considerando la suma de potencia todavía en construcción en diversos Estados del Brasil (Figura 3), “Se indica la tendencia del desarrollo de emprendimientos eólicos a corto plazo” (Élbia Melo, en entrevista, Enero. 2015).

13 MA

90 3

351.90

815.70 29

41 PI

No. de parques total

435.4 634.10

981.00 150

93 RN

152.1

703.6 130

645.8 BA

Contratado (MW)

1,059.40

1,726.60

2,582.30

En construcción (MW)

Figura 3 – Brasil - Desarrollo de emprendimientos eólicos en corto plazo, por unidad de la federación – 2014 Fuente: Abeeólica (Enero. 2015). Conforme a los datos de la Figura 3, Rio Grande del Norte solo pierde con Bahía en cuestión al desarrollo de emprendimientos eólicos a corto plazo, teniendo un total 1.726,60 MW en proyectos contratados y 703,6, en proyectos en construcción, con 93 parques eólicos en total. Por tanto las perspectivas de crecimiento continuo de la participación de la fuente eólica en la capacidad total de generación eléctrica del país son positivas para Brasil y para la región Nordeste, en particular, según el PDEE 2022, la fuente eólica contribuirá con más de 9% en la matriz eléctrica del país, que corresponde a una potencia de 17 GW, en 2022. Según el estudio de la FIERN – Más RN, de julio de 2014 –, la idea es ampliar la capacidad instalada de energía eólica a 12,3 GW en 2035, que equivale casi a la capacidad de la central Itaipu (capacidad instalada 14 GW). Esta previsión es menos optimista si se compara con la que fue presentada por los PDEEs. Esta expansión representará un crecimiento porcentual cerca de 689,8%, en relación a la capacidad instalada en Rio Grande del Norte en 2014 (1,5573 GW). Para alcanzar esta meta es necesario implementar algunas estrategias (FIERN, jul. 2014, p. 41): Estimular la construcción de nuevas centrales eólicas en las regiones Norte, Mossoroense y Sierras Centrales, especialmente en las áreas con vientos favorables a 100 metros o

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más; actualizar el levantamiento del potencial eólico disponible en Rio Grande del Norte; fomentar la Investigación y el desarrollo de tecnologías adaptadas al clima local; invertir en la formación y calificación de mano de obra para operación y mantenimiento de máquinas y equipos para toda la cadena de producción, proyectos, construcción y en gestión; ejecutar políticas de atracción de la industria de equipos. Un total de inversiones de R$ 20 millones en proyectos eólicos en el estado garantizarán una capacidad instalada de 4.492,2 MW en los próximos años considerando los proyectos aptos a ser construidos, en construcción, contratados, en operación y en Pruebas (Ver Tabla 3), así como la contratación de 35 mil trabajadores en RN (siendo necesario por año que por lo menos el 20% de los trabajadores tengan un nivel técnico y superior) (TRIBUNA DEL NORTE, 25/05/2014); es pertinente enumerar algunos beneficios que esta expansión de la energía eólica genera al Estado. De entre ellos se debe señalar en primer lugar el arrendamiento de terrenos considerado un punto relevante porque trae beneficios locales, generando ingresos a las familias que ponen a disposición sus tierras para la implantación de los parques eólicos, pudiendo también continuar utilizando sus tierras para desarrollen otras actividades complementarias. Según el reportaje publicado en el diario del Estado de São Paulo el 11/01/2015, cada empresa adopta una fórmula diferente en el pago del arrendamiento de terrenos. Así, “algunas pagan un porcentual de energía por generador instalado. Dependiendo del criterio adoptado, cada familia puede ganar R$ 1 mil por torre” (ESTADO DE SÃO PAULO, 11/01/2015). El reportaje cita el caso de una propietaria de 45 hectáreas de tierra, que tiene dos torres eólicas con casi 100 metros de altura en su propiedad, recibe R$ 1.300 por mes por el arrendamiento de parte de su lote, así también se cita otro caso muy interesante en el municipio de Parazinho-RN, en el que un asentamiento antiguo ha presentado cambios radicales en la dinámica de su estructura de renta y paisaje por medio del proceso de arrendamiento de tierras. En ese espacio fueron instalados 32 aerogeneradores, lo que permitió que 29 familias reciban cada una R$ 1000 mensuales. Entonces “el reflejo de esa renta extra está amontonado de arena, piedra y cemento en frente a las residencias, casi todas reconstruidas” (ESTADO DE SÃO PAULO, 11/01/2015). Por tanto la realidad eólica está reconfigurando la estructura de obtención de ingresos en los espacios donde están siendo instalados las inversiones del sector, cuyo pago es hecho directamente a los propietarios de las áreas por un período no menor a 20 años, siendo entonces considerado un beneficio importante para las personas de esas localidades que ahora tienen la oportunidad de contar con el dinero del arrendamiento para ayudarlos en sus gastos. En el caso de la empresa Renova, que trabaja con arrendamiento de tierras para la colocación de las torres, cuyo director-presidente es Mathias Becker señalo lo siguiente: “Este modelo agrega un enorme valor económico y social para las regiones donde actuamos, debido a que genera ingresos extra para el propietario que todavía sigue el legítimo dueño de su tierra y puede continuar desenvolviendo sus actividades” (MATHIAS BECKER, 2013, p. 20). Sin embargo se debe hacer un llamado de atención para que haya una contrapartida económica de forma sustentable para el municipio que está recibiendo esas inversiones, seria necesario establecer el pago de “royalties”, pero según Pinto (2013), la energía eólica no paga royalties, porque la legislación brasileña

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entiende que los impuestos cobrados son pagados a los estados que consumen la energía generada e no a los que la producen5. Un segundo beneficio que viene de la actividad eólica dice respecto a la regularización agraria, por medio de la Instrucción Normativa INCRA 76, del 23/08/2013, que dispone sobre la adquisición y arrendamiento de un inmueble rural por una persona natural extranjera residente en el país o por una persona jurídica extranjera autorizada a funcionar en Brasil. Élbia Melo menciona lo siguiente: Actualmente las empresas del sector eólico han tenido algunas dificultades en arrendar estas tierras, por tener capital extranjero. También se ha observado criterios opuestos sobre el contenido de esta Instrucción Normativa entre notarias, bancos de financiamiento y la procuraduría general de la unión (ELBIA MELO, en entrevista, Enero. 2015). Un impacto directo del proceso de arrendamiento de tierras tiene que ver con la posibilidad eliminar las deudas de muchas familias. El reportaje del diario El Estado de São Paulo publicado el 11/01/2015, presentó el caso de una hacienda que fue comprada con dinero del Banco de la Tierra, cuyas parcelas anuales no pudieron ser canceladas solamente con la agricultura familiar. Con la construcción del parque eólico por parte de la empresa CPFL en su lote, esa empresa hizo un acuerdo con el propietario para pagar la deuda y descontar del pago de la renta durante cinco años. Así “de cada R$ 1000 que cada morador tenía derecho la empresa pago R$ 500” (ESTADO DE SÃO PAULO, 11/01/2015). Un tercer beneficio trata respecto al avance en la infraestructura en carreteras, generando una externalidad positiva, debido a que algunas carreteras han sido asfaltadas por las empresas responsables por los parques eólicos, aunque algunas todavía continúen en tierra están ahora en mejores condiciones, conforme indico el reportaje del diario el Estado de São Paulo del 11/01/2015, citando como ejemplo el caso de la carretera que conecta Parazinho y São Miguel del Gostoso. Un cuarto beneficio está relacionado con la tributación. Sucede que en el período de construcción de los parques eólicos, las prefecturas recaudan el ISS, debido a los emprendimientos instalados en el espacio perteneciente al municipio, este es considerado un impuesto específico de las regiones que están recibiendo la implantación de los parques eólicos. Además en la cadena productiva específicamente los espacios donde están siendo montadas las fábricas de los equipos eólicos, tiene algunos incentivos sobre el pago de impuestos como el ICMS, PIS, COFINS, finalmente se destaca el convenio CONFAZ ICMS 101/97 y el REIDI. Un quinto beneficio trata respecto a las actividades de comercio, como creación de negocios como tiendas, restaurantes y hostales, instalados al lado de casas simples, contrastando dos realidades diferentes que conviviendo en una misma localidad va modificando el espacio y la vida de las personas como es el caso de algunos municipios citados. Estos nuevos establecimientos comerciales (y los ya existentes) empiezan a funcionar de modo más dinámico en el proceso de implantación de los proyectos, esto genera un impacto positivo sobre el PIB 5 No hay una compensación tributaria para los Estados que generan energía eólica. Segú Pinto (2013, p. 308), “hay el concepto de impuesto ecológico ya usado en algunos países. La idea del impuesto es que cada estado que desarrolle acciones de conservación ambiental tenga derecho a un porcentaje del ICM generado. Los Estados de RN, BA, SC, PB, AL, SE y ES no poseen una legislación sobre el ICM ecológico”.

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municipal. Según los datos de la Tabla 4, considerando solo algunos municipios que tienen un gran número de proyectos eólicos, en operación, en construcción y otorgados, se puede constatar que los casos de São Miguel del Gostoso, João Câmara, Pedra Grande, Jandaíra e Bodó son significativos, pues pasan a ocupar posiciones importantes en el período 2012/2008, en relación al período 2007/2003. Tabla 4 – Rio Grande del Norte - Municipios seleccionados - Variación porcentual del PIB – 2007/2003 e 2012/2008 Municipios del RN

Posición Estado de RN

Var. (%) 2007/2003

Var. (%) 2012/2008

Posición Estado RN

Guamaré

1º

457,3

0,5

167°

Parazinho

6º

130,5

110,6

5º

São Miguel do Gostoso

62º

73,0

86,9

9º

Ceará-Mirim

63º

73,0

62,7

42º

João Câmara

79º

69,5

90,6

7º

Pedra Grande

128º

55,4

92,6

6º

Jandaíra

136º

52,9

59,8

52º

Bodó

147º

48,1

53,1

79°

Fuente: Elaboración propia a partir de IBGE (2014).

El caso de San Miguel del Gostoso, además de ser considerada una ciudad dormitorio de ingenieros y ejecutivos de grandes empresas, como CPFL, Energisa y Voltalia (O ESTADO DE SÃO PAULO, 11/01/2015), posee un portfólio de 142,8 MW de potencia eólica otorgada (ANEEL, 03/06/2014), así como Pedra Grande, Jandaíra y Bodó, que también poseen emprendimientos eólicos. Un dato importante, que demuestra el cambio de la dinámica económica de esos municipios, trata respecto al número de unidades locales y personal ocupado total (Tabla 5), se destaca San Miguel del Gostoso, cuya variación porcentual de número de unidades locales y personal ocupado total fue significativa, respectivamente de 187,2% y 53,2%. Parazinho y Bodó se destacan en la variación porcentual de número de unidades locales, no así en términos de personal ocupado total, especialmente Bodó, que tuvo variación porcentual negativa en términos de personal ocupado total, realidad que tiende a ser modificada según los parques eólicos sean implantados, ya que demandan la contratación temporal de mano de obra local.

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Tabla 5 – Rio Grande del Norte - Municipios seleccionados - Número de unidades locales e personal ocupado total – 2008 e 2012 Número de unidades locales

Personal ocupado total

Municipios del RN

2008

2012

Var. (%) 2012/2008

2008

2012

Var. (%) 2012/2008

João Câmara

404

522

29,2

2.253

2.782

23,5

Parazinho

60,0

295

316

7,1

Pedra Grande

35,5

312

356

14,1

São Miguel do Gostoso

135

187,2

541

829

53,2

Jandaíra

2,0

627

620

-1,1

Bodó

133,3

281

277

-1,4

Ceará-Mirim

630

726

15,2

6.346

5.954

-6,2

Fuente: Elaboración propia a partir de IBGE (2014). Por tanto la estadística de número de personal ocupado total en Rio Grande del Norte para los años de 2013 e 2014, muestra un comportamiento positivo en los municipios de Bodó, Jandaíra, Ceará-Mirim, así como una variación porcentual mayor en João Câmara, Parazinho y São Miguel del Gostoso, en función del número de parques eólicos en construcción y otorgados a partir de esos años. En 17/12/2014, João Câmara e Parazinho ya ocupaban la primera y segunda posición, en términos de proyectos eólicos otorgados y en construcción, respectivamente. Un sexto aspecto está relacionado con la formación técnica y superior que el sector eólico engendra, por eso mismo es considerado un factor positivo que repercute en la demanda de personal calificado en esta industria. Por otro lado, este factor al mismo tiempo en que conlleva un aspecto relevante del sector, implica a la vez, un obstáculo debido a la falta de personas calificadas para actuar en esa actividad. Entonces “La academia y los institutos de formación de mano de obra tienen que adaptarse para garantizar cantidad y calidad en la educación en esta nueva área que todavía es poco explorada en Brasil” (TRIBUNA DEL NORTE, 25/05/2014). El reportaje indica que en los municipios donde el sector eólico es pujante como consecuencia de la escasez de mano de obra calificada para trabajar tanto en el montaje de los parques eólicos como en la manufactura de los equipos ha ocurrido el pago de salarios más altos para los profesionales habilitados, llevando con ello la elevación de los costos del sector, atracción de profesionales extranjeros y mayor rotatividad de empleados en las empresas. Esta es una información relevante porque acaba generando en los municipios más carentes y distantes de la capital una dinámica socioeconómica con oportunidades de empleo y salarios, siendo estos enumerados como el séptimo aspecto relacionado a los beneficios creados a partir de la actividad eólica, de modo que este hecho acaba atrayendo personas de otros municipios y estados de la región y del país, o de otros países.

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Siendo así el desarrollo del sector eólico va modificando la realidad cualitativa y cuantitativa de esos espacios, porque se crean oportunidades de mejora de las condiciones de vida de las personas en la medida en que esa actividad se va conformando en el espacio. Así los habitantes empiezan a invertir en la calificación técnica y superior, con el objetivo de conseguir un trabajo mejor, un puesto mejor dentro de la industria, así como mejores salarios, que de otra forma no serían posibles dentro de un ambiente donde más de la mitad de la población es considerada pobre, como son los casos de Parazinho y João Câmara. Esta es la razón por la cual el BNDES viene implantado proyectos sociales en algunas de esas localidades de Rio Grande del Norte, siendo este un octavo beneficio a destacar. El citado banco está coordinando e implantando proyectos sociales de la Atlantic, Contour, CPFL, Desa y Energisa, que son emprendedores de 24 parques eólicos en Rio grande del Norte. La idea es apoyar las inversiones sociales de esas empresas en el entorno de centrales en los municipios de João Câmara y Parazinho, por medio de una línea de Inversiones Sociales de Empresas (ISE). La iniciativa es importante porque permite contribuir para el mejoramiento de los indicadores socioeconómicos de esos municipios, mejorando las condiciones de vida de las comunidades que viven en el entorno donde están siendo instalados los parques eólicos. En este sentido con el objeto de optimizar las inversiones sociales y viabilizar los proyectos de mayor envergadura y beneficio para la población local, los emprendedores resolvieron unir esfuerzos e implantar dos proyectos conjuntos, siendo el primero en João Câmara en el área de salud/saneamiento y el otro en Parazinho en el área de educación. Cada proyecto deberá tener el valor de hasta R$ 1 millón. Desde el punto de vista del interés más general, el desarrollo de la actividad eólica en consonancia con la necesidad de incentivar la Investigación, la innovación sectorial y la capacidad empresarial, paralelamente al avance del número de parques eólicos en operación comercial, viene desencadenando el interés en la construcción de un Parque Tecnológico de Energía en la región metropolitana de Natal, que reunirá en un mismo espacio empresas, universidades, instituciones de Investigación e órganos gubernamentales. Se destaca esto como un nuevo beneficio que viene de la actividad eólica. Según la Secretaria del Desarrollo Económico (SEDEC) de Rio Grande del Norte, en el reportaje divulgado el 06/06/2014, este proyecto abarca recursos en el orden de R$ 42 millones asegurados por el Programa RN Sustentable. La idea del parque será ampliar el acceso de las empresas de energía e instituciones de educación e Investigación ciencia y tecnología, de modo a contribuir para la innovación y el desarrollo de nuevas capacidades tecnológicas, además de la adaptación de las ya existentes conforme a las condiciones del viento en cada lugar. DESAFIOS DE LA ACTIVIDAD EÓLICA EN RIO GRANDE DEL NORTE A pesar de que Rio Grande del Norte es uno de los beneficiarios de la actividad eólica realizada en la región Nordeste, este estado enfrenta algunos desafíos, que fueron presentados por los emprendedores, conforme indicó Élbia Melo (en entrevista, realizada en enero de 2015): Carreteras de mala calidad (estrechas y con huecos); instalación de comunidades a las orillas de las carreteras, lo que implica el aumento de riesgos de accidentes; presencia de caballos, burros y perros en las orillas de las carreteras, que pueden provocar accidentes graves; reducción drástica en el límite de velocidad, justificada por la proximidad de las comunidades a las carreteras; intervención política de algunos coroneles y hacendados, en los procesos de licenciamiento ambiental; aumento de

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costos por parte de los emprendedores para la destinación final de residuos sólidos provenientes de las centrales, una vez que los locales de disposición legalizados se encuentran muy distantes; dificultades en cumplir la preservación de las áreas de Reserva Legal (las cuales son obligatorias), porque algunas comunidades no respetan tal obligatoriedad. Constatamos que la mayoría de los emprendimientos productivos del sector eólico están concentrados en el Nordeste, particularmente en los Estados de Pernambuco, Bahía, Ceará y Rio Grande del Norte, conociendo que en los tres primeros se encuentra instalada toda la cadena productiva de equipos eólicos, compuesta por aerogeneradores, palas y torres, consolidando así en esos espacios la condensación completa de esa producción, Rio Grande del Norte se diferencia en este aspecto pues apenas tiene dos fábricas de torres instaladas. Por lo indicado anteriormente se observa que no se trata de una cuestión de falta de potencial para generar energía eólica sino de voluntad política local que pueda transformar este recurso de la naturaleza (viento) en creación de oportunidades de desarrollo socioeconómico para el Estado del Rio Grande del Norte. En palabras de Milton Pinto, director sectorial de energía eólica del CERNE: “Aquí hay viento demás, pero falta el incentivo gubernamental. Corremos el riesgo de quedarnos atrás” (TRIBUNA DEL NORTE, 07/12/2014). Un estudio titulado MaisRN, elaborado por la FIERN, con o apoyo de la SEDEC, destacó que los liderazgos políticos del Estado a pesar de tener prestigio no crean un ambiente favorable para los negocios, “dificultando la confianza y la seguridad en la continuidad de los proyectos, en la colaboración y en el compromiso de los dirigentes de las instituciones” (FIERN, feb. 2014, p. 28). La falta de un ambiente atractivo a la condensación productiva de un determinado sector acaba afectando negativamente sectores como el de energía eólica, que necesita de políticas específicas para incentivar su desarrollo en los espacios donde está presente. Eso es lo que ha sido realizado en otros Estados del Nordeste, como Bahía, Ceará y Pernambuco. Respecto a esto el estudio MaisRN destacó en base a entrevistas realizadas junto al empresariado y formadores de opinión que las políticas de los Estados de Ceará y Pernambuco por la atracción de las inversiones han interrumpido la economía de Rio Grande del Norte y de Paraíba, simplemente porque saben conceder incentivos financieros, y no solamente incentivos fiscales, ayudan con licencias ambientales y preparar sus carretera convirtiendo a los gobiernos en socios de los empresarios. Los entrevistados recordaron que “la concesión de incentivos fiscales no es más un diferencial, en la medida en que todos los estados del Nordeste les ofrecen como manera de atraer inversiones” (FIERN, feb. 2014, p. 29). Con eso queda claro que la falta de condiciones que faciliten las inversiones representa un obstáculo significativo, impidiendo que estados puedan beneficiarse de las oportunidades de inversiones, creando las condiciones necesarias a la atracción del capital. Esa es la realidad de Rio Grande del Norte. Élbia Melo indica “el papel del Estado es muy importante para la atracción de nuevos negocios” (TRIBUNA DEL NORTE, 07/12/2014). Se suma a esa cuestión factores igualmente importantes que dificultan la dinámica de actuación de los empresarios en Rio Grande del Norte. De acuerdo con un sondeo especial realizado por la FIERN, en septiembre de 2012, sobre la burocracia y la industria de Rio Grande del Norte, la principal dificultad a enfrentar es con relación al número excesivo de obligaciones legales que se deben cumplir, lo que eleva el costo y desvía recursos para áreas no productivas, siendo las áreas ambientales y del trabajo las más afectadas por la burocracia estadual.

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Ese estudio fue confirmado en febrero de 2014 por medio del estudio MaisRN, que indico como puntos negativos del ambiente de inversiones del Estado: los problemas en la infraestructura y la logística las limitaciones del sistema de incentivos fiscales estaduales la incertidumbre e inseguridad jurídicas, la lentitud burocrática y la motivación ideológica de los órganos de regulación, principalmente cuando se trata del área ambiental. A nivel general existen todavía las desventajas microeconómicas y regulatorias del Brasil, que se nota en relación a la carga tributaria, beneficios laborables e inseguridad jurídica. De la misma forma, el director de Nuevos Negocios de la CPFL, Alessandro Gregori, destaca que el gobierno de ese Estado “Necesita preparar la infraestructura local para la atracción de emprendimientos. [...], contribuir para la calificación profesional, adecuar los órganos de fiscalización y emisión de licencias al tamaño de la demanda del sector eólico” (TRIBUNA DEL NORTE, 07/12/2014). En relación a la emisión de licencias ambientales, los entrevistados del estudio MaisRN indicaron que existe un ambiente desfavorable para las inversiones, porque los órganos reguladores son muy lentos y burocráticos, lo que acaba atrasando un análisis y la liberación de la licencia para los proyectos en casi todos los sectores. El secretario estadual de Desarrollo Económico, Sílvio Torquato, aclaró en reportaje publicado en el Diario Tribuna del Norte el 07/12/2014, que no es necesario ampliar el cuadro funcional del Instituto de Desarrollo Sustentable y de Medio Ambiente (IDEMA), pero si crear Secretarias Municipales de Medio Ambiente, tal como se hizo en San Gonzalo del Amarante en la época de la construcción del Aeropuerto Internacional Gobernador Aluízio Alves. Defendió inclusive que “no será necesaria la creación de una nueva secretaria para este u otro asunto. Dentro de la SEDEC, nosotros tenemos la Coordinadora Energética, que podrá atender la demanda con tranquilidad” (TRIBUNA DEL NORTE, 07/12/2014). Otro gran obstáculo en Rio Grande del Norte respecto a la infraestructura de transmisión. Desde 2012 varios parques eólicos, aptos para iniciar la operación comercial alteraron sus calendarios simplemente porque las obras de transmisión, subestaciones y estaciones de recolección no habían sido concluidas. A pesar de que este problema ha sido resuelto parcialmente en 2014, todavía existe una serie de emprendimientos de líneas de transmisión e subestaciones que necesitar ser realizados para que Rio Grande del Norte vuelva a asumir una posición de importancia en las subastas de energía6. Además Rio Grande del Norte enfrenta obstáculos en el transporte por carretera de equipos eólicos hasta el local donde están siendo implantados los parques, además de que falta en ese estado un puerto marítimo como el de Pecém, Camaçari e Suape, de acuerdo a lo indicado por Élbia Melo en el reportaje publicado en el diario Tribuna del Norte el 07/12/2014. Se entiende por tanto que la pérdida de competitividad de RN en el sector industrial eólico está también en función de la falta de estructura portuaria, sumándose así a otros factores enumerados en este tópico. Basta observar que en los estados de la región donde esa infraestructura se encuentra disponible (Ceará, Bahía e Pernambuco), la atracción de inversiones es más significativa. En Rio Grande del Norte, la infraestructura portuaria, compuesta por tres puertos marítimos que son: el Terminal Portuario de Natal, el Puerto “Isla de Arena Blanca” y el puerto de Guamaré que no admiten 6 La expectativa es que las inversiones indicadas no PAC2 y PDEE 2022 sean realizados dentro del período planeado, asi como que a EPE, por medio do Programa de Expansión de Transmisión – ciclo 2014 – 1º y 2º semestres, para o período 20142019, consiga realizar el planeamiento de inversiones de R$ 5,0 billones en 4.388 km de nuevas líneas de energía para toda a región Nordeste, además de 13 subestaciones

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navíos de grande tamaño, ni líneas de cabotaje para mover grandes contenedor. Por lo que no tienen una estructura compatible para el transporte de equipos eólicos, como pala y torres, ni escala de producción en la industria metalmecánica capaz de atraer fabricantes de la industria eólica, pudiendo así, aprovechar el alcance económico que ese sector engendra por medio del proceso de diversificación de la producción. Respecto a eso el Secretario de Estado del Desarrollo Económico, Silvio Torquato, señalo la posibilidad entregar al gobierno del Estado un proyecto detallado sobre la localización y viabilidad económica de un nuevo puerto en Rio Grande del Norte, cuya construcción deberá ser realizada en Puerto del Mangue, en la región salinera. Se trata de una discusión antigua sobre la necesidad de este emprendimiento. El secretario enfatizó que “diversos estudios ya fueron realizados para la validación del local ideal y también, de la viabilidad económico-financiera. No obstante no se llegó a una conclusión referente al modelo de financiamiento y gestión” (TRIBUNA DEL NORTE, 07/12/2014). CONCLUSIÓN Este trabajo tuvo como objetivo explicar la conexión de la presencia del sector eólico en Rio Grande del Norte con las oportunidades de negocios que ese sector engendra. Un análisis sobre la inserción de la fuente eólica en la matriz eléctrica nacional requiere considerar no solamente la esencia de la energía eólica en tiempos del agotamiento progresivo de la fuente hidráulica, pero principalmente la capacidad de ese sector de crear alternativas de desarrollo socioeconómico en los espacios donde están siendo montados los parques eólicos. Reside aquí la importancia de ese sector tanto desde el punto de vista general, para efecto de complementariedad a la generación hidroeléctrica existente, como desde el punto de vista más específico en la medida en que se estimula la capacidad de encadenamiento productivo en las regiones beneficiarias de viento de calidad apto para ser transformado en electricidad. Tratar del tema producción de energía eólica no fue fácil pues es una discusión nueva en el país, debido a limitación de datos principalmente cuando el análisis está concentrada en Rio Grande del Norte. Se reconoce entonces la necesidad de profundizar esta discusión en el sentido de entender la importancia de este sector sobre la perspectiva de oportunidad de creación de Desarrollo socioeconómico en regiones como el Nordeste brasileño. Se entiende que no basta tener viento es necesario adicionalmente fomentar el encadenamiento productivo con inversiones en infraestructura de transmisión y de logística, y con incentivos financieros, como hacen los países que están en la vanguardia en términos de capacidad instalada en MW, los cuales también desarrollan toda una estructura de P&D, con el objetivo de dar base a la generación de energía eólica de modo más eficiente, considerando la característica intermitente que esa fuente presenta. Con la contratación de esa fuente en las subastas de energía Rio Grande del Norte fue contemplado con 3.402 MW, que equivale a 32,4% de participación en total del Nordeste, el primero en el ranking de los estados del Nordeste con mayor número de contrataciones en MW en las subastas en que la energía eólica participó. Ciertamente, uno de los impactos de ese crecimiento significativo de la capacidad instalada de energía eólica está siendo el aumento de las presiones antrópicas sobre el medio ambiente en los espacios donde están siendo montados los parques eólicos. Los casos de Parazinho y João Câmara son importantes, porque al concentrar el mayor número de parques eólicos en construcción y otorgados en el estado Rio Grande del Norte, acaba generando una dinámica socioeconómica diferente de la que prevalece basada en el comercio y la agricultura, siendo parte de la renta venidera y también del funcionalismo público.

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A partir de la 13º LEN realizada en 2011, ese estado pasó a perder espacio en el proceso de contratación de las subastas realizadas en detrimento de otros estados de la región con mejor infraestructura para distribuir la producción de energía generada, y que también presentan potencial significativo para la generación de energía eólica, considerando que en 2013 esa pérdida de competitividad se acentuó en función de la exigencia de que solamente proyectos eólicos con líneas de transmisión pueden participar de las subastas. De esta manera la falta de estructura en líneas de transmisión y en logística de transporte terrestre y portuario, o en la industria del área ambiental, se puede considerar como el principal obstáculo que este estado enfrenta en el desarrollo de esa actividad. De esta forma se hace necesario buscar canales que puedan incentivar la solución de esos obstáculos, en la medida en que los incentivos y los arreglos institucionales fuese requeridos por el poder político local de forma a atraer inversiones necesarias, envolviendo la participación del sector eólico, no solo en lo relativo a la infraestructura, sino también en relación a la propia capacidad de atraer fabricantes de equipos para los espacios donde están siendo montados los parques eólicos. En suma, la inserción de la energía eólica en este estado imprime una dinámica importante en los municipios que reciben pagos asociados a esa actividad económica, porque además de reconfigurar el espacio en función de esa actividad, se acaba motivando que las personas busquen calificación y mejores condiciones de empleo, sea por ejercicio de funciones relativas a la cadena productiva o trabajando con actividades relacionadas al sector O&M.

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CHILE ESTIMADOR DE LA ENERGÍA DISPONIBLE PARA EL BANCO DE BATERÍAS DE UNA MICRO-RED BASADA EN ENERGÍAS RENOVABLES CLAUDIO DANILO BURGOS MELLADO Orientación: Doris Sáez Hueichapan Marcos Orchard Concha Roberto Cárdenas Dobson

RESUMEN Gran parte de los sistemas constituidos por energías renovables no convencionales, cuentan con un sistema de almacenamiento energético, el que usualmente corresponde a un banco de baterías, esto, para almacenar o suplir la demanda de energía eléctrica en momentos de superávit o déficit respectivamente. Para realizar estas acciones, es primordial conocer el estado de carga (SOC, por sus siglas en inglés) del banco de baterías, el cual indica la cantidad de energía disponible al interior de éste. Debido a que el SOC no puede ser medido directamente en las baterías, es que en esta investigación se presenta el diseño y validación de un estimador en tiempo real de este indicador, el cual, realiza la estimación en base a otras magnitudes de las baterías que sí pueden ser medidas tales como voltaje y corriente. En particular, se realiza todo el desarrollo tanto teórico como experimental para el banco de baterías presente en la micro-red Huatacondo ubicada en el norte de Chile. Además, dicho método de estimación podría ser utilizado en otras aplicaciones tales como vehículos eléctricos, híbridos o solares. Cabe hacer notar que la particularidad del estimador propuesto, es que se diseña e implementa en base a información combinada proveniente de pruebas de laboratorio y de la operación normal de la micro-red. Esta forma novedosa de combinar esta información brinda la ventaja de no interrumpir la operación normal de la micro-red para calibrar el algoritmo, lo que se traduce en un servicio de electricidad continuo. Asimismo, teniendo caracterizada la batería mediante pruebas de laboratorio, es posible aplicar el estimador a cualquier banco de baterías compuesto por las baterías analizadas. Todo lo anterior, unido a la simplicidad del algoritmo propuesto, se traduce en que este algoritmo podría ser integrado en un sistema embebido, el cual podría tener la posibilidad de convertirse en un producto comercial. PALABRAS CLAVE: Estado de carga (SOC), banco de baterías, micro-redes, lógica difusa.

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INTRODUCCIÓN Las energías renovables no-convencionales (ERNC) cada día comienzan a tener mayor importancia a nivel mundial. Desde los años 90 a la fecha, se ha observado un notable aumento de las ERNC en los mercados energéticos, esto, como resultado de la introducción de mecanismos de incentivos para este tipo de energías por parte de diversos países y a la creciente tendencia de la comunidad mundial de buscar fuentes de energía que sean amigables con el medio ambiente [1]. En este contexto, es que el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile [2], ha centrado su esfuerzo en el desarrollo tecnológico de este tipo de energías, amparado en la gran potencialidad de energía solar y eólica de nuestro país. En base a lo anterior, se tiene que en el norte de Chile, específicamente en el poblado de Huatacondo (Figura 1a), se instaló la primera micro-red inteligente del país [3], la que considera una participación activa de la comunidad en el uso eficiente de la energía. Esta micro-red permite a los habitantes del poblado contar con energía eléctrica durante los 365 días del año, situación que no ocurría previo a su instalación. En palabras simples, una micro-red puede ser definida como un conjunto de unidades generadoras de energía eléctrica interconectadas mediante redes de distribución cercanas a los centros de consumos (Figura 1b), las que son capaces de operar de manera controlada y coordinada, estando la micro-red conectada a una red principal o aislada de ella [4] [5]. En particular, las micro-redes aisladas constituyen una buena solución para energizar pequeños poblados que se encuentran alejados de las grandes urbes, constituyendo una solución eficiente y perfectamente replicable en distintos puntos de distribución eléctrica aportando robustez y estabilidad a los sistemas eléctricos [6]. Un ejemplo de ello, lo constituye la micro-red de pueblo de Huatacondo (ver Figura 1b), la cual corresponde a una red aislada, compuesta por las siguientes unidades de generación [3]: • Planta fotovoltaica principal de 23 [kW] • Planta fotovoltaica pequeña 1.8 [kW] • Turbinas eólicas 3 [kW] • Grupo diésel 90 [kW] • Sistema de alimentación de agua. • Sistema de almacenamiento de energía, compuesto por baterías de plomo ácido 120[kWh].

Solar

Eólica

Torre de agua potable

Solar

Sistema de control y monitoreo

Diesel Banco de baterías

Sistema de gestión de demanda

Figura 1. a) Poblado de Huatacondo, primera región de Tarapacá, Chile, b) Esquema micro-red Huatacondo

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El despacho de energía eléctrica de cada unidad de generación de la micro-red, se realiza por medio de un EMS (Energy Management System), el cual, ejecuta un algoritmo de optimización con el objetivo de controlar de manera óptima la producción de energía de cada unidad, minimizando los costos de operación del sistema y asegurándose de satisfacer la demanda de energía eléctrica [7]. Como se aprecia en la Figura 2 las variables de entrada al EMS corresponden a: estimación de la energía disponible en el banco de baterías (también llamado SOC o State of Charge), predicciones climáticas, predicción de generación solar, predicción de potencia eólica, predicción del consumo energético del poblado y predicción del consumo de agua. Por otro lado, las variables de salida del EMS corresponden a referencias para: potencia planta fotovoltaica, potencia para generador diésel, potencia no suministrada, potencia para el inversor asociado al banco de baterías, una señal de encendido o apagado para la bomba de agua y finalmente una señal de gestión de demanda para los habitantes del poblado [8]. XXX - +

Datos históricos Predicciones Predicciones climáticas climáticas

Estimación SOC

ESOC

XXX

PXXX Modelo generador PXXX fotovoltaico Modelo generador eólico

Predicción demanda eléctrica

Predicción consumo de agua

Mediciones de la microred PS PD PUS

EMS Unit Commitment + Economic Dispatch

- +

Bp Sl

Figura 2. Diagrama del EMS de Huatacondo Como se aprecia en la Figura 2 una variable de entrada para el EMS es la relacionada con la estimación de la energía disponible en el banco de baterías, dicha variable se denominada estado de carga (SOC: State of Charge) y normalmente se expresa en porcentaje, donde el 100% indica que el banco de baterías está totalmente cargado y el 0% indica que el banco de baterías ya no tiene energía para suministrar hacia el poblado. La estimación eficaz y en tiempo real de este indicador permitirá al EMS realizar una coordinación eficiente de la energía producida por las diversas fuentes de generación. Así por ejemplo, si hay exceso de energía y se tiene que el SOC es menor al 100%, el EMS permitirá guardar la energía sobrante en el banco de baterías, en caso contrario, el excedente de energía podrá ser utilizada en el sistema de alimentación de agua. Por el contrario, si se tiene una estimación errónea del SOC, esto puede llevar al EMS a tomar decisiones incorrectas sobre las consignas de generación o set points para las unidades que componen la micro-red, decisiones que pueden deteriorar el banco de baterías e interrumpir el servicio eléctrico hacia el poblado. Por ejemplo, puede darse el caso donde se tiene que el SOC verdadero es del 0% y el estimador informa erróneamente al EMS que el SOC es del 50%, en esta situación, y si además se tiene un déficit de energía en la micro-red, puede llevar al EMS a tomar la decisión de continuar extrayendo energía desde las baterías con el consecuente daño de las mismas y corte del suministro eléctrico en el poblado. Lo anterior demuestra que en el contexto de micro-redes y en general en sistemas basados en energías renovables no

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convencionales que utilizan bancos de baterías, conocer el estado de carga es primordial para realizar un manejo eficaz de la energía de todo el sistema. Debido a lo anterior es que en esta investigación se aborda el tema de la estimación de la energía disponible (SOC) en bancos de baterías. Este es un problema complejo debido a que el SOC no puede ser medido directamente en las baterías, por lo cual, es necesario estimarlo en base a otras magnitudes de éstas que si pueden ser medidas, tales como: voltaje, corriente y temperatura [9] [10]. Debido a lo anterior, en esta investigación se diseña y valida un estimador en tiempo real del estado de carga para bancos de baterías, el cual, está basado en modelación difusa y el filtro extendido de Kalman. La modelación difusa permite realizar la caracterización de las baterías en el laboratorio y luego extrapolar esta información para modelar el banco de baterías presente en la micro-red Huatacondo. En base al modelo de baterías así establecido, se utilizó la técnica del filtro extendido de Kalman para estimar el SOC. La elección de este filtro se basa en que en su formulación toma en cuenta los efectos del ruido en las mediciones, además de que es robusto frente a inicializaciones erróneas del estado inicial, es decir, si se implementa el estimador en un sistema en el cual no se conoce el SOC al momento de ejecutar el algoritmo de estimación, éste va a converger al estado real luego de algunas iteraciones. Este documento se estructura como sigue: en la sección 2 se presenta el estado del arte referente a métodos de estimación de SOC, en la sección 3, se presenta el método propuesto de estimación así como también el sistema experimental construido para testear baterías estudiadas, en la sección 4 se dan a conocer los resultados experimentales y finalmente en la sección 5 se presentan las principales conclusiones de esta investigación.

ESTADO DEL ARTE: MÉTODOS DE ESTIMACIÓN DE ENERGÍA DISPONIBLE (SOC) PARA BANCOS DE BATERÍAS En esta sección se presentan los distintos métodos presentes en la literatura para determinar el estado de carga en bancos de baterías. Para cada uno de ellos se presentan sus principales ventajas y desventajas y se referencias los principales trabajos relacionados. MÉTODO DEL VOLTAJE DE CIRCUITO ABIERTO Un concepto de importancia relacionado a las baterías, es el denominado voltaje de circuito abierto (VOC, por sus siglas en inglés), que se define como el voltaje en bornes de la batería estando ésta sin carga conectada y tras un periodo de reposo (generalmente 1 hora [11] [12]). Esta curva puede ser considerada como una característica de las baterías1. Para obtener esta curva, generalmente se debe realizar una prueba experimental denominada “voltaje de relajación”, que consiste en extraer una carga conocida a la batería, luego detener la descarga, esperar un tiempo adecuado de reposo de manera de asegurar que la tensión medida en bornes corresponda efectivamente al VOC [13] [14]. Este algoritmo se desarrolla para distintos puntos de la curva SOC v/s VOC con lo cual se tiene un mapeo de ella. Una vez obtenida la curva SOC-VOC, es factible determinar el estado de carga midiendo la tensión de circuito abierto y evaluando el valor obtenido en la curva SOC v/s VOC. Sin embargo, pese a su simplicidad, este método sólo puede ser aplicado en situaciones donde el acumulador está sometido a largos periodos de descanso o bien se debe interrumpir su operación normal [15] [16]. 1

Bajo el supuesto de temperatura relativamente constante

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Otras desventajas se deben a que el voltaje de circuito abierto es dependiente de la temperatura [23], de la historia de la batería, y además presenta efectos de histéresis [17], lo que afecta el mapeo de la curva SOC v/s VOC, y evidentemente el desempeño del método. Las características de este método se resumen en la Tabla 1. Tabla 1. Características método de tensión de circuito abierto para la determinación del SOC Aplicación

Todo tipo de baterías

Principio funcionamiento Se basa en la existencia de una relación entre el VOC y el SOC Aplicación

Sistemas donde el acumulador tenga largos periodos de descanso

Ventajas

Fácil aplicación, combinado con otras técnicas permite estimación continua del SOC

Desventajas

Por si solo no es posible ser aplicado en tiempo real. Es afectado por la temperatura, histéresis e historia del acumulador.

MÉTODO DE LA INTEGRAL DE LA CORRIENTE Este método consiste en registrar mediante sensores, la corriente que entra o sale de la batería e integrarla para estimar la capacidad que se ha extraído. Una vez hecho esto, se determina el SOC mediante la Ecuación 1. t

1 SOC = SOC0 — Idt Ecuación 1 Cn

∫

Donde Cn corresponde a la capacidad nominal del acumulador, e I a la corriente que entra o sale se éste. Usualmente a la expresión dada por la Ecuación 1, se le agrega un factor de eficiencia Coulombica (ŋi ), por lo cual se transforma en la expresión dada por: t

1 Ecuación 2 ŋi Idt SOC = SOC0 — Cn t0 Donde

∫

Ecuación 3 1 para la carga ŋi = para la descarga ŋi <1 La desventaja de este método es que es muy sensible a errores en la medición de corriente [15]. Por este motivo es necesario recalibrar este método cada cierto tiempo [18]. En la Tabla 2 se resumen las características de este método.

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Tabla 2. Características método de la integral de la corriente para la determinación del SOC Todo tipo de baterías

Aplicación

Principio funcionamiento Se basa en la realización de un balance de la corriente que entra y sale de la batería Aplicación

Sistemas donde la batería está permanentemente en funcionamiento

Ventajas

Puede ser aplicado en línea. Es simple de implementar

Desventajas

Es muy sensible a errores en las mediciones de corriente, llegando a arrojar estimaciones de más del 50% de error en aplicaciones donde las mediciones son ruidosas.

Algunas investigaciones que han utilizado este método de estimación se encuentran disponibles en las siguientes referencias: [19] [20]. MÉTODO DE LA IMPEDANCIA ESPECTROSCÓPICA Este método se basa en el hecho de que la impedancia de una batería brinda información del estado de ésta [18] [21]. Esta información está relacionada con características de la batería, tales como el SOC, temperatura, ciclos de vida, entre otros. El espectro de impedancia se determina mediante la técnica denominada espectroscopia de impedancia electroquímica (EIS). La desventaja de este método es que las curvas de impedancia son fuertemente dependientes de la temperatura, por lo cual, solo sería utilizable en aplicaciones a temperatura constante. Además se tiene que para poder aplicar la técnica EIS, se debe disponer de bastante tiempo para poder realizar todo el barrido en frecuencia [22]. Por estos motivos es que este método rara vez se implementa para la determinación del SOC, más aun, su utilización para este propósito todavía es objeto de debate [21]. En la Tabla 3 se resumen las características de este método. Tabla 3. Características método de la impedancia espectroscópica para la determinación del SOC Aplicación

Su aplicación para determinar el SOC esta aun sujeta a cuestionamiento

Principio funcionamiento

Se basa en la modelación de la respuesta en frecuencia del acumulador

Desventajas

EIS depende fuertemente de la temperatura

Algunas investigaciones que han utilizado este método de estimación se encuentran disponibles en las siguientes referencias: [23] [24].

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MÉTODO DE LA RESISTENCIA INTERNA Toda batería posee una resistencia interna, la cual está compuesta de dos partes, la primera de ellas corresponde a una resistencia óhmica, que es producto de la resistencia propia de los electrodos de la batería, la resistencia del electrólito, la resistencia del separador y las resistencias de contacto [16] [21]. La segunda, corresponde a una resistencia de polarización, la cual es dependiente de la concentración del electrólito [21]. En particular, la resistencia óhmica está relacionada con algunas características del acumulador, tales como el estado de carga, estado de salud, ciclos de vida, entre otros [18] [21] . La formulación de este método para la determinación del SOC, se basa en que existe una relación entre la resistencia interna y el estado de carga. En la Tabla 4 se presentan las características de este método. Tabla 4. Características método de la resistencia interna para la determinación del SOC Aplicación

Debido a que la variación de la resistencia con el SOC es del orden de los mili Ohms, rara vez se aplica para determinarlo

Principio funcionamiento

Medición de la resistencia interna de la batería

Aplicación

Este método es más apropiado para determinar el estado de salud de la baterías

Los métodos de estimación de SOC analizados hasta el momento, pueden ser considerados como métodos tradicionales, sin embargo, existen otros denominados métodos emergentes. Dentro de esta categoría se encuentra la estimación de SOC realizada mediante el algoritmo del filtro extendido de Kalman, el algoritmo del filtro de partículas, la estimación mediante redes neuronales y la estimación con lógica difusa. Cada una de estas técnicas de estimación es detallada a continuación. FILTRO DE KALMAN (KF) Este filtro fue desarrollado durante el año 1960 por Rudolf Kalman, su objetivo es determinar el estado no medible de un sistema lineal a partir de mediciones de entradas y salidas reales y de un modelo en variables de estado que represente la dinámica del sistema, considerando además, que existen perturbaciones gaussianas en los estados y en las mediciones [25]. Este filtro ha sido ampliamente utilizado para la determinación del estado de carga en acumuladores de energía. Para su aplicación es necesario contar con un modelo del acumulador, el cual contenga al SOC como un estado. Además, es necesario que dicho modelo pueda tener una representación en variables de estado [17]. Una de las ventajas de KF es que el estimador encontrado es insesgado y óptimo [25], además de que puede ser aplicado en tiempo real, y en cualquier tecnología de baterías. Sus principales desventajas radican en su implementación, ya que el ajuste de los parámetros relacionados al ruido en los estados y en las mediciones se realiza gradualmente de manera empírica. Por otro lado, si el modelo utilizado es muy complejo, se puede traducir en un gran costo computacional, por lo cual el algoritmo se vuelve lento desde el punto de vista computacional. En la Tabla 5 se presenta un resumen de este método [25] [17].

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Tabla 5. Características método del filtro de Kalman para la determinación del SOC Todo tipo de acumuladores

Aplicación

Principio funcionamiento Se aplican las ecuaciones del filtro de Kalman a un modelo de la batería Aplicación

Aplicaciones en tiempo real, sistemas lineales y gaussianos. Para aplicarlo a sistemas no lineales se debe linealizar en cada instante de tiempo

Ventajas

La estimación encontrada es óptima

Desventajas

Asume ruido gaussiano tanto en las mediciones como en los estados, su costo computacional depende en gran medida del modelo del sistema en el cual se basa el algoritmo

Algunas investigaciones que han utilizado este método de estimación se encuentran disponibles en las siguientes referencias: [4] [26] [27] [28]. FILTRO DE PARTÍCULAS (PF) El filtro de partículas (PF) es un método empleado para estimar el estado de un sistema variante en el tiempo. Fue propuesto en 1993 por N. Gordon, D. Salmond y A. Smith. Este filtro trabaja con densidades de probabilidad del estado, las cuales aproxima mediante un set de partículas, las que tienen un peso asociado [10]. Al igual que el KF, el PF necesita de un modelo del acumulador para poder ser aplicado, considerando al estado de carga como una variable de estado. La ventaja que tiene este filtro sobre el filtro de Kalman, es que no hace supuestos sobre la distribución de las perturbaciones, motivo por el cual puede ser aplicado en sistemas que no se distribuyen de manera gaussiana. La desventaja de este filtro, es que la elección del número de partículas se debe realizar de manera empírica, además de que la cantidad de éstas aumenta con la dimensionalidad del sistema. Otro inconveniente del algoritmo es que presenta un problema de “degeneración”, el que dice relación con que todas las partículas relevantes del problema tiendan a cero menos una. Esto evidentemente, le resta diversidad a la solución. Si bien el problema de degeneración puede solucionarse mediante un re-muestreo, se tiene que el algoritmo de PF puede verse afectado por el método de re-muestreo utilizado. En la Tabla 6 se presenta un resumen de este método.

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Tabla 6. Características método del filtro de Partículas para la determinación del SOC Aplicación

Todo tipo de baterías

Principio funcionamiento Se aplican las ecuaciones del filtro de partículas en el modelo de baterías Aplicación

Aplicaciones en tiempo real

Ventaja

Se puede aplicar a sistemas no lineales y no gaussianos

Desventaja

Problemas de degeneración del algoritmo y de elección del número de partículas

Algunas investigaciones que han utilizado este método de estimación se encuentran disponibles en las siguientes referencias: [10] [29]. REDES NEURONALES (NN) Con este método el acumulador puede ser modelado por una red neuronal, donde las entradas de las neuronas pueden ser voltajes, corrientes y temperaturas, y la salida, el voltaje en bornes del acumulador o el estado de carga de éste, luego, mediante un proceso de aprendizaje, se determinan los pesos de todas las neuronas de la red, con lo cual se tiene calibrado el modelo para ser aplicado en nuevos casos [17]. Las redes neuronales son capaces de aprender, adaptarse a cambios y almacenar información, además de brindar la posibilidad de ser utilizada en tiempo real, y finalmente, permiten realizar la modelación del sistema sin la necesidad de tener un conocimiento acabado de su comportamiento. Una fuerte desventaja de este método, es la necesidad de contar con un gran número de datos experimentales del sistema en estudio para poder entrenar la red. Este método puede ser utilizado de dos maneras, la primera de ellas es determinar el SOC directamente desde la red neuronal, mientras que la segunda es combinar este método ya sea con el filtro de Kalman o con el filtro de partículas. En la Tabla 7 se presenta un resumen de este método. Tabla 7. Características método de redes neuronales para la determinación del SOC Aplicación

Todo tipo de baterías

Principio funcionamiento

Tipo caja negra

Aplicación

Tanto aplicaciones dinámicas como estáticas de la batería

Ventajas

Para su implementación no requiere un conocimiento detallado del sistema

Desventajas

La arquitectura de la red se determina de manera empírica. Necesita gran cantidad de datos para ajustar los pesos de la red neuronal

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Algunas investigaciones que han utilizado este método de estimación se encuentran disponibles en las siguientes referencias: [30] [10]. LÓGICA DIFUSA La modelación basada en lógica difusa es una poderosa herramienta para abordar problemas no lineales a partir del conocimiento de datos experimentales [31] [32]. Este tipo de modelación, se ha combinado con EIS para la determinación del SOC, su principal ventaja radica en que para su implementación no se requiere un conocimiento detallado del sistema, además de que puede ser utilizado en sistemas no lineales. Quizás su principal desventaja se debe a que para poder determinar los conjuntos difusos, es necesaria una gran cantidad de datos. Este método puede ser combinado con redes neuronales dando origen a modelos híbridos denominados neuro- difusos. La modelación difusa para la estimación del SOC puede ser utilizada directamente para determinar el SOC, o bien, puede ser combinada con el filtro del Kalman o el filtro de partículas, en la cual, el modelo difuso se utiliza como ecuación de observación. En la Tabla 8 se presenta un resumen de este método. Tabla 8. Características método de lógica difusa para la determinación del SOC Aplicación

Todo tipo de baterías

Principio funcionamiento

Tipo caja negra

Aplicación

Tanto aplicaciones dinámicas como estáticas de a batería

Ventajas

Para su implementación no requiere un conocimiento detallado del sistema

Desventajas

En algunos casos necesita gran cantidad de datos para determinar las reglas difusas

Algunas investigaciones que han utilizado este método de estimación se encuentran disponibles en las siguientes referencias: [33] [34] [35] [36].

MÉTODO DE ESTIMACIÓN DE SOC PROPUESTO En base a la revisión bibliográfica presentada en la sección anterior, se propuso desarrollar un estimador de SOC basado en la técnica del filtro de Kalman y modelación difusa. Debido a que el comportamiento de las baterías es de carácter no lineal [37], se utilizó la modelación difusa para generar un modelo circuitaldifuso del banco de baterías, el cual, tiene la particularidad de representar las no linealidades de éste y además se impuso el requerimiento extra de que el modelo resultante debiera ser simple, esto último, para poder ser combinado con la técnica del filtro de Kalman. Es importante mencionar que la técnica del KF permite el desarrollo de un estimador en tiempo real y con la particularidad de que puede sobreponerse frente a inicializaciones erróneas del algoritmo. Para llevar a cabo la propuesta anterior, se establecieron los siguientes hitos en esta investigación: (i) Diseñar un sistema experimental basado en electrónica de potencia para testear un banco de baterías de prueba, (ii) En base a la información generada en el punto anterior, formular y validar un modelo circuitaldifuso del banco de baterías de prueba, (iii) en paralelo a lo anterior, se recolectó información de operación

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normal del banco de baterías de la micro-red Huatacondo, y finalmente (iv) Desarrollar una metodología para aplicar el modelo de baterías desarrollado en el punto (ii) en el banco de baterías de Huatacondo, esto, sin interrumpir la operación normal de este último. Esto debe realizarse debido a que el modelo circuital-difuso se basa en pruebas experimentales realizadas a un banco de baterías de prueba, el cual, es distinto al banco de baterías de la micro-red, por lo cual es necesario adaptar el modelo para que represente de forma adecuada el comportamiento del banco de baterías de la micro-red. La metodología mencionada en el punto (iv), que se propone en esta investigación es esquematizada en el diagrama de flujo mostrado en la Figura 3. En éste se evidencian dos procedimientos en paralelo que luego se combinan para el diseño del estimador final. En el primero de ellos, se realizan tres pruebas específicas a un banco de baterías de prueba, una para determinar la curva SOC v/s VOC, otra para determinar curvas de resistencia interna, y la restante, para realizar la identificación de parámetros del modelo desarrollado para dicho banco. En el segundo procedimiento, se determina un conjunto de entrenamiento y un conjunto de validación con información de operación normal del banco de baterías de la micro-red. Ambos procedimientos se intersectan cuando se realiza la adaptación del modelo del banco de baterías de prueba al banco de baterías de la micro-red. La adaptación del modelo debe realizarse en primer lugar, debido a que ambos bancos de baterías poseen configuraciones distintas, y en segundo, debido a que tanto las curvas SOC versus VOC como las de resistencia interna se ven afectadas por el número de ciclos de carga/descarga, el perfil de uso, la temperatura entre otros factores. Luego sería un error pensar que las baterías de la micro-red presentan las mismas curvas de SOC vs. VOC y resistencia interna que las baterías del banco de prueba. Luego, para tomar en cuenta todos estos factores es que se utiliza información de operación normal del banco de baterías de la micro-red. Banco baterías de prueba Pruebas experimentales realizadas en laboratorio a banco de baterías de prueba

Curva SOC versus VOC

Curvas de resistencia interna en banco de baterías de prueba

Información de operación normal del banco de baterías de la microred de Huatacondo

Conjunto de entrenamiento

Conjunto de validación

Modelo del banco de baterías de prueba Identificación de los parámetros del modelo

Modelo final para banco de baterías de prueba

Adaptación del modelo del banco de bateriás de prueba al banco de baterías de la micro-red Implementación del estimador de SOC basado en el modelo de baterías y el filtro de Kalman

Figura 3. Diagrama de flujo del método de estimación propuesto

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A continuación, se presentan cada uno de los cuatro puntos antes presentados, los que se realizaron para el desarrollo un estimador de la energía disponible para el banco de baterías de la micro-red Huatacondo. SISTEMA EXPERIMENTAL El sistema experimental mostrado en la Figura 4 fue diseñado y construido para generar información experimental de un banco de baterías de prueba constituido por baterías de plomo acido, esto, con el objetivo de desarrollar y validar el modelo circuital-difuso propuesto en esta investigación. Los parámetros del sistema experimental son detallados en la Tabla 9. Como se aprecia en la Figura 4a, cuando el voltaje V2 inducido por los semiconductores2 es mayor que el voltaje en el banco de baterías (Vb), se tiene que el flujo de potencia va desde el DC-link hacia las baterías, en este caso, se tiene que el sistema experimental está cargando las baterías. Por el contrario, si V2 es menor que el voltaje en las baterías (Vb), se tiene que el flujo de potencia va desde las baterías hacia el DC-link, en este caso, se activa la pierna llamada “descarga baterías” (ver Figura 4a) con el objetivo de disipar la energía que proviene desde las baterías por medio de la resistencia R. En esta situación se tiene que el sistema experimental está descargando las baterías. En la Figura 4b se aprecia se aprecia tanto el sistema experimental como el banco de baterías de prueba. Finalmente en la Figura 4c, se muestra en más detalle el conversor DC/DC. En la Figura 4a, específicamente en el circuito denominado “Carga/Descarga baterías” se utiliza una configuración denominada Interleaved [38] la cual permite duplicar la frecuencia de rizado, lo que se traduce en una reducción considerable de pérdidas por conducción y ripple en la corriente que se inyecta y/o extrae de las baterías. Para mayor información del sistema experimental consultar las siguientes referencias: [17] [39]. DC-link

Puente rectificador

Descarga baterías

Carga/Descarga baterías

Fuente AC y Variac

Banco de baterías L2 C

L1 V1

L2 V2

a) Esquemático del sistema experimental Banco de resistivo

Variac

Tablero de protecciones

Conversor DC/DC

PC de control

DC-link

Gate drivers

DSP+FPGA

Banco de baterías

Sensores de corriente Transformador de aislación

Inductancias

Sensor de voltaje Fusibles

b) Prototipo sistema experimental

Figura 4. Sistema Experimental de testeo de baterías 2

Se utilizaron IGBT (Insulated Gate Bipolar Transistor)

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Tabla 9. Características del sistema experimental y del banco de baterías de prueba Potencia nominal del sistema experimental

4kW

Inductancias para carga/descarga baterías

30mH

Voltaje nominal banco de baterías

18V

Banco de baterías de prueba

3 baterías Trojan T-105 en conexión serie

Frecuencia de switching sistema experimental

4kHz

Inductancia y resistencia para descarga baterías 15mH, 1Ω Plataforma de control

DSK 6713, FPGA ACTEL A3P400

Capacitancia del DC-link

2 capacitores en paralelo de 75V y 33.000uF cada uno

Tipo de semiconductores utilizados

IGBT de 1200V colector-emisor y 300A de corriente de colector, marca TOSHIBA

PRUEBAS EXPERIMENTALES Las pruebas experimentales pueden ser divididas en dos grupos, el primero es el compuesto por pruebas experimentales específicas desarrolladas en el laboratorio con el sistema experimental descrito en el punto anterior, mientras que el otro corresponde al compuesto por información de operación normal del banco de baterías de la micro-red Huatacondo. Notar que todas las pruebas experimentales constan de perfiles de corrientes exigidos a las baterías y su correspondiente respuesta en voltaje. PRUEBAS DE LABORATORIO Este conjunto está compuesto por tres pruebas experimentales realizadas al bando de baterías de prueba mostrado en la Figura 5. La primera prueba se realiza para determinar la curva3 entre el estado de carga (SOC) y el voltaje de circuito abierto (VOC), mientras que la segunda se realiza para obtener información de la resistencia interna del banco de baterías a distintos niveles de corriente y de SOC, finalmente, la tercera, se utiliza para identificar los parámetros del modelo circuital-difuso que caracteriza la dinámica del banco de baterías de prueba. Curva SOC versus VOC Como se mencionó en el punto 2.1, la curva SOC vs. VOC se determina mediante la prueba de tensión de relajación, esta prueba fue realizada al banco de baterías de prueba y se muestra en la Figura 6, en base a ésta se determinaron los puntos de voltaje de circuito abierto (VOC) como función del SOC, dando lugar así a la curva SOC vs. VOC que se muestra en la Figura 7. La forma teórica de esta curva se presenta en la Ecuación 4. 3

Curva SOC v/s SOC

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Figura 5. Banco de prueba compuesto de 3 baterías de plomo ácido Trojan T-105 conectadas en serie

Prueba experimental "Voltaje de relajación"

19.5

18.5

17.5

16.5

15.5 0

Corriente

Voltaje

Corriente [A]

Voltaje [V]

Puntos de VOC

-5 14

Tiempo [hr]

Figura 6. Prueba de tensión de relajación realizada al banco de batería de prueba

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Curva SOC versus VOC

19.5

Voltaje [V]

18.5

17.5

Puntos de prueba "Voltaje de relajación" Curva Teórica 0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

SOC (dado por el método de la integral de la corriente)

Figura 7. Curva experimental y teórica de tensión de circuito abierto versus estado de carga

VOC (SOC) = 3.755 • SOC3 - 5.059 • SOC2 + 3.959 • SOC + 17.064 Ecuación 4

Curvas de resistencia interna Al realizar la prueba experimental para mapear la resistencia interna del banco de baterías de prueba como función del nivel de corriente de descarga y del SOC, se obtuvieron los resultados presentados en la Figura 8. Las ecuaciones 5, 6, 7 y 8 muestran la expresión teórica de las funciones no lineales que representan los puntos de resistencia interna mostrados en la Figura 8. Notar que las 4 curvas de resistencia interna mostradas en la Figura 8 fueron determinadas para los siguientes niveles de corriente constante: 10A, 15A, 25A y 32A. Así por ejemplo, la curva R10 (ver Figura 8) muestra la variación de la resistencia interna de la batería como función del SOC y para una corriente de descarga constante de 10A.

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0.12

R10 R15 R25 R32

0.11 0.1

Resistencia interna [Ohms]

0.09 0.08 0.07 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

SOC (dado por el método de la integral de la corriente)

Figura 8. Curvas de resistencia interna del banco de baterías de prueba como función de la corriente y el SOC Ecuación 5 R10 (SOC) = 0.0703 • SOC4 - 0.3821 • SOC3 + 0.6187 • SOC2 - 0.3825 • SOC + 0.1176 Ecuación 6 R15 (SOC) = 0.0665 • SOC4 - 0.3378 • SOC3 + 0.5287 • SOC2 - 0.3156 • SOC + 0.0947 Ecuación 7 R25 (SOC) = 0.0305 • SOC4 - 0.2187 • SOC3 + 0.391 • SOC2 - 0.2525 • SOC + 0.0794 Ecuación 8 R32 (SOC) = 0.083 • SOC4 - 0.2837 • SOC3 + 0.3742 • SOC2 - 0.2083 • SOC + 0.063

Test de entrenamiento En la Figura 9, se presenta la prueba de entrenamiento, la cual se utilizará para el proceso de identificación de parámetros del modelo-circuital difuso propuesto en esta investigación.

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Prueba de entrenamiento

15 0

Corriente

Corriente [A]

Voltaje [V]

Voltaje

-10 15

Tiempo [hr]

Figura 9. Prueba de entrenamiento INFORMACIÓN DE OPERACIÓN NORMAL DEL BANCO DE BATERÍAS DE LA MICRO-RED Este conjunto está compuesto con información de operación normal del banco de baterías de la microred (ver Figura 10). Las magnitudes medidas corresponden a corriente4 y voltaje5. Esta información fue recolectada entre el 18/03/2011 y el 26/03/2011 con un periodo de muestreo de 10 segundos. Es importante señalar que la información presentaba algunos errores tales como: pérdida de datos, datos que están fuera del rango de operación, datos repetidos y datos muestreados a una frecuencia mayor. Debido a esto es que fue necesario un pre-procesamiento de ellos. La información resultante consta de 95.099 puntos, los que se dividieron en un conjunto de entrenamiento (ver Figura 11) para determinar los parámetros del modelo y un conjunto de validación (ver Figura 12) en el cual se validará tanto el modelo de baterías como el estimador de SOC. Es importante mencionar en esta figura que los puntos dados por la intersección de las líneas verticales con las gráficas de corriente y voltaje, son puntos donde las baterías están 100% cargadas, luego el estimador en esos puntos debiera aproximarse al 100%, si es que eventualmente estima de manera adecuada el estado de carga. Conviene mencionar que la operación normal del banco de baterías de la micro-red se puede dividir en tres etapas (ver Figura 11). Durante la madrugada (00:00 – 06:00) el banco se descarga producto del consumo aleatorio del poblado de Huatacondo. Entre la salida y puesta del sol (06:00 – 18:00) las baterías comienzan a cargarse debido a la energía aportada por el sistema fotovoltaico (ver Figura 11). Ya en la tarde (18:00 – 00:00), y con ausencia de energía solar, el generador diésel entra en operación, entregando energía al pueblo y al banco de baterías (ver Figura 11), en esta etapa la energía entregada al banco de baterías es suficiente para cargarlas por completo. 4

Se considera como variable de entrada

Se considera como variable de salida

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Figura 10. Banco de baterías de la micro-red Huatacondo, compuesto por 96 baterías Trojan T-105 conectadas en serie

Conjunto de entrenamiento

Corriente [A]

0 -20 -40

Descarga 0

Carga/Descarga

Carga

700

Voltaje [V]

650 600 550 500 0

Tiempo [hr]

Figura 11. Información de operación normal del banco de baterías de la micro-red Huatacondo, (conjunto de entrenamiento)

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Corriente [A]

Conjunto de validación

Voltaje [V]

Puntos donde las baterías están 100% cargadas

Tiempo [hr]

Figura 12. Información de operación normal del banco de baterías de la micro-red Huatacondo. Notar que los puntos de intersección de las gráficas con las líneas punteadas corresponden a situaciones donde las baterías están 100% cargadas. (Conjunto de validación) MODELO CIRCUITAL-DIFUSO PROPUESTO El esquemático del modelo circuital-difuso propuesto en esta investigación se presenta en la Figura 13, en ella se aprecia que este modelo se compone de una fuente de voltaje (que depende del estado de carga) en serie con una resistencia interna, la cual, es dependiente de la corriente y del SOC, esta dependencia ha sido reportada en [40] [41]. La fuente de voltaje modela la variación de voltaje al interior de la batería producto de la variación de SOC, mientras que la resistencia, da cuenta de la resistencia interna de la batería y como ésta depende de la magnitud de la corriente de carga/descarga y el SOC [39]. Al resolver el circuito de la Figura 13, suponiendo que la corriente es positiva para el proceso de descarga se tiene que el voltaje en bornes de la batería está dado por la Ecuación 9. R int( I , SOC )

VOC (SOC )

+ -

Figura 13. Modelo de batería propuesto en esta investigación Vk = VOC (SOCk) - IkRint (SOCk , Ik) Ecuación 9

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En la Ecuación 9, se tiene que el término Rint (SOCk , Ik), representa el valor de la curva SOC versus VOC en el instante de tiempo “k” (curva que se obtuvo experimentalmente (ver Figura 7) y está dada por la Ecuación 4), mientras que el término , representa el valor de resistencia interna del banco de baterías como función del SOC y el nivel de corriente en ese mismo instante de tiempo. Como se aprecia en la Figura 8 (sección 3.2.1), sólo se dispone de información de la resistencia interna para cuatro niveles de corriente, luego, para tener información de la resistencia interna para cualquier nivel de corriente y a cualquier nivel de SOC se propone combinar estas cuatro curvas mediante lógica difusa, para así, en base a la información disponible, aproximar el valor de la resistencia interna de la batería para otros niveles de corriente, distintos de los cuales se tiene información experimental. La resistencia interna (Rint), corresponde ahora a una resistencia difusa, la cual, en base a las cuatro curvas antes mencionadas (Ecuaciones 5, 6, 7 y 8), combina (mediante reglas difusas) la información para obtener valores de resistencia interna a otros niveles de corriente distintos de los cuales posee información. Las reglas difusas establecidas se presentan a continuación6: Regla 1: If Ik is A10,1 then Rint = 0.070 • SOC 4k - 0.382 • SOC 3k + 0.619 • SOC 2k - 0.383 • SOCk + 0.118 1

Regla 2: If Ik is A15,2 then Rint = 0.067 • SOC 4k - 0.338 • SOC 3k + 0.529 • SOC 2k - 0.316 • SOCk + 0.095 2

Regla 3: If Ik is A25,3 then Rint = 0.031 • SOC 4k - 0.219 • SOC 3k + 0.391 • SOC 2k - 0.253 • SOCk + 0.079 3

Regla 4: If Ik is A32,4 then Rint = 0.083 • SOC 4k - 0.284 • SOC 3k + 0.374 • SOC 2k - 0.208 • SOCk + 0.063 4

Los conjuntos difusos A10,1, A15,2, A25,3, A32,4 son definidos como funciones Gaussianas centradas en los niveles de corrientes en los cuales se dispone de información de la resistencia interna (10, 15, 25 y 32 Amperes respectivamente), luego, los únicos parámetros libres del modelo así establecido, corresponden a las desviaciones estándar de cada una de estas Gaussianas. El valor de cada una de estas desviaciones estándar se determina en el proceso de entrenamiento del modelo (utilizando la prueba experimental mostrada en la Figura 9). Finalmente, el voltaje en bornes de la batería queda expresado por la Ecuación 9, donde la resistencia interna es modelada como una resistencia difusa (en base a las reglas difusas antes mencionadas), cuya formulación matemática está dada por la Ecuación 10. En esta ecuación, wj corresponde al grado de activación de la regla “j” para la corriente que entra o sale de la batería en el instante de tiempo “k”. ∑4j =1 wj (Ik ) Rint (SOCk ) j Ecuación 10 Rint (SOCk , Ik) = 4 4 ∑ j =1 wj (Ik ) ADAPTACIÓN DEL MODELO CIRCUITAL-DIFUSO AL BANCO DE BATERÍAS DE LA MICRO-RED HUATACONDO El modelo de baterías descrito en la sección anterior, es desarrollado para el banco de baterías de prueba, el cual está compuesto por 3 baterías Trojan T-105 en serie (ver Figura 5), luego, la pregunta inmediata que surge es cómo adaptar este modelo al banco de baterías de la micro-red de Huatacondo, el cual, está compuesto por 96 baterías del mismo tipo conectadas en serie (ver Figura 10). Para hacer esto, se consideran dos aspectos fundamentales, el primero de ellos es trasladar las curvas de resistencia 6 Una por cada curva de resistencia interna de las cuales se posee información (ver Figura 8) 80

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interna (mostradas en Figura 8) y la curva de SOC vs. VOC (Figura 7) desde 3 baterías en serie a 96 baterías en serie, y el segundo, es como cuantificar el efecto de la “edad” de las baterías de la micro-red en estas curvas7. El primer aspecto puede ser fácilmente resuelto asumiendo que el comportamiento de las baterías es relativamente similar, por lo cual, al multiplicar cada una de las curvas por el factor 96/3 se tiene una buena aproximación de éstas para el banco de baterías de la micro-red. El segundo aspecto puede ser solucionado multiplicando cada una de las curvas8 por un factor (a0, a1, a2, a3, a4) que dé cuenta del efecto de la edad de las baterías sobre éstas. Luego, el valor de cada factor asociado a cada una de las curvas se determinará mediante información de operación normal del banco de baterías de la micro red (test de entrenamiento mostrado en Figura 11). Por lo anterior, el modelo para el banco de baterías de la micro-red Huatacondo queda de la siguiente manera: La Ecuación 9, se mantiene y se tiene por lo tanto que el voltaje en bornes del banco de baterías está dado por: ∑4=1 wj (Ik ) Rint (SOCk ) j Vk = VOC (SOCk ) — Ik Rint (SOCk , Ik ) = VOC (SOCk ) — Ik Ecuación 11 4 ∑ j =1 wj (Ik ) La curva que relaciona el voltaje de circuito abierto con el estado de carga dado por la Ecuación 4, sufre algunos cambios quedando de la siguiente forma: 96 VOC (SOC ) = • (3.755SOC3 — 5.059SOC2 + 3.959SOC + 17.064) • a0 Ecuación 12 3 Las reglas difusas previamente establecidas, sufren algunos cambios relacionados a los polinomios de resistencia interna, quedando de la siguiente manera: Regla 1: If Ik is A10,1 then Rint = 0.070 • SOC 4k - 0.382 • SOC 3k + 0.619 • SOC 2k - 0.383 • SOCk + 0.118 1

Regla 2: If Ik is A15,2 then Rint = 0.067 • SOC 4k - 0.338 • SOC 3k + 0.529 • SOC 2k - 0.316 • SOCk + 0.095 2

Regla 3: If Ik is A25,3 then Rint = 0.031 • SOC 4k - 0.219 • SOC 3k + 0.391 • SOC 2k - 0.253 • SOCk + 0.079 3

Regla 4: If Ik is A32,4 then Rint = 0.083 • SOC 4k - 0.284 • SOC 3k + 0.374 • SOC 2k - 0.208 • SOCk + 0.063 4

Como los conjuntos difusos A10,1, A15,2, A25,3, A32,4, fueron determinados con los datos del banco de baterías de prueba, solo basta determinar los parámetros a0, a1, a2, a3 y a4 para poder adaptar el modelo circuitaldifuso establecido para el banco de pruebas al banco de baterías de la micro-red de Huatacondo. Estos parámetros se determinarán con el conjunto de entrenamiento mostrado en la Figura 11. Finalmente, con este simple procedimiento es posible adaptar el modelo establecido para el banco de pruebas al banco de baterías de la micro-red. Este modelo se utilizará posteriormente en la formulación del algoritmo del filtro de Kalman para estimar el estado de carga del banco de baterías. 7 Recordar que la edad de las baterías, es decir, la cantidad de ciclos de carga/descarga afectan la amplitud de estas curvas 8 Dadas por las ecuaciones 4, 5, 6, 7 y 8 Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

ESTIMADOR BASADO EN FILTRO DE KALMAN Es importante destacar que por la naturaleza no-lineal del problema de estimación del estado de carga, se utiliza una variante del filtro de Kalman, denominada filtro extendido de Kalman (EKF, por sus siglas en inglés), el que no es más que una linealización del problema en cada instante de tiempo, en torno a su punto de operación, y luego aplicar el algoritmo del filtro de Kalman. Para utilizar el método del filtro extendido de Kalman, se debe plantear un modelo en variables de estado del proceso9. Se asume que existe ruido blanco gaussianotanto en las mediciones como en los estados del sistema. El algoritmo del filtro extendido de Kalman es el siguiente: Sea el siguiente sistema expresado en variables de estado: x (k + 1) = f ( x (k), u (k), v (k)) y (k) = g ( x (k), n (k)) Donde la variable “x” representa el estado interno del sistema (en este caso el estado de carga), “u” representa la entrada al sistema (corriente en ese caso), “y” representa la salida del sistema (voltaje, el cual será dado por el modelo circuital-difuso del banco de baterías de la micro-red) y finalmente “v” y “n” representan el ruido en el estado y las mediciones respectivamente. Ambos ruidos se distribuyen según una normal de media cero y matriz de covarianza R y Q respectivamente. Se asume además que el ruido no está correlacionado con el estado ni con la salida. En base a lo anterior se tiene que el algoritmo EKF es el siguiente: Algoritmo del Filtro Extendido de Kalman Etapa de Predicción 1. Proyección del estado hacia adelante: ˆx (k) = f ( x (k - 1), u (k - 1)) 2. Proyección de la covarianza del error hacia adelante: P̂ (k) = A(k) P (k - 1) A(k)T + R(k) Etapa de Actualización 3. Cómputo de la ganancia de Kalman: ˆ C (k)T [ C(k) P(k) ˆ C(k)T + Q(k)]-1 G (k) = P(k) 4. Actualización del estado con la medida y(k): x (k) = ˆx (k) + G (k) [ y (k) - g (x (k))] 5. Actualización de la covarianza del error: ˆ (k) P (k) = [ I - G (k) C (k)] P Devuelve x(k), P(k)

9 El modelo del banco de baterías de la micro-red en este caso

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(k) C = dg A = dfdx(k+1) En el algoritmo anterior se tiene: y , también cabe notar que es necesario (k) dx (k) entregarle un punto de partida al filtro. (Estado inicial del filtro)

Como se mencionó en esta sección, para poder utilizar el algoritmo del filtro extendido de Kalman, es necesario contar con la modelación del banco de baterías expresada en variables de estado, dicha formulación está dada por la Ecuación 13 y 14. ŋ (Ik) TIk SOCk+1 = SOCk — Ecuación 13 Cn ∑4j =1 wj (Ik ) Rint (SOCk ) j Vk = VOC (SOCk ) — Ik Ecuación 14 ∑4j =1 wj (Ik ) Donde Cn es la capacidad nominal10 del banco de baterías, T es el periodo de muestreo (10 [s]) y ŋ (Ik) corresponde a la eficiencia coulombica reportada en [4]. Luego, en base a este sistema se desarrolla el algoritmo del filtro extendido de Kalman para diseñar el estimador del estado de carga. Notar que el algoritmo del filtro de Kalman basado en el modelo circuital-difuso fue programado en el software de computación numérica MATLAB®. Observación: Para efectos prácticos en esta investigación se asume la siguiente igualdad en la nomenclatura utilizada: SOCk+1 = SOC (k+1) . (Análogo para todas la variables)

RESULTADOS EXPERIMENTALES En esta sección se presentan los resultados obtenidos en las diversas etapas descritas en la sección anterior. Los resultados se presentarán en tres secciones, la primera de ellas muestra el valor de los parámetros del modelo encontrados para el banco de baterías de prueba, la segunda, presenta el valor de los parámetros que permiten adaptar el modelo del banco de prueba al banco de baterías de la micro-red y finalmente en la tercera, se dan a conocer los resultados del estimador del estado de carga aplicado en el conjunto de validación (test mostrado en Figura 12). PARÁMETROS DEL MODELO DE BATERÍAS Los parámetros del modelo de batería propuesto en esta investigación se obtuvieron a través de un proceso de entrenamiento del modelo utilizando la información de la prueba experimental mostrada en la Figura 9. El resultado del proceso de identificación de parámetros entrega los siguientes resultados para las desviaciones estándar de los conjuntos difusos: σ10 = 2.444, σ15 = 2.031, σ25 = 4.142, σ32 = 6.690. Finalmente cada una de estas desviaciones estándar se asocia a cada uno de los conjuntos difusos descritos en la sección 3.3 (A10,1, A15,2, A25,3, A32,4). La forma gráfica de estos conjuntos difusos se muestra en la Figura 14.

10 Correspondiente a 185 [AH] según el fabricante [25]

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Conjuntos difusos

A10,1 A15,2 A25,3 A32,4

0.9 0.8

Grado de pertenencia

0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0

Corriente [A]

Figura 14. Conjuntos difusos para el modelo de baterías del banco de prueba utilizado

ADAPTACIÓN DEL MODELO CIRCUITAL-DIFUSO AL BANCO DE BATERÍAS DE LA MICRO-RED HUATACONDO El modelo desarrollado para el banco de baterías de prueba debe extenderse para trabajar en el banco de baterías de la micro-red, para esto, se determinan los parámetros a0, a1, a2, a3 y a4 (que dan cuenta del efecto de la “edad” de las baterías), los que fueron descritos en la sección 3.4. Para realizar lo anterior, se utiliza en modelo de baterías determinado en la sección anterior, tomando en cuenta las variaciones de éste discutidas en la sección 3.4, luego, al entrenar este modelo en el conjunto de entrenamiento mostrado en la Figura 11 se determinaron los siguientes valores para estos parámetros: a0 = 1.074, a1 = 0.1141, a2 = 0.3471, a3 = 0.4457 y a4 = 0.2297. Con el conocimiento de estos parámetros, el modelo para el banco de baterías de la micro-red está completo y solo basta validar su desempeño en el conjunto de validación mostrado en la Figura 12, al realizar lo anterior, se obtienen los resultados mostrados en la Figura 15. En esta figura se aprecia en azul de respuesta real del banco de baterías frente a la corriente demandada por la micro-red y en verde la respuesta de modelo frente al mismo perfil de corriente demandada. Se tiene además que la raíz del error cuadrático medio (RMSE) entre la salida real y la salida del modelo circuital-difuso es de alrededor de 8 [V], lo cual es pequeño para las magnitudes de voltaje de trabajo del banco de baterías.

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RMSE:7.9749 [V]

700 680 660 640

Voltaje [V]

620 600 580 560 540 520

500

Datos experimentales Modelo propuesto 20

100

120

140

160

180

200

Tiempo [hr]

Figura 15. Desempeño del modelo de baterías en el conjunto de validación Comprobada la eficacia del modelo de baterías determinado para el banco de la micro-red de Huatacondo, es posible utilizar este modelo junto con el algoritmo del filtro extendido de Kalman descrito en la sección 3.5 para implementar el algoritmo de estimación de SOC. Notar que debido a la forma en la cual se plantea el modelo circuital-difuso es posible obtener un modelo de baterías que reproduce fielmente la dinámica del banco de baterías de la micro-red. Además de lo anterior, el modelo propuesto tiene la ventaja de no interrumpir la operación normal de la micro-red para realizar pruebas específicas para determinar los parámetros del modelo de baterías, esto se logra debido a que las pruebas específicas se realizan a un banco de baterías de prueba y luego en base a modelación difusa y a información de operación normal de la micro-red se extrapola esta información para representar de forma eficaz la dinámica del banco de baterías de la micro-red. DESEMPEÑO ESTIMADOR DEL ESTADO DE CARGA PROPUESTO El estimador del estado de carga (SOC) basa su formulación en el algoritmo del filtro extendido de Kalman presentado en la sección (3.5) y en el modelo para el banco de baterías de la micro-red descrito en la sección (3.4), el cual, utiliza los parámetros determinados experimentalmente y reportados en la sección 4.1 y 4.2. Todo este algoritmo de estimación se programa en el software de computación numérica Matlab®. La Figura 16, muestra el desempeño del estimador en el conjunto de validación (test mostrado en Figura 12), para una correcta inicialización del punto inicial del algoritmo, en la misma figura se aprecia el voltaje del banco de baterías y se señalan mediante líneas verticales los puntos en los cuales se sabe que las baterías están totalmente cargadas. En dichos puntos se observa que el estimador está cercano al 100% por lo cual se valida en forma cualitativa su desempeño. Luego, en la aplicación real de la micro-red de Huatacondo, la salida del estimador (curva rosada en Figura 16) corresponde a una entrada permanente

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hacia el EMS, el cual, en base a esta estimación y a otras (ver Figura 2), realiza el despacho de las unidades de generación de energía que componen la micro-red. Notar que la estimación de SOC se realiza en tiempo real. La Figura 17 muestra una comparación entre el estimador propuesto y un estimador basado en el método de la integral de la corriente11(descrito en la sección 2.2), como se observa en esta figura, el estimador basado en la integral de la corriente se ve perjudicado fuertemente por el ruido en las mediciones de corriente y el número de ciclos de carga/descarga, lo que provoca que el estimador se aleje a medida que pasa el tiempo entre el 0 y el 100%, arrojando resultados incoherentes en la estimación. Esto último no se aprecia en el estimador propuesto, ya que este no se ve influenciado con el ruido en las mediciones ni con los ciclos de carga/descarga. Finalmente en la Figura 18 se muestra el desempeño del estimador propuesto frente a diversos grados de error en su inicialización. Como se aprecia en esta figura, a pesar de ser incorrectamente inicializado el algoritmo, éste comienza a converger al valor real de estado de carga a medida que transcurre el tiempo. 700

Voltaje [V]

650 600 550 500 0

100

120

140

160

180

200

160

180

200

Estimador SOC propuesto

SOC [%]

100

100 120 Tiempo [hr]

140

Figura 16. Desempeño del estimador en conjunto de validación. Previo al desarrollo del estimador de SOC solo era posible saber cuándo las bateras estaban totalmente cargadas.

11 Ambos estimadores con el estado inicial correctamente inicializado

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180

Estimador propuesto Método de la integral de la corriente

160 140 120

SOC [%]

100 80 60 40 20 0 -20

100 120 Tiempo [hr]

140

160

180

200

Figura 17. Comparación del estimador propuesto con el estimador basado en el método de la integral de la corriente

100 90 80 70

SOC [%]

60 50 40 30 20

SOC inicial: 10% SOC inicial: 30% SOC inicial: 50% SOC inicial: 70%

10 0 0

15 Tiempo [hr]

Figura 18. Desempeño del estimador propuesto frente a distintos grados de error en el punto inicial del algoritmo

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Finalmente, es importante destacar que previo al desarrollo del estimador era imposible ejecutar el EMS en la micro-red debido a que sin la estimación de SOC, solo era posible saber cuándo las baterías estaban totalmente cargadas (ver Figura 16, gráfico superior), por lo cual no se tenía certeza de la cantidad de energía en puntos intermedios, lo que se traduce en la incapacidad de realizar el despacho de la unidades de generación de la micro-red. Por el contrario, con el desarrollo del estimador ahora es posible saber el SOC en todo momento (ver Figura 16, gráfico inferior). CONCLUSIONES El sistema experimental diseñado y construido logró funcionar correctamente, por lo cual, se pudieron generar gran cantidad de pruebas experimentales, las que sirvieron para entrenar y validar el modelo circuital-difuso propuesto en esta investigación. Debido a la formulación del modelo circuital-difuso (basado en reglas difusas), éste puede ser extendido fácilmente para tomar en cuenta efectos de la temperatura, y a otras tecnologías de baterías. Además de lo anterior, se tiene que con un número limitado de información de curvas de resistencia interna, el modelo circuital-difuso es capaz de interpolar de buena manera perfiles variantes en el tiempo. La metodología propuesta para adaptar el modelo de baterías desarrollado para un banco de prueba hacia un banco de baterías en una aplicación real (micro-red Huatacondo en este caso) resulto eficaz, permitiendo contar con un modelo que representa de forma fiel la dinámica del banco de la micro-red y sin la necesidad de detener el funcionamiento normal de ésta para la realización de pruebas específicas para la determinación de parámetros del modelo. Todo lo anterior sirvió para el desarrollo y validación un estimador del estado de carga para una microred basada en energías renovables. El estimador propuesto presenta la cualidad de no interrumpir el funcionamiento normal de la micro-red, esto, tanto para determinar los parámetros del modelo circuitaldifuso como para la determinación de los parámetros del filtro de Kalman. Otro punto importante del algoritmo de estimación propuesto es que debido a su simplicidad existe la posibilidad de ser incorporado en un sistema embebido. Además de lo anterior, se encontró que el algoritmo propuesto presenta una buena inmunidad frente al ruido propio de los sensores y además puede recuperarse frente a inicializaciones erróneas en el punto de partida del algoritmo. Finalmente cabe comentar que si bien el algoritmo utiliza una serie de ecuaciones matemáticas que pudieran parecer complicadas, éstas solo constituyen sumas, multiplicaciones y divisiones. Por lo cual, perfectamente todo el algoritmo puede ser programado en un dispositivo físico dotado de un microprocesador12 el cual en base a lecturas de voltaje y corriente del sistema real, ejecute al algoritmo aquí presentado y entregue en tiempo real el estado de carga del sistema. Lo anteriormente señalado supone dos aspectos comerciales interesantes, el primero de ellos es la construcción de un prototipo para ejecutar el algoritmo del estimador y la segunda, es la realización de pruebas experimentales a baterías específicas a las baterías para poder identificar los parámetros relevantes del algoritmo.

12 Como un DSP (digital signal processor) por ejemplo.

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A. J. Salkind, C. Fennie, P. Singh, T. Atwater y D. E. Reisner, «Determination of state-of-charge and state-ofhealth of batteries by fuzzy logic methodology,» Journal of Power Sources, nº 80, p. 293 – 300, 1999. «http://www.trojanbatteryre.com/PDF/datasheets/T105_TrojanRE_Data_Sheets.pdf,» de último acceso 20 de enero del 2015.. «http://www.trojanbattery.com/es/product/t-105_plus/,» de último acceso 20 enero 2015

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COLOMBIA

NUEVOS APORTES AL DISEÑO DE EDIFICIOS FOTOVOLTAICOS PARA CIUDADES SOSTENIBLES LUIS FERNANDO MULCUE NIETO Orientación: Profesor Llanos Mora López

RESUMEN En Latinoamérica los sistemas fotovoltaicos son todavía escasos. Son muy pocas las normativas técnicas que permiten integrar arquitectónicamente los generadores a los edificios, y no hay métodos que faciliten un desarrollo riguroso del sector. En esta investigación se crearon modelos y normativas que pueden ser empleados para el desarrollo de la Fotovoltaica Integrada a Edificios (Building Integrated Photovoltaics BIPV), en Latinoamérica y el mundo. La estructura de la investigación se dividió en dos partes: En la primera parte se propuso una metodología para establecer normas técnicas a nivel mundial. Este avance permite limitar las pérdidas energéticas debidas al sombreado y orientación de las superficies constructivas, de tal forma que los edificios sean energéticamente eficientes en la etapa de diseño. En la segunda parte, se trata el tema de la predicción de la energía generada por un edificio con tecnología tipo BIPV. Para esto se desarrolló modelo simple y confiable, que permite estimar el rendimiento global o Performance Ratio (PR) del sistema, con sólo 4 parámetros de entrada: La temperatura ambiente media de la ciudad, la latitud, y los ángulos de inclinación y orientación del plano del generador fotovoltaico. Este modelo tiene un alto grado de precisión, y evita el realizar una simulación compleja con más de 20.000 operaciones. Por último, se realizó el análisis de las pérdidas angulares y por suciedad, las pérdidas por temperatura, las pérdidas de conversión DC-AC, y el Performance Ratio del sistema (PR) para varias ciudades de Colombia. Con todos estos resultados se pueden tomar decisiones en la realización de proyectos con edificios auto-sostenibles, también llamados “edificios energía cero”. El principal objetivo fue aportar de forma significativa al modelo de la ciudad sostenible del futuro. PALABRAS CLAVE: Edificios Fotovoltaicos, Energía producida por un sistema fotovoltaico, Fotovoltaica integrada a edificios

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INTRODUCCIÓN La energía solar fotovoltaica es una excelente opción para cubrir las demandas energéticas de la población mundial, mediante la generación de electricidad de forma distribuida (1)modern society is approaching physical limits to its continued fossil fuel consumption. The immediate limits are set by the planet’s ability to adapt to a changing atmospheric chemical composition, not the availability of resources. In order for a future society to be sustainable while operating at or above our current standard of living a shift away from carbon based energy sources must occur. An overview of the current state of active solar (photovoltaic, PV. Por consiguiente, se han instalado miles de generadores de electricidad a lo largo del planeta. En las zonas urbanas predominan los denominados Sistemas Fotovoltaicos Conectados a Red (SFCR), que suplen las necesidades energéticas del edificio o casa, mientras que el exceso de electricidad producida es inyectado a la red eléctrica. Por otra parte, debido a las restricciones económicas y espaciales, se ha hecho necesario instalar los paneles fotovoltaicos sobre las superficies de los edificios. Esto ha dado lugar a un sector de gran importancia y desarrollo: La fotovoltaica integrada a edificios (BIPV), donde varios elementos constructivos como cubiertas, fachadas, ventanas, entre otros, son reemplazados por módulos fotovoltaicos. En la figura 1 se muestra un ejemplo de diseño arquitectónico empleando BIPV.

Fig 1. Ejemplo de casa diseñada empleando BIPV. Tomada de: https://onyxgreenbuilding.wordpress.com/tag/ceu-university/

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Una de las principales metas en el campo de la BIPV es alcanzar soluciones óptimas a nivel estético, económico y técnico. Asegurando así que todas las nuevas construcciones sean “Edificios de Energía Cero” (ZEB) (2). Para lograr esto, es necesario analizar dos aspectos de gran importancia: La necesidad de una normatividad de eficiencia energética en los edificios fotovoltaicos En primera instancia, Para incrementar el rendimiento energético, resulta necesario maximizar la cantidad de radiación solar que incide sobre el generador. Sin embargo, la mayoría de veces lo anterior no es posible, debido a factores de arquitectura e ingeniería que intervienen en la construcción. Por ejemplo, en países cerca al ecuador terrestre, las cubiertas de las casas reciben mayor cantidad de irradiación por cada metro cuadrado de superficie, que las fachadas. Por otra parte, el reemplazar un material de construcción de una pared por un generador fotovoltaico, puede resultar económicamente factible. Estos hechos hacen necesario plantear la siguiente cuestión: ¿Hasta qué punto es recomendable implementar la fotovoltaica en cualquier superficie del edificio? En el año 2009 España se convirtió en uno de los países pioneros en responder a la anterior pregunta, cuando publicó el denominado Código Técnico de la Edificación (CTE) (3). En este documento, se ponen límites a las pérdidas ocasionadas por sombreado y orientación del generador fotovoltaico. Esta normativa ha contribuido con mucho éxito a masificar la integración arquitectónica de la fotovoltaica en esa nación. Sin embargo, muy pocos países tienen regulaciones técnicas que permitan optimizar el rendimiento y la eficiencia energética en la BIPV. Respecto a esto, cabe destacar que a nivel mundial es necesario unificar criterios que permitan el desarrollo de proyectos en conjunto, la transferencia tecnológica de materiales e insumos, adecuar técnicamente los sistemas a cada región, y reducir el impacto ambiental de los residuos. En el caso de Colombia, se estima que el mercado fotovoltaico vende aproximadamente 300 KWp al año, principalmente a sistemas aislados de la red (4). Si esta cifra se extrapola a los 30 años que lleva el sector en el país, la potencia instalada total sería del orden de 9MWp (5). Esta cifra es muy baja, si se tiene en cuenta los altos niveles de radiación solar disponibles. Actualmente el gobierno nacional se encuentra promoviendo las energías renovables pero, desafortunadamente, aún no hay una normativa técnica que permita regular el desarrollo en el sector. Una situación similar se presenta en la mayoría de los países en Latinoamérica. En esta investigación se propone una metodología para establecer normas técnicas, que limitan las pérdidas por sombreado y orientación de los sistemas fotovoltaicos en las superficies constructivas. Con esto se contribuye a la sostenibilidad ambiental de las ciudades del futuro. El requerimiento de nuevos modelos que faciliten el diseño de edificios fotovoltaicos El segundo aspecto de importancia radica en el hecho de que resulta vital predecir de forma fácil la cantidad de electricidad que producirá la instalación, de tal forma que se pueda realizar el balance neto de energía. Este cálculo se debe realizar en una de las etapas de diseño del sistema por parte de los ingenieros y arquitectos. En 1998 la Comisión Electrotécnica Internacional (IEC) publicó la Norma Internacional IEC 61724. En este estándar se describen las recomendaciones para el análisis del comportamiento eléctrico de los sistemas fotovoltaicos. Uno de los parámetros característicos lo constituye la energía anual producida, que para Sistemas Fotovoltaicos Conectados a la Red Eléctrica, se puede calcular (6) según la ecuación:

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EPV = Ga (β,α) • Ppeak • PR Ecuación 1 GSTC Donde Ga(β,α) la irradiación solar anual sobre la superficie del generador, Ppeak es la potencia pico fotovoltaica instalada, PR el rendimiento anual de la instalación denominado “Performance Ratio” y GSTC la irradiancia solar en condiciones estándar de medida, igual a 1kW/m2. El valor de Ga(β,α) se puede obtener fácilmente mediante gráficos del denominado Factor de Irradiación o FI (7),(8). Por lo tanto, el problema de calcular la energía eléctrica producida se reduce principalmente a determinar el valor de PR. Pero esta tarea no ha sido fácil, debido a que el rendimiento depende de varios factores como la radiación solar disponible en el lugar geográfico de la instalación, el clima, la orientación e inclinación de las superficies utilizadas, el diseño adecuado del sistema y la calidad de los componentes que lo conforman, entre otros. Este hecho ha dificultado que los arquitectos puedan realizar sus diseños de forma sencilla, y en la mayoría de casos son los ingenieros los que recurren a software especializado. Como consecuencia, hay un retraso en el desarrollo de la Fotovoltaica Integrada a Edificios (BIPV), con su correspondiente impacto en la sostenibilidad ambiental de las ciudades. Con el objetivo de resolver el anterior problema, se han propuesto varios métodos para tratar de predecir la influencia de diferentes variables en la cantidad de energía eléctrica generada. Algunos de ellos son analíticos, por ejemplo los empleados por Osterwald (9), Araujo (10) o Green (11); que permiten calcular las pérdidas por temperatura. También se han propuesto otros procedimientos que incluyen más variables, basados en redes neuronales artificiales (12)(13). Sin embargo, la mayoría de estos son muy tediosos de implementar, mientras que otros no tienen en cuenta todas las características propias del sistema. Otra vía que se ha propuesto para resolver el problema es proponer un rendimiento estándar de PR=0.75 para cualquier sistema fotovoltaico (14), lo cual no es adecuado ya que las variables propias del lugar se deben tener en cuenta. Por ejemplo, se han reportado estudios del PR en 8 países, obteniendo valores entre 0.42 y 0.81 (15). Esto es coherente, pues el rendimiento de los módulos fotovoltaicos depende de la temperatura ambiente del lugar. Así mismo, la latitud juega un papel importante, ya que su efecto en la irradiación solar hace que la potencia entregada a la entrada del inversor pueda llegar ser muy baja dentro de ciertos periodos de tiempo, disminuyendo así la eficiencia de conversión DC-AC. Según lo comentado, la gran cantidad de factores presentes hacen muy difícil la predicción del rendimiento de la instalación fotovoltaica integrada en un edificio (BIPV), por lo que se hace necesario implementar un método sencillo que se pueda utilizar por parte de los arquitectos e ingenieros. Esto es muy importante, debido a que muchos países necesitan masificar la energía solar fotovoltaica. En Colombia, por ejemplo, cerca del 52% del territorio nacional está constituido por zonas no interconectadas, es decir, lugares que no tienen acceso al servicio de electricidad a través del Sistema de Interconexión Nacional (16). Así mismo, dentro de las ciudades es aconsejable implementar BIPV con miras a obtener beneficios ambientales y económicos. En este trabajo se propone una expresión simple y confiable para estimar el PR, que se puede usar en países de bajas latitudes, haciendo el caso de estudio para Colombia.

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METODOLOGÍA METODOLOGÍA PARA LA NORMATIVA DE EFICIENCIA ENERGÉTICA EN EDIFICIOS FOTOVOLTAICOS El siguiente procedimiento se propuso para establecer los límites de pérdidas por orientación y sombreado para distintas ciudades de Colombia, y puede ser usado para cualquier otro país. Como convención, a cada una de las ciudades del país a estudiar (Colombia), se les nombró como “lugar 2”. Así mismo, “lugar 1” hizo mención al país de referencia, en este caso es España, pero puede ser cualquier otro. Se procedió primeramente a calcular la cantidad de irradiación media anual que recibe una superficie en función de su inclinación y su azimut. Seguidamente se comparó la máxima cantidad incidente en el lugar 2, con la correspondiente en la peor fachada en el lugar 1. Como resultado se obtiene el porcentaje límite de pérdidas debidas a orientación e inclinación por ciudad. Este criterio es de gran utilidad debido a que: A. No se fijan los límites de forma universal, teniendo en cuenta que el recurso solar es diferente en cada región. Este hecho es importante debido a que iguales porcentajes de radiación global, pueden corresponder a valores muy diferentes de irradiación solar sobre las superficies. B. El hecho de que se iguale la cantidad de energía solar recibida por cada metro cuadrado, representa que los países que reciben más radiación anual disponen de más variedad de posibilidades de integración arquitectónica. Por el contrario, si se adoptara un porcentaje universal, en países ecuatoriales no sería posible usar ninguna fachada para BIPV (Tomando como referencia a España). C. Desde el punto de vista económico y ambiental es más beneficioso. Esto se debe a que el hecho de reemplazar materiales constructivos por los módulos fotovoltaicos es más ventajoso en países con mayor cantidad de irradiación anual. Por otra parte, para hallar los límites de pérdidas por sombreado en el lugar 2 (Colombia), se tuvo en cuenta que la fracción de difusa es diferente que en el lugar 1 (España). Así, el porcentaje límite de pérdidas equivale a una fracción de la irradiación máxima que es físicamente posible perder por sombreado. La idea principal consistió en igualar esa fracción para ambos lugares. Por ejemplo, si en España se puede perder la tercera parte de la radiación máxima posible, en Colombia se mantendrá esa misma fracción. Cálculo de las pérdidas máximas permitidas por orientación e inclinación del generador Para establecer el máximo porcentaje de pérdidas en cada superficie primero se estableció la referencia del 100%, es decir, la irradiación solar anual máxima Ga(βopt). Una vez obtenida Ga(βopt) para cada ciudad de Colombia, se procedió a calcular la mínima cantidad de irradiación solar anual Ga,MIN(90,0) que puede recibir una fachada en España. Según el CTE, las pérdidas por orientación e inclinación en cualquier superficie destinada a BIPV no pueden superar el 40%. A esta superficie se nombró como la peor fachada permisible. Luego esta fachada se “Traslada” a la ciudad de Colombia en cuestión. Por lo tanto, el porcentaje permisible para el lugar 2 queda dado entonces por:

(

)

Ga, MIN, 1 (90,0) Ecuación 2 Lβ, α, MAX, 2 = 100 1 — Ga, 2 (βopt ) Donde los subíndices 1 y 2 hacen referencia a los lugares 1 y 2, respectivamente.

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Cálculo las pérdidas máximas permitidas por sombreado del generador De forma similar, se calcularon las máximas pérdidas permisibles por sombreado para cada ciudad referencia en Colombia. En España, el CTE pone como límite el 20% para BIPV. Para trasladar el equivalente de éste porcentaje a Colombia, se calculó la fracción equivalente a éste 20%, respecto a la situación de sombreado permanente. En tal hipotético caso, la radiación dejada de percibir sería igual a la radiación directa Ba(0), más la difusa circunsolar DaC(0); ambas medidas sobre superficie horizontal. Teniendo en cuenta lo anterior, se procedió a calcular la fracción de difusa de las principales ciudades de España. Para esto se utilizaron los datos provenientes del Atlas de Radiación Solar en España (17), publicado por la Agencia Estatal de Meteorología (18). Luego se halló el valor promedio del anterior parámetro que representa al país, siendo la fracción restante radiación directa. Seguidamente se procedió a comparar este valor con la máxima estipulada según las tablas de referencia publicadas por el CTE. De esta comparación se dedujeron los valores representativos de Ba(0) y DaC(0) para el lugar 1. Para lo que sigue, se supuso que en el país de referencia dispone de una norma con límites máximos de pérdidas por sombreado Lshading,MAX,1. La fracción a la que corresponde éste porcentaje, respecto a la irradiación máxima perdida físicamente posible, quedó determinada para el lugar 1 por: Lshading, MAX, 1 ƒMAX, losses, 1 = Ecuación 3

(

C 100% Ba,1 (0) + Da,1 (0) Ga, 1 (0)

)

Donde el subíndice 1 indica la irradiación del país de partida, mientras que Lshading,MAX,1 se tomó como 20%, según lo expuesto por la normativa española. La fracción de la ecuación [3] se igualó a su equivalente en Colombia. Así, las máximas pérdidas por sombreado para el lugar 2 fueron calculadas mediante:

(

)

C Lshading, MAX, 2= 100% Ba,2 (0) + Da,2 (0) ƒMAX, losses, 1 Ecuación 4 Ga, 2 (0)

Donde el subíndice 2 indica la irradiación de cada ciudad de Colombia. METODOLOGÍA PARA DESARROLLO DEL MODELO DE PRODUCCIÓN ENERGÉTICA FOTOVOLTAICA El siguiente procedimiento se propuso para hallar una expresión sencilla del PR para países de bajas latitudes, aunque puede ser usado para extender el modelo a otras regiones a nivel mundial, asignando de forma adecuada los parámetros de ajuste a los resultados. Se procedió primeramente a calcular la cantidad de irradiación media anual que recibe una superficie en función de su inclinación y su azimut. Seguidamente se calcularon las pérdidas angulares y por suciedad. Con la cantidad de irradiancia corregida y la temperatura ambiente, se calculó la potencia de entrada en cada módulo fotovoltaico, determinando así las pérdidas por temperatura. Seguidamente, se calcularon las pérdidas en el inversor mediante la ecuación de su curva característica de rendimiento. A continuación se construyeron diagramas de contorno del PR en función de la inclinación y orientación para cada ciudad. Finalmente, se realizó un análisis cuidadoso de éstos, de tal forma que se encontró una

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ecuación sencilla que permite reproducir los resultados obtenidos mediante todo el proceso descrito en el párrafo anterior. A continuación se describe de forma detallada el método empleado. Obtención de datos de irradiación y temperatura El primer paso fue disponer de datos de irradiación solar global para diferentes ciudades del país de Colombia. La fuente para obtener este tipo de información fue el sitio web especializado en proyectos de energía renovable denominado RETScreen International (19), que cuenta con soporte brindado por 6700 estaciones meteorológicas terrestres y por satélites de la NASA. Como resultado de este paso, se hallaron los 12 valores diarios medios mensuales de la irradiación solar global sobre superficie horizontal Gdm(0). Similarmente, los datos de temperatura fueron obtenidos de la página web de la Organización Meteorológica Mundial (20), cuya información climatológica global está basada en las medias mensuales de 30 años, entre 1971 y 2000. Así, se obtuvieron los 12 valores medios mensuales de temperatura mínima y máxima de cada ciudad. Cálculo de la irradiación solar anual sobre superficies inclinadas en Colombia Tomando las cifras de Gdm(0) como punto de partida, se procedió a descomponer cada valor en radiación difusa Ddm(0) y directa Bdm(0). Para esto se tomó en cuenta el hecho descrito por Liu y Jordan (21), según el cual la relación entre el índice de claridad KTm y la fracción de difusa KDm es independiente de la latitud. Como dependencia de estos parámetros se tomó la ecuación propuesta por Page (22), válida para latitudes entre 40°N y 40°S. Para calcular la irradiación solar extraterrestre sobre superficie horizontal, se utilizó la expresión propuesta en (23). Así mismo, para el ángulo de declinación solar se utilizó la expresión de Spencer (24). Una vez obtenidas las componentes diarias de la radiación global, Ddm(0) y Bdm(0), se calcularon sus respectivos valores horarios, Dh(0) y Bh(0). Esto se hizo usando las expresiones propuestas por Collares – Pereira y Rabl (25). El paso siguiente fue calcular la irradiación global horaria sobre la superficie del generador Gh(β,α). Para esto se tomó el modelo de las tres componentes, que ha demostrado bastante exactitud (26), y establece que la radiación incidente está formada de radiación directa Bh(β,α), difusa Dh(β,α), y reflejada Rh(β,α). El intervalo de tiempo Δt se tomó igual a 0.25h. Para calcular la componente difusa sobre la superficie inclinada, en la literatura hay más de 20 modelos. Se seleccionó el modelo isotrópico de Hay – Davies (27), debido a que en varios estudios comparativos se destaca por su alta precisión y simplicidad (28)(29)(30)(31). En éste se considera la radiación difusa compuesta por dos partes; una componente circunsolar DC (β,α) que viene directamente del sol, y otra componente isotrópica DI (β,α) proveniente de toda la semiesfera celeste. Para calcular la componente reflejada, o albedo, se asumió que el suelo es horizontal de extensión infinita, y que refleja la luz de forma isotrópica. La reflectividad del suelo, fue tomada de forma general como ρ=0.2. Cálculo de las pérdidas angulares y por suciedad Aunque se han propuesto varias expresiones para calcular las pérdidas angulares (32)(33)(34), se utilizó el modelo de Martin-Ruíz (35), debido a que reproduce resultados reales (36) y es relativamente simple. Así, la irradiación global fue corregida teniendo en cuenta tanto las pérdidas por suciedad como las angulares. Cálculo de las pérdidas por temperatura La temperatura ambiente varía a lo largo del día, pero inicialmente se disponía sólo de dos datos: la temperatura media mínima T A.M y la máxima T A.M. Para tener esto en cuenta, se empleó un modelo que supone lo siguiente (23):

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a. La temperatura ambiente mínima se produce siempre al amanecer, es decir, cuando ω= ωs. ( ω representa el ángulo horario solar) b. La temperatura ambiente máxima tiene lugar dos horas después del mediodía solar, es decir, cuando ω=π/6. c. A lo largo del día la temperatura ambiente varía de acuerdo con dos semiciclos de funciones coseno, en función del tiempo solar ω. La temperatura de operación nominal del generador (TNOC) se tomó igual a 46°C, un valor típico emitido por los fabricantes de módulos fotovoltaicos. Con este valor, y la ecuación propuesta por Osterwald (9) se halló la potencia máxima de salida Pmáx. Así, quedaron determinadas las pérdidas instantáneas por temperatura, según la ecuación propuesta por Caamaño (37). Cálculo de las pérdidas por conversión DC-AC Con la potencia hallada en el punto anterior y el modelo propuesto por Schmidt (38), se calculó la eficiencia instantánea del inversor. A continuación se obtuvo la potencia instantánea de salida, quedando determinadas las pérdidas totales de conversión DC-AC. Determinación de los demás tipos de pérdidas Respecto a los tipos de pérdidas restantes, fueron tomados iguales a los valores promedio reportados en la literatura, (39) (40) (41)analyses and evaluation of residential PV systems in the Japanese Monitoring Program, on which JQA was subsidized by NEDO (New Energy Development and Industrial Technology Organization (42): Perdidas por diferencias con la potencia nominal del 5%, perdidas por desacople del 3%, las perdidas errores de seguimiento del punto de máxima potencia del 6%, las pérdidas óhmicas del 1%, y las pérdidas por sombreado del 7%. Cálculo del rendimiento global del sistema - PR El performance ratio (PR) final de la instalación se calculó con la ecuación (1). El procedimiento descrito se repitió de forma cíclica, de tal forma que se obtuvo el valor de PR para cada par de coordenadas (β,α), de la ciudad en cuestión. La inclinación β se varió entre 0° y 90°, tomando Δβ=5°; y la orientación α entre -180° y 180°, tomando Δα=5°. De esta forma se logró cubrir todas las superficies posibles del edificio fotovoltaico. Finalmente, el proceso se empleó de nuevo para 16 ciudades de Colombia ubicadas entre latitudes de -4°S y 12°N. Algunas de estas ciudades se muestran en la figura 2. También se tuvieron en cuenta unas pocas ciudades de Centro América.

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Fig. 2. Ubicación algunas de las ciudades estudiadas. Imagen utilizada con permiso del IGAC (43).

RESULTADOS Y DISCUSIÓN NORMATIVA TÉCNICA DE EFICIENCIA ENERGÉTICA PARA EDIFICIOS FOTOVOLTAICOS

Límites de pérdidas por orientación e inclinación (%)

Con el fin de proponer una expresión simple para calcular los límites de pérdidas debidas a orientación e inclinación para cualquier país, se realizó la figura 3. Puede apreciarse que los valores oscilan entre 30% y 60%, dependiendo de la máxima radiación solar disponible del lugar. De acuerdo con esto, para conocer el valor máximo permisible de las pérdidas por este concepto, sólo es necesario ubicar el valor de Ga(βopt) de la ciudad. 70 65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

1300

1400

1500

1600

1700 1800 1900 2000 Ga (βopt) (kWh / m2 año)

2100

2200

2300

2400

Fig 3. Límites de pérdidas debido a orientación e inclinación, en función de la irradiación solar máxima de la ciudad

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Límites de pérdidas por sombreado (%)

Similarmente, para encontrar los límites de pérdidas por sombreado se realizó la figura 4. Se puede apreciar que los valores oscilan entre 10% y 25%, en función de la fracción de radiación difusa del lugar. 40 35 30 25 20 15 10 5 0

España

0.20

0.25

0.30

0.35 0.40 0.45 Fracción de difusa (DF)

0.50

0.55

0.60

Fig 4. Límites de pérdidas por sombreado, en función de la fracción de difusa Estas herramientas constituyen la normativa técnica propuesta, y son muy útiles para hallar las máximas pérdidas permitidas debidas a sombreado, orientación e inclinación. Pueden ser usadas para asegurar que el diseño del edificio fotovoltaico es energéticamente eficiente, con tan sólo conocer la fracción de difusa del lugar del proyecto, así como su radiación solar anual máxima. PÉRDIDAS ANGULARES Y POR SUCIEDAD Los resultados de las pérdidas angulares para las 16 ciudades de Colombia se consignaron en la tabla 1. Allí se puede ver que los valores mínimos de esta variable oscilan entre 4% y 5%, mientras que los máximos están entre 11% y 15%. Este comportamiento difiere un poco del reportado para algunas ciudades de Europa (35), según el cual las pérdidas máximas eran del 8%, para 90° de inclinación. Esto se puede explicar en el hecho de que en los países ecuatoriales, las fachadas orientadas hacia el sur reciben menos cantidad de irradiación que los ubicados en altas latitudes. Tabla 1. Resultados obtenidos para las pérdidas angulares.

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Ciudad

Latitud φ (°)

Pérdidas angulares mínimas

Pérdidas angulares máximas

Leticia

-4.2

12%

Pasto

1.2

11%

Tumaco

1.8

12%

Popayán

2.5

12%

Neiva

12%

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Cali

3.6

12%

Villavicencio

4.2

11%

Bogotá

4.7

13%

Manizales

5.1

12%

Medellín

6.2

12%

Barrancabermeja

0.5

14%

Cúcuta

7.9

13%

Montería

8.8

13%

Valledupar

10.5

14%

Barranquilla

10.9

14%

San Andrés

12.6

15%

En la tabla 1 también se observa que hay una tendencia aproximada de aumento de un 1% en las pérdidas máximas, por cada 3° de latitud. Esto es lógico, ya que este tipo de pérdidas se dan para superficies verticales orientadas hacia el norte, las cuales reciben menos cantidad de irradiación a medida que aumenta la latitud. Para entender mejor el comportamiento de las pérdidas angulares de superficies orientadas hacia el sur, en función de su ángulo de inclinación, se elaboró la figura 5. A. Pérdidas angulares para fachadas orientadas hacia el sur Pasto

Bogotá

Cúcuta

Barranquilla

San Andrés

15 10 5 0

Inclinación (º)

Leticia

Pérdidas angulares (%)

Leticia

B. Pérdidas angulares para fachadas orientadas hacia el norte Pasto

Bogotá

Cúcuta

Barranquilla

San Andrés

20 15 10 5 0

Inclinación (º)

Fig. 5. Perdidas angulares anuales versus ángulo de inclinación, para superficies orientadas hacia: A. el sur. B. el norte

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Al observar la figura 5.A, se aprecia que las pérdidas angulares crecen con la inclinación, sin embargo, realmente cada curva presenta un mínimo, que se da para el ángulo óptimo que maximiza la irradiación global anual. Esta tendencia de se puede apreciar mejor entre mayor sea la latitud del lugar, en este caso es San Andrés, cuyo mínimo se da aproximadamente a 15°. Para hallar las pérdidas mínimas y máximas en las cubiertas (0<β<30°), se graficó la figura 5.B, que muestra el caso de superficies orientadas hacia el norte. Al contrastar esta con la figura 5.A, se llega a la conclusión de que en las cubiertas se perderá como mínimo el 4% por conceptos angulares. Así mismo, las pérdidas máximas no superan el 8%, cuando el tejado está orientado hacia el norte. Esto es relativamente bueno para el rendimiento final del sistema. El problema ocurre en las fachadas, donde ascienden desde 11% hasta 15%. En orden de conocer las orientaciones de las fachadas permiten incrementar el rendimiento del sistema fotovoltaico, se graficó la figura 6, donde se muestran las pérdidas angulares en función del azimuth. Pérdidas angulares en las fachadas Leticia

Pasto

Bogotá

Cúcuta

-30

Barranquilla

San Andrés

Pérdidas angulares (%)

14 12 10 8 6 4 2 0 -180

-150

-120

-90

-60

120

150

180

Azimut (º) Fig. 6. Perdidas angulares anuales versus ángulo de azimut, para distintos tipos de fachadas. Se puede observar que las fachadas óptimas son las orientadas hacia el oriente y hacia el oeste, con unas pérdidas angulares entre 6% y 7% para San Andrés y Pasto, respectivamente. La razón de esto es que los rayos solares inciden más perpendicularmente en este tipo de superficies en países cercanos al ecuador terrestre. PÉRDIDAS POR TEMPERATURA Los resultados de las pérdidas por temperatura se consignaron en la tabla 2. Allí se puede ver que los valores mínimos de esta variable oscilan entre -3% y 5%, y se dan para altas inclinaciones. Por otra parte, los máximos oscilan entre 2% y 11%, y se obtienen para superficies poco inclinadas. Estas últimas se encuentran aproximadamente dentro de los rangos esperados (39). También se evidencia que las pérdidas máximas tienen a aumentar en función de la temperatura ambiente promedio, lo cual es lógico. Por otra parte, dentro de cada ciudad las pérdidas no varían más de un 5%, aproximadamente.

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Tabla 2. Pérdidas mínimas y máximas por temperatura cada ciudad de Colombia. Ciudad

Temperatura media Ta (°C)

Pérdidas mínimas

Pérdidas máximas

Bogotá

11,7

-2,9%

2,2%

Pasto

13,3

-2,4%

1,6%

Manizales

16,6

-0,8%

4,0%

Popayán

18,8

0,4%

5,1%

Medellín

22,3

1,8%

6,7%

Cali

24,4

2,6%

6,9%

Tumaco

26,2

3,3%

8,0%

Villavicencio

26,2

3,4%

8,0%

Leticia

26,3

3,5%

8,2%

Cúcuta

27,2

3,8%

9,1%

Barrancabermeja

27,6

4,0%

9,8%

San Andrés

27,6

3,4%

10,2%

Neiva

27,7

4,2%

8,8%

Montería

27,9

4,1%

9,5%

Barranquilla

28,3

4,1%

10,4%

Valledupar

4,6%

11,1%

En la figura 7.A se representa la variación de las pérdidas por temperatura, para superficies orientadas hacia el sur. En esta se aprecia que tienen un comportamiento parabólico decreciente, en función de la inclinación. Entre 0° y 20° se pueden asumir constantes, luego disminuyen con la inclinación, a razón de 1% cada 15°. Este decrecimiento se debe a que la irradiación solar anual recibida es menor para superficies más verticales, lo que hace que las células se calienten menos. Por lo anterior, las fachadas presentan los mejores rendimientos por temperatura. Las ciudades de Pasto y Bogotá obtuvieron las menores pérdidas, alrededor del 2% para los tejados, sin embargo, se puede observar que para inclinaciones mayores a 50° se vuelven negativas. Esto implica que se puede obtener un rendimiento final mayor que el teórico, con el simple hecho de utilizar fachadas en esas ciudades.

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A. Pérdidas por temperatura para superficies orientadas hacia el sur Leticia (Tm=26ºC)

Pasto (Tm=13ºC)

Bogotá (Tm=12ºC)

Cúcuta (Tm=27ºC)

Barranquilla (Tm=28ºC)

San Andrés (Tm=28ºC)

Manizales (Tm=17ºC)

Popayán (Tm=19ºC)

Pérdidas por temperatura (%)

Pérdidas angulares (%)

B. Pérdidas por temperatura para fachadas

10 8 6 4 2 0 -2 -4

Inclinación (º)

Leticia

Pasto

Bogotá

Cúcuta

Barranquilla

San Andrés

8 6 4 2 0 -2 -4

Azimut (º)

Fig. 7. Perdidas por temperatura anuales versus ángulo de azimut para: A. superficies orientadas hacia el sur. B. Fachadas Para saber que orientaciones de las fachadas son las óptimas, se graficó la figura 7.B, donde se muestran las pérdidas por temperatura en función del azimut. Se puede observar que las fachadas óptimas son las orientadas hacia el norte, mientras que las orientadas hacia el oeste presentan las mayores pérdidas. La razón de esto es que después del medio día se alcanza la temperatura ambiente máxima, cuando el sol se encuentra hacia el occidente, por lo cual los generadores que apuntan en esa dirección se calientan más.

Pérdidas por temperatura (%)

Con el fin de encontrar una relación matemática entre la temperatura ambiente promedio del lugar y las pérdidas máximas por temperatura, se construyó la figura 8. Esta representa los datos para generadores poco inclinados. 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0

16 19 22 25 Temperatura ambiente promedio (ºC)

Fig. 8. Pérdidas máximas por temperatura anuales en función de la temperatura ambiente promedio.

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Al hacer una regresión lineal, los puntos establecen una relación del tipo (R2=0.96): Ecuación 5 Ltemperatura, MAX (Ta ) = 0.493Ta - 4.405 Esta expresión implica que por cada 2° de aumento en la temperatura ambiente media del lugar, las pérdidas máximas aumentan aproximadamente en un 1%. De esta ecuación se concluye que para una ciudad de temperatura media 9°C no habría pérdidas por este concepto. Así, se pudo encontrar la relación entre la temperatura de operación equivalente máxima y la temperatura ambiente: TOEmax = 1.12Ta + 15 Ecuación 6 PÉRDIDAS EN EL INVERSOR En la tabla 3 se muestran los valores de las pérdidas de conversión DC-AC. Allí se puede ver que su valor mínimo es aproximadamente del 11%, lo que se explica según la elección de los parámetros k0, k1 y k2, que caracterizan la curva de eficiencia del inversor. Por otra parte, el máximo está entre 19% y 22%. Esto indica que a medida las superficies se inclinan más y más, las perdidas aumentan hasta llegar a ser el doble. En la figura 9 se puede ver mejor el anterior comportamiento, para superficies orientadas hacia el sur. Entre β=0° hasta β=40° se puede considerar que las pérdidas de conversión DC-AC son aproximadamente constantes (11%). Después de esta inclinación tienen a crecer hasta 15% o 20%, dependiendo de la latitud. También se puede apreciar que San Andrés presenta menos pérdidas que Leticia, debido que la cantidad de irradiación solar recibida por este tipo de superficies crece en función de la latitud. Por consiguiente, habrá mayores potencias a la entrada del inversor, y mayor eficiencia. Tabla 3. Pérdidas mínimas y máximas de conversión DC-AC cada ciudad de Colombia. Ciudad

Temperatura media Ta (°C)

Pérdidas mínimas

Pérdidas máximas

Leticia

-4.2

11.1%

19.9%

Pasto

1.2

11.2%

18.8%

Tumaco

1.8

10.1%

19.1%

Popayán

2.5

11.0%

18.9%

Neiva

11.2%

19.9%

Cali

3.6

11.4%

20.0%

Villavicencio

4.2

11.2%

20.4%

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Bogotá

4.7

10.8%

18.6%

Manizales

5.1

11.0

19.1%

Medellín

6.2

11.0

19.8%

Barrancabermeja

0.5

10.8%

20.0%

Cúcuta

7.9

10.9%

20.4%

Montería

8.8

10.9%

20.8%

Valledupar

10.5

10.7%

21.3%

Barranquilla

10.9

10.8%

21.4%

San Andrés

12.6

10.7%

21.9%

El comportamiento observado en las pérdidas en el inversor (Figura 9) es similar al exhibido por las pérdidas angulares (figura 5.A). Esto se explica en el hecho de fuerte dependencia de la eficiencia del inversor en función de la potencia de entrada. De acuerdo a esto, para superficies orientadas hacia el norte las pérdidas crecerán con el aumento de la inclinación, más concretamente hasta valores entre 19% y 22%. Similarmente, las fachadas orientadas hacia el este o hacia el oeste presentan menores pérdidas que las demás, alrededor del 13%. Leticia (φ = —4.2º )

Pasto (φ = 1.2º)

Bogotá (φ = 4.7º)

Cúcuta (φ = 7.9º)

Barranquilla (φ = 10.9º)

San Andrés (φ = 10.9º)

Pérdidas en el inversor (%)

0 0

Inclinación (º)

Fig. 9. Pérdidas anuales de conversión contra la inclinación, para superficies orientadas hacia el sur.

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RENDIMIENTO DEL SISTEMA En la tabla 4 se muestran los valores mínimo y máximo del PR, obtenidos para cada ciudad. Los valores están comprendidos entre 0,51 y 0,65. En total, el intervalo de variación fue mayor al 20%, mientras que dentro de cada ciudad puede ser hasta de 15%. Estos resultados van en contra de la práctica usual asignar siempre un mismo valor “estándar” de PR a diferentes localidades o tipos de superficies. Tabla 4. Performance Ratio mínimo y máximo cada ciudad de Colombia. Los datos representan el comportamiento de un sistema fotovoltaico “promedio”. Ciudad

Promedio Ta (°C)

PR min

PR max

Bogotá

11,7

0,58

0,650

Pasto

13,3

0,58

0,646

Manizales

16,6

0,56

0,635

Popayán

18,8

0,56

0,628

Medellín

22,3

0,54

0,618

Cali

24,4

0,54

0,611

Tumaco

26,2

0,54

0,608

Villavicencio

26,2

0,54

0,606

Leticia

26,3

0,54

0,606

Cúcuta

27,2

0,53

0,604

Barrancabermeja

27,6

0,53

0,602

San Andrés

27,6

0,51

0,599

Neiva

27,7

0,54

0,602

Montería

27,9

0,53

0,601

Barranquilla

28,3

0,52

0,599

Valledupar

0,51

0,597

Principalmente, el PR máximo depende fuertemente de la temperatura ambiente media del lugar, de forma decreciente. Esta tendencia se puede apreciar mejor en la línea de regresión de la figura 10, con un grado de ajuste de R2=0.9967.

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0.660 0.650

PR max

0.640 0.630 R2 = 0,9967

0.620 0.610 0.600 0.590 0.580 10

Temperatura media (º) Fig. 10. Rendimiento máximo anual del sistema contra la temperatura ambiente promedio. La ecuación de la línea recta que representa los datos es: PRmax = 0,686 - 0,0031 • Ta Ecuación 7 Esta expresión es de gran utilidad ya que permite evaluar el máximo rendimiento del sistema, con tan sólo disponer de la temperatura ambiente de la ciudad. Los resultados obtenidos en este modelo corresponden a un SFCR promedio, sobre superficies fijas. Pero es posible obtener valores mayores para PR si se asume que el sistema está muy bien diseñado. Teniendo esto, la ecuación [7] puede ser simplificada para fines prácticos, introduciendo una constante ksist que depende del tipo de sistema, así: PRmax = ksist • [1 + γ (1,12 • Ta — 10)] Ecuación 8 Donde Ta es la temperatura ambiente media de la ciudad en °C, y γ es el coeficiente de variación del punto de máxima potencia con la temperatura. Para el silicio cristalino puede usarse γ= -0,0044 °C-1. Esta ecuación reprodujo los resultados obtenidos con una precisión muy alta (R2=0,992). Con el fin de probar la validez de esta expresión en países diferentes a los ecuatoriales, se aisló el término de temperatura, y se calcularon las pérdidas para inclinaciones cercanas a la óptima, así: Ltemperatura, max = — γ (1,12 • Ta — 10) Ecuación 9 Los resultados obtenidos para algunos sistemas reales monitorizados se muestran en la tabla 5. Así, los valores reportados concuerdan con lo reportado para sistemas fotovoltaicos instalados en casas, por lo cual la expresión [9] tiene validez universal. Sin embargo, es importante recalcar que estas pérdidas podrían ser mayores en el caso de BIPV, si en el diseño final no se tiene en cuenta una adecuada ventilación de los módulos.

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Tabla 5. Valores de pérdidas por temperatura para generadores inclinados cerca de su ángulo óptimo. Ciudad

País

Número de sistemas

Pérdidas medidas

Referencia

Pérdidas calculadas

Tokyo

Japón

100

(41)

Dublín

Irlanda

(44)

Sukatani

Indonesia

101

(45)

Para estudiar el rango posible del máximo rendimiento del sistema según la ciudad, se construyó la figura 11. En esta, se puede apreciar que un sistema óptimo puede alcanzar valores de PR comprendidos entre 0.74 y 0.81, dependido del tipo de ciudad. Bogotá es la ciudad en la que mejor se podría desempeñar el hipotético sistema (PRmax=0,81), mientras que en Valledupar el rendimiento sería menor (PRmax=0,74). Sin embargo, para el cálculo de la energía anual producida en la ubicación óptima conviene utilizar los valores de un sistema “promedio”. Máximo PR para cada ciudad

0.85

Average System

0.80

PR max

0.75 0.70 0.65 0.60 0.55

Valledupar

Barranquilla

Montería

Neiva

San Andrés

Barrancabe

Cúcuta

Leticia

Villavicencio

Tumaco

Cali

Medellín

Popayán

Manizales

Pasto

Bogotá

0.50

Fig. 11. Rendimiento anual máximo de un sistema, para cada ciudad función del tipo de sistema. VARIACIÓN DEL PR CON LA INCLINACIÓN Y ORIENTACIÓN Es importante recordar que la ecuación [8] sirve para calcular el PR en el caso de inclinaciones y orientaciones cercanas a la óptima. Sin embargo, su valor puede disminuir hasta en un 15%, dependiendo del tipo de superficie sobre el cual se ubiquen los módulos. Ese comportamiento implica su correspondiente error en el cálculo de la energía anual producida. Lo anterior se puede dar cuando se trata de integración arquitectónica (BIPV). Teniendo en cuenta esto, se construyeron mapas de contorno del PR en función de la orientación e inclinación para cada ciudad. Algunos de los resultados se exponen para las ciudades de Leticia (Fig. 12), Pasto (Fig. 13), Bogotá (Fig. 14), Cúcuta (Fig. 15), y Barranquilla (Fig. 16).

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PR para Pasto

Inclinación (º)

PR para Leticia

Azimut (º)

Fig. 12.

Fig. 13.

PR para Bogotá

Inclinación (º)

PR para Cúcuta

Azimut (º)

Fig. 14.

Fig. 15.

Inclinación (º)

PR para Barranquilla

Azimut (º)

Fig. 16. 112

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En las figuras 12 a 16 se puede apreciar que todas las superficies con inclinaciones menores a 30°, sin importar su orientación, tienen un PR aproximadamente igual al máximo de esa ciudad. Esto implica que para todas las cubiertas se puede tomar PR=PRmax. También se puede observar que en todos los gráficos hay dos picos de rendimiento, para las orientaciones aproximadas de -90° y 90°. Esto se debe a que tanto las pérdidas angulares como las de conversión, son mínimas para superficies orientadas hacia el oeste y hacia el este. También se ve que el pico del PR en α = -90° es mayor que para α = 90°. La razón para esto es que en las mañanas, cuando el sol se encuentra en esa orientación, la temperatura ambiente es menor, dando como resultado unas menores pérdidas por este concepto. Por otra parte, en ciudades ubicadas en latitudes negativas, los menores rendimientos se observan para generadores verticales orientados hacia el sur (α = 0°). Lo opuesto se observa en ciudades ubicadas por encima de la línea del ecuador (α = 180°). Estos comportamientos son lógicos debido a las altas pérdidas angulares y del inversor en esos casos. MODELO SIMPLIFICADO PARA CALCULAR EL PR Todos los gráficos obtenidos en el presente artículo son útiles para hacer un estudio detallado de las pérdidas en un futuro edificio fotovoltaico. En particular, los mapas de contorno expuestos en las figuras 12 a 16 permiten identificar el PR del sistema de forma visual. Pero cada ciudad tiene un mapa de contorno diferente, caracterizado por su temperatura ambiente media y su latitud. Por lo tanto, sería necesario emplear el largo procedimiento descrito cada vez que se quiera predecir el comportamiento de una instalación. En realidad, lo anterior no resulta viable técnicamente cuando se plantea un proyecto fotovoltaico. Esta es la razón por la que muchos diseñadores optan por asignar un “valor estándar” de 0.75 cuando se quiere predecir la energía producida. Pero, como se mostró anteriormente, los valores obtenidos el PR pueden variar con la ciudad y el tipo de superficie, de tal forma que al realizar esta práctica se podría inducir un error por encima del 45% en el cálculo de la electricidad anual, en el peor de los casos. Como propuesta para resolver el problema, se pensó en encontrar una ecuación que se ajustara a los mapas de contorno obtenidos. Razonando de esta forma se encontró que, para un mismo PR, la curva de puntos describe de forma aproximada a una suma de dos funciones gaussianas. La amplitud y el ancho de tales funciones varían con la latitud del lugar. Además, los valores obtenidos para el PR en cada curva de nivel son característicos de la temperara media del lugar. De acuerdo a esto, se propuso el siguiente modelo para el cálculo del PR: α+90 2 α-α 2 Ecuación 10 PR = 0,0011 A1 • e -2 ( W 0 ) + A2 • e -2 ( W ) ― β ― 50 + 1,117 • PRc

Donde Ecuación 11 A1 = ― 1,1• |φ|+ 60 Ecuación 12 A2 = ― 0,1• |φ|+ 65 Ecuación 13 W = ― 1,1• φ + 92 Ecuación 14 α0 = ― 1,4• |φ|+ 92 Ecuación 15 PRc = PRmax + 0,0006 • Ta ― 0,017

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Siendo β el ángulo de inclinación, α el ángulo de acimut y Ф la latitud de la ciudad, todos en grados. Ta es la temperatura ambiente media de la ciudad en °C. El procedimiento para emplear la ecuación [10] es el siguiente: a. Se calcula el valor de PRc según la ecuación [15]. b. Se calcula PR mediante la ecuación [10]. Si PR > PRc entonces se toma como valor de rendimiento PR = PRc. En caso contrario se deja igual al obtenido. Así, se obtuvo una expresión que necesita sólo 4 parámetros de entrada. Dos de ellos corresponden a la ciudad donde se instalará el sistema fotovoltaico: La temperatura ambiente media Ta, y la latitud Ф. Los otros dos caracterizan al tipo de superficie del plano del generador: Su ángulo de inclinación β, y la orientación α. GRADO DE PRECISIÓN DEL MODELO Con el ánimo de verificar el grado de precisión del modelo, se construyó la figura 17, donde se muestran dos diagramas de contorno del PR, uno realizado mediante el largo y tedioso proceso descrito en la metodología, y el otro calculado mediante la ecuación propuesta, ambos para la ciudad de Bogotá. PR calculado con modelo

Azimut (º)

Inclinación (º)

PR para Bogotá

Fig. 17. Contornos del PR para Bogotá, calculado mediante la simulación completa (Izquierda) y mediante el modelo propuesto (Derecha). Así mismo, la figura 18 representa el porcentaje de error en cada punto del gráfico. Se puede observar como en la mayoría del diagrama el error cometido es menor al 1%. Este error crece levemente con la temperatura y la latitud. Por ejemplo, para Tegucigalpa-Guatemala (φ = 14.1); el error cometido en la mayor parte de los puntos es del 3%. Estos resultados indican el excelente grado de precisión del modelo propuesto, a pesar de su simplicidad. Finalmente, para tener una idea del trabajo ahorrado al emplear la ecuación [10] para el cálculo del PR, se describe lo siguiente: Para hallar cada punto del diagrama de contorno de la parte izquierda de figura

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17 fue necesario emplear más de 40 ecuaciones, en un algoritmo de computador que realizó más de 20.000 operaciones. De forma contraria, en cada punto del gráfico de la derecha de la misma figura sólo se utilizaron dos ecuaciones: la del PRmax, Ecuación [8], y la propuesta en nuestro modelo, ecuación [10].

Inclinación (º)

Error del modelo para Bogotá

Azimut (º)

Fig. 18. Porcentaje de error cometido en el modelo propuesto para el PR de Bogotá CONCLUSIONES En este trabajo se realizaron grandes aportes para el diseño de edificios fotovoltaicos. En primera instancia se propuso una normativa técnica a nivel mundial, que permite calcular de forma fácil las máximas pérdidas energéticas permitidas por orientación y sombreado. El procedimiento se puede emplear para cualquier lugar del mundo, con tan solo conocer la fracción de difusa y la radiación solar máxima. Esto permitirá tener en cuenta la eficiencia energética del sistema fotovoltaico, en la etapa de diseño arquitectónico del edificio. También se analizaron detalladamente las posibles pérdidas energéticas que inciden en el rendimiento de un sistema fotovoltaico conectado a red. El procedimiento se hizo para 16 ciudades de Colombia, en todas las inclinaciones y orientaciones posibles del plano del generador. Así mismo, se propuso una ecuación para calcular las pérdidas máximas por temperatura en cualquier país del mundo. Esta expresión fue validada mediante datos de sistemas monitorizados reales. El segundo gran aporte consiste en un modelo simple y validado de predicción de la energía producida por un sistema fotovoltaico, para países de bajas latitudes. Este modelo es de gran valor a nivel mundial, ya que evita el utilizar más de 40 ecuaciones en un algoritmo que realizó más de 20000 operaciones. Las variables de entrada son sólo cuatro: la temperatura ambiente, la latitud de la ciudad, y la orientación e inclinación del generador fotovoltaico. Esta investigación es un valioso apoyo para los arquitectos e ingenieros de Latinoamérica, ya que facilita de forma considerable el diseño de un edificio fotovoltaico. Con esto se contribuye al desarrollo de la Fotovoltaica Integrada a Edificios (BIPV) en la región, y a la construcción de ciudades ambientalmente sostenibles.

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MEXICO DESARROLLO DE UN SISTEMA AUTÓNOMO DE EMERGENCIA MÓVIL PARA PURIFICAR AGUA DULCE KRISTAL BECERRA PANIAGUA Orientador: Joel Pantoja Enríquez

RESUMEN Una gran parte de la población mundial no tiene acceso a agua potable. En México y en los países en desarrollo, la escasez de agua purificada es un grave problema que perjudica a miles de habitantes en zonas rurales y de desastre, ocasionando enfermedades transmitidas por consumo de agua insalubre y causando la mortalidad en la población infantil. En este trabajo se presenta el diseño, construcción y evaluación de un sistema autónomo para purificar H2O. La unidad consta de un sistema fotovoltaico que suministra la energía necesaria para el purificador, filtros de adsorción, membrana semipermeable, lámpara germicida, filtros de intercambio de iones, etapas de cloración y clarificación. El prototipo fue evaluado con diferentes tipos de aguas crudas para determinar los parámetros fisicoquímicos y microbiológicos a través de análisis de calidad, de diferentes zonas de Chiapas, donde el purificador puede ser implementado. Los resultados del análisis indican que el prototipo es capaz de eliminar y remover por completo los contaminantes en las aguas naturales y obtener un agua que cumpla con los lineamientos que marcan las Normas Oficiales Mexicanas de agua purificada. Este dispositivo portátil fue diseñado para producir agua para consumo humano, de aguas subterráneas, superficiales y con metales pesados, en lugares donde no hay acceso a la red eléctrica. Este trabajo ayuda a resolver los problemas en las comunidades marginadas y zonas de desastre natural donde no tienen acceso a agua purificada, electricidad y sufren de enfermedades transmitidas por el agua. PALABRAS CLAVE: agua purificada, sistema autónomo, sistema fotovoltaico.

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INTRODUCCIÓN La escasez de agua salubre en el mundo, es un grave problema que perjudica a miles de habitantes de zonas rurales y de desastre. América Latina, una región rica en recursos hídricos, posee casi el 31% del agua dulce del mundo, aunado a eso, el acceso a agua potable y purificada es insuficiente y además su calidad es inadecuada (UNICEF, 2006). Eso resulta un impacto negativo en la salud pública. La capacidad financiera limitada de los organismos encargados de proveer estos servicios y la institucionalidad débil del sector, son factores que limitan las posibilidades de mejorar el acceso, la calidad de agua potable y saneamiento en el continente. Según el programa “conjunto de monitoreo de agua y saneamiento de la OMS y la UNICEF, en 2004, 50 millones de personas o el 9% de la población de América Latina y el Caribe no tenían acceso a una fuente limpia de agua y 125 millones de personas o el 23% no tenían acceso a saneamiento básico adecuado. En países de América Central el 80% de enfermedades infecciosas, parasitarias gastrointestinales y una tercera parte de la tasa de mortalidad se debe al uso y consumo de agua insalubre (OMS, 2006). Alrededor de 1.4 niños menores de cinco años mueren en América Latina a diario, víctimas de enfermedades diarreicas relacionadas con la falta de acceso de agua apta para consumo humano (UNICEF, 2006). México es uno de los países de América Latina que tiene un mayor aporte de agua dulce en el mundo, casi de un 0.1%, de igual forma, los servicios de agua potable y electricidad son ineficientes para la población, principalmente para comunidades marginadas. Agregándole los numerosos riesgos naturales destructivos como tormentas tropicales, huracanes y actividad sísmica a los que está expuesto. Alrededor de 22 millones de mexicanos no tienen acceso a agua salubre. De esa cantidad, 9 millones de personas no cuentan con servicio de agua potable y purificada, alrededor de 13 millones de personas que habitan en zonas rurales o urbanas a pesar de contar con el servicio reciben en sus hogares el líquido contaminado (CONAGUA, 2010). La región del país en donde la salubridad del agua está menos desarrollada es la Sureste, integrada por los estados de Chiapas, Oaxaca, Tabasco y Estado de México, entre otros, presentando un mayor riesgo de enfermedades transmitidas por consumo de agua que no cumple con los lineamientos de las Normas Oficiales Mexicanas de agua purificada y potable. Siendo Chiapas el estado donde se concentra la mayor cantidad de agua dulce superficial de todo el país, a pesar de eso, menos del 50% de la población puede abastecerse de agua consumible (INEGI, 2012), en la mayoría de las comunidades rurales del estado no se cuenta con acceso a agua limpia, luz eléctrica y padecen de enfermedades de origen hídrico, siendo la población infantil la más afectada con tasas de mortalidad altas. A partir de esta situación, nuevos conceptos de sistemas de purificación en combinación con las energías renovables se han desarrollado para satisfacer las necesidades de agua salubre en lugares donde no tienen acceso a este servicio y a la red eléctrica, utilizando como fuente de alimentación aguas superficiales, salinas y subterráneas y dar solución a este inconveniente. Innovaciones en el desarrollo de nuevas tecnologías utilizando una variedad de materiales artificiales y naturales han tenido aplicaciones en el tratamiento del agua, ayudando a mejorar su calidad y uso. Ya que han demostrado tener fuertes propiedades antimicrobianas para la desinfección del agua y de remoción de contaminantes fisicoquímicos, entre esos materiales se encuentran las resinas minerales, carbones activados, resinas poliméricas, entre otros. Para contribuir a la solución de problemas anteriormente mencionados, el objetivo del presente trabajo fue diseñar, construir y evaluar un purificador autónomo que permitió tratar aguas naturales de tipo superficial y subterránea con diversos contaminantes fisicoquímicos y microbiológicos a concentraciones elevadas y que además utiliza la energía solar como suministro de energía para el funcionamiento del prototipo portátil. Hay que destacar que el prototipo se realizó con la finalidad de ser implementado en zonas rurales y de desastre, contribuyendo a la salud pública, con un rango extenso de remoción de contaminantes que sea útil para cualquier región de México y de América Latina.

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METODOLOGÍA DISEÑO DEL PROTOTIPO Criterios de selección de las etapas del purificador autónomo. Para el diseño de las etapas de purificación en el prototipo, se determinaron los principales contaminantes fisicoquímicos y microbiológicos presentes en la mayoría de las aguas superficiales y subterráneas de la región Sureste proporcionados por CONAGUA, y los que comúnmente podemos encontrar en ríos, arroyos, manantiales y acuíferos de América Latina (OMS, 2006). En base a estos resultados se pudieron determinar y seleccionar las etapas con sus respectivos filtros y sustancias químicas más convenientes para el sistema de purificación y lograr un agua apta para consumo humano que cumpliera con los lineamientos que dictan las Normas Oficiales Mexicanas 041 y 127 para agua purificada y 201 para agua potable. Tabla 1. Principales contaminantes fisicoquímicos y microbiológicos existentes en las aguas naturales de la región sureste de México. Tipo de Contaminante Microbiológicos

Intervalo de concentración

Coliformes totales

2000-180,000 NMP/ 100 ml

Coliformes fecales

1500-50,000 NMP/ 100 ml

Físico-químicos

Intervalo de concentración

Alcalinidad Total

200-600 ppm

Dureza Total

150-700 ppm

Solidos Disueltos Totales

200 -900 ppm

Sulfatos

10-50 ppm

Cloruros

10-30 ppm

Metales pesados

Intervalo de concentración

Mercurio

10.0-30.0 ppm

Plomo

10.0-50.0 ppm

Arsénico

10.0-30.0 ppm

Cromo

10-30 ppm

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Cobre

15-30 ppm

Manganeso

50-900 ppm

Hierro

100-1300 ppm

Las aguas superficiales pueden contener una gran variedad de materias orgánicas e inorgánicas, el tamaño de las partículas de estas materias y su naturaleza determinan los tipos de tratamientos a utilizar en los procesos de purificación. La primera etapa que se seleccionó para iniciar el proceso consta de una clarificación, constituida principalmente por dos sub-etapas, una coagulación y una floculación, con la finalidad de eliminar partículas muy pequeñas insolubles y suspendidas denominadas coloides, que son la causa principal de la turbiedad y el color del agua natural. La coagulación tiene por objeto desestabilizar las partículas en suspensión, es decir facilitar su aglomeración. La floculación tiene por objetivo favorecer con la ayuda de la mezcla lenta el contacto entre las partículas desestabilizadas. Estas partículas se aglutinan para formar un floc que pueda ser fácilmente eliminado por los procedimientos de decantación y filtración (Cárdenas et al, 2000). Una desinfección fue la etapa seleccionada posteriormente a la clarificación, con el objetivo de destruir bacterias, virus y microorganismos patógenos, que por lo general contienen las aguas superficiales a concentraciones muy elevadas. Asimismo permitir la oxidación de algunos metales como hierro, manganeso y sulfuros de hidrogeno que son los causantes de olores y sabores desagradables (Ramírez et al, 2001). La tercera etapa seleccionada que compone al proceso de purificación es una adsorción, en esta etapa se utilizaron sólidos para eliminar sustancias solubles del agua. Estos sólidos son materiales poliméricos y carbón activado con la capacidad de adsorber, retener partículas, materia orgánica y sedimentos, remover cloro, mal olor y sabor, bacterias, metales pesados como hierro y manganeso (Toledo et al, 1997). La cuarta etapa está constituida por un intercambio iónico, esta operación comprende el intercambio entre los iones contaminantes inorgánicos presentes en el agua y los iones inocuos de un sólido cargados en su superficie (Godos et al, 2004), como solidos se utilizaron resinas naturales compuestas por aluminio silicatos y sintéticas. La quinta etapa consiste en una operación de osmosis inversa, se seleccionó con el objetivo de controlar y eliminar sustancias químicas inorgánicas (exceso de sales, metales, minerales), la mayoría de microorganismos y sustancias químicas como nitratos, sulfatos, herbicidas y pesticidas. Para finalizar el proceso de purificación se optó por elegir una radiación de luz ultravioleta sobre el flujo de agua con la finalidad de destruir por completo los microorganismos, virus y bacterias, principalmente los coliformes fecales como la Escherichia coli (Díaz et al, 2008). El flujo de agua al concluir el proceso de purificación se almacena en un tanque con una capacidad aproximada de 12 litros bajo condiciones de presión. El siguiente esquema muestra las etapas y los procesos implementados y seleccionados en el purificador autónomo de H2O.

1. Clarificación Coagulación - Floculación

6. Luz Ultravioleta UV

2. Desinfección / Cloración

5. Osmosis Inversa

3. Adsorción

4. Intercambio Iónico

7. Almacenamiento

Figura 1. Esquema de las etapas y procesos que constituyen al sistema de purificación en el prototipo.

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Dimensionado del sistema fotovoltaico autónomo. El propósito del dimensionado fotovoltaico fue el cálculo de los elementos del sistema (básicamente número de paneles, baterías, inversores y controladores) necesarios para suministrar al sistema de purificación de modo fiable la energía eléctrica necesaria para su funcionamiento y lograr un sistema completamente autónomo. Los cálculos para el dimensionado fotovoltaico se realizaron efectuando el siguiente procedimiento: 1. Orientación e inclinación de los paneles solares. Como la orientación de un panel solar está definida por el ángulo acimutal α o ángulo normal a la superficie coincide con el ecuador del observador, α=0 (hacia el sur en el hemisferio norte y hacia el norte en el hemisferio sur) y es la orientación en la que se aprovecha de modo más completo a lo largo del año la radiación del sol. México se encuentra en el hemisferio norte por lo tanto los paneles se orientan hacia el Sur. La inclinación que tuvo el panel estuvo en relación con la latitud del lugar donde se instalaron, como fue Tuxtla Gutiérrez y se ubica en las coordenadas 16°38’ y 16°51’ de latitud norte (INEGI, 2012) , por lo tanto 16° fue la inclinación que consideramos la adecuada. 2. Calculo de la demanda energética. La demanda energética que necesita el purificador diariamente se determinó en función a la potencia y consumo energético en corriente alterna y directa de los equipos que funcionan con energía eléctrica en el sistema, valorando las diversas pérdidas que existen. Las energías consumidas por los equipos en corriente alterna se determinaron con la siguiente formula: EAC = ∑ P(AC)i • tdi

Ecuación 1

Tabla 2. Equipos que trabajan con energía eléctrica en el sistema de purificación. Equipos

P(AC)i (Watts)

tdi (horas)

Consumo en AC (Wh/dia)

1 Lámpara UV

32.8

P(AC)1 • td1

1 Bomba de 1/10 hp

P(AC)2 • td2

Potencia total del sistema PAC:

P(AC)1 + P(AC)2

Consumo energético en AC (EAC):

P(AC)1 • td1+P(AC)2 • td2

EAC es el consumo de energía teórico sin considerar los rendimientos de las etapas existentes. Para calcular el consumo real total se valoraron las eficiencias del inversor y de la batería con la siguiente formula: (E ) ET = AC ηInv

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Ecuación 2

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La eficiencia del inversor fue 95%. La energía total requerida (ET) fue el consumo diario entre la lámpara germicida y la bomba. Para la selección de la hora solar pico se consideró la HSP media para Tuxtla Gutiérrez aproximadamente de 4.7 kWh/m2 (Almanza, 1997), aunque para los cálculos se tomó un valor de 5 kWh/m2. 3. Selección del tiempo de autonomía. El tiempo de autonomía que se eligió fue de N=7 días, periodo en que los paneles no captaran energía solar por condiciones desfavorables y todo el consumo se suministrará de la energía en reserva de las baterías. 4. Número de paneles. Una vez que la demanda energética y la HSP fueron determinadas se prosiguió a calcular el número de paneles que se instalaron a partir de la siguiente formula: ET NPT = PGPP HPS

Ecuación 3

La potencia del pico del panel (PP) fue de 90 Wp y el factor global de perdidas (PG) fue de 75%. La operación nos dio el número de paneles que necesita el purificador con una capacidad de 90 Wp. 5. Determinación de la capacidad de la batería. La capacidad de la batería se puede dar en Wh o en Ah, las fórmulas que se utilizaron para determinarla fueron las siguientes: E•N Cn(Wh) = T Pd

Ecuación 4

C (Wh) Cn(Ah) = n Vbat

Ecuación 5

La máxima profundidad de descarga de la batería (Pd) fue de 1.2 con un voltaje nominal de la batería (Vbat) de 6 V. 6. Determinación de la capacidad del controlador. El objetivo de calcular la capacidad del controlador fue obtener la corriente máxima que circula en la instalación. Para ello, se calculó la corriente que producen los paneles, la corriente que consumen las cargas y en base a la máxima de estas corrientes fue la que soportó el controlador. La intensidad de corriente que producen los paneles se determinó con la siguiente formula: IG = IR • NR

Ecuación 6

La intensidad que consumen las cargas se determinaron considerando todas las potencias de los equipos con la fórmula que se muestra a continuación:

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P P IC = DC + AC Vbat 220

Ecuación 7

De estas dos corrientes (IG , IC ), la máxima de ambas fue la que el regulador soporta y fue la que se utilizó para su selección: IR = max (IG , IC)

Ecuación 8

7. Determinación de la capacidad del inversor. Para conocer la capacidad del inversor, la selección se hizo en función a la potencia que demanda la carga AC, se eligió un inversor cuya potencia nominal fue algo superior a la máxima demandada por la carga .Se pudo conocer la potencia del inversor con esta expresión (Abella, 2005): PINV ≈ PAC • ηF

Ecuación 9

Diseño en Solid Works. El diseño del prototipo se realizó en el software Solid Works, consistió en el bosquejo de las piezas del mueble contenedor donde se instaló el sistema fotovoltaico y de purificación. Se dimensionó el mueble en base a las medidas del panel que soporta en su superficie. Estas medidas son de 90 cm de largo por 70 cm de ancho, para el mueble se tomó una altura de 110 cm. En la figura 2 se observan los principales componentes del prototipo, consta de un panel fotovoltaico (1) el cual se encarga de convertir la energía solar en eléctrica, una caja para las baterías para prolongar su vida útil (2) estas son las encargadas de almacenar la energía y dar un tiempo de autonomía para una semana, soporte para los filtros y equipos fotovoltaicos (3), llave para el suministro de agua purificada (4) un carrito movible que soporta el mueble, haciendo que el prototipo sea portátil, accesible y práctico (5).

Figura 2. Vista interna del purificador donde pueden observarse sus principales componentes.

Figura 3. Vista frontal del purificador autónomo de H2O en Solid Works.

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CONSTRUCCIÓN DEL PROTOTIPO. Se realizó la construcción del mueble contenedor en base al diseño que se realizó en el programa Solid Works. Los materiales de construcción más idóneos para la fabricación del mueble fueron: Acero inoxidable: por su alto nivel de resistencia a la corrosión tanto atmosférica como de otros agentes y al desgaste. Su gran desventaja es su elevado costo de construcción. Lamina bonderizada: el nombre bonderizada se debe al tratamiento que recibe la lámina galvanizada, proporcionándole propiedades semejantes a la del acero inoxidable, gracias a una capa protectora y anticorrosiva en su superficie. El costo de construcción es menor que la del acero inoxidable pero mayor a la de la lámina galvanizada normal. Acero al carbón: la composición química de este material es una mezcla de hierro y carbón, el hierro del acero al estar expuesto con el aire se oxida y se vuelve menos resistente. Su gran ventaja es su bajo costo de construcción. Considerando las características y propiedades de estos materiales se eligió la lámina bonderizada calibre 24 como el material más apto para la construcción, por su bajo costo y resistencia a la corrosión y desgaste, características adecuadas para el uso del prototipo en ambientes drásticos de tormentas, lluvias, sol y vientos. El mueble contenedor se sometió una operación de lijado y esmaltado con pintura anticorrosiva. Ya construido se prosiguió a integrar el sistema de purificación y los equipos fotovoltaicos. EVALUACIÓN DEL PROTOTIPO. Para la evaluación del prototipo se realizaron pruebas de purificación con aguas crudas de distintas procedencias y remoción de metales pesados. Las etapas en la evaluación del prototipo fueron las siguientes: Técnica de muestreo de aguas naturales. El objetivo fue obtener una muestra representativa del agua en bidones de 60 y 50 litros y frascos esterilizados de 2 litros. La muestra de agua superficial se recolectó del río Santo Domingo localizado en el municipio de Chiapa de Corzo, Chiapas. La muestra se adquirió lo más lejos posible de la orilla del río, procurando no remover el fondo y evitando las zonas de estancamiento. Antes de almacenarla en los bidones y frascos se lavaron con esta misma por tres veces consecutivas y se sumergieron completamente en sentido contrario a la corriente del río. Los frascos con agua se guardaron en frío para posteriormente realizarle un análisis fisicoquímico y microbiológico. La muestra de agua subterránea se recolectó de un manantial localizado en Ocozocoautla de Espinosa, Chiapas. La muestra se adquirió directamente del yacimiento del brote de agua, lavando con esta agua por tres veces consecutivas los bidones y frascos antes de almacenarlas. Los frascos con agua se guardaron en frío para posteriormente realizarle un análisis fisicoquímico y microbiológico. La técnica que se utilizó para el muestreo fue de tipo simple siguiendo el procedimiento que menciona la NOM-014-SSA1-1993. Técnicas experimentales. Pre-tratamiento de aguas naturales. El acondicionamiento del agua antes de entrar al purificador autónomo radicó en un tratamiento de clarificación para coagular, flocular y sedimentar aquellos sólidos suspendidos y así poder ser removidos, y en un tratamiento de desinfección para eliminar la cantidad de microorganismos patógenos presentes en

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el agua. El tratamiento de clarificación se realizó mediante la técnica de Prueba de Jarras y la desinfección determinando la demanda óptima del desinfectante. Las pruebas se efectuaron solo con el agua de río por el alto grado de concentración de sólidos suspendidos que presentaba, se colocó la muestra de agua superficial en el tanque, obteniendo un volumen de 110 Lt en total y se realizó el tratamiento de clarificación y desinfección antes de filtrarla por el prototipo. La Prueba de Jarras es una técnica utilizada para determinar las condiciones óptimas de tratamientos de purificación y potabilización de agua. En ella se tratan de simular los procesos de coagulación, floculación y sedimentación a nivel laboratorio para la eliminación de coloides en suspensión y materia orgánica en el agua (Cárdenas, 2000). Para ello, se preparó una solución de 10% v/v del coagulante sulfato de aluminio y se almacenó en un matraz aforado de 100 ml. Se llenaron seis vasos de precipitado con el volumen de muestra deseada, en este caso fueron 500 ml de agua superficial. Se procedió a medir los parámetros iniciales como turbiedad y pH. A cada muestra se le aplicaron diferentes dosis de la solución de coagulante preparada y se colocaron en las parrillas de agitación a una velocidad de 100 rpm por un minuto. La etapa de mezcla rápida ayuda a dispersar el coagulante a través de cada contenedor. Se disminuyó la velocidad de agitación a 25 rpm y se dejó un tiempo de 15 min para la formación de flóculos. Esta velocidad más lenta de mezcla ayuda a originar la formación de flóculos mediante la mejora de las colisiones de partículas que dan lugar a grandes flóculos. Finalmente se apagaron las parrillas de agitación, y se dejó sedimentar los flóculos de 15 a 20 min. El parámetro que se midió fue únicamente el pH con tiras indicadores. • Dosis óptima del coagulante. A partir de la velocidad más alta de formación de flóculo que registró la muestra, se determinó la dosis óptima del coagulante que se agregó. Con la siguiente regla de tres se calculó la cantidad de coagulante necesaria para tratar un volumen de 110 Lt de agua de río. x ml de coagulante = 500 ml de agua

x ml de coagulante necesario 110,000 ml de agua

Ecuación 10

Para obtener la cantidad de hipoclorito de sodio que debe utilizarse para tratar el volumen total de las aguas naturales en el tanque de abastecimiento se determinó mediante la relación entre el volumen de agua tratada y la dosis de cloro añadida a nivel laboratorio de la muestra que cumpliera con la concentración idónea de cloro residual igual a 1.5 ppm de acuerdo a la NOM- 127-SSA1, asegurando una completa desinfección y potabilización del agua. Para ello, se llenaron cinco vasos de precipitado con el volumen de muestra deseada, en este caso fueron 500 ml de agua natural. Se procedió a medir los parámetros iniciales como temperatura, pH y cloro. A cada muestra se le aplicaron diferentes dosis de hipoclorito de sodio de 0.01 a 0.1 ml. Se dejaron en contacto a las muestras con el desinfectante por un tiempo de 15 a 30 minutos, al transcurrir ese tiempo se midió la concentración de cloro residual libre por medio de un Checker digital. Finalmente se midieron los parámetros iniciales como temperatura de y pH. • Dosis optima del desinfectante. A partir de la muestra que registró la concentración idónea de cloro residual libre se determinó la dosis óptima del desinfectante que se agregó. Con la siguiente regla de tres se calculó la cantidad de hipoclorito de sodio necesaria para tratar un volumen de 110 Lt de agua natural: x ml de desinfectante x ml de desinfectante necesario = 500 ml de agua natural 110,000 ml de agua natural

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Ecuación 11

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Técnicas de caracterización de aguas naturales y purificadas. La finalidad de realizar la caracterización de las aguas fue conocer la calidad de los parámetros y determinar cuantitativamente los contaminantes presentes en ellas por medio de análisis a nivel laboratorio, permitiendo obtener resultados y ser comparados con los límites máximos permisibles presentes en las Normas Oficiales Mexicanas de calidad de agua potable y purificada, pudiendo clasificar al agua si es o no es apta para consumo humano. Se realizaron análisis fisicoquímicos y microbiológicos a las muestras de agua cruda antes de tratarla y filtrarla por el sistema de purificación para poder comparar los resultados de los análisis fisicoquímicos y microbiológicos de las muestras de agua purificada a la salida del sistema, asegurando que las operaciones están removiendo y eliminando los contaminantes de entrada por completo. Los principales parámetros que se midieron en los análisis fisicoquímicos y microbiológicos fueron los siguientes: Tabla 3. Clasificación de los parámetros determinados de calidad del agua. Parámetros medidos Microbiológicos

Físicos (Organolépticos)

Químicos

Coliformes totales

Olor y sabor

Cloro libre

Coliformes fecales

Color

Cloruros

Alcalinidad total

Turbiedad

Dureza total

Solidos disueltos totales

Sulfatos Metales pesados

Las técnicas para medir coliformes totales en agua cruda y purificada fueron: Numero Más Probable (NMP) y Unidades Formadoras de Colonias (UFC) respectivamente. La primera se fundamenta en la capacidad de este grupo microbiano de fermentar la lactosa con producción de ácido y gas al incubarlos a 35 °C ± 1 °C durante 48 h, utilizando un medio de cultivo que contenga sales biliares (NOM-112-SSA1-1994). Y la segunda se basa en la filtración de una muestra directa o una alícuota de la muestra a través de una membrana de celulosa que retiene los organismos, colocando la membrana ya sea en un medio de cultivo selectivo de agar lactosado o en un cojinete absorbente saturado con un medio líquido lactosado (NMX-AA-102-SCFI-2006). El método para la determinación de olor consistió en diluir una muestra de agua natural con agua libre de olor hasta obtener una dilución que tenga un olor mínimo perceptible (NMX-AA-083-1982). El principio del método empleado para determinar color se basa en la medición del color verdadero y/o aparente en una muestra de agua natural, mediante su comparación visual con una escala estandarizada de platino-cobalto (la unidad platino-cobalto es la que se produce al disolver un mg de platino/L en forma de ion cloroplatinato). Este método depende de la apreciación visual del color de la muestra por el analista en comparación con una escala estandarizada (NMX-AA-045-SCFI-2001). Se utilizan diferentes métodos de determinación de pH, que van desde la simple utilización de papel indicador a sofisticados métodos utilizando un medidor de pH. Para el método colorimétrico utilizado, se emplearon indicadores tiras FERMONT que desarrollan una gama de colores a diferentes pH (NMX-AA008-SCFI-2000). El método para determinar la turbiedad utilizado se basa en la comparación entre la

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intensidad de la luz dispersada por la muestra bajo condiciones definidas y la intensidad de luz dispersada por una suspensión de referencia bajo las mismas condiciones, a mayor dispersión de luz corresponde una mayor turbiedad. El aparato empleado en esta determinación consistió en un nefelómetro HANNA H1 93703 C con una fuente de luz para iluminar la muestra y uno o varios detectores fotoeléctricos con un dispositivo de lectura exterior para indicar la intensidad de la luz dispersada a 90° de la dirección del haz de luz incidente (NMX-AA-038-SCFI-2001). El principio del método empleado para determinar sólidos y sales disueltas totales se basa en la medición cuantitativa de los sólidos y sales disueltas así como la cantidad de materia orgánica contenida, mediante la evaporación y calcinación de la muestra filtrada o no, en su caso, a temperaturas específicas, en donde los residuos son pesados y sirven de base para el cálculo del contenido de estos (NMX-AA-034-SCFI-2001). El método DPD fue empleado para determinar el cloro residual libre que reacciona instantáneamente con un reactivo sólido débilmente ácido, la DPD (N.N, dietil, p-fenilendiamina), produciendo un complejo de color rosa por la oxidación del cloro, la intensidad de este es proporcional a la cantidad de cloro libre presente en la muestra (NMX-AA-108-SCFI-2001). El método para determinar acidez y alcalinidad en el agua está basado en la medición de la alcalinidad en el agua por medio de una valoración de la muestra empleando como disolución valorante un álcali de concentración conocida (NMX-AA-036-SCFI-2001). El método de análisis para determinar dureza empleado se basa en la formación de complejos por la sal disódica del ácido etilendiaminotetraacético con los iones calcio y magnesio. Consiste en una valoración empleando un indicador visual, Eriocromo T, que es de color rojo en la presencia de calcio y magnesio y vira a azul cuando estos se encuentran acomplejados o ausentes (NMX-AA-072-SCFI-2001). La determinación de cloruros consistió en una valoración con nitrato de plata utilizando como indicador cromato de potasio. La plata reaccionó con los cloruros para formar un precipitado de cloruro de plata de color blanco (NMX-AA-073-SCFI-2001). Para determinar el ion sulfato, se precipitó y se pesó como sulfato de bario después de eliminar la sílice y materia insoluble (NMX-AA-074-1981). Técnicas analíticas. Adsorción e intercambio iónico de metales pesados en resina. Se estudió el intercambio iónico de Hg (II), Cd (II), Pb (II), Cu (II) y Zn (II) en solución acuosa sobre la resina mineral sin modificar y modificada por intercambio catiónico con soluciones de NaCl, con la finalidad de aumentar su capacidad de intercambio, ya que los iones intercambiables se desplazan por los iones de Na, los cuales son más accesibles al intercambio de los cationes metálicos. Para ello, se lavaron varias muestras de resina mineral utilizando agua tridestilada, se separaron por decantación, se secaron durante 24 horas en un horno Riossa H-33 a 110°C y se guardaron en recipientes cerrados y secos. Para los experimentos con resina mineral sin modificar, los datos experimentales de la isoterma de intercambio se obtuvieron en un intercambiador de lote que constó de un matraz Erlenmeyer de 500 ml, al que se agregaron 500 ml de una solución que contenía una concentración inicial del ión metálico de 10 a 100 mg/L. En una tela fabricada de malla nylon se añadieron 15 a 25 gr de zeolita en forma de filtro, luego se colocó dentro de la solución del intercambiador. La solución se mezcló por medio de una barra de agitación magnética cubierta de teflón y se accionó por una placa de agitación. La solución y la zeolita de dejaron en contacto hasta que alcanzaron el equilibrio. Se encontró que en un periodo de 24 horas es suficiente para alcanzar el equilibrio. Las concentraciones de los iones metálicos en solución acuosa, se determinaron por la técnica espectroscopia de emisión óptica. El principio en el cual se basa esta técnica es el siguiente: la muestra es aspirada y atomizada a través de un plasma, mediante un monocromador se dirige un rayo de luz a través del plasma y sobre un detector se mide la cantidad de luz absorbida. La absorción depende de los átomos libres no excitados. Como la longitud de onda del rayo de luz es característica única de cada metal por determinar, la energía luminosa adsorbida por el analito es una medida de la concentración del metal en la muestra. La concentración del cualquiera de estos iones en una determinada muestra se realizó midiendo la absorbancia en un Espectrofotómetro de Emisión Óptica de Plasma por Acoplamiento Inductivo (ICP-OES) THERMO SCIENTIFIC iCAP 6000 SERIES, calculando su concentración por medio de una curva de calibración. El procedimiento para establecer la curva de

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calibración consistió en preparar diez soluciones patrón de los metales a concentraciones de 10 a 100 mg/L y medir su absorbancia. Para la modificación de la resina mineral se realizó por un procedimiento de intercambio catiónico, a cuatro matraces Erlenmeyer de 250 ml se agregaron 110 g de la resina mineral natural y 200 ml de la solución intercambiante de NaCl a 116 g/L. La solución y la resina mineral se colocaron en una placa de calentamiento y se calentaron a una temperatura de 50°C durante 12 h y luego se dejó enfriar por las siguientes 12 h; la solución intercambiante se separó de la resina por decantación. Enseguida, se agregaron 200 ml de una nueva solución intercambiante y se calentó nuevamente a 50°C. Este procedimiento se repitió durante cinco días. Al término de este periodo la resina se separó de la solución, se lavó repetidas veces con agua tridestilada hasta que la solución de enjuague ya no estaba turbia y se secó en un horno a 110°C durante 24 h. La resina modificada se guardó en un recipiente seco y cerrado. Los datos experimentales de la isoterma se obtuvieron siguiendo el mismo procedimiento de la resina sin modificar; a las mismas condiciones.

DESARROLLO. SISTEMA FOTOVOLTAICO AUTÓNOMO. Teniendo en cuenta la metodología descrita en el epígrafe anterior, se exponen los resultados obtenidos en el dimensionado del sistema fotovoltaico autónomo, mismo que permitirá que el prototipo funcione sin necesidad de red eléctrica. En la tabla 4 se muestran las potencias y consumos energéticos del sistema, la potencia pico del panel y las capacidades de la batería, inversor y controlador. Tabla 4. Resultados del dimensionado fotovoltaico autónomo. Potencia total del sistema PAC:

46.8 W

Potencia pico del panel:

90 W/m2

Consumo de energía teórico EAC:

468 Wh/dia

Energía real requerida por el purificador ET:

493 Wh/día

Capacidad de las baterías:

420 Ah, 6 V

Número de paneles:

Capacidad del controlador

10 A

Número de baterías:

Número de controladores:

Número de inversores:

Capacidad del inversor:

100 W

Al día, el panel seleccionado arroja una potencia de 450 a 500 Wh/día, misma que satisface por completo a la demanda energética que necesita el prototipo para 10 h de funcionamiento. La velocidad de permeado de la membrana es de 14 L/h, por lo tanto en el periodo de trabajo del prototipo se obtiene un flujo total de 140 L/día, satisfaciendo a 70 personas al día, si se sabe que una persona consume aproximadamente 2 L de agua al día. Si se requiere para uso de higiene personal, se satisface a una familia de 4 a 5 personas, si se tiene en cuenta que una persona se baña con aproximadamente con 20 L de agua al día, y el resto del agua queda para uso doméstico y consumo. Las baterías se conectaron en serie para asegurar que el equipo podría estar funcionando por una semana (descargándolas un 60% para prolongar su vida útil), en caso que el panel no captara energía solar por condiciones desfavorables y que durante el día y la noche los beneficiarios pudieran abastecerse de agua limpia para múltiples usos.

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RESULTADOS DE LA CONSTRUCCIÓN DEL PROTOTIPO. Haciendo alusión al bosquejo realizado en el software Solid Works, al material de construcción determinado y las dimensiones seleccionadas de acuerdo a las condiciones de uso del prototipo citados en la metodología, en la figura 4 se plasma la representación esquemática de las etapas que se realizaron para la construcción del prototipo:

1. Diseño, construcción y ensamblado de las piezas acorde al diseño.

2. Lijado y esmaltado del mueble con pintura anticorrosiva.

3. Integración del panel fotovoltaico en el prototipo.

4. Integración del sistema de purificación y equipos fotovoltaicos.

Figura 4. Representación esquemática de las etapas de construcción del prototipo. En la figura 5 se presenta el purificador autónomo de H2O concluido, fabricado de lámina galvanizada calibre 24 con un tratamiento de bonderizado para resistir condiciones desfavorables y el peso de los equipos integrados. En total las dimensiones son de: 110 cm x 90 cm x 70 cm (alto x largo x ancho) y un peso relativamente bajo de aproximadamente 70 kg, con la finalidad que el prototipo sea portátil y pueda ser trasladado de un lugar a otro con mayor facilidad, para eso, cuenta con una base con llantas que soportan al mueble en su conjunto.

Figura 5. a) Vista frontal del prototipo en funcionamiento, b) vista lateral del prototipo.

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RESULTADOS DE LA CLARIFICACIÓN Y DESINFECCIÓN DE LAS AGUAS NATURALES. De acuerdo a la metodología mencionada en la sección del pre-tratamiento de aguas naturales, se presentan los resultados del procedimiento realizado en la técnica prueba de jarras, para la clarificación y la técnica demanda de cloro para la desinfección del agua. En la tabla 5 y 6, se muestran los mililitros agregados de sulfato de alúmina e hipoclorito de sodio a cada uno de los vasos de precipitado.

Tabla 5. Dosis de coagulante a 10% v/v que se agregaron a cada una de las muestras. Muestras

Muestra A

Muestra B

Muestra C

Muestra D

Muestra E

Muestra F

Dosis de coagulante

1 ml

2 ml

3 ml

4 ml

5 ml

6 ml

Tabla 6. Dosis de hipoclorito de sodio (NaOCl) que se agregaron a cada una de las muestras. Muestras

Muestra A

Muestra B

Muestra C

Muestra D

Muestra E

Dosis del desinfectante

0.025 ml

0.05 ml

0.07 ml

0.09 ml

0.1 ml

En el gráfico 1 se representan los datos registrados de las velocidades de formación de flóculos en las muestras, en función a las dosis agregadas del coagulante y el tiempo en que sedimentaban los sólidos suspendidos. Se puede estimar que el último punto del gráfico corresponde a la mayor dosis de coagulante agregado y con la velocidad más elevada de formación. La dosis óptima de coagulante que se utilizó para calcular la cantidad de coagulante necesario fue de 6 ml, debido a la velocidad más alta de formación de flóculo que registró la muestra F. En base a la ecuación 10, con 1320 ml de coagulante diluido se trató por completo el volumen total del agua natural. En el gráfico 2 se representan los datos registrados de la cantidad de desinfectante en exceso agregado en las muestras y la formación de cloro residual libre. Al adicionar cloro al agua, reaccionó con sustancias que generalmente esta contiene, quedando menos cloro en disposición para actuar como desinfectante. Se continuó añadiendo cloro en exceso, llegando un momento en que el cloro sobrante apareció como cloro residual libre, que realmente es el que actúa como agente desinfectante. A este hecho se le conoce como el punto crítico (Break Point), se representa en el gráfico como el mínimo de una función de trayectoria del cloro. La dosis óptima de desinfectante que se utilizó para calcular la cantidad de desinfectante necesario fue de 0.09 ml, ya que en ese punto se empezó a formar cloro libre residual de 1.5 ppm. A partir de la ecuación 11, con 20 ml de hipoclorito de sodio se trató ambas tipos de aguas naturales.

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4.0

2.00

3.5 1.75

3.0 2.5

Cloro residual libre (ppm)

V e loc ida d de pa rtíc ula s e n s e dim e nta r (m L/m in)

2.25

4.5

2.0 1.5 1.0 0.5 0.0

1.50

B reak P oint

1.25 1.00 0.75 0.50

-0.5

0.25

-1.0 1

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.10

0.11

Desinfectante agregado (ml/lt)

Concentración de coagulante (mL)

Figura 6. Evolución del sulfato de alúmina en la clarificación del agua superficial.

Figura 7. Evolución del cloro residual libre en la cloración de las aguas naturales.

RESULTADOS DE LOS ANÁLISIS FISICOQUÍMICOS Y MICROBIOLÓGICOS De acuerdo a las técnicas empleadas para la caracterización de las aguas descritas en la sección de metodología, se presentan los resultados cuantitativos de los parámetros físicos, químicos y microbiológicos determinados en cada tipo de agua natural, a la entrada y a la salida del prototipo. Expresaremos los resultados en concentración inicial (C0) y concentración final (Cf), la primera pertenece a los resultados obtenidos de las aguas naturales antes de recibir el tratamiento de purificación en el prototipo y la segunda como los resultados de las aguas ya tratadas por el prototipo al concluir el proceso de purificación. En la tabla 7 se presentan los resultados de la cuantificación de los microorganismos presentes en las aguas naturales crudas y purificadas. El grupo de bacterias que se identificaron fueron los coliformes totales, bacilos Gram-negativos conformado por cuatro géneros, entre ellos la más predominante la Escherichia coli. Tabla 7. Certificado de prueba del análisis microbiológicos de aguas naturales y purificadas. Agua superficial (río) Parámetros

Agua subterránea (manantial)

Unidades

Referencias

Límites máximos permisibles

Coliformes totales

54,000

NMP/100ml

NOM-112SSA1-1994

No detectable

Coliformes fecales

35,000

No detectable

NMP/100ml

CCAYAC-M004/8

No detectable

Mesofílicos aerobios

UFC / ml

NOM-092SSA1-1994

No detectable

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En la tabla 8 se concentran los resultados obtenidos de la cuantificación de los parámetros físicos y químicos en las aguas naturales crudas y purificadas. Tabla 8. Certificado de prueba del análisis fisicoquímico de aguas naturales y purificadas Agua superficial (río) Parámetros

Agua subterránea (manantial)

Unidades

Referencias

Límites máximos permisibles

Olor

Desagradable

Agradable

Desagradable

Agradable

NMXAA-083-1982

Agradable

Sabor

Desagradable

Agradable

Desagradable

Agradable

NMXAA-083-1982

Agradable

Color real

58.00

0.00

1.00

0.00

Unidades

NMX-AA-045SCFI

15 Unidades

Turbiedad

52.00

0.00

UTN

NMX-AA-038SCFI

5 UTN

8.20

7.60

7.50

7.20

Unidades

NMX-AA-008SCFI

6.5-8.5 U

Alcalinidad Total

186.80

7.60

401.70

18.87

ppm

NMX-AA-036SCFI

300 ppm

Cloro residual libre

0.00

ppm

Dureza Total

237.50

1.25

385.87

2.45

ppm

NMX-AA-072SCFI

200 ppm

Dureza de calcio

140.00

1.00

242.55

0.00

ppm

NMX-AA-072SCFI

200 ppm

Dureza de magnesio

97.50

0.25

143.32

2.45

ppm

NMX-AA-072SCFI

200 ppm

Sólidos Disueltos Totales

512.00

30.00

663.00

32.00

ppm

Cloruros

48.80

14.80

15.54

7.17

ppm

134

NMX-AA-108SCFI

NMX-AA-034SCFI

NMX-AA-073SCFI

0.1 ppm

500 ppm

250 ppm

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Sulfatos

Bicarbonato de sodio (NaHCO3)

50.70

0.00

1.00

5.33

14.54

13.30

1.70

13.79

ppm

NMXAA-074-1981

250 ppm

ppm

NOM-041SSA1-1993

Bicarbonato de calcio Ca(HCO3)2

226.80

1.62

392.93

0.00

ppm

NOM-041SSA1-1993

Bicarbonato de magnesio Mg(HCO3)2

68.48

0.37

209.68

3.58

ppm

NOM-041SSA1-1993

80.52

24.42

25.64

11.83

ppm

Sulfato de sodio Na2SO4

75.04

1.48

2.52

0.00

ppm

NOM-041SSA1-1993

Sulfato de Magnesio MgSO4

60.99

0.00

ppm

NOM-041SSA1-1993

Cloruro de sodio NaCl

NOM-041SSA1-1993

Los porcentajes de remoción de hasta un 100% de coliformes totales y fecales se pueden atribuir a los pre-tratamientos adecuados de clarificación y desinfección de las aguas naturales crudas antes de entrar a los filtros de purificación. Y a la lámpara germicida por destruir por completo a los microorganismos aún presentes. La remoción completa de las características organolépticas como olor, sabor y color se debe al eficaz rendimiento de los filtros de carbón activado. La eliminación total de la turbiedad es ocasionada por el buen funcionamiento de los filtros de sedimentos y en parte la resina mineral. La disminución significativa de la alcalinidad y la dureza total es atribuida al excelente arreglo y secuencia en la membrana semipermeable y el suavizador respectivamente. La remoción y disminución significativa de los sólidos disueltos totales, cloruros, sulfatos y las sales inorgánicas se debe al alto rendimiento de semipermeabilidad que tiene la membrana para separarlas del flujo de agua. Los resultados de las muestras purificadas indican que el equipo es capaz de remover y eliminar completamente altas concentraciones de contaminantes orgánicos e inorgánicos, obteniendo un agua apta para consumo humano que cumple con los límites máximos permisibles que dictan las Normas Oficiales Mexicanas. REMOCIÓN DE IONES METÁLICOS POR INTERCAMBIO IÓNICO Y ADSORCIÓN CON RESINA MINERAL. Teniendo en cuenta la técnica analítica (ICP-OES) descrita y empleada en la metodología del epígrafe de adsorción e intercambio iónico de metales pesados sobre la resina mineral, se presentan las concentraciones finales de los iones metálicos en solución acuosa. El porcentaje de remoción de un ión en solución acuosa dependió de la cantidad que se intercambia en la resina a su vez es función de la

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capacidad de intercambio del mineral. Con base en esto, se consideró que bajo las mismas condiciones experimentales, la muestra que tiene mayor capacidad de intercambio por un determinado ión es aquella que exhibe el mayor porcentaje de remoción para ese ión. El equilibrio existente entre la concentración de un ión en solución y la masa que se intercambió de ese ión a T=25°C y sin ajuste de pH se representan en los gráficos 3 y 4. Los datos experimentales se interpretaron por medio del modelo de la isoterma de Langmuir que se representa matemáticamente de la manera siguiente: N=

0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1

Ecuación 12 Zn (II) Hg (II) Cr (II) Cd (II) Pb (II)

1.0

Zn (II) Hg (II) Cr (II) Cd (II) Pb (II)

N (mg adsorvidos ion/gr adsorvente)

1.0

Nmax + KCf 1 + KCf

0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0

0.0 0

Concentración final (mg/L)

Figura 8. Isoterma de intercambio de Pb (II), Cd (II), Cr (II), Hg (II) y Zn (II) sobre la zeolita sin modificar.

Concentración final (mg/L)

Figura 9. Isoterma de intercambio de Pb (II), Cd (II), Cr (II), Hg (II) y Zn (II) sobre la zeolita modificada.

Los resultados del intercambio iónico sobre el mineral revelaron que los iones metálicos Hg (II) y Zn (II) se intercambiaron muy ligeramente, obteniendo masas adsorbidas por gramo de resina bajas en comparación a los iones metálicos Pb (II), Cd (II) y Cr (II) que se intercambiaron sobre la resina en mayor cantidad que los otros iones. La capacidad de intercambio de la resina modificada es mayor que la de la sin modificar y es dependiente del ion que se use para modificarla y del tiempo de duración del proceso de modificación. Además, la capacidad de la resina modificada aumenta entre mayor sea la cantidad de iones intercambiables que se desplazaron durante la modificación. El porcentaje de remoción de Pb (II) varió de 28.83 a 72.45 %, de Cd (II) de 15.41 a 34.31%, de Cr (II) de 10.84 a 25.35%, de Hg (II) de 3.77 a 23.56% y de Zn (II) de 3.82 a 10.58%. Por lo tanto, el orden decreciente de la selectividad de la resina por los iones metálicos es: Pb (II) > Cd (II) > Cr (II) > Hg (II) > Zn (II). Al obtener porcentajes de remoción altos y favorables de metales pesados sobre la resina mineral, se puede decir que el prototipo es competente y está diseñado para tratar efluentes contaminantes de procesos industriales que por lo general son desechados en aguas naturales, convirtiéndolo en un problema de relevancia mundial por su elevada toxicidad para el ser humano y al ambiente.

CONCLUSIONES Se diseñó, construyó y evaluó un prototipo autónomo de purificación de agua para zonas rurales y de desastre natural. El prototipo está diseñado para un funcionamiento del sistema de purificación de hasta 10 horas al día, satisfaciendo en ese periodo a una familia completa para abastecerse de agua para uso doméstico, higiene personal y consumo.

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La capacidad y arreglo de las baterías nos dan un tiempo de autonomía prolongado (7 días), para a asegurar que el equipo puede estar funcionando día y noche por una semana, en caso que el panel no captara energía solar por condiciones desfavorables del tiempo climático y lograr implementarlo en regiones donde la variación del clima es muy extremo e inestable. Las dimensiones y el peso del prototipo lo hacen ser muy práctico y accesible para poder trasladarlo a diferentes lugares, colocándolo en diversos territorios. El prototipo está diseñado para eliminar diversos contaminantes metales pesados, coliformes totales, sales de sulfatos, cloruros y carbonatos, superando de esta manera a los equipos convencionales. La evaluación con aguas naturales crudas nos revelan que el prototipo es apto e idóneo para tratar aguas de diferentes procedencias, con concentraciones elevadas de diversos tipos de contaminantes encontrados comúnmente en ellas. Obteniendo como resultado del proceso de purificación un agua limpia, salubre y apta para consumo humano, con buen sabor, olor y color. Reduciendo las enfermedades gastrointestinales y tasas de mortalidad en niños transmitidas por el consumo de este recurso contaminado. Asegurando la salud de la sociedad en zonas rurales donde carecen de calidad de vida y servicios de agua potable, purificada y red eléctrica. La evaluación de la resina mineral, un material que integra a unos de los filtros en el proceso de purificación, nos revela el impacto ambiental que tiene el prototipo de remover metales pesados en aguas naturales. Y comprobar que el rango de remoción y eliminación de contaminantes es muy amplio y extenso para implementarlo en regiones con actividad industrial y agropecuaria sin ninguna limitación o condición. Se desarrolló con éxito un nuevo e innovador modelo de purificador autónomo de agua para zonas rurales y de desastre natural. El dispositivo genera un caudal de agua de hasta 140 L/día, lo suficiente para usos múltiples en una familia. Contribuye a mejorar la calidad de vida en zonas marginadas, rurales y en regiones donde suceden catástrofes naturales muy frecuentemente. Cuenta con un diseño económico, fácil de transportar y altamente durable. Por lo que adquirirlo no será un problema. La vida útil de los filtros es prolongada y el mantenimiento de ellos es simple.

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EFICIENCIA ENERGÃ&#x2030;TICA

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BRASIL MÉTODO DE APOYO EN LA TOMA DE DECISIONES PARA EL MEJORAMIENTO DE LA EFICIENCIA ENERGÉTICA EN EDIFICACIONES RESIDENCIALES ARTHUR SANTOS SILVA LAIANE SUSAN SILVA ALMEIDA Orientador: Profesor Enedir Ghisi, PhD.

RESUMEN El análisis en la simulación computacional de edificaciones generalmente envuelve diferentes criterios como son: el confort térmico, el consumo de energía, la carga térmica, y las temperaturas internas, lo que hace difícil la validación de su desempeño de forma racional. Sin embargo, existe escasez de métodos específicos de validación multicritério en esta área. Por lo tanto este trabajo, tiene como objetivo el desarrollo de un método de apoyo en la toma de decisiones para el mejoramiento de la eficiencia energética en edificaciones residenciales. El experimento de simulación comprende un análisis de una edificación en cuatro diferentes climas del Brasil. Los criterios de desempeño fueron los grados-hora de desconfort adaptativo y el consumo de energía con acondicionamiento del aire (sea para calefacción y enfriamiento) en diferentes escenarios de preferencia para la toma de decisiones. Se validó el desempeño de ocho sistemas constructivos considerando las incertidumbres relacionadas a la operación de la edificación (rutinas de ocupación, operación de aberturas para ventilación, uso de equipos e iluminación) cuyos datos fueron levantados en campo. Los resultados mostraron que algunos sistemas tuvieron un desempeño estadísticamente equivalente considerando la amplitud de incertidumbres, lo que no sería perceptible con un análisis determinístico. El sistema constructivo de albañilería de cerámica maciza doble presentó un mejor desempeño para la mayoría de los climas analizados, sin embargo para Belén, el “steel framing” se mostró como el más adecuado. Todavía, diferentes escenarios de preferencia indicarían diferentes sistemas ideales para este clima. El trabajo desarrollo un método de toma de decisiones, con técnicas estadísticas avanzadas poco aplicadas en el área de simulación de edificaciones. De esta manera, se abre la posibilidad para futuros análisis de alternativas de desempeño globales, con otras variables de proyecto y otros criterios de desempeño. PALABRAS CLAVE: Toma de decisión multicritério; análisis de incertidumbres; simulación computacional.

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INTRODUCCIÓN La eficiencia energética en edificaciones es un tema muy investigado en el área de ingeniería y de arquitectura alrededor del mundo en la búsqueda del desarrollo de estrategias que proporcionen a los usuarios un confort térmico adecuado con bajos consumos de energía. En innumerables investigaciones publicadas se han encontrado diversos análisis sobre los parámetros que pueden perjudicar o ayudar a la eficiencia energética, dependiendo únicamente de la forma en que son aplicados en las edificaciones. Entre estos parámetros se encuentra la absortancia solar de las paredes y cubiertas, las propiedades térmicas de los sistemas constructivos, la operación de las edificaciones por parte de sus ocupantes, entre otros. La simulación computacional de edificaciones es una herramienta muy utilizada en el medio científico que posibilita validar la interacción de la edificación con todos los parámetros citados anteriormente, por medio de la integración de diferentes sistemas de acondicionamiento de aire, de sistemas pasivos y de ventilación natural. Además de la validación del desempeño, la simulación es ampliamente aplicada en el ámbito de certificaciones y regulaciones ambientales (IWARO; MWASHA, 2010), en propuestas de soluciones en proyecto y en retroalimentación (HEO et al., 2012), así como en el desarrollo de métodos de validación, optimización y análisis multicritério (FESANGHARY et al., 2012). En esos análisis la simulación es una herramienta muy importante, ya que permite el análisis para diversos criterios de desempeño con los algoritmos más avanzados en la comunidad científica de transferencia de calor y masa disponible. Sin embargo algunos estudios, señalan la problemática del uso de la simulación computacional sin las debidas consideraciones de intervalos de confianza para los resultados presentados (MACDONALD; STRACHAN, 2001). Burhenne et al. (2013)the thermal characteristics of the envelope and the HVAC (heating, ventilation, and air conditioning indican que la consideración explícita de incertidumbre es mucho más una excepción que una regla en los estudios de simulación computacional de edificaciones, existiendo una limitación consecuente de análisis determinísticos y puntuales, al contrario de lo mostrado en los análisis probabilísticos. El análisis de incertidumbre no es ampliamente aplicado, debido a que demanda un número elevado de simulaciones computacionales, siendo necesario variar los parámetros que se desea analizar en pequeños valores generando así un intervalo de confianza en sus resultados de desempeño. El análisis del intervalo de confianza hace posible la toma de decisiones y un mejoramiento del desempeño de las edificaciones de forma más precisa. La simulación computacional, por ser un experimento numérico, es susceptible a incertidumbres inherentes a los propios métodos y algoritmos de cálculo, y principalmente en relación a las variables de entrada del modelo. Como fue señalado por Hoes et al. (2009), el comportamiento del usuario es una de las fuentes de incertidumbre más representativas y puede causar diferentes resultados en un análisis de mejoramiento de la eficiencia energética de edificaciones. La rutina de ocupación de los ambientes, los horarios de operación de las aberturas para ventilación, la utilización de equipos que generan carga térmica y consumen energía son ejemplos de variables del comportamiento del usuario. Esas variables influyen directamente en las temperaturas internas de los ambientes, en los cambios de calor con las superficies, en los cambios de aire, en la operación de los sistemas de acondicionamiento de aire, y consecuentemente en el consumo de energía. Shi (2011) señala que el mejoramiento del desempeño de una edificación es un problema que abarca diversos criterios. En el análisis de la eficiencia energética se debe considerar el confort térmico y el consumo de energía simultáneamente, lo que hace la determinación de una alternativa de desempeño más difícil y no algo trivial. Generalmente, los criterios de desempeño son contrastantes, es decir, al encontrar una alternativa que mejore algún criterio de desempeño, otro criterio se agrava (MAGNIER; HAGHIGHAT, 2010). Existen pocos trabajos en la literatura internacional que incluyen este tema, como Hopfe et al. (2013) que consideró diversos criterios como el costo inicial, la temperatura interna resultante, el grado de desconfort

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sea por frio o por calor, el control individual, el consumo de energía, la flexibilidad del proyecto, entre otros. Diakaki et al. (2013) también analizó diferentes criterios como el consumo de energía, los costos y emisiones de CO2 para perfeccionar el desempeño de una edificación con estrategias en los parámetros involucrados. Se percibe la necesidad de considerar las incertidumbres en la simulación computacional de edificaciones, la importancia del comportamiento del usuario es una realidad multicritério de validación de la eficiencia energética. La unión de todas esas herramientas y técnicas es necesaria para la selección adecuada de las alternativas de desempeño que conlleve al mejoramiento de la eficiencia energética de edificaciones construidas.

OBJETIVO El objetivo de este trabajo es desarrollar un método de apoyo en la toma de decisiones considerando la simulación computacional, el análisis de incertidumbres y la realidad multicritério de validación del desempeño, e integrarlos en el mejoramiento de la eficiencia energética de edificaciones residenciales.

MÉTODO El trabajo comprende un experimento de simulación computacional y tres análisis complementarios para el mejoramiento de la eficiencia energética de una edificación. En la Figura 1 se muestra los procesos realizados en el presente trabajo. Para este trabajo, “Validar la eficiencia energética” significa validar simultáneamente el desempeño térmico y energético de la edificación. El experimento de simulación computacional fue configurado por medio de la inserción de datos del modelo (Una edificación de interés social), de parámetros de simulación, de la definición de los criterios de validación del desempeño térmico y energético, así como la caracterización de los climas considerados. Fueron definidos intervalos de incertidumbre de operación, los cuales fueron divulgadas en los análisis. La primera etapa es un análisis de sensibilidad inicial considerando las variables de las características constructivas de la edificación, que sirve para obtener información importante acerca de su influencia en los criterios de desempeño. Con esta información se configuró la simulación dinámica en el programa computacional para cada sistema constructivo escogido con la debida propagación de las incertidumbres de operación. Se verificó el desempeño comparativo entre los sistemas constructivos ante la presencia de la incertidumbre. Se concluye con la toma de decisiones multicritério que tiene como objetivo seleccionar el sistema más eficiente en función de escenarios de preferencias del tomador de decisiones. Se utilizaron “scripts” en lenguaje R para el gerenciamiento de todos los datos, así como para el cálculo de los criterios de desempeño generados con las simulaciones computacionales.

Experimento simulación computacional dinámico

Definición de modelo de simulación (edificación de interés social)

Definición de las incertidumbres de operación (ocupación, Criterios de evaluación operación de (desempeño térmico aberturas, uso de y energético) equipos electroDatos climáticos electrónicos) (cuatro diferentes climas)

Análisis del trabajo

Análisis de sensibilidad inicial con “Efectos elementales” (las variables involucradas)

Evaluación del desempeño de rendimiento de sistemas constructivos en presencia de incertidumbre de operación (ocho sistemas)

Toma de decisiones multicriterio en diferentes escenarios de preferencia considerando incertidumbres

Figura 1 – Resumen del método en función de los procesos realizados en este trabajo.

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ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN Se considera la naturaleza de la investigación como tipo “exploratoria”, considerando que busca generar el conocimiento sobre la eficiencia energética de diferentes sistemas constructivos en diferentes climas ante la presencia de la incertidumbre, que es un tema poco abarcado en la literatura. La naturaleza del artículo es “práctica” conforme el experimento computacional realizado. La fuente de datos utilizados del experimento es primaria y secundaria. La fuente primaria fue utilizada en la información de operación de la edificación, las cuales fueron derivadas de investigaciones y auditorias de campo. La fuente secundaria se refiere a todas las demás configuraciones del experimento computacional, como las propiedades térmicas de los materiales, datos climáticos, algoritmos y coeficientes utilizados en la simulación (obtenidos en la literatura y en las bases de datos normativos). El enfoque del análisis exploratorio es “cuantitativo” por medio del experimento computacional y del tratamiento estadístico de los datos. El resultado de la investigación es clasificado como “aplicado” debido a que busca soluciones para un problema específico: la necesidad de perfeccionar la eficiencia energética de edificaciones. Los procedimientos técnicos de la investigación abarcaron una “investigación experimental” conforme a la simulación computacional dinámica, “levantamiento de datos” para la información de operación de las edificaciones, e “investigación bibliográfica” para las demás configuraciones de la simulación. Los instrumentos de intervención utilizados fueron el “análisis de sensibilidad”, “Análisis de incertidumbre” y “toma de decisión multicritério”; todas estas son técnicas estadísticas conocidas en la literatura. MODELO BASE DE EDIFICACIÓN Y DEFINICIÓN DE CONDICIONES CLIMÁTICAS La Figura 2 presenta el modelo base de edificación de interés social que consta de tres dormitorios y sala/ cocina, sobre la cual se validaron los análisis de este trabajo.

Baño Sala / cocina

Dormitorio 3

Dormitorio 2

Dormitorio 1

Figura 2 – Modelo base de la edificación utilizada en las simulaciones.

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Se conoce que las condiciones climáticas de cada localidad son determinantes en la selección del sistema constructivo más adecuado para edificaciones, principalmente en función de la irradiación solar, de la temperatura de bulbo seco, de la humedad relativa y de la existencia de estaciones secas y húmedas de diferentes rangos de temperatura. Con el fin de verificar el comportamiento de diferentes sistemas constructivos en diferentes climas se realizó el proceso de tomada de decisión en cuatro ciudades de Brasil por medio de archivos “TRY” (Test Reference Year de Goulart et al. (1998)) o “TMY” (Typical Metrological Year) de la siguiente manera: Belén (TRY), Campo Grande (TMY), Curitiba (TRY), Florianópolis (TRY). La Figura 3 presenta los datos climáticos de las cuatro ciudades anteriormente mencionadas.

Mes

Media de Irradiación Global [W/m2] Media de Temp. Bulbo Seco [ºC] Media de Humedad relativa [%]

d) Florianópolis-SC

Mes

Temperaturas [ºC] / Humedad relativa [%]

Irradiación solar [W/m2]

Mes

Temperaturas [ºC] / Humedad relativa [%]

Irradiación solar [W/m2]

c) Curitiba-PR

b) Campo Grande-MS

Irradiación solar [W/m2]

Mes

Temperaturas [ºC] / Humedad relativa [%]

Irradiación solar [W/m2]

a) Belén-PA

Temperaturas [ºC] / Humedad relativa [%]

Belén posee un clima ecuatorial, caliente y húmedo, con bajas variaciones de temperatura; en esta ciudad no están definidas estaciones secas ni frías. Campo Grande posee un clima tropical con estación seca, variación térmica más elevada, un verano caliente y húmedo y un inverno suave y menos húmedo. Curitiba es la capital más fría del Brasil, con clima temperado y gran variación de temperatura, con influencia de frentes fríos provenientes del sur del planeta. Florianópolis tiene un clima propio del litoral, con estaciones de verano e invierno bien definidas, una humedad relativa alta todo el año, sin estación seca.

Media de Irradiación Directa [W/m2] Media de Temp. Punto de Rocío [ºC]

Figura 3 – Datos climáticos de las cuatro ciudades analizadas.

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CONFIGURACIONES DE SIMULACIONES Y CRITÉRIOS DE DESEMPEÑO Las simulaciones computacionales dinámicas fueron realizadas con el programa EnergyPlus v.8.3 (DOE, 2015), el cuál es un programa de análisis térmico y energético de edificaciones en régimen transitorio, que permite integrar diferentes sistemas y mecanismos de transferencia de calor. El programa es utilizado ampliamente en la comunidad científica en el área de simulación de edificaciones (CRAWLEY et al., 2001). La edificación fue simulada para los cuatro climas descritos por medio de archivos de datos horarios “TRY” (Test Reference Year) y para Campo Grande se usó archivos “TMY” (Typical Meteorological Year) obtenidos del proyecto “Solar and Wind Energy Resource Assessment” (SWERA) (DOE, 2015). Dos escenarios fueron adoptados para el análisis, de forma que se considere diferentes criterios de desempeño estos escenarios fueron: (a) ventilación natural, e (b) híbrido. Para el escenario de “ventilación natural”, la edificación fue configurada con el programa AirFlowNetwork de EnergyPlus desarrollado por estudios de Walton (1989). Se consideró la ventilación disponible durante todo el período de simulación controlada por las rutinas de uso, por la temperatura interna y por un valor de consigna de operación “set point”. La Ecuación 1 muestra el criterio para operación de aberturas para permitir la ventilación natural en los ambientes. Há ventilação natural se

Tamb > Text Tamb > Tset point

Ecuación 1

Rotina de operação ≠ 0

Dónde: Tamb

Es la temperatura del aire de ambiente [°C];

Text

Es la temperatura del aire externo [°C];

Tset point

Es la temperatura de valor de consigna set point [°C].

Para este escenario el programa de simulación calcula las temperaturas operativas horarias de cada ambiente de la edificación (sala/cocina y dormitorios). Se escogió el criterio de confort térmico adaptativo de la Standard 55 (ASHRAE, 2013) para la determinación de indicadores de desconfort en períodos largos. Los indicadores fueron los grados-hora de desconfort por calor o por frio (grados-hora de enfriamiento o calefacción, respectivamente). Estos indicadores fueron calculados con temperaturas base variables en cada mes del año, conforme al criterio adaptativo de la Standard 55 para cada clima. La Figura 4 muestra el límite adaptativo de la Standard 55 (ASHRAE, 2013) para diferentes temperaturas externas mensuales prevalecientes, y también las temperaturas límites para cada mes de cada una de las ciudades. Para el escenario híbrido, la edificación fue modelada con acondicionamiento de aire artificial en los dormitorios en el período nocturno. El sistema adoptado fue el Package Terminal Heat Pump, que tiene la función de calentamiento mediante una bomba de calor y enfriamiento con serpentín de refrigeración. En el período restante se adoptó la ventilación natural con AirflowNetwork usando las mismas configuraciones del escenario con ventilación natural.

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Se configuró el sistema por medio del coeficiente de desempeño (COP) del sistema de calefacción de 2,75 W/W y del sistema de enfriamiento de 3,0 W/W. El flujo de aire por persona es de 0,00944 m³/s. El dimensionamiento de la capacidad de refrigeración del sistema es realizado con el EnergyPlus con un factor de 1,2 en base a los días típicos de verano e invierno. En el escenario híbrido, los criterios son los consumos de energía con calentamiento y enfriamiento de los dormitorios a lo largo del año. De los dos escenarios se analizaron en conjunto cuatro criterios distintos como se muestra en la Tabla 1. Los criterios son calculados para cada ambiente de la edificación (sala/ cocina y dormitorios); después se calculó el equivalente para toda la habitación por medio de la media ponderada por el área útil de cada ambiente, en cada criterio de desempeño. Temperatura operativa [ºC]

Temperatura limite inferior Temperatura limite superior b.1) Legenda para os limites da Standard 55

Temperatura de bulbo seco horária Temperatura de bulbo seco média diária Temperatura limite inferior Temperatura limite superior Temperatura média mensal prevalecente [ºC]

b.2) Legenda para os limites mensais

Temperatura [ºC]

a) Limites da Standard 55

Horas do ano

d) Limites para Campo Grande-MS

Temperatura [ºC]

c) Limites para Belém-PA

Horas do ano

e) Limites para Curitiba-PR

Horas do ano

f) Limites para Florianópolis-SC

Figura 4 – Temperaturas limites inferior y superior de confort térmico adaptativo conforme a la ASHRAE Standard 55 (2013) para cada clima. Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

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Tabla 1 – Criterios de desempeño térmico y energético utilizados en la investigación. Tipo

Criterios de desempeño

Descripción

Térmico

Grados-hora de calefacción Grados-hora de enfriamiento

Desconfort térmico acumulado anual, conforme a la ASHRAE 55

Energético

Consumo de energía con calefacción nocturna Consumo de energía con enfriamiento nocturno

Sumatoria del consumo de energía anual

LEVANTAMIENTO DE DATOS DE OPERACIÓN DE LA EDIFICACIÓN Los datos fueron obtenidos a través de la investigación en campo por medio de la aplicación de cuestionarios a los habitantes de edificaciones de interés social de Florianópolis. Los habitantes respondieron conforme su percepción de rutinas de uso y ocupación. El cuestionario de rutinas de ocupación recogió informaciones sobre el número de habitantes de una muestra de 51 edificaciones, juntamente la forma de ocupación de cada habitación a lo largo de la semana y en el fin de semana. El cuestionario de rutinas de operación de puertas y ventanas contenía la relación de todas las aberturas de las habitaciones y la forma de utilización en períodos de verano e invierno para ventilación natural. El tamaño de la muestra para el período de verano fue de 17 edificaciones y el tamaño de la muestra para el período de invierno fue de 34 edificaciones (SILVA; GHISI, 2014). Las rutinas de uso de los equipos e iluminación también fueron determinados por medio de auditoria energética, se monitorearon 53 edificaciones en un período superior a dos semanas cada una. El estudio de Silva et al. (2014) presenta más detalles del procedimiento de recolección y tratamiento de datos. Por falta de espacio, los gráficos e información acerca de las rutinas no fueron descritos detalladamente en este trabajo. La Tabla 2 muestra las variables levantadas y su descripción, la confiabilidad considerada y sus niveles de variación. Los valores considerados en cada una se muestran en el Ítem 3.6, cuando se describe un análisis de incertidumbre de operación. Tabla 2 – Variables de operación levantadas como datos primarios del estudio. Variable

Descripción

Rutinas de ocupación de los ambientes

Se refiere a la tasa de ocupación horaria en cada ambiente de la edificación a lo largo de los días laborables y del fin de semana. Hay tres niveles de rutinas (inferior, mediana y superior) con 80% de confiabilidad para cada ambiente en función del número de horas ocupadas.

Rutinas de operación de puertas

Se refiere al tiempo en que las puertas internas están abiertas permitiendo la ventilación natural de los ambientes. Hay tres niveles de rutinas (inferior, mediana y superior) con 80% de confiabilidad, para cada ambiente y para verano o invierno, en función del número de horas que están abiertas.

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Rutinas de operación de ventanas

Se refiere al tiempo en que las ventanas externas están abiertas permitiendo la ventilación natural de los ambientes. Hay tres niveles de rutinas (inferior, mediana e superior) con 80% de confiabilidad, para cada ambiente y para verano o invierno, en función del número de horas que están abiertas.

Rutina de uso de equipos

Se refiere al tiempo de uso de equipos en cada ambiente de la edificación a lo largo del día, está relacionada a una potencia instalada media en cada ambiente. Por tanto es una rutina determinística.

Rutina de uso de iluminación

Se refiere al tiempo de uso de la iluminación en cada ambiente de la edificación a lo largo del día, está relacionada a una potencia instalada media en cada ambiente. Hay tres niveles de rutinas (inferior, mediana y superior) con 80% de confiabilidad para cada ambiente en función del número de horas en operación.

Potencia media de equipos

Se refiere a una potencia media calculada de equipos para cada ambiente de la edificación. Hay tres niveles de rutinas (inferior, media y superior) con 90% de confiabilidad para cada ambiente en función de la potencia instalada.

Potencia media de iluminación

Se refiere a una potencia media calculada de iluminación para cada ambiente de la edificación. Hay tres niveles de rutinas (inferior, media y superior) con 90% de confiabilidad para cada ambiente en función de la potencia instalada.

ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD INICIAL Un análisis de sensibilidad permite la determinación de variables que influyen en los criterios de desempeño. Se escogió el método de Morris (1991) como forma preliminar de análisis (CAMPOLONGO; SALTELLI, 1997) para determinar cuáles variables serían incluidas en la validación de los sistemas constructivos. El Método de Morris posibilita determinar la influencia cualitativa de las variables involucradas a través de los “efectos elementales”. Este método fue utilizado con éxito por algunos autores como McLeod et al. (2013) que validaron el desempeño de edificaciones de cero emisiones de carbono, y por Heo et al. (2012) quienes desarrollaron un método de calibración del consumo de energía con simulación en régimen casi permanente y con datos reales. Sin embargo, no existe un estudio brasileño en el área de simulación dinámica de edificaciones que haya aplicado este método. La Tabla 3 muestra las variables independientes utilizadas en el análisis de sensibilidad. Tabla 3 – Variables independientes del análisis de sensibilidad inicial con el Método de Morris con niveles de variación. Variable

Código

Unidad

Nivel 1

Nivel 2

Nivel 3

Nivel 4

Pared Externa - Transmitancia térmica

Uparext

W/m²K

0,75

1,75

2,75

3,75

Pared Externa - Capacidad térmica

Ctparext

kJ/kgK

120

220

320

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Variable

Código

Unidad

Nivel 1

Nivel 2

Nivel 3

Nivel 4

αpar

0,20

0,40

0,60

0,80

Pared Interna - Transmitancia térmica

Uparint

W/m²K

0,75

1,75

2,75

3,75

Pared Interna - Capacidad térmica

Ctparint

kJ/kgK

120

220

320

Cubierta - Transmitancia térmica

Ucob

W/m²K

0,80

1,90

3,00

4,10

Cubierta - Capacidad térmica

Ctcob

kJ/kgK

170

245

Cubierta - Absortancia solar

αcob

0,20

0,40

0,60

0,80

Cubierta - Emisividad superficial externa

εcob

0,05

0,35

0,65

0,95

Piso - Transmitancia térmica

Upis

W/m²K

0,80

1,90

3,00

4,10

Piso - Capacidad térmica

Ctpis

kJ/kgK

160

270

380

490

Ventanas - Fracción de área en relación al piso

Aab

0,08

0,10

0,12

0,14

Ventanas - Fracción del área de ventilación

Fvent

0,20

0,40

0,60

0,80

Ventanas - Tasa de infiltración de aire

TInfJ

kg/s.m

1,00E05

6,67E03

1,33E02

2,00E02

Ventanas - Dimensión de sombra

SombH

0,00

0,20

0,40

0,60

Ventanas - Transmisión visible de la veneciana

Venez

0,25

0,50

0,75

1,00*

Ventanas - Factor solar de los vidrios

FSvid

0,36

0,53

0,70

0,87

Puertas - Tasa de infiltración de aire

TInfP

kg/s.m

1,00E05

6,67E03

1,33E02

2,00E02

Azimut

Grados

180

270

Pared Externa - Absortancia solar

Edificación - Orientación solar *ausencia de veneciana.

Se procuró seleccionar variables que caractericen el desempeño térmico y energético de la edificación, como la transmitancia y la capacidad térmica de los componentes constructivos, la absortancia solar y la emisividad de las superficies, el área de aberturas, la fracción de ventilación de las ventanas, las tasas

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de infiltración de aire de las aberturas, el factor solar de los vidrios y finalmente la orientación solar da edificación. Todas son “variables de proyecto” y deberían ser consideradas en proyectos de edificaciones que permitan la eficiencia energética. Para este trabajo se adoptaron cuatro niveles de variación en las variables del proyecto. Las variables de entrada de transmitancia y capacidad térmica fueron configuradas por medio de componentes simplificados, en las cuales se mantuvieron constantes propiedades como el calor específico y la conductividad térmica de las capas, se alteró el espesor y el peso específico de uno de los materiales equivalentes. El método de Morris requiere que las variables independientes sean continuas y que los niveles estén a la misma distancia entre sí, para una misma variable (por ejemplo, la transmitancia térmica de las paredes varia en 1,00 W/m²K en todos los niveles). El muestreo del experimento se realizó por medio de métodos triage. Cada parámetro , cuyo está entre 1 y , varía en niveles seleccionados en el espacio de muestreo. La región de muestreo es denominada por la cual es una matriz k-dimensional de niveles. Para un valor de , o su “efecto elemental” en el iésimo valor es definido por la Ecuación 2. di (X) =

y (X1 , ... , Xi-1 , Xi + ∆ + Xi+1 , ... , Xk ) - y(X) ∆

Ecuación 2

Dónde: ∆

1 , ... , 1 - 1 Es un valor entre p-1 p-1

Es el número de niveles;

Es cualquier valor seleccionado en Ω, de forma que el punto transformado (X + ei ∆) sigue siendo Ω;

Es el vector de ceros, pero con una unidad (1) en su iésimo componente;

Son los efectos elementales.

;

Una distribución finita de efectos elementales se obtiene por medio de un muestreo aleatorio de X en Ω, denotado por Fi. El número de elementos de cada Fi es denotado por pk-1[p - ∆ (p-1)]. Sin embargo, el método sugiere muestrear r efectos elementales para cada Fi de esa forma generar un experimento eficiente. Entonces, el costo computacional mínimo seria de r(k + 1). Se calculó 200 simulaciones para cada escenario (ventilación natural e híbrido). Para cada variable de entrada, dos medidas de sensibilidad fueron calculadas, la media (µ) obtenida con la Ecuación 3 que analiza la influencia general en la variable de salida, y la desviación estándar (σ) que se obtiene a partir de la Ecuación 4, esta estima el conjunto de efectos de interacción y su no linealidad. Un análisis de sensibilidad fue aplicado para cada uno de los cuatro criterios de desempeño de la Tabla 1 y para cada clima analizado. r

µ=∑

di r

Ecuación 3

i=1

σ=

∑ (d r- µ) i

Ecuación 4

i=1

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Dónde: µ

Es la media de los efectos elementales, que determina si la variable es importante.

σ Es la desviación estándar entre los efectos elementales, que mide la suma de todas las interacciones de xi con otros factores y los efectos no lineales. r

Es el número de efectos elementales investigados para cada variable.

Son los efectos elementales.

VALIDACIÓN DE EFICIENCIA ENERGÉTICA DE SISTEMAS CONSTRUCTIVOS Para este análisis, fueron seleccionados ocho sistemas constructivos con las características más comunes encontradas en el mercado de la construcción, como se presenta en la Tabla 4. La caracterización de cada sistema hace referencia al tipo de pared, de cubierta y piso, así como a la tasa de infiltración de aire de los marcos. Cabe señalar que otras configuraciones de materiales podrían haber sido utilizadas manteniendo las mismas características del sistema en análisis. El sistema 1 fue modelado con 0,02 kg/s.m. de tasa de infiltración por las ventanas; los sistemas 5, 7 y 8 fueron modelados con 0,01 kg/s.m.; los sistemas 2 y 4 con 0,005 kg/s.m y el sistema 3 con 0,0001 kg/s.m. Para la validación, se fijó la absortancia solar de las paredes en 0,4 y la de la cubierta en 0,5 de forma que permita la comparación solamente entre los sistemas constructivos. Tabla 4 – Descripción general de los ocho sistemas constructivos utilizados en este trabajo. Sistema constructivo

Identificación

Concreto colocado "in situ"

01 - Concreto In situ

Mampostería de bloques de concreto

02 - Mamp Concreto

Paredes

Concreto colocado in situ Teja cerámica, cámara de aire con acabado en y losa de concreto yeso Mampostería de bloques de concreto con mortero

Mampostería Mampostería de bloques de 03 - Mamp de bloques de concreto celular Concreto Celular concreto celular autoclaveado autoclaveado Light Steel Framing

152

04 - Steel Framing

Cubierta

Piso

Concreto, cerámica

Teja de fibrocemento, cámara de aire, losa de concreto con acabado en yeso

Concreto, cerámica

Teja cerámica, cámara de aire, losa de concreto con acabado en yeso

Concreto, cerámica

Placas Teja de fibrocemento, espuma flex, cámara de aire y placa cementícias, espuma flex, cementicia con acabado en yeso acartonado yeso

Concreto, cerámica

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Wood frame

05 - Wood Frame

Mampostería de ladrillo de 6 huecos

06 - Mamp Ceram Perforada

Mampostería de bloques cerámicos macizos Mampostería de bloques cerámicos macizos dobles

07 - Mamp Ceram Macizo

08 - Mamp Ceram Macizo Dobles

OSB, espuma flex, yeso acartonado

Teja cerámica, cámara de aire, OSB, yeso acartonado

Mampostería de ladrillos Teja cerámica, cámara de aire cerámicos de y forro de yeso seis huecos con mortero

Concreto, OSB, madeira

Concreto, cerámica

Mampostería de bloques cerámicos macizos

Teja cerámica, cámara de aire y forro de madera

Concreto, cerámica

Mampostería de bloques cerámicos macizos en dos capas con espuma flex

Teja cerámica, espuma flex, OSB

Concreto, cerámica

Observación: OSB significa Oriented Stand Board. La Tabla 5 muestra las propiedades calculadas para las paredes, mientras las Tablas 6 y 7 indican las propiedades para la cubierta y el piso. Tabla 5 – Propiedades térmicas de los componentes de las paredes para cada sistema constructivo. Propiedades

Sistema 1

Sistema 2

Sistema 3

Sistema 4

Sistema 5

Sistema 6

Sistema 7

Sistema 8

U [W/m²K]

3,35

3,12

1,29

1,49

0,91

2,45

3,69

1,25

RT [m²K/W]

0,299

0,320

0,774

0,670

1,097

0,408

0,271

0,802

Ct [kJ/m²K]

290

116

155

327

α [adim-]

0,4

FS [%]

5,4

5,0

2,1

2,4

1,5

3,9

5,9

2,0

θ [horas]

3,7

2,6

3,9

1,3

2,2

2,4

2,5

8,0

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

153

Tabla 6 – Propiedades térmicas de los componentes de cubierta para cada sistema constructivo. Propiedades

Sistema 1

Sistema 2

Sistema 3

Sistema 4

Sistema 5

Sistema 6

Sistema 7

Sistema 8

U [W/m²K]

2,04

2,05

2,03

0,75

1,27

2,17

2,07

1,00

RT [m²K/W]

0,491

0,487

0,494

1,325

0,786

0,460

0,483

1,001

Ct [kJ/m²K]

215

206

215

α [adim-]

0,5

FS [%]

4,1

1,5

2,5

4,4

4,1

2,0

θ [horas]

4,9

4,8

4,9

2,7

2,4

0,9

1,4

2,7

Tabla 7 – Propiedades térmicas de los componentes de piso para cada sistema constructivo. Propiedades

Sistema 1

Sistema 2

Sistema 3

Sistema 4

Sistema 5

Sistema 6

Sistema 7

Sistema 8

U [W/m²K]

5,08

4,55

2,01

5,08

5,12

RT [m²K/W]

0,197

0,220

0,496

0,197

0,195

Ct [kJ/m²K]

205

301

328

205

209

θ [horas]

2,1

3,0

5,2

2,1

Se calcularon las propiedades de transmitancia térmica (U), resistencia térmica (RT), capacidad térmica (Ct), absortancia solar (α), factor solar de componentes opacos (FS) y el atraso térmico (θ) conforme a las recomendaciones de la norma brasileira NBR 15220-2 (ABNT, 2005). Para esta validación, se propagó la incertidumbre de operación conforme a lo que se observa en la Tabla 8 por medio del Método de Monte Carlo. Se escogió el Hipercubo Latino como técnica de muestreo aleatoria. Esta técnica es utilizada para modelos que exigen un gran trabajo computacional, debido a su eficiente propiedad de estratificación que permite extraer una gran cantidad de información de incertidumbre y sensibilidad por medio de un muestreo de tamaño reducido (HELTON et al., 2006). Este método es una evolución de muestreos estratificados comunes debido a que divide la función de densidad de probabilidad del parámetro de entrada en estratos de la misma probabilidad de ocurrencia. En una misma simulación el valor de cada parámetro es tomado de estratos diferentes (MACDONALD, 2009). Por estrato, se entiende una subdivisión de la función de densidad de probabilidades en intervalos. De igual forma el mismo número de puntos es retirado de cada uno de esos intervalos (SALTELLI et al., 2008). El método del Hipercubo Latino fue aplicado con éxito por diversos autores (ej., BREESCH; JANSSENS, 2005, 2010; HOPFE; HENSEN, 2011; MARA; TARANTOLA, 2008; MECHRI; CAPOZZOLI; CORRADO, 2010).

154

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

Se generó una muestra de 250 simulaciones para las variables de la Tabla 8, replicada en los ocho sistemas constructivos. Cabe recalcar que esa cantidad es simulada para los dos escenarios (ventilado naturalmente e híbrido), así se pudo calcular adecuadamente los cuatro criterios de desempeño en los cuatro climas. Se tuvo un total de 16.000 simulaciones dinámicas. El tratamiento de datos de este análisis comprendió la elaboración de gráficos de caja para cada clima, separados por criterio de desempeño y por sistema constructivo. Se calculó la incertidumbre por medio de intervalos de confianza con la distribución t de Student con el 95% de confiabilidad conforme a la Ecuación 5. Se calculó la desviación relativa con el 95% de confiabilidad de acuerdo a la Ecuación 6. La desviación relativa es el indicador de la incertidumbre de este trabajo, debido a que muestra un porcentaje de la amplitud en relación a la media causada por la perturbación de los valores de las variables de operación. Tabla 8 – Variables independientes del experimento de análisis de incertidumbre de operación. Variables de operación

Unidad

Funciones y niveles

Rutina de ocupación para los dormitorios

horas/año

D{(2681; 3229; 4009) (0,2;0,6;0,2)}

Rutina de ocupación para la sala/cocina

horas/año

D{(889; 1785; 2996) - (0,2;0,6;0,2)}

Potencia instalada con equipos en los dormitorios

W/m²

D{(10,21; 18,28; 26,36) (0,2;0,6;0,2)}

Potencia instalada con equipos en la sala/ cocina

W/m²

D{(12,51; 19,31; 26,10) (0,2;0,6;0,2)}

N(0,5;0,1)

W/m²

D{(3,36; 3,82; 4,29) - (0,2;0,6;0,2)}

horas/día

D{(0,58; 1,17; 1,67) - (0,2;0,6;0,2)}

W/m²

D{(1,63; 2,01; 2,40) - (0,2;0,6;0,2)}

horas/día

D{(1,50; 2,00; 3,21) - (0,2;0,6;0,2)}

T(0,74; 0,85; 0,95)

Rutina de operación de ventanas en los dormitorios

horas/año

D{(2954; 3683; 4206) (0,2;0,6;0,2)}

Rutina de operación de ventanas en la sala/ cocina

horas/año

D{(1627; 2239; 2739) (0,2;0,6;0,2)}

Fracción radiante de los equipos Potencia instalada con iluminación en los dormitorios Rutina de uso de la iluminación en los dormitorios Potencia instalada con iluminación en la sala/ cocina Rutina de uso de la iluminación en la sala/ cocina Fracción radiante de las luminarias

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

155

Rutina de operación de puertas en los dormitorios

horas/año

D{(3799; 5099; 5978) (0,2;0,6;0,2)}

Rutina de operación de puertas en la sala/ cocina

horas/año

D{(1630; 2434; 3384) (0,2;0,6;0,2)}

Temperatura valor de consigna “set point” de operación de ventanas en el verano

°C

D{(20; 22) - (0,5;0,5)}

Temperatura valor de consigna “ set point” de operación de ventanas en el invierno

°C

D{(24; 26) - (0,5;0,5)}

Leyenda: N significa distribución normal de probabilidades; N(media, desviación estándar). T significa distribución triangular; T(nivel inferior, moda, nivel superior). D significa distribución discreta; D{(nivel 1; ... 2; ... 3) – (probabilidad de ocurrencia de nivel 1; ... nivel 2; ... nivel 3)}. X - SXtα (n-1) < µ < X - SXtα (n-1)

Ecuación 5

SXtα (n-1) X

Ecuación 6

drα = Dónde: X

Es la media de muestreo de incertidumbre de operación para cada clima, criterio y sistema [en °Ch o kWh/año];

Es la desviación estándar muestral de incertidumbre de operación para cada clima, criterio y sistema [en °Ch o kWh/año];

tα (n-1)

Es el número de desviaciones de la distribución t de Student para Grados de libertad (igual a 249) y significancia igual a 0,025 en cada cola de la distribución;

Es la media de población estimada por intervalo de confianza;

drα

Es la desviación relativa con 95% de confiabilidad para igual a 0,025.

TOMA DE DECISIÓN MULTICRITÉRIO Para la toma de decisión multicritério fueron utilizados dos métodos asociados que son el AHP (Analythical Hierarchical Process (SAATY, 1991)) y el TOPSIS (Technique for Order Preference by Smilarity to Ideal Solution (HWANG; YOON, 1981)). El método AHP fue utilizado para la construcción de escenarios de decisión, generando un “vector de preferencia” para los criterios de desempeño provenientes de una escala verbal, como se muestra en la Tabla 9. Se definió siete diferentes escenarios de decisión los cuales representan a diferentes tomadores de decisión (ficticios para este estudio) que pueden tener diferentes preferencias para los cuatro criterios involucrados en la validación del desempeño. La Tabla 10 muestra los escenarios y la descripción de cada uno.

156

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

Los criterios son analizados de par en par en una matriz de correlación (i,j), si el criterio de la izquierda fuese más importante que el de la derecha, el valor de la escala de importancia es mayor que uno; si fuese menos importante será menor que uno. Tabla 9 – Escala de importancia verbal para atribución de la importancia de los criterios de desempeño del método AHP (adaptado de Saaty (1991)). Valores numéricos

Escala verbal

Los dos criterios son igualmente importantes

El criterio de la izquierda es ligeramente más importante que el de la parte superior.

El criterio de la izquierda es moderadamente más importante que el de la parte superior.

El criterio de la izquierda es mucho más importante que el de la parte superior.

El criterio de la izquierda es extremamente más importante o absolutamente preferible que el de la parte superior. Tabla 10 – Escenarios de preferencia de toma de decisión.

Escenarios

Descripción

Los Grados-hora de desconfort son de igual importancia, pero moderadamente más importantes que los de consumo de energía

Los consumos de energía son de igual importancia, pero moderadamente más importantes que los Grados-hora de desconfort

El calentamiento es moderadamente más importante que el enfriamiento, teniendo los Grados-hora de desconfort la misma importancia que los de consumo de energía

El enfriamiento es moderadamente más importante que el calentamiento teniendo los Grados-hora de desconfort la misma importancia que los de consumo de energía

Cada criterio es ligeramente más importante que el otro, en este orden: Grados-hora de enfriamiento, consumo con enfriamiento, Grados-hora de calentamiento, consumo con calefacción.

Cada criterio es ligeramente más importante que el otro, en este orden: consumo con calentamiento, Grados-hora de calentamiento, consumo con enfriamiento, Grados-hora de enfriamiento

Todos los criterios son igualmente importantes

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157

Se calcula la matriz con los valores ai,j de cada criterio conforme a la Ecuación 7, se analizan las preferencias w de la escala de la Tabla 9, se obtiene en cada columna j el valor normalizado xi,j conforme a la Ecuación 8, y se calcula el vector de peso en cada línea i con la Ecuación 9, en la cual l es el número de criterios, finalmente se tiene un vector de consistencia para cada escenario de decisión de la Tabla 10. ai, j =

se i = j ai, j= 1 se i ≠ j e ai, j= w ai, j= 1/w ai, j

xi, j =

∑ i=1 ai, j k

vi = ∑lj =1 xi, j /l

Ecuación 7 Ecuación 8 Ecuación 9

El método TOPSIS fue utilizado para determinar la mejor alternativa que satisfaga los criterios de desempeño con los vectores de peso definidos por el método AHP, se tienen los valores de criterios de desempeño para cada una de las alternativas, en el caso, para cada sistema constructivo. Se calcula la matriz normalizada con la Ecuación 10, donde yi,j es el resultado de cada sistema constructivo i , en cada criterio de desempeño j. Se calcula otra matriz ponderada por el vector peso en cada criterio usando la Ecuación 11. Se determina la “solución ideal” (Sj+), es decir una alternativa de desempeño que posea los menores valores de (pj+) en cada criterio de los obtenidos en los sistemas con la Ecuación 12, y también la “solución no-ideal” (Sj-), con los mayores valores (pj-) a partir de la Ecuación 13. Finalmente se calcula el vector Ci+ con la Ecuación 14 que indica cuál de los sistemas i es a mejor alternativa de desempeño. Este análisis es realizado para cada clima separadamente. ri, j = yi, j /∑ni =1 y2i, j

Ecuación 10

pi, j = ri, j x vj

Ecuación 11

Si+=

∑ (p - p )

i,j

Ecuacion 12

+ 2

j=1

Si =

i,j

_ 2

Ecuación 13

j=1

Ci+ = Si / (Si+ + Si )

Ecuación 14

La utilización de los dos métodos permite encontrar un ranking de los mejores sistemas constructivos en cada clima, para cada escenario de preferencia escogido. Para la realización del proceso de toma de decisiones se seleccionó el límite superior con 95% de confiabilidad de cada criterio de desempeño y para cada sistema constructivo, conforme al intervalo de confianza generado con la incertidumbre de operación. Este valor de límite superior representa el peor caso de desempeño.

158

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

RESULTADOS Se dividió los resultados por análisis de sensibilidad inicial, validación de desempeño de los sistemas constructivos y toma de decisión multicritério. Los escenarios de simulación (ventilado naturalmente e híbrido) son analizados juntos, por medio de los cuatro diferentes criterios de desempeño. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD INICIAL Un análisis de sensibilidad se realizó a fin de identificar las variables influyentes en los resultados de Grados-hora para calentamiento-enfriamiento así como de consumos para calentamiento y enfriamiento. La Figura 5 muestra los resultados del análisis para las cuatro ciudades, el valor de la media de cada variable (eje horizontal) muestra la importancia de la misma en relación al criterio de desempeño. El valor de la desviación estándar (eje vertical) muestra la no linealidad de la variable en el intervalo considerado. Por ejemplo, para los Grados-hora de calefacción en Curitiba la absortancia solar de la cubierta es más influyente, seguido de la absortancia solar de paredes (los valores de la media en el eje horizontal son los mayores). En la Tabla 11 se muestra las primeras seis variables más influyentes en cada caso. Como se puede observar no existe Grados-hora de desconfort ni de consumo de energía para calentamiento para la ciudad de Belén como se esperaba debido a sus características.

Eixo vertical: desvio padrão σ

Variable

GHA [ºCh]

GHR [ºCh]

CA [kWh/year]

CR [kWh/year]

Eixo horizontal: média µ

Figura 5 – Resultados del análisis de sensibilidad con el Método de Morris para toda edificación en cada variable dependiente para los cuatro climas en términos de media y desviación estándar. Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

159

Se percibe por el valor medio que las variables diferentes influyen en cada clima, y principalmente en cada criterio de desempeño. En Belén y Campo Grande por tener un clima más caliente, fueron obtenidas prácticamente las mismas variables influyentes en los Grados-hora de enfriamiento y consumo de energía con enfriamiento, considerando que las absortancias solares son siempre importantes. Sin embargo en los climas fríos, como es el caso de Curitiba e Florianópolis las absortancias solares son importantes en los Grados-hora de calentamiento, así también como la transmitancia térmica de las paredes externas. Para el consumo de energía con calefacción las variables son diferentes para cada uno de los climas. Esta verificación justifica la necesidad de un análisis multicritério y conseguir determinar el desempeño global de edificaciones, considerando que las diferentes variables son importantes para cada criterio de desempeño. Tabla 11 – Ranking de las variables más influyentes con el Método de Morris. Belén-PA

Ranking

Campo Grande-MS

GHA

GHR

GHA

GHR

αcob

Uparext

αcob

Ctparext

αcob

αpar

Ctparext

αpar

Ucob

αpar

Ucob

αpar

Ucob

Uparext

Ctparext

Uparext

Ucob

αcob

Uparext

TinfP

Ucob

Fvent

Ctcob

αpar

Ctparext

αcob

Ctcob

Ctparext

Uparext

TinfP

Fvent

αpar

Uparext

Curitiba-PR

Ranking

Florianópolis-SC

GHA

GHR

GHA

GHR

αcob

Ucob

Uparext

Ucob

αcob

αpar

Ctparext

Uparext

Ucob

αcob

Uparext

αpar

Uparext

αpar

TinfP

αcob

Uparext

αpar

Ctparext

Ucob

Uparext

αcob

Ctparext

αpar

Ctparext

TinfP

Ucob

TinfP

εcob

Ctparext

αpar

Ctparext

Uparext

αcob

Uparext

Ctparext

αcob

αpar

Fvent

TinfP

Fvent

αpar

Ctcob

Se puede percibir que no existe un padrón a seguir, y que cada clima presenta sus peculiaridades. Por este motivo, encontrar una alternativa satisfactoria de desempeño no es algo trivial. Por ejemplo, reducir la absortancia solar de la cubierta es una alternativa para Florianópolis, debido a que ayuda a reducir los 160

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

Grados-hora de enfriamiento; sin embargo agrava las condiciones de desconfort por frío (en los Gradoshora de calentamiento). Se recalca que la desviación estándar mostrada en la Figura 5 indica el comportamiento no lineal de cada variable independiente. Se verificó que la mayor parte de las variables se comporta de forma no lineal, principalmente en el caso de los Grados-hora de enfriamiento en Curitiba para la variable de capacidad térmica de las paredes externas. VALIDACIÓN DE DESEMPEÑO DE LOS SISTEMAS CONSTRUCTIVOS La validación del desempeño de los ocho sistemas constructivos analizados también fue realizada para los climas de Belén, Campo Grande, Curitiba y Florianópolis. La propagación de incertidumbres de operación en el análisis probabilístico permitió la comparación de los sistemas con alta precisión, se puede entonces verificar si la incertidumbre en un sistema constructivo era más elevada que en otro, lo que significaría que el usuario tiene una mayor influencia en una habitación de ese sistema constructivo. La Tabla 12 muestra los valores de la media junto a la desviación relativa con un nivel de confianza del 95% es decir el porcentual que indica la variación de las incertidumbres de operación en cada sistema constructivo. Al comparar los valores en su orden de tamaño, se aprecia que en algunos climas existen criterios poco significativos, evidentemente no hay de qué preocuparse con el desconfort por frio en Belén. En Curitiba los Grados-hora de enfriamiento fueron pequeños y poco significativos. Lo mismo ocurrió para el consumo de energía con calefacción en Campo Grande. Estas observaciones pueden llevar a quienes toman decisiones a un determinado escenario de preferencia, evitando así considerar un criterio que no es preocupante para determinado clima. Los mayores valores de Grados-hora para enfriamiento y consumo de energía fueron obtenidos para Belén, mientras los mayores valores de Grados-hora para calentamiento y consumo para calefacción se obtuvieron para Curitiba. La Tabla 12 también muestra que el Sistema 3 (Mampostería de concreto celular) y el Sistema 8 (Mampostería de cerámica maciza doble) fueron los que tuvieron mayor incertidumbre de operación en los criterios de desempeño. Mientras de cierta forma la incertidumbre es semejante entre los sistemas y los climas, teniendo una desviación relativa que varía de 2% a 29%, después de excluir algunos valores “engañosos” (como medias bajas y grandes desviaciones estándar, que no representan ningún problema por el bajo impacto de la media). Tabla 12 – Media y desviación relativa con 95% de nivel de confianza de los criterios de desempeño para cada sistema constructivo y cada ciudad evaluada (media (desviación relativa %)). Variável (Sistema)

Belém

Campo Grande

Curitiba

Florianópolis

GHA (1)

0 (0%)

675 (9%)

12302 (7%)

3283 (10%)

GHA (2)

0 (0%)

559 (11%)

11254 (8%)

3017 (12%)

GHA (3)

0 (0%)

209 (25%)

7370 (14%)

1735 (20%)

GHA (4)

0 (0%)

489 (19%)

9127 (14%)

1981 (20%)

GHA (5)

0 (0%)

989 (15%)

11375 (12%)

3114 (17%)

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

161

162

GHA (6)

0 (0%)

1199 (10%)

13973 (7%)

4342 (11%)

GHA (7)

0 (0%)

1027 (8%)

13691 (6%)

4026 (9%)

GHA (8)

0 (0%)

62 (55%)

6053 (19%)

941 (29%)

GHR (1)

3502 (15%)

2402 (11%)

12 (47%)

438 (13%)

GHR (2)

4725 (15%)

3131 (11%)

50 (35%)

571 (14%)

GHR (3)

7305 (17%)

4335 (15%)

122 (40%)

815 (20%)

GHR (4)

6785 (10%)

4998 (8%)

295 (19%)

895 (14%)

GHR (5)

9578 (10%)

7158 (8%)

794 (17%)

1551 (14%)

GHR (6)

8495 (8%)

6375 (6%)

533 (14%)

1336 (12%)

GHR (7)

5729 (9%)

4175 (7%)

162 (17%)

771 (10%)

GHR (8)

3091 (27%)

1580 (21%)

<0,6 (9%)

224 (26%)

CA (1)

0 (0%)

104 (26%)

3062 (10%)

999 (12%)

CA (2)

0 (0%)

69 (19%)

2563 (13%)

834 (13%)

CA (3)

0 (0%)

14 (34%)

1530 (13%)

422 (19%)

CA (4)

0 (0%)

55 (27%)

1742 (13%)

537 (18%)

CA (5)

0 (0%)

105 (29%)

1868 (11%)

651 (18%)

CA (6)

0 (0%)

178 (17%)

2735 (10%)

1089 (13%)

CA (7)

0 (0%)

164 (18%)

3145 (12%)

1162 (12%)

CA (8)

0 (0%)

8 (71%)

1734 (2%)

393 (21%)

CR (1)

2746 (10%)

1142 (8%)

299 (2%)

391 (8%)

CR (2)

2466 (10%)

1090 (10%)

302 (6%)

370 (9%)

CR (3)

2467 (11%)

1172 (11%)

300 (7%)

388 (11%)

CR (4)

886 (17%)

355 (15%)

313 (9%)

167 (7%)

CR (5)

576 (20%)

226 (17%)

276 (8%)

141 (10%)

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

CR (6)

781 (15%)

323 (12%)

256 (5%)

157 (9%)

CR (7)

1618 (10%)

659 (9%)

282 (7%)

254 (9%)

CR (8)

2602 (11%)

1140 (11%)

333 (<0,6%)

328 (9%)

Obs.: Los criterios son los Grados-hora de calentamiento (GHA) y de enfriamiento (GRH) en [°Ch], y el consumo de energía con calentamiento (CA) y enfriamiento (CR) en [kWh/año]. Se aprecia que las incertidumbres de operación son significativas e interfieren en los resultados del desempeño de cada sistema constructivo así se comprueba la necesidad de considerarlas en el análisis de simulación computacional. La Figura 6 muestra los resultados de los criterios de desempeño en formato de gráficos de caja, para mejor visualización. Las cajas rellenadas representan el intervalo entre el 1o y el 3o cuartil (conteniendo el 50% de la muestra) y las líneas muestran la amplitud total de la muestra; los asteriscos representan los valores “engañosos” (distantes de la distribución).

GHA [ºCh]

GHR [ºCh]

CA [kWh/year]

CR [kWh/year]

Horizontal axis: Construction system

Figura 6 – Resultados de los criterios de desempeño para las ciudades. Los criterios son los Gradoshora de calentamiento (GHA) y de enfriamiento (GRH) en [°Ch], y el consumo de energía con calentamiento (CA) y enfriamiento (CR) en [kWh/año]. Obs.: Los ejes verticales están en diferentes unidades y escalas, para una mejor visualización. Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

163

Para los Grados-hora de calentamiento, el sistema constructivo 8 (Mampostería cerámica maciza doble) se mostró como la mejor opción, seguido del sistema 3 (Mampostería de concreto celular). El mismo sistema 8 también es la mejor opción en los Grados-hora de enfriamiento, seguido del sistema 1 (concreto moldado in situ). Se puede intuir que la alta capacidad térmica de las paredes del sistema constructivo 8 tuvo una gran ventaja en ese escenario “ventilado naturalmente”. Para el consumo de energía los mejores sistemas fueron el 8 (Mampostería cerámica doble) y el 3 (Mampostería de concreto celular). En el consumo con enfriamiento, el sistema 5 (wood frame) es el mejor en todos los climas, salvo en Curitiba que fue el sistema 6 (Mampostería de cerámica Perforada). Por causa de la incertidumbre de operación puede no existir diferencia significativa entre los desempeños de algunos sistemas constructivos para un mismo criterio. Es el caso de los sistemas 1, 2 y 3 para el consumo de energía con enfriamiento; los mismos poseen media semejante y distribuciones de probabilidades sobrepuestas, lo que indica que son estadísticamente equivalentes (ocurre en todos los climas). También ocurre lo mismo en los sistemas 2 y 5 para los climas de Curitiba y Florianópolis en los Grados-hora de calentamiento, que poseen un desempeño equivalente en función de la incertidumbre y en los sistemas 5 y 7 en el consumo con enfriamiento en Curitiba. El análisis comprobó la dificultad de intentar mejorar la eficiencia energética de edificaciones sin un proceso que considere varios criterios simultáneamente. No es trivial encontrar el mejor sistema constructivo que satisfaga todos los criterios de desempeño, teniendo en cuenta que cada sistema es bueno para una determinada condición (por ejemplo, es bueno solamente en el calentamiento, en condición de ventilación natural y cuando existe acondicionamiento de aire, etc.). Estos resultados conducen a la toma de decisiones que se muestra en el Ítem 4.3. TOMA DE DECISIÓN MULTICRITÉRIO La Tabla 13 muestra el resultado del análisis con AHP (Analytical Hierarchy Process) generando el vector de preferencia de los criterios de desempeño en cada escenario de preferencia. La sumatoria de los pesos en cada vector es siempre 1. En el escenario 5, por ejemplo, se aprecia que quien toma decisiones tiene una mayor preferencia por los Grados-hora de enfriamiento, ósea los resultados de los Grados-hora de enfriamiento tienen un peso mayor que los demás. Tabla 13 – Vector de peso para cada criterio de desempeño en cada escenario de preferencia. Escenario de preferencia

Criterio de desempeño GHA - Grados-hora de calentamiento

GHR - Grados-hora de enfriamiento

CA - Consumo con calentamiento

CR - Consumo con enfriamiento

Escenario 1

0,417

0,083

Escenario 2

0,083

0,417

Escenario 3

0,417

0,083

0,417

0,083

Escenario 4

0,083

0,417

0,083

0,417

164

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Escenario 5

0,167

0,518

0,127

0,187

Escenario 6

0,187

0,127

0,518

0,167

Escenario 7

0,250

La Tabla 14 muestra el valor del límite superior con 95% de nivel de confianza en cada criterio y clima, obtenido con un análisis de incertidumbre de operación. Esos valores fueron los que efectivamente se utilizaron en el proceso de toma de decisiones. La Tabla 15 muestra finalmente, el resultado de análisis TOPSIS que contiene el ranking de preferencia de cada sistema constructivo en orden decreciente (el número 1 es el mejor sistema y el número 8 es el peor sistema). Conforme al análisis del Ítem 4.2 se observa que algunos escenarios no tienen sentido en determinados climas, como por ejemplo en Belén que no hay calentamiento, y en Curitiba en la que el desconfort por calor es bajo en comparación con el desconfort por frío. Tabla 14 – Tabla de criterios para el proceso de toma de decisión, considerando el límite superior con 95% de nivel de confianza en cada criterio. Ciudad → Sistema ↓

Belén

Campo Grande

Curitiba

Florianópolis

GHA

GHR

GHA

GHR

GHA

GHR

GHA

GHR

01 - Concreto In Situ

4043

739

2657

13119

3597

495

02 - Mamp Concreto

5425

620

3484

12156

3367

652

03 - Mamp Concreto Celular

8563

262

4991

8404

171

2088

975

04 - Steel Framing

7481

581

5391

10405

353

2380

1020

05 - Wood Frame

10511

1139

7713

12720

926

3631

1771

06 - Mamp Ceram Perforada

9174

1317

6779

14970

608

4801

1497

07 - Mamp Ceram Macizo

6244

1111

4458

14542

190

4398

850

08 - Mamp Ceram Macizo Doble

3926

1908

7179

1214

282

Sistema ↓

01 - Concreto In Situ

3016

131

1235

3344

304

1122

423

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165

02 - Mamp Concreto

2717

1193

2817

308

943

405

03 - Mamp Concreto Celular

2740

1306

1722

318

502

432

04 - Steel Framing

1034

407

1962

334

636

178

05 - Wood Frame

694

135

264

2113

302

771

154

06 - Mamp Ceram Perforada

895

209

363

3032

277

1234

172

07 - Mamp Ceram Macizo

1787

193

719

3454

296

1306

275

08 - Mamp Ceram Macizo Doble

2875

1270

1939

357

475

359

Obs.: Los criterios son los Grados-hora de calentamiento (GHA) y de enfriamiento (GRH) en [°Ch], y el consumo de energía con calentamiento (CA) y enfriamiento (CR) en [kWh/año]. Tabla 15 – Resultados del ranking de los mejores sistemas constructivos en cada clima, considerando los diferentes escenarios de toma de decisión multicritério. Sistema

Escenario [Belém-PA]

Escenario [Curitiba-PR]

01 - Concreto In Loco

02 - Alv Concreto

03 - Alv Concreto Celular

04 - Steel Framing

05 - Wood Frame

06 - Alv Ceram Furada

07 - Alv Ceram Maciço

08 - Alv Ceram Maciço Dupla

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Sistema

Escenario [Campo Grande]

Escenario [Florianópolis]

01 - Concreto In Loco

02 - Alv Concreto

03 - Alv Concreto Celular

04 - Steel Framing

05 - Wood Frame

06 - Alv Ceram Furada

07 - Alv Ceram Maciço

08 - Alv Ceram Maciço Dupla

Obs.: el ranking es en orden decreciente es decir el valor 1 significa el mejor sistema y el valor 8 significa el peor sistema. Cuando se interpreta cada escenario de la Tabla 15 como un tomador de decisión diferente, se identifica como mejor sistema aquel que resulte con mayor cantidad de valores “1” en el ranking. Así por ejemplo para los climas de Curitiba, Campo Grande y Florianópolis el mejor sistema seria el 8 (Mampostería de cerámica maciza doble) debido a que obtuvo el primero lugar del ranking en la mayor parte de los escenarios, este sistema posee alta capacidad y baja transmitancia térmica y se mostró adecuado para esos climas. Para Belén, el mejor sistema seria el 4 (steel framing) en función de su baja capacidad térmica y de su baja transmitancia térmica. El sistema 4 fue el primero en el ranking para el Escenario 3, 4, 6 y 7 en Belén. Estos resultados pueden ser utilizados como ayuda en la determinación de un sistema constructivo a ser aplicado en una edificación para cualquiera de esas ciudades, siendo analizados de acuerdo con las preferencias del proyectista o del propietario, que debe identificarse con alguno de los escenarios avalados. Sin embargo los escenarios son útiles justamente para diferentes opciones del tomador de decisión, que dependerá de los sistemas de acondicionamiento usados en las habitaciones. Por ejemplo, si fuera previsto un análisis de edificación en Belén que no tiene sistema de acondicionamiento de aire, el mejor sistema es el 8, como muestra el resultado del escenario 1 y 5.

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En el caso de Belén, por ser un clima más caliente, se puede adoptar el escenario 4 en el que el enfriamiento es más importante que la calefacción por lo que el sistema 4 (steel framing) sería el mejor. Lo interesante es que este sistema no se destacó en ninguno de los criterios individualmente (Grados-hora de enfriamiento o consumo con enfriamiento) pero obtuvo un desempeño razonable en el consumo de energía (3o mejor sistema) y un desempeño mediano en el desconfort por calor. Se convirtió en el sistema escogido por la aplicación del método debido a una compensación entre los criterios, lo que no sucedió para otros sistemas. Por ejemplo, el sistema 5 (wood frame) sería el mejor sistema en el consumo con enfriamiento, y así mismo, es el peor sistema en los Grados-hora de enfriamiento (ver Figura 6). En Campo Grande, los escenarios 4 o 5 serían los escogidos por el tomador de decisión. Así el sistema 4 (steel framing) o el sistema 8 (Mampostería de cerámica doble) serían los mejores. No obstante si no existiese ningún tipo de acondicionamiento de aire artificial para ese clima, el mejor sistema sería el 8; y si el tomador de decisión no diera prioridad para los Grados-hora de enfriamiento durante el día (por causa da falta de ocupación de la edificación en ese período), el mejor sistema sería el sistema 5 (wood frame) (ver Figura 6). En Curitiba, los escenarios 3 o 6 podrían ser escogidos considerando el calentamiento más importante, resultando como mejores los sistemas 3 (Mampostería de concreto celular) o 8 (Mampostería de cerámica doble). La inercia térmica y la transmitancia térmica son factores decisivos para este clima. En Florianópolis, en prácticamente todos los escenarios fue obtenido como mejor, el sistema 8 (Mampostería de cerámica doble), excepto en el Escenario 2 donde se tiene que el sistema 4 es mejor (steel framing) debido a que el consumo de energía tiene un mayor peso que los demás criterios.

LIMITACIONES DEL ESTUDIO Se recalca que el estudio es válido para edificaciones de interés social, con las debidas configuraciones de escenario de ventilación natural e híbrido consideradas, así como todas las selecciones realizadas inherentes al método. Las incertidumbres de operación (ocupación, operación de aberturas, uso de equipos e iluminación) fueron datos primarios levantados en Florianópolis. A pesar de este hecho, las incertidumbres fueron analizadas para otras localidades, lo que puede no coincidir con las realidades de la ciudad específica. De cualquier forma tratándose de una investigación exploratoria, el objetivo de este estudio fue cumplido con éxito. Es importante señalar que el método posibilitó encontrar el mejor sistema constructivo dentro de las alternativas “predefinidas”. No se ha encontrado un “sistema optimizado” para las condiciones climáticas locales, mas si la mejor “selección”. Se intuye que aunque en el sistema escogido en cada clima todavía hay un considerable consumo de energía con acondicionamiento artificial, y también algún desconfort térmico asociado. Un sistema optimizado buscaría reducir al máximo posible el desconfort y el consumo de energía, sin embargo sale del alcance de este trabajo. El Ítem 4.1 mostró que la absortancia solar es una variable muy influyente en la mayor parte de los criterios de desempeño; sin embargo fue de valor fijo en la validación de desempeño de los sistemas constructivos. Si la absortancia fuese considerada, el desempeño de los sistemas podría mejorarse. 6. CONCLUSIÓN

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El trabajo desarrollo y aplicó un método de apoyo a la toma de decisiones de una edificación de interés social buscando el mejoramiento de la eficiencia energética. Se usó la simulación computacional considerando criterios de confort térmico y consumo de energía con acondicionamiento de aire, además herramientas estadísticas avanzadas como análisis de sensibilidad con el Método de Morris, análisis de incertidumbre con el método de Monte Carlo, y toma de decisión multicritério con método AHP y TOPSIS. La validación fue realizada para cuatro climas diferentes de Brasil considerando la incertidumbre de operación relacionadas a las rutinas de ocupación, operación de aberturas y uso de equipos electrónicos obtenidos por levantamiento en campo. Un análisis de sensibilidad inicial mostró que las variables más influyentes son diferentes en cada criterio de desempeño y en cada clima, muchas veces son contrastantes; es decir una misma variable es importante en el desconfort por frio y por calor, mas son inversamente proporcionales. La influencia da transmitancia y capacidad térmica de los componentes constructivos fue notada, lo que justificó la validación del desempeño de los sistemas constructivos. La validación de desempeño en presencia de incertidumbre mostró que cada sistema tuvo un buen desempeño solamente ante determinado criterio y un mal desempeño ante otros. La incertidumbre de operación fueron ligeramente mayores en los sistemas 3 (Mampostería de concreto celular) y 8 (Mampostería cerámica maciza doble), pero sin ningún padrón en función del clima, con una desviación relativa que varía entre el 2% al 29% con un intervalo de confianza del 95%. Finalmente el proceso de toma de decisión indicó cual sería el sistema constructivo de mejor desempeño considerando todos los criterios simultáneamente. El sistema 8 (Mampostería cerámica maciza doble) presentó el mejor desempeño para todos los climas, mientras el sistema 5 (steel framing) fue el más adecuado para Belén. Sin embargo, algunos diferentes sistemas podrían ser recomendados para cada clima al considerar solamente uno de los escenarios de preferencia propuestos, considerando la gran divergencia de los resultados. Se infiere que aunque se realice el esfuerzo de encontrar una alternativa adecuada en cada clima el resultado final es dependiente del escenario de preferencia de tomador de decisiones por tal motivo el método es importante en el sentido de posibilitar estudios de casos específicos en los cuales hay un grupo de tomadores de decisiones con preferencias bien definidas. El trabajo contribuyó para desarrollar un método robusto y racional de apoyo a la toma de decisión multicritério con técnicas estadísticas reconocidas en la literatura permitiendo encontrar el mejor sistema constructivo en función del clima y del escenario de preferencia. Para los profesionales, los resultados indican alternativas interesantes a ser consideradas en el proyecto, para los cuatro climas analizados. Para investigadores, el método puede ser reproducido con otros escenarios de preferencia del tomador de decisión, así como diferentes climas y criterios en busca de la alternativa ideal. Se recalca que el método es aplicable no solamente a sistemas constructivos, sino a cualquier “alternativa de desempeño” que pueda ser configurada en una simulación computacional. Futuras investigaciones serán realizadas con la inclusión de otras variables como la absortancia solar de las superficies y diferentes tipologías de edificaciones residenciales.

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BRASIL LA INFLUENCIA DE LOS USUÁRIOS SOBRE LOS SISTEMAS DE ILUMINACIÓN NATURAL Y ARTIFICIAL: CASO DE ESTUDIO AULAS DE LA ESCUELA DE ARQUITECTURA DE LA UFMG CAMILA CAMPOS GONÇALVES Orientación: profesora Dra. Roberta Vieira Gonçalves de Souza

RESUMEN En Brasil, hubo un crecimiento de instrumentos creados para la validación y el mejoramiento del desempeño y de la eficiencia energética de las edificaciones, como es el caso de las certificaciones. Todavía, el potencial de la economía energética de edificios etiquetados no garantiza la economía efectiva en el consumo de energía, en función de la manera como el edificio es utilizado. Por lo tanto, esta investigación tiene como objetivo analizar el comportamiento de los usuarios referentes al accionamiento de sistemas de iluminación y de control de incidencia solar. Para tal objetivo fueron usados como casos de estudio las salas de aulas de la Escuela de Arquitectura de la UFMG. Inicialmente, se realizó un diagnóstico de estas salas para la verificación de las condiciones de iluminación e insolación. Para el análisis del comportamiento de los usuarios se hicieron observaciones in situ, y a partir de las mismas se propusieron modificaciones en el sistema de iluminación como la substitución de cortinas e instalación de carteles informativos acerca de los sistemas. Se verificó que en las salas de aula, los profesores son los principales responsables de las modificaciones en los sistemas. Se concluye que los sistemas en general no atienden las expectativas de los usuarios quienes frecuentemente tienen dificultades en cuanto a su uso. Se verificó que aunque la mayoría de modificaciones hayan generado beneficios, las mismas no generaron los resultados esperados. Los usuarios tienden a actuar en los sistemas solamente cuando están incomodos, por lo tanto los ambientes más eficientes son aquellos que menos requieren el accionar de los usuarios. Entonces la principal contribución de este trabajo fue identificar que la eficiencia de las edificaciones es consecuencia directa de la forma como son proyectadas y consecuentemente entendidas por los usuarios. PALABRAS CLAVE: Comportamiento de los usuarios, Eficiencia energética, Desempeño de edificaciones.

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INTRODUCCIÓN

Por definición la eficiencia energética consiste en la relación entre la cantidad de energía empleada en una actividad y la usada para su realización. La promoción de la eficiencia energética abarca la optimización de las transformaciones del transporte y del uso de los recursos energéticos, desde sus fuentes primarias hasta su aprovechamiento. Se adoptan como presupuestos básicos, la manutención de las condiciones de confort, de seguridad y de productividad de los usuarios, contribuyendo, adicionalmente, para el mejoramiento de la calidad de los servicios de energía y la mitigación de impactos ambientales (MMA, 2014).

Las leyes surgidas después de la década de 70 indicaron la importancia de la eficiencia energética en el mundo, en Brasil y específicamente en las edificaciones. El surgimiento de las certificaciones de edificios y el esfuerzo que ha sido observado actualmente en torno a esa cuestión apunta visibles avances en la búsqueda de edificios más eficientes. El comportamiento de los usuarios es una variable determinante para esta eficiencia, aunque ha sido poco estudiado, especialmente por los teóricos brasileños. Específicamente se conoce poco sobre cómo funciona un ciclo de influencias y de qué manera los usuarios influencian en la eficiencia energética y en el confort de las edificaciones y de qué manera las edificaciones influencian en el comportamiento de los usuarios. De este modo el presente trabajo busca analizar la influencia del comportamiento de los usuarios con respecto al uso de los sistemas de iluminación natural y artificial. El uso de la iluminación natural está influenciado tanto por la forma de división de la sesiones del sistema de iluminación artificial así como por el uso de las ventanas para ventilación natural, renovación de aire y por el uso del sistema de protección solar de los ambientes. La presente investigación validará la situación actual de espacios internos y el comportamiento de sus usuarios – a través de técnicas de observación – y propuestas de mejoramientos en los sistemas analizados de forma que se pueda verificar cambios eventuales en el comportamiento de los usuarios.

OBJETIVOS • Verificar el uso de los sistemas de iluminación, su relación con el uso de elementos de control solar instalados y la relación de los usuarios con los mismos, identificando las barreras y el potencial de estos sistemas instalados. • A través de la observación del comportamiento de los usuarios, proponer cambios en los ambientes con el objetivo de incentivar un uso más “eficiente” de los sistemas analizados. • Verificar la eficacia de las medidas propuestas y la relación entre el comportamiento de los usuarios y los sistemas disponibles para ellos.

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REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA Y BASE TEÓRICA Crisp (1978) al verificar el uso del sistema de iluminación de una oficina en Reino Unido en la que todos las perillas de control estaban localizadas en el mismo interruptor, observó que el número de encendimientos de las luminarias cuyas perillas estaban colocadas juntas y más arriba en relación las demás fue mayor, sin que hubiera ninguna relación entre disponibilidad de luz natural y ocupación de la sala para que estas luminarias fuesen encendidas y no las otras. El autor concluyó de esta forma que la posición de las perillas de control tiene relación directa con su uso. Así también Lindelof y Morel (2006) clasificaron a los usuarios en activos y pasivos, en función de su disposición o no en el uso de los controles disponibles a ellos. Los autores describieron los resultados de un análisis realizado en Suiza en el que se verificó que pasado el período de llegada y salida de los usuarios a la oficina, el sistema de iluminación solo sería accionado nuevamente en casos de extremo desconfort. Además de eso raramente los funcionarios utilizaban los reguladores disponibles, accionando solamente el comando prender/apagar. Los autores creen que este comportamiento es consecuencia de la posición de los interruptores cercanos a la puerta de entrada y no de los interruptores existentes en las mesas de trabajo de los funcionarios. Reinhart y Voss (2003) en Alemania al desarrollar una investigación en un edificio comercial de oficinas, en las cuales trabajaban una o dos personas, concluyeron que grupos de individuos siguen un padrón de comportamiento muy parecido mientras individuos aislados siguen padrones más diversificados. Los autores verificaron que todos los ocupantes del edificio sintieron la luz natural, lo que podría confirmar la influencia de la concepción arquitectónica y del sistema de iluminación propuesto en el edificio en el comportamiento diferenciado de sus usuarios. Es justamente en función de esta importancia de la concepción arquitectónica que los programas de certificación de edificios han ganado importancia en el escenario nacional e internacional, con relevancia para el sistema LEED (Leadership in Energy and Environmental Design), y el PBE EDIFICA lanzado en 2007 en Brasil (Programa Brasileiro de Etiquetaje de Edificios), (Edición 2009 para edificios comerciales). En los referente a los sistemas de iluminación, el LEED Reference Guide for Green Building Design and Construction (U.S.GREEN BUILDING COUNCIL, 2009) prevé la existencia de controles independientes que garanticen autonomía a los ocupantes de los ambientes para modificarlos de modo que se promueva un mayor confort, productividad y bienestar. En las salas de aula los controles de iluminación deben ser fácilmente accesibles a los profesores y colocados de modo que no interrumpan la atención de los alumnos. Aunque se sugiere el uso de luminarias de escritorio asociadas a la iluminación general de los ambientes. Los locales con actividades audiovisuales necesitan ser fácilmente ajustados para permitir un bajo nivel de iluminación y mantener un óptimo nivel de contraste en las telas de proyección; cuando la iluminación natural fuera utilizada conjuntamente con la artificial, las ventanas deben permitir niveles adecuados de iluminación sin obstaculizar las proyecciones. En estos casos los proyectistas de edificaciones deben considerar la incorporación de estrategias pasivas del proyecto, como una buena orientación solar y el uso de instrumentos de protección de la incidencia solar para controlar la iluminación natural. Por su parte a través del Programa PROCEL-EDIFICA se desarrollaron los Requisitos Técnicos de la Calidad para el Nivel de Eficiencia Energética de Edificios Comerciales, de Servicios y Públicos (RTQ-C). Estos requisitos tienen como objetivo garantizar condiciones para etiquetaje de la clase de eficiencia energética de edificios. Para garantizar este etiquetaje, los edificios deben ser analizados y consecuentemente clasificados de la clases “A” a la “E”, calificación que va desde el edificio más eficiente (A) hasta el menos eficiente (E), respecto a los ítems “Cobertura”, “Sistemas de Iluminación” y “Sistemas de Acondicionamiento de Aire” (BRASIL, 2010).

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La validación del sistema de iluminación (objeto de esta investigación), es realizada por el análisis de la potencia instalada comparada con la potencia límite determinada por el RTQ-C y la verificación del cumplimiento de los pre-requisitos: División de los circuitos1, contribución de la luz natural2 y apagado automático del sistema3. Para ser considerado clase “A” se debe satisfacer los tres pre-requisitos, para clase “B” los dos primeros y para clase “C” el primero (BRASIL, 2010). Aunque en lo referente a las recomendaciones creadas para tratar este asunto, la ISO 50.001 (2011), basada en un modelo de mejoramiento continuo - “Planear- Hacer- Verificar-Actuar” - indica que las instalaciones, equipos y sistemas tienen influencia significativa en el consumo de energía, no siendo únicamente las personas responsables por gastos innecesarios de energía. Norman (2010) refuerza esta idea al criticar duramente la filosofía “culpe y ensaye” al afirmar que los malos proyectos son pensados para personas como quisiéramos que ellas fueran y no como realmente son, esto es la verdadera causa de la ineficiencia de los proyectos. Aunque el papel del usuario en la arquitectura haya pasado por una evolución que va de accesorio a dueño de un papel efectivo, en la práctica mayoritariamente los usuarios todavía son tratados como accesorios o “usuarios-tipo” frente a la arquitectura. (LINO, VILLELA, FIGUEIREDO, 2009). Hertzberger (2010) trata de los conceptos de “usuario” y “habitante”, fundamentales para el entendimiento de las diferencias del comportamiento entre ocupantes de ambientes distintos. De acuerdo con este autor, en los proyectos arquitectónicos se pueden crear condiciones para un mayor sentido de responsabilidad y consecuentemente un mayor envolvimiento en el arreglo del área de modo que el usuario de aquel espacio se transforme en un habitante. Por su parte Gyberg y Palm (2009) en un estudio realizado para edificaciones residenciales concluyeron que para modificar el comportamiento de las personas se debe garantizar que las selecciones partan del individuo, con alternativas de proyecto que no afecte su estilo de vida. De ese modo la concepción del proyecto arquitectónico, con propuestas que garanticen confort y eficiencia es fundamental. A pesar de los estudios en curso, se verificó que todavía hay mucho por hacer para descubrir maneras de validar y de incentivar un comportamiento más eficiente de los usuarios, principalmente a través de la creación de sistemas más intuitivos para que sean utilizados. Mahdavi y Proglhof (2009), después de analizar la presencia e interacción de usuarios referente al uso de cortinas, ventanas y luminarias en oficinas en Austria, constataron lo difícil que es estimar las variables del comportamiento de un único individuo en una edificación, siendo necesario hacer una validación de tendencias en grupos específicos. Además de eso concluyeron que los resultados obtenidos en un edificio difícilmente podrán ser utilizados para otro, se debe ser tomado en cuenta entre otros estos aspectos: el uso de cada edificación, el contexto en que está colocada y los padrones culturales de los usuarios. 1 Cada ambiente cerrado por paredes hasta el techo debe poseer por lo menos un dispositivo de control manual para el accionamiento independiente de la iluminación interna del ambiente. Cada control manual debe ser fácilmente accesible y localizado de tal forma que sea posible ver todo el sistema de iluminación que está siendo controlado. Si no es posible visualizar todo el ambiente iluminado, es necesario informar al usuario, a través de una representación gráfica de la sala, cual a área está cubierta por control manual (BRASIL, 2010, p. 38). 2 Ambientes con abertura(s) con vista (s) al ambiente externo [...] e que contengan más de una hilera de luminarias paralelas a las aberturas deben tener un controle instalado, manual o automático, para el accionamiento independiente de la hilera de luminarias más cercanas a la abertura, de forma a propiciar el aprovechamiento de luz natural. (BRASIL, 2010, p. 38). 3 A través de sistema automático con apagado de la iluminación en un horario predeterminado, sensor de presencia o sistema de alarma que indica que el área está desocupada. (PROCEL/ELETROBRAS, 2009). El pre-requisito “apagado automático del sistema de iluminación” es exigido solo para áreas mayores que 250m². 176

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METODOLOGIA CASO DE ESTUDIO: ESCUELA DE ARQUITECTURA Y DISEÑO DE LA UFMG Para la presente investigación fueron utilizadas tres salas de aula y tres salas del laboratorio de Confort Ambiental y Eficiencia Energética (LABCON) de la Escuela de Arquitectura de la UFMG (Figura 1), todas acondicionadas naturalmente. Las salas poseen aberturas hacia las fachadas Norte y Sur (sala 315), hacia el Este (sala 318) y Oeste (sala 320A y salas de laboratorio). Como sistema de control de la incidencia solar, la sala 315 posee cortinas del tipo persianas translúcidas en todas las ventanas localizadas en la fachada norte. La sala 318 poseía cortinas blackout y la sala 320A poseía cortinas blackout y pintura blanca en los vidrios de las ventanas. Las tres salas de laboratorio poseían persianas del tipo aletas horizontales metálicas de color blanco. Todas las salas estudiadas presentaban control independiente para la iluminación artificial, localizado internamente en la sala, junto a la puerta de acceso atendiendo al pre-requisito “División de Circuito” del RTQ-C. Figura 1 – Salas de aula 315, 318 y 320A y salas 01, 02 y 03 del laboratorio, respectivamente.

Verificación de la iluminación natural y artificial disponible en las salas estudiadas Para el diagnóstico inicial de las salas estudiadas en este trabajo se analizó la autonomía de luz natural de las salas, a través del programa computacional Daysim y se realizaron averiguaciones junto a la Carta Solar de Belo Horizonte. Para la verificación de la luminosidad de las salas se hicieron mediciones in situ con el uso de luxómetros digitales (modelo: MLM-1010–Minipa) con el objeto de averiguar el nivel de iluminación entregado por las luminarias existentes, en lo referente al cumplimiento de las recomendaciones de la norma NBR 5413/1992, así como las posibles necesidades de adecuación del sistema para satisfacer la ISO 89951/20134. La verificación fue realizada siguiendo la norma NBR 5382/1985 (Verificación de luminosidad de interiores). Fueron evaluados para los ambientes del caso de estudio, el cumplimiento de los pre4

La Escuela fue proyectada anteriormente a esa norma, no esperado que ella cumpla los requisitos de la misma.

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requisitos de control y de iluminación del RTQ-C (división de circuitos y contribución de la luz natural ) así como la densidad de potencia instalada. De ese modo, se validó la clasificación de los sistemas de iluminación de las salas de acuerdo con el Programa Brasileiro de Etiquetaje – PBE EDIFICA. Se verificó en las salas donde los pre-requisitos de contribución de la luz natural son acatados, si hay la efectiva desconexión de luminarias cercanas a las aberturas. En las salas donde no había posibilidad de contribución de luz natural, esta fue permitida y se verificó si hubo cambios de uso después de la modificación. Se analizó también la eficacia de la colocación de representación gráfica de las salas para saber cuál área es cubierta por el control manual del sistema de iluminación. Observación in situ Para la recolección de los datos de observación, las salas fueron observadas durante 162 días, en los períodos matutino y vespertino. Las observaciones fueron divididas en cuatro fases que son: 1) Sin modificaciones 2) Después de realizar modificaciones en el sistema de iluminación 3) Después de modificar el sistema de control de la incidencia solar 4) Después de la colocación de carteles. Para la recolección de datos fueron llenadas fichas de observación, contemplando los seis aspectos importantes que se mencionan a continuación: • “Características Generales”: Horario de uso de la sala; incidencia de la radiación solar directa; y tipo de clase – (práctica o teórica) • “Actividades Visuales”: Uso de herramientas de proyección para las salas de aula. • “Ocupación”: Marcación de las mesas ocupadas durante la observación en el layout de planta. • “Sistemas de Iluminación”: Identificación de cuando los usuarios encendían o apagaban las luces, de la motivación para hacer esto, del responsable por la alteración y de las dificultades existentes en el uso del sistema. •“Sistemas de control de la Incidencia Solar”: Identificación de la forma de funcionamiento, su relación con el uso de los sistemas de iluminación natural y artificial de las dificultades existentes en el uso del sistema. • “Uso de las ventanas”: Verificación de posibles relaciones entre la abertura de las ventanas y el uso del sistema de control de incidencia solar. Propuestas de Modificaciones para las salas estudiadas Las observaciones conjuntamente con el diagnóstico realizado permitirán señalar las dificultades y el potencial de los sistemas existentes en las salas estudiadas de la escuela de Arquitectura y Diseño de la UFMG, para de este modo iniciar la segunda fase del presente proyecto. Se ejecutaron cambios puntuales en los sistemas propuestos para verificar de qué formas estos modificarán el comportamiento de los usuarios. Estos cambios fueron hechos gradualmente, en tres etapas: 1) Modificaciones en el sistema de iluminación proyectado. 2) Modificaciones en el sistema de control de la incidencia solar 3) Colocación de carteles informativos.

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El objetivo de estas modificaciones fue crear una metodología de validación y mejoramiento continuo de la calidad de los sistemas existentes en los ambientes escolares mediante las técnicas de la ISO 50.001/2011 – “Planear-Hacer-Verificar-Actuar” –. De este modo para cada modificación se realizó un nuevo diagnóstico para verificar la eficacia de las modificaciones realizadas y la necesidad de nuevas modificaciones. Aunque se sepa que las modificaciones ejecutadas durante este trabajo fueron puntuales, el objetivo fue direccionar trabajos futuros que introduzcan recomendaciones de “mejoramiento continua” en el contexto de los proyectos de escolares. A continuación se indican las modificaciones propuestas: Sistema de Iluminación: 1) Modificación de la división de circuitos y de posición de luminarias que no potencializaban el uso integrado de la iluminación natural y artificial, según las directrices de la RTQ-C (2010). 2) Instalación de interruptores cercanos a las luminarias que estos encienden a través del uso de interruptores “three ways5”, con el objetivo de hacer su uso más intuitivo, para ello se siguio las recomendaciones sobre la posición de los controladores de Crisp (1978) y de la LEED Reference Guide for Green Building Design and Construction (U.S.GREEN BUILDING COUNCIL, 2009). Se hizo esta actividad en las salas 318 y 320A. 3) Cambio del arreglo de interruptores, cuyas ubicaciones estaban contrarias a la localización de las luminarias, de modo de hacer más intuitivo al sistema. Sistema de Control de la incidencia solar: 1) Substitución de las cortinas blackout de las salas por persianas con aletas metálicas horizontales de color gris para cada ventana. El objetivo de esta modificación fue permitir mayor disponibilidad de iluminación natural y diferentes posibilidades del uso para las mismas, a través de la modificación de la posición de las aletas (Figura 2). Figura 2: Sala 318 antes y después de la modificación en la ubicación de las luminarias y de la modificación de las cortinas blackout por las persianas.

5 Interruptores three way son interruptores que permiten el encendido de la misma luminaria el conjunto de luminarias de los puntos diferentes. En el caso de estudio, los three ways fueron instalados junto a las puertas y en un segundo punto cercanos a las luminarias que estas encienden.

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Colocación de carteles informativos: 1) En esta etapa se pretendió a través de la colocación de carteles informativos llenar los espacios de la ausencia de legibilidad de los sistemas existentes y probar la efectividad de las representaciones gráficas propuestas en la RTQ-C (2010) para ambientes menores. (Ver Figura 3), Figura 3 – Ejemplo de cartel informativo.

QUÉ ENCIENDE QUÉ? COLABORE, HAGA SU PARTE!

ESTAS LUMINARIAS PODRÍAN QUEDARSE APAGADAS EN EL DÍA!

RESULTADOS Y ANÁLISIS DIAGNÓSTICO Durante el diagnóstico realizado en las salas estudiadas, se observó a través de la carta solar que el período en que habría mayor incidencia directa de radiación solar en el interior de la sala 315 sería el solsticio de invierno, en que el sol incidiría en profundidad en la sala. Sin embargo la presencia de ventanas tipo persiana obstruía buena parte de esta radiación. Pero para la fachada sur el período de incidencia de radiación solar más crítica seria el solsticio de verano, época en que había radiación solar directa durante los horarios intermedios del día. La insolación directa del inicio de la mañana y del final de la tarde era obstruida por los edificios vecinos en el este y por la propia Escuela de Arquitectura al oeste. Además durante los períodos críticos la radiación solar podría ser fácilmente controlada con las persianas instaladas en la sala. Además de eso el hecho de que Diciembre y Marzo sean meses de vacaciones

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escolares, la radiación incidente en la fachada sur en esta época del año no obstruía las actividades ejecutadas en la sala de aula. En lo que se refiere al sistema de iluminación artificial, las luminarias de esta sala estaban divididas en cinco circuitos integrados con la iluminación natural y el uso del “infocus”. Se verificó a través de los datos de autonomía de luz simulados por el software Daysim, que las luminarias cercanas a las ventanas podrían ser mantenidas apagadas durante todo el período matutino y durante parte del período vespertino. Para la sala 318 se verificó que, por no permitir la coincidencia de todos los paneles, las cortinas existentes bloqueaban el 40% del área de las ventanas cuando estaban totalmente abiertas y que la radiación solar incidía directamente en las mesas localizadas cercanas a las ventanas al final de la mañana. En relación al sistema de iluminación artificial la sala poseía seis luminarias divididas en dos circuitos. Sin embargo esta división no permitía el uso integrado de la iluminación natural y artificial, o el apagado de la luminaria localizada cercana a la pared en que se realizan las proyecciones. A través de las simulaciones hechas con el Daysim, considerando las ventanas parcialmente obstruidas por las cortinas, se verificó que en caso de que los circuitos estuviesen divididos de modo que permitieran apagar las luminarias cercanas a la ventana separadamente de las demás, la sala poseería cerca a las aberturas el 100% de autonomía de luz durante el período matutino6 y el 80% durante el vespertino. Para la sala 320A, las cortinas totalmente abiertas obstruían el 50% del área de la ventana. Además la pintura blanca sobre los vidrios también bloqueaba la luz natural. La radiación solar incidía directamente en las mesas durante el período vespertino. El sistema de iluminación artificial de la sala era compuesto por dos luminarias que hacían parte del mismo circuito, no permitiendo el uso de la iluminación natural integrada a la artificial. Se observó por el uso del programa Daysim, que con las cortinas y el sistema de iluminación artificial instalados en la sala, no era posible economizar energía con el uso integrado de los sistemas de iluminación natural y artificial durante la mañana o durante la tarde, pues la autonomía de luz era equivalente al 0% en el fondo de la sala durante los dos períodos. Aunque, si se considerara que los vidrios no tenían obstrucción (por la pintura o por parte de la cortina) y que las luminarias estarían divididas en dos circuitos, la luminaria cercana a la ventana podría mantenerse apagada durante el 80% del período de la mañana, debido a que en este turno no había incidencia de radiación solar directa en esta sala. De ese modo, habiendo un sistema adecuado de control de la radiación solar directa, este podría permanecer totalmente abierto durante el período matutino. Durante el período vespertino, aunque la autonomía de la luz natural fuese todavía mayor, en función de la incidencia de radiación solar directa, el sistema de control de la incidencia solar tendría a mantenerse cerrado, lo que disminuía el potencial de uso de la iluminación natural juntamente con la iluminación artificial. Para las salas del laboratorio, las persianas instaladas permitían diferentes niveles de control de la incidencia solar, de acuerdo con la posición de las aletas, sin perdida completa de la iluminación natural disponible. De acuerdo con el estudio de esta fachada, a través de la carta Solar de Belo Horizonte, conjugada con un análisis de las obstrucciones de entorno, se observó que había radiación solar directa en la sala en todos los meses durante el período de la tarde – entre 12:00h y 16:00h. La radiación solar directa era bloqueada por un muro contiguo a la sala en los horarios del final de la tarde. Siendo así el uso de los sistemas de iluminación natural y artificial integrados presentaba un gran potencial en el período de la mañana y un potencial menor en el período de la tarde, teniendo en cuenta que en el turno vespertino las persianas tendían a permanecer cerradas o parcialmente cerradas para control de la incidencia de la radiación solar directa. 6 Se espera la perdida de parte del potencial de autonomía de luz en este período en función de la necesidad de mantener las cortinas cerradas durante parte de este período para control de la radiación solar directa.

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En lo referente al sistema de iluminación artificial instalado, todas las salas del laboratorio poseían luminarias divididas en más de un circuito y posicionadas paralelamente a la ventana, o sea, presentaban un gran potencial de uso integrado de los sistemas de iluminación natural y artificial. Se verificó usando la NBR 5282/1985, que todas las salas de aula estudiadas atienden los valores mínimos de luminosidad recomendados por la NBR 5413/1992 para las mismas, mientras ninguna de las salas de Laboratorio de Confort cumple a estas recomendaciones. Ninguna de las salas estudiadas cumple los valores medios de la norma actual ISO 8995/2013. De ese modo, aunque al analizar aisladamente estas salas con el programa PBE EDIFICA (Cuadro 1), ellas presentaban buena clasificación en función de su baja DPI (Densidad de Potencia Instalada) y del cumplimiento de los pre-requisitos o de parte de ellos para los sistemas de iluminación, sin embargo estas no podían ser consideradas eficientes, considerando que no atendían los niveles de luminosidad exigidos por la norma vigente. Cuadro 1 - Análisis de la clasificación de los sistemas de iluminación de las salas estudiadas de acuerdo con el programa PBE Edifica Ambiente

Actividad

Área

correspondiente

total

REFERENCIAS PBE EDIFICA

POTENCIA

DPI (W/m2)

DPIL A

DPIL B

DPIL C

DPIL D

INSTALADA

PRE-REQUISITOS EqNumDPI

División de

Contribución de

circuitos

la luz natural

EqNumDPI

Classificación PBE Edifica

315

salas de aula

154,9

10,2

12,24

14,28

16,32

1562

10,09

318

salas de aula

89,65

10,2

12,24

14,28

16,32

455

5,08

320A

salas de aula

34,48

10,2

12,24

14,28

16,32

260

7,54

escritorios

26,13

11,9

14,28

16,66

19,04

130

4,98

escritorios

26,13

11,9

14,28

16,66

19,04

195

7,46

escritorios

40,64

11,9

14,28

16,66

19,04

260

6,40

LABCON SALA 01 LABCON SALA 02 LABCON SALA 03

OBSERVACIONES Y ANÁLISIS DE RESULTADOS Las observaciones realizadas en las cuatro fases de la presente investigación, tanto para las salas de aula cuanto para las salas de laboratorio de confort, reforzaron las conclusiones de Lindelof y Morel (2006), sobre el uso de los sistemas de iluminación: los usuarios tienden a actuar en los sistemas al llegar y salir de los ambientes y en este intervalo actúan en los mismos solo si se sienten incómodos por falta de iluminación, o por la necesidad de realizar otro trabajo visual como en el caso de uso del infocus. Se verificó que la situación de la ventana y del sistema de iluminación encontrada por los usuarios al entrar en una sala ocupada influirá en su uso posterior. Si la ventana está abierta, los usuarios tiende a mantenerla abierta y se está cerrada ellos la mantendrán así. Lo mismo ocurre para las luminarias. Si determinadas luminarias están encendidas en un ambiente ya ocupado, la tendencia es que a no ser que la falta de luz incomode a los usuarios se debe mantener las luminarias como están. Este comportamiento fue verificado tanto para las salas de aula como para las salas del Laboratorio. Lo que cambió de una tipología a otra fueron los autores de las modificaciones en los sistemas y el número de actuaciones sobre los mismos. Mientras en las salas de aula los profesores fueron los principales autores de las modificaciones realizadas

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en los sistemas existentes y estas ocurrieron mayoritariamente en el inicio y término de las aulas, en las salas del LABCON se siguió un padrón de comportamiento más diversificado, no hubo un autor pre-definido para actuar en los sistemas de iluminación y en las ventanas, y además de las modificaciones en el horario de llegada del primer ocupante de la sala y de salida del último, hubo mayor número de modificaciones en los sistemas asociados a la llegada de nuevos ocupantes en la sala, confirmando las conclusiones de la investigación de Reinhart y Voss (2003), de que comportamientos de grupos de individuos son estandarizados, mientras individuos aislados siguen un padrón de comportamiento más diversificado. En las salas del laboratorio, los usuarios actuaron más en los sistemas haciendo inclusive adaptaciones en el mismo, como fue el caso de la colocación de una lámpara de mesa en uno de los puestos de trabajo, se verificó así un comportamiento característico de “usuarios” en las salas de aula y de “habitantes” en las salas del Laboratorio de Confort, conforme estudios de Hertzberger (2010). El hecho de que los usuarios de las salas del LABCON sean siempre los mismos y memoricen el funcionamiento de los controles existentes para el sistema de iluminación de las salas también reforzó esta característica de “habitantes” y disminuyó significativamente el número de casos observados en que los usuarios tuvieron dificultad de uso relacionado al entendimiento del funcionamiento de los sistemas existentes en la sala. A su vez en las salas de aula no fueron hechas adaptaciones significativas durante las observaciones, aunque el hecho de que las ventanas de la sala 320A hayan sido pintadas con pintura blanca anteriormente a las observaciones puede ser caracterizado como una adaptación ocurrida por una falla en el proyecto que no previó la protección adecuada para el control de la incidencia solar en la sala. Aunque no haya sido observada la ejecución de esta adaptación, se cree que la misma fur consecuencia de una solicitación del profesor o de algún miembro permanente de la Escuela y no de los alumnos, lo que caracterizaría el comportamiento de este usuario como de “habitante” de la Escuela. Se verificó para la sala de aula 315, un comportamiento semejante al de los ocupantes del laboratorio debido a que parte de los alumnos, por ocupar la sala frecuentemente memorizaron el funcionamiento de los controles del sistema de iluminación. Aunque mayoritariamente los ocupantes de las salas de aula necesitaban probar los interruptores para comprender cuales eran las luminarias encendidas por estos. Confirmando una vez más las conclusiones de Reinhart y Voss (2006), sobre las relaciones observadas a partir de actuaciones en el sistema de iluminación, estas variaron entre salas de aula (grandes grupos de usuarios) y salas del laboratorio de confort (pequeño grupo de usuarios), durante las cuatro fases observadas. Mientras en las salas de aula, el uso del sistema de iluminación estuvo mayoritariamente asociado al tipo de clase que se dictó en las mismas – clases prácticas, de proyecto, exigieron más luminarias encendidas, mientras clases teóricas utilizando el infocus requirieron el apagado de parte de las luminarias para mejor visualización de las proyecciones hechas en la pared – en las salas del laboratorio, el uso del sistema de iluminación estuvo más relacionado a la ocupación de la sala. Para las salas de aula, la tendencia de encender menos luminarias durante las aulas en que había uso del infocus fue observada antes de la modificación en el sistema de iluminación. Sin embargo esta relación se hizo todavía más significativa después de los cambios en el sistema de iluminación, permitiendo el apagado de la luminaria cercana a la pared de proyección del infocus separadamente de las demás. Se verificó que el hecho de que la sala tenga diferentes opciones de uso del sistema de iluminación, con luminarias en diferentes circuitos, trajo resultados positivos al permitir que los usuarios utilizasen los sistemas de la manera que ellos considerasen más adecuada, lo que confirmó las conclusiones de Gyberg y Palm (2009) de que los individuos deben tener opción a seleccionar. Al permitir que el sistema de iluminación operase en por lo menos dos modelos, de acuerdo con las recomendaciones del LEED Reference Guide – la iluminación general e iluminación para el uso de las herramientas de proyección – los usuarios pudieron optar por la manera de accionamiento que se ajustase mejor a las sus necesidades. Estos resultados

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fueron significativos, pues se mejoró la calidad de la visualización de las imágenes proyectadas en las paredes7 – al permitir apagar parte de las luminarias de la sala independiente de las demás – al mismo tiempo en que se permitió que los usuarios hiciesen anotaciones durante las aulas, debido a que las salas no quedaron totalmente obscuras. El uso del interruptor three ways en las salas 318 y 320A, con interruptores localizados en las puertas y cercanos a las áreas de proyección y a las ventanas no generó el efecto esperado, pues se esperaba que la posición de los interruptores en relación a las luminarias controladas aumentase e uso integrado de estas con la iluminación natural y con los trabajos visuales, lo que no ocurrió. Se cree que la no utilización de los interruptores localizados al frente de la sala sucedió por dos motivos: aunque parezca ser un beneficio la existencia de nuevos interruptores más cercanos al profesor (principal autor de las modificaciones hechas en la sala de aula), los usuarios no lo utilizaron por cuestiones de hábito. Ya que ellos no están acostumbrados a tener ese tipo de facilidades en las salas y al parecer no habían notado la presencia de estos nuevos interruptores en las mismas. Además los three ways hicieron que en algunos momentos las luces fuesen dejadas encendidas o apagadas indebidamente. Durante la 3ª fase de las observaciones, además de la modificación en el sistema de control de la incidencia solar, en la sala 318, el interruptor responsable por las luminarias cercanas a la ventana fue colocado junto a la puerta de entrada y alejado de los demás. Esa modificación se mostró como un estímulo al menor uso de este en relación a los otros interruptores, aunque en algunos momentos los usuarios hayan mantenido las luminarias de este control prendidas al salir de los ambientes. A pesar de eso este es un buen camino para la creación de nuevos prototipos a ser probados en trabajos futuros, pues garantizó un cambio de comportamiento en los usuarios. Respecto al uso del sistema de iluminación artificial integrado a la iluminación natural, se verificó que las modificaciones hechas en los sistemas influenciaron al cambio de comportamiento de los usuarios, reforzando las conclusiones de Norman (2010) respecto a que los usuarios son los últimos culpados del uso ineficiente de los sistemas propuestos por los proyectistas, apuntando que este mal uso es una consecuencia de fallas de proyecto. Esta conclusión reforzó la validad del modelo de mejoramiento continuo (Hacer - Planear - Verificar - Actuar) aplicado por la ISO 50.001/2011, al verificarse que al mismo tiempo en que se realizaba modificaciones había cambios de comportamiento asociados, se observaba así la necesidad de nuevas pruebas para corregir fallas o mejorar los sistemas propuestos. En la 1ª fase, con los sistemas de las salas de aula 318 y 320A que tenían circuitos que no permitían la contribución de la luz natural, contrariando uno de los dos pre-requisitos del RTQ-C para los sistemas de iluminación y con cortinas que aunque totalmente abiertas, bloqueaban parte de la incidencia de la luz solar, no fueron verificadas relaciones entre el uso del sistema de iluminación artificial y natural para estas salas, mientras para la sala 315, en que la división de las luminarias en circuitos y las persianas del tipo persianas permitían la entrada de luz natural en la sala, esta fue considerada en el 75% de las aulas teóricas observadas. Por otro lado, en la 2ª fase, al alterar el sistema de iluminación de las salas de aula 318 y 320A se verificó un cambio de comportamiento relacionado al uso del sistema de iluminación para la sala 318, en la que la iluminación natural fue considerada durante las observaciones hechas en el período vespertino – período en que no hay incidencia de radiación solar directa en esta sala y, que por tanto permitió el uso de la luz natural de la sala, sin que fuese necesario el uso de las cortinas. El hecho de que durante la fase de las 7 No se consideran aquí las modificaciones hechas en el sistema de control de incidencia solar que se mencionarán posteriormente.

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observaciones, la iluminación natural no fue considerada para el uso de las luminarias de la sala 320A parece ser consecuencia directa de los vidrios pintados de blanco y de las cortinas blackout existentes en la sala, que bloqueaban parte de la iluminación natural incidente en la misma, haciendo que esta sea insuficiente para mantener una de las luminarias apagadas, conforme se observó en los datos de autonomía de luz natural simulados a través del programa Daysim. Durante la 3ª fase de las observaciones, la retirada de pintura de la ventana de la sala 320A y la substitución de las cortinas blackout por persianas garantizó mayor disponibilidad de luz natural para las salas 318 y 320A, se verificó que el uso de la iluminación natural integrada a la iluminación artificial se hizo significativo en ambas las salas, haciendo que las luminarias cercanas a la ventana de la sala 318 se mantenga apagadas en un 50%8 en las clases observadas y para la sala 320A en un 67%. Finalmente, después de la colocación de los carteles se verificó que inicialmente los usuarios mantuvieron los antiguos hábitos en relación al encendimiento de las luminarias (haciendo caso omiso a los carteles) generando dificultades asociadas al entendimiento de cuáles eran los interruptores responsables por cuales luminarias. Sin embargo pasado algún tiempo los usuarios leyeron los carteles y eso generó un cambio de comportamiento: a partir de esta lectura, los usarios probaron el sistema de iluminación y, se verificó una sensibilización en lo referente al uso de las luminarias asociado a la iluminación natural en un 87% de los días observados (sala 318) y en un 67% de los días observados (sala 320 A). Para la sala 315, aunque el sistema también había sido probado por los usuarios después de la lectura de los carteles, el comportamiento no mudó, se mantuvo la relación entre el uso de la iluminación natural asociada a la artificial durante parte de las clases teóricas. Los carteles contribuyeron para la creación de una estandarización de los controles de los sistemas de iluminación existentes en la escuela. En lo referente a la manutención, en la fase de dificultades asociadas al entendimiento de cuales interruptores eran responsables por cuales luminarias, se cree que la forma utilizada para a representación del “que enciende que?” (Ver figura 3) no fue claramente entendida para los usuarios, se percibió que el tiempo empleado para leer el cartel era mayor que el tiempo empleado para probar el sistema, haciendo que los usuarios prefiriesen esta última opción Para las salas del laboratorio, aunque la única modificación realizada haya sido la colocación de los carteles en las mismas, también se verificaron las modificaciones en el comportamiento de los usuarios referentes al uso del sistema de iluminación artificial, al sistema de control de la incidencia solar y al uso de estos sistemas integrados a la iluminación natural. Durante la primera fase, la iluminación natural fue poco considerada, no se observaron relaciones entre el uso del sistema de iluminación artificial y esta en ninguna de las salas observadas, aunque haya sido posible ver que la iluminación natural fue considerada para las salas 01 y 02, en función del uso de las persianas de los marcos de las ventanas9, abiertas en un 50% de los días observados para la sala 01 y en un 35% para la sala 02, garantizando mayor incidencia de luz natural para las dos salas. Así mismo después a la colocación de los carteles en estas salas, se observó que el uso de la iluminación natural asociada a la iluminación artificial, con las luminarias cercanas a la ventana apagadas ocurrió en un 34% de los días observados. Además el número de veces en que las persianas de los marcos de las ventanas estaban abiertas o parcialmente abiertas también aumentó ocurriendo en un 60% de las observaciones para la sala 01, 50% de las observaciones 8 Además de la alteración del sistema de control de incidencia solar, para esta fase hubo cambios en la posición del interruptor responsable por la luminaria cercano a la ventana, este se instaló separadamente de los demás, conforme anteriormente se mencionó. 9

Persianas posicionadas fuera de los vidrios movibles de las ventas, conforme será posteriormente explicado.

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para la sala 02 y 55,5% de las observaciones para la sala 03. También a pesar de estos cambios de comportamiento relacionados al uso del sistema de iluminación artificial, se verificó que las luminarias cercanas a la ventana eran encendidas antes del horario esperado en las simulaciones hechas con el software Daysim, lo que indica que posiblemente la disponibilidad de luz natural es menor que la simulada, esto puede ser consecuencia de dos factores: 1) La alta densidad del entorno del laboratorio, con edificios altos, que producen sombra sobre las salas. 2) El hecho de que la cantidad de luz natural disponible en las salas no sea suficiente de acuerdo con las expectativas de los usuarios, lo que viene en contra a lo indicado en las regulaciones actuales que exigen niveles de luminosidad mayores que los valores de autonomía de luz natural simulados en el software Daysim para la presente investigación, (que eran los recomendados por la antigua norma). Otro factor que debe ser mencionado para las salas del laboratorio es que, a pesar de que fueron diferentes los autores de las modificaciones hechas en los sistemas, se respetaron las solicitaciones hechas por los usuarios de la sala y, por tanto, se infiere que los cambios de comportamiento asociados a la colocación de estos carteles, puede también estar relacionada a esta “Posición” existente en el uso de los sistemas de estas salas. Se verificó que los profesores que ocupaban las salas durante las observaciones incentivaron a sus alumnos a mirar los carteles. Referente al uso de las ventanas, se observó que las mismas se mantuvieron abiertas o parcialmente abiertas en la mayor parte de los días observados durante las cuatro fases, tanto en las salas de aula como en las salas del Laboratorio. Se confirma así las conclusiones de Steemers, Yun y Tuohy (2009) que indicaban que la mayor interacción de las personas con las ventanas se da en la llegada a la sala, así como ocurre con el uso de interruptores, fueron los horarios de llegada y salida de los ocupantes de la sala, en que los que hubo mayor número de interacciones con la ventana. Se comprobó que el tipo de aula y la posición ocupada por los estudiantes en la sala de aula influencian en una mayor o menor actuación de los mismos. De ese modo, aunque generalmente los profesores hayan sido quienes actuaron en el sistema, para las clase prácticas y para las clases en que los alumnos se sentaban cercanos a la ventana, ellos tendían a actuar más, si comparamos por ejemplo a las actuaciones en las aulas teóricas y a las actuaciones de los alumnos que estaban alejados de las ventanas. En las salas del Laboratorio, los principales autores de las modificaciones en las ventanas fueron los primeros en llegar. Para las salas de aula, se verificó que aunque hubo un deseo de mantener la ventilación apuntando para todas las caras, durante la mayor parte de las clases, las puertas estuvieron abiertas y en varias ocasiones los profesores indicaron que el objetivo de esto era permitir que la sala este mejor ventilada. Para las salas del LABCON, no era posible la ventilación cruzada en función de su ubicación en el primer piso, con las ventanas viendo hacia un muro y con las puertas viendo hacia un corredor. Referente al uso del sistema de control de la incidencia solar se verificó en todos los ambientes, que su uso estaba más relacionado al uso de las ventanas que al de la disponibilidad de luz natural, siendo la tendencia abrir preferencialmente las persianas o cortinas ubicadas en la parte superior. Referente a los autores de las modificaciones hechas en el sistema de control de la incidencia solar en las salas de aula, así como en las salas del LABCON, ellos fueron mayoritariamente quienes estaban sentados cerca a estos sistemas, lo que refuerza las conclusiones de Crisp (1978) de que los usuarios tiende a actuar en los sistemas en función de la posición de los controles. Las modificaciones hechas en el sistema de control de la incidencia solar también reforzaron la conclusión de Lindelof y Morel (2006) de que además de las actuaciones son realizadas en los horarios de llegada y de salida, los usuarios también actúan en los sistemas cuando están incomodos. La incomodidad en este caso era causada por la incidencia de radiación solar directa sobre los usuarios, el reflejo en las pantallas de los computadores y el exceso de iluminación natural. En todos los ambientes analizados, el mayor número de modificaciones en el sistema de control de la incidencia solar se dio en horarios en que había incidencia de radiación solar directa en las salas. De ese modo se verificó que orientaciones favorables en relación a la incidencia de radiación solar

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directa o protegidas de la misma disminuyen significativamente el número de actuaciones en el sistema de control de la incidencia solar. Después a la instalación de las persianas en las salas de aula, se notó que las mismas son un sistema más complejo que las cortinas blackout, lo que fue verificado por el aumento de las ocurrencias de dificultad del uso del sistema después a la instalación de estas. También se incrementó el número de modificaciones realizadas en el sistema para las salas de aula, principalmente durante las clases en que se usó el infocus, causadas por la mayor disponibilidad de luz natural, la misma que dificultaba la visualización de las proyecciones mostradas en la pared, el uso de las persianas se mostró como una alternativa más interesante que la utilización de cortinas blackout en las salas. Referente al mejor aprovechamiento de la luz natural se puedo ver que como la Escuela fue proyectada en una época en que no había uso de infocus en las salas de aula, hay salas en que existe pocos espacios de pared para proyecciones (ej. sala 320 A), se hizo difícil el aprovechamiento de la luz natural después a la instalación de las persianas. El uso de estas cortinas dificultó la legibilidad de las informaciones proyectadas y exigió siempre la modificación de la posición de las persianas para la misma. A pesar del significativo aumento del número de casos observados en que los usuarios tuvieron dificultades asociadas al uso de las persianas, cuando se instalaron las mismas la dificultades se redujeron después de la colocación de los carteles, se puede entender esto como una consecuencia de la adaptación de los usuarios al sistema, de la disponibilidad de informaciones acerca del funcionamiento de este sistema a los usuarios o a que los usuarios descubrieron la mejor posición para las persianas. Para las salas de aula, después de la colocación de los carteles hubo un aumento significativo en las modificaciones hechas en la posición de las aletas del sistema de control de la incidencia solar, indicando una tentativa de aumentar la disponibilidad de iluminación natural de la sala, sin perjudicar la ventilación o el control de la incidencia solar en la misma. A la vez para el Laboratorio de Confort, también con el objetivo de aumentar la disponibilidad de luz natural, hubo un aumento en el número de modificaciones hechas en las persianas. En el LABCON, aunque los autores de modo general hayan sido aquellos que se sentaban cercanos a las persianas, hubo comportamientos distintos entre las salas, asociados a los responsables por las modificaciones en las cortinas lo que reforzó la conclusión de Reinhart y Voss (2003) sobre la dificultad de crear parámetros de comportamiento para individuos aislados.

CONCLUSIONES El objetivo de este trabajo fue analizar el comportamiento de los usuarios con relación al uso de sistemas de iluminación natural y artificial, conjuntamente con el uso del sistema de control de incidencia solar y de ventanas, y a través de la observación de estos comportamientos proponer mejorías y verificar el impacto de estos sistemas para que puedan ser utilizadas en otros edificios escolares, propiciando mejor eficiencia energética a los mismos. Dentro de las conclusiones generales de este trabajo, se tiene que: • Las recomendaciones hechas para el sistema de iluminación, por los sistemas de etiquetaje – como contribución de luz natural, división de circuitos y existencia de diferentes modos de accionamiento del sistema de iluminación artificial para las salas de aula – contribuyeron para la mejoría del uso del sistema de iluminación en general, confirmando que no solo los usuarios influencian en la eficiencia del sistema propuesto, sino también la manera de como el sistema está propuesto influencia en el comportamiento de los usuarios. De este modo, por la metodología aplicada en este trabajo de ejecutar alteraciones y reevaluar el uso de espacio por los usuarios, basada en la ISO 50.001/2011 “Sistemas de Gestión” se ha

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observado que el modelo de “mejoramiento continuo” es un camino interesante a ser recorrido para la mejoría de la calidad de los sistemas existentes, así como para el entendimiento de las relaciones entre el uso de los sistemas y el comportamiento de los usuarios y que de este modo, puede ser aplicado en otras edificaciones. El proceso de trabajar en un ciclo de mejoramiento continuo es importante, pues las necesidades y gustos de los usuarios cambian y lo que era bueno ayer, hoy ya no lo es, de modo que el entendimiento del usuario es un proceso continuo que prevé mejorías en los sistemas, a partir de verificaciones pasadas. • El primer usuario a llegar a los ambientes tiende a ser el principal responsable por actuar en los sistemas existentes ahí. De este modo, es válido pensar en la disponibilidad de informaciones acerca de los sistemas instalados y en la existencia de soluciones eficientes y simples a los usuarios, como maneras de incentivar comportamientos, por eso es importante que este usuario encuentre condiciones adecuadas al entrar en este ambiente – tanto de iluminación, cuanto de ventilación y de control de incidencia solar. • Se ha verificado también de que hay indicios de que cuando los usuarios son informados acerca del funcionamiento de las edificaciones, tienden a actuar conforme lo esperado. Aunque no sea posible afirmar que las representaciones gráficas utilizadas en los carteles hayan sido claras a todos los usuarios de la sala, el uso de los carteles informativos trajo beneficios en lo referente a mayor uso de la iluminación natural integrada con la artificial, lo que quedó claro por la disminución del uso de las luminarias próximas a ventanas durante la última fase de las observaciones. Los carteles no eran notados en el momento de llegada de los usuarios en la sala de aula, sin embargo al salir, los usuarios tendían a leer los carteles y, en varios momentos hicieron alteraciones con sentido de verificar lo que estaba escrito en el mismo y apagar las luminarias próximas a las ventanas. Como los usuarios de una misma sala tienden a ser los mismos a lo largo del semestre, se infiere que hayan entendido el contenido de los carteles. • Se ha notado que uno de los motivos de dudas en el uso de los controles disponibles para los sistemas es la falta de estandarización de los mismos. Es recomendable que exista lógica en el posicionamiento de estos controles, pues esto irá auxiliar en el entendimiento de los usuarios. Aunque los nuevos controles colocados al frente de las salas de aula, (Siguiendo las conclusiones de la investigación de Crisp y las recomendaciones del LEED) no hayan originado el resultado esperado, se ha verificado a través de la alteración de la posición de los interruptores de la sala 318 que se puede influenciar un comportamiento diferenciado relacionado a cuales luminarias son prendidas. • El uso de sistemas de control de incidencia solar que permita la entrada de más luz natural en los ambientes ha mostrado ser una alternativa interesante para incentivar el uso de esta junto a la iluminación artificial, como se observó después (reemplazo de las cortinas blackout por persianas). • Se ha verificado para el caso estudiado, que el uso de sistema de control de incidencia solar está más relacionado al uso de las ventanas que a la búsqueda por mayor disponibilidad de luz natural en la sala, con tendencia a actuar más en los sistemas existentes sobre los vidrios movibles de las ventanas, que sobre aquellos ubicados sobre ventanas fijas. Por lo tanto, una alternativa de sistema de control de incidencia solar a ser probada en otros ambientes cuando sea necesario el control de incidencia solar es el uso de persianas que cubran dos vidrios de la ventana (una fija y una movible), simultáneamente, incentivando la abertura del sistema de control sobre el vidrio fijo de la ventana junto con la abertura de las demás. • La colocación de lámparas de escritorio en los puestos de trabajo de cada uno de los becados y de los profesores del Laboratorio de Confort también sería una buena alternativa para garantizar la comodidad de los usuarios en su individualidad. Mientras algunos prefieren más luz y otros menos, las lámparas de escritorio son una buena manera de atender a todos los usuarios y de alcanzar la luminosidad necesaria

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de la sala, sin que sea necesario alterar el sistema de iluminación existente. Aunque este tipo de solución implique gastos para la Escuela, se ha entendido que al mejorar la calidad de ambientes y atender a normas actuales, estas alteraciones pueden traer varios beneficios para los usuarios y para su productividad, reflejados en una economía futura. • Si los usuarios tienden a actuar en los sistemas existentes al llegar y salir de los ambientes o cuando están incomodos, se concluye que los mejores proyectos son aquellos que menos necesitan ser alterados por los usuarios. Por lo tanto, al proyectar Escuelas o cualquier otro tipo de edificación los proyectistas deben estar atentos a los diversos factores que pueden generar incomodidad en los usuarios en los horarios iniciales de uso de los ambientes. La elección de orientaciones adecuadas para cada una de las fachadas, en función de las actividades que serán ejercidas es un punto que debe ser observado, así como trabajar con elementos externos, como ventanas tipo persiana, estantería iluminada, u otros tipos de protecciones en fachadas que garanticen el confort interno de los ambientes sin necesitar del uso de elementos de protección interna, que necesiten de los usuarios para alterarlos. La sala 315 es un buen ejemplo pues: la sala posee sus aberturas orientadas en las fachadas Norte y Sur. La fachada sur es una orientación adecuada para salas de aula, pues permite buena iluminación natural, sin incidencia de radiación solar directa. La fachada norte, aunque reciba radiación solar durante algunos períodos del año, fue protegida por una ventana tipo persiana que controla esta radiación. Con esto, aunque existan cortinas en la sala, son poco utilizadas. Así, el usuario tiene la posibilidad de utilizar el sistema, pero no necesita, pues él no se siente incómodo por el exceso de radiación solar. Además de esto, al tener aberturas en dos fachadas opuestas se garantiza la ventilación cruzada, sin que sea necesario mantener la puerta abierta. Por otro lado, salas como la 320A cuya abertura se ubica en la fachada oeste y no posee protección, reciben radiación solar intensa y aumentan la tendencia de que el usuario actúe más en el sistema, por estar incomodo con el exceso de radiación solar de la sala y con el aumento de la temperatura interna de la misma, por consecuencia de la radiación. Soluciones como el uso de ventanas tipo persiana serían bastante positivas para esta sala. La incomodidad ocasionada por la orientación de las salas en la fachadas Oeste, sin protección también fue observado en las tres salas del Laboratorio de Confort, cuyo posición de las persianas fue alterada diversas veces durante un mismo día. Las personas suben las persianas para garantizar la renovación del aire y bajan las mismas para protegerse de la radiación solar directa en el período de la tarde. El uso de ventanas tipo persiana en las fachadas con incidencia de radiación solar, aunque en un primer momento agregue costo a la construcción del edificio, es recomendado por los beneficios que trae a los usuarios de la sala. La eficiencia de las edificaciones no depende solamente del uso de equipos eficientes, sino también de la concepción arquitectónica de la edificación. Cuando el proyecto es pensado de manera holística, se consigue aprovechar de mejor forma la disponibilidad de luz natural sin el uso de cortinas o persianas, se garantiza la calidad térmica de los ambientes sin que sea necesario el uso de equipos de ventilación mecánica y sin que haya interrupciones en las actividades por cuenta de ruidos externos u otras interferencias. • Se ha verificado que el uso del infocus influencia en el uso del sistema de iluminación de las salas de aula y que aveces el exceso de luz natural interfiere las proyecciones. El uso de nuevos modelos de equipos de proyección, que permitan la legibilidad de las informaciones proyectadas independiente de la cantidad de luz incidente en la sala es una buena opción a los antiguos equipos y no exigen adaptaciones en la arquitectura para el uso de los mismos. De este modo, se reconoce que los proyectos no son estáticos, las necesidades cambian, así como los usuarios de cada uno de los espacios. Entonces, a cada modificación hecha en los proyectos ejecutados,

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deberían ser hechos planeamientos para evaluar en cuales otros aspectos del proyecto una determinada alteración influencia. Las decisiones tomadas deben contemplar el cumplimiento de las legislaciones vigentes en la época de la alteración, la calidad de los ambientes modificados y, principalmente el bienestar de los usuarios de estos ambientes, que no deben simplemente estar obligados a adaptarse a la arquitectura entregada. Las modificaciones hechas en proyectos antiguos, así como los nuevos proyectos, deben seguir los conceptos actuales acerca del papel del usuario en la arquitectura descrita por Lino, Villela e Figueiredo (2009), que clasifican el usuario como fundamental en la arquitectura. Es difícil el proceso de comprender al usuario, principalmente porque, conforme afirma Mahdavi e Proglhof (2009), no existe un comportamiento humano-tipo, las tendencias de comportamiento son modificadas constantemente, lo que dificulta cualquier tipo de estandarización. Sin embargo, eso no significa que debamos dejarlo de lado, sino que, la tarea de entenderlo debe ser realizada en cada nuevo proyecto. Finalmente, se concluye que es únicamente observando al usuario se consigue entenderlo y solamente después de entenderlo se consigue hacer buenos proyectos. La forma como se proyecta influencia enormemente en la forma de actuar de los usuarios en una determinada edificación y los presupuestos básicos de la Eficiencia Energética no pueden ser olvidados: los usuarios necesitan a través de buenos proyectos mantener las condiciones de confort, de seguridad y de productividad, con soluciones que incentiven y permitan al uso racional de los recursos energéticos. Los proyectos deben permitir e incentivar el aprovechamiento de la iluminación natural y de la ventilación.

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BRASIL EFICIENCIA ENERGÉTICA EN EL PLANEAMIENTO DEL SECTOR ELÉCTRICO ENFOCADO A LAS EMISIONES DE CO2 LUIZ FILIPE ALVES CORDEIRO Orientación: profesor Ronaldo R. B de Aquino

RESUMEN

La energía está actualmente enfocada en todo el mundo. Este trabajo describe la aplicación de modelación, control e inteligencia artificial para mejorar la eficiencia energética en sistemas de bombeo. Este planteamiento de la inteligencia artificial puede ser aplicado a los sistemas industriales, a fin de reducir el consumo de energía. Entre las contribuciones de este trabajo, esta investigar el problema de las emisiones de dióxido de gases del efecto invernadero (particularmente el dióxido de carbono) derivado de la generación termoeléctrica en Brasil. Para eso, fue desarollado un modelo que cuantifica las emisiones de dióxido de carbono (CO2) y busca optimizar el sistema. Por esto, fue utilizado el plan decenal de expansión y comparado los escenarios estudiados a través de la optimización por emisión y costo total de la generación.

PALABRAS CLAVE: Eficiencia Energética, Emisiones de CO2, Optimización de la Generación de Energia, Redes Neurales Artificiales

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INTRODUCCIÓN El cambio climático es un fenómeno natural y presenta períodos de cambios intensos durante la historia de la Tierra. Sin embargo, la rapidez de la alteración climática de las más recientes décadas es considerada por los científicos un fenómeno atípico. En el Tratado de Copenhague (2009), una declaración de suma importancia fue realizada: “El cambio climático es uno de los mayores desafíos de nuestro tiempo [1]. Diferentes estudios confirman que la elevación de la temperatura promedio de la Tierra y el aumento del nível de los mares por el derretimiento de las áreas congeladas son evidencias de intensificación de los gases del efecto invernadero. De acuerdo con el Panel Intergubernamental sobre Cambios Climáticos (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)[2], las emisiones de los gases del efecto invernadero provenientes de las actividades de la sociedad duplicaron en las últimas cuatro décadas. Del total de estas emisiones, casi 80% corresponden al dióxido de carbono, que en esta época obtuvo un aumento de 21 a 38 gigatoneladas (Gt). El aumento de emisiones de dióxido de carbono equivalente fue mayor en las últimas dos décadas, que en las dos primeras. Vale resaltar que los sectores que más contribuyeron para el aumento de emisiones fueron energía, transporte y la industria. Actualmente, estudios sugieren que el planeta está próximo a los 50 Gt CO2 y podrá llegar a 61 Gt en 2020 y 70 Gt en 2030. Y así, en marzo de 2009, en la Conferencia de la ONU sobre cambios Climáticos en Copenhague [1], los gobiernos decidieron colectivamente que el mundo necesita limitar el aumento de la temperatura promedio global, no más que 2 grados Celsius y las negociaciones internacionales están comprometidas para este fin [3]. Como la energía y la industria son los sectores que más contribuyen para el aumento de las emisiones, se hacen los principales conductores de la política energética en las próximas décadas [4]. En este aspecto, se toma en cuenta que a nivel mundial, la Unión Europea es líder en la toma de medidas para mitigar el cambio climático [5] , pues, fue establecido el denominado pacto 20-20-20 en metas de reducción: (1) reducir las emisiones de CO2 por lo menos en 20%; (2) aumentar la proporción de energías renovables en un 20%; (3) reducir su consumo de energía en 20% hasta el 2020. A nivel nacional se percibe que Brasil, cuando la celebración del Protocolo de Kyoto, no fue obligado a adoptar metas de reducción de emisiones de gases del efecto invernadero, sin embargo, esto no lo exime de participar en el esfuerzo mundial de mitigación. Siendo así, se constata que algunos estudios específicos de gran importancia para este sector en Brasil fueron los realizados por MCKINSEY [6] y LA ROVERE [7]. Ambos indican potenciales de reducción de emisiones para el mediano y largo plazo para algunos subsectores y estiman costos de rebaja. Aunque estos trabajos sean muy ricos, y sirven de punto de partida para la discusión y análisis de las medidas de mitigación en el sector, posiblemente no pudieron profundizarse en ciertos detalles por la gran variedad y complejidad de los sectores. Haciendo un breve historial, se constata que en 1979, fue realizada la Primera Conferencia Mundial del Clima que señala la necesidad de una cooperación entre las Naciones para el desarrollo de una estrategia global y para el entendimiento del funcionamiento y uso racional del sistema climático.

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En 1989, fue creado el Panel Intergubernamental sobre Cambios Climáticos (IPCC) con el objetivo de proporcionar a los gobiernos una visión científica clara sobre lo que está pasando con el clima mundial. En 1992, fue creado la Convención-Marco de las Naciones Unidas sobre Cambios Climáticos (United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC) que reunió los países con esfuerzo para estabilizar las concentraciones de los Gases de Efecto Invernadero (GEI) en la atmosfera, en un nivel que no interfiera de forma peligrosa en el sistema climático, frenando el calentamiento global y sus posibles impactos. En 1997, la creación del Protocolo de Kyoto, que trajo compromisos reales y estableció que los países incluidos en el Anexo I de este protocolo deben reducir sus emisiones de GEI en por lo menos 5% debajo de los niveles de 1990 en el período del 2008 al 2012. En 2009 fue instituido en Brasil la Política Nacional sobre Cambio Climático (PNCC), por medio de la Ley nº12.187/2009, que entre sus objetivos busca la compatibilidad del desarrollo económico-social con la protección del sistema climático y la reducción de las emisiones de gases del efecto invernadero con relación a sus diferentes fuentes, definiendo el compromiso nacional voluntario de adopción de acciones de mitigación con enfoque a reducir sus emisiones de Gases del Efecto Invernadero (GEI) entre 36,1% y 38,9% con relación a las emisiones proyectadas hasta el 2020. De lo señalado anteriormente, se percibe una falla significativa en las validaciones del potencial de mitigación existente en Brasil, más específicamente, en el sector eléctrico. Una investigación más detallada podría incluir desde medidas más simples de conservación de energía y eficiencia energética en el consumo de energía eléctrica, así como las posibilidades más complejas permitiendo la reducción de las emisiones de GEI a mediano y largo plazo. Otra falla relevante es el análisis del planeamiento de la expansión del sistema eléctrico brasileño, permitiendo no solo la seguridad en cuestiones de confiabilidad, sino también la minimización de las emisiones de CO2 por la utilización de una matriz energética más limpia. Entonces, para contextualizar la realidad brasileña es de suma importancia el análisis de la actual situación brasileña, en términos de emisiones de dióxido de carbono (CO2) en la generación y en el consumo de anergia eléctrica. Comenzando por la generación, en la Tabla 1.1 es presentado el factor medio anual del Sistema Interconectado Nacional (SIN), para un análisis más detallado de las emisiones provenientes de la Generación de electricidad a partir de combustibles fósiles. Tabla 1. 1 Factor medio anual del SIN Año

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

Factor medio anual (gCO2 /kWh)

32,32

29,18

48,38

24,50

51,28

29,20

65,34

96,03

135,49

Generación eléctrica a partir de combustibles fósiles (GWh/año)

20.128

18.669

36.489

16.307

37.497

25.982

53.405

93.104

125.635

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Analizando la Tabla 1.1 se constata que, debido a la utilización cada vez mayor de generación de electricidad a partir de combustibles fósiles, el factor medio anual de emisión de CO2 ha aumentado considerablemente en los últimos años. Del año de 2009 hasta el año de 2014 ha aumentado más de 450%. Es decir, la generación del sector eléctrico brasileño está cada vez más emitiendo dióxido de carbono. Con relación al consumo, en la Figura 1.1 es presentada también la serie histórica de las emisiones de CO2 emitidas por la energía eléctrica en Brasil.

Consumo de Energía Eléctrica 500,000 450,000 400,000 350,000 300,000 250,000 200,000 150,000 100,000 50,000

Nacional

2011

2008

2005

2002

1999

1996

1993

1990

1987

1984

1981

1978

1975

1972

1969

1966

1963

1960

Industria

Figura 1. 1 – Consumo de electricidad en Brasil a lo largo de las décadas Fuente: Elaboración Propia a partir de EPE/BEN/2014 En la Figura 1.1, se puede apreciar que en la parte del consumo también es constante el aumento de emisiones en el área de consumo de energía eléctrica en Brasil. Como resumen, se tiene un cuadro que justifica un estudio más profundo, es decir: • Brasil necesita parar las emisiones de gases que ocasionan el calentamiento global, referente a las emisiones provenientes de la Generación Térmica. • En la parte del consumo, el sector industrial tiene un oficio importante en el país y hay indicaciones de la existencia de un elevado potencial de mitigación. • Un objetivo urgente es la necesidad de la seguridad energética y ambiental. Con esto, este proyecto nos propone en el área de generación, la optimización del sistema eléctrico brasileño basado en la optimización de CO2 en lugar de costo como es realizado actualmente. Y en el área del consumo, la utilización de técnicas de redes neurales dedicadas a la eficiencia energética en la industria.

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METODOLOGIA GENERACIÓN La operación diaria de un sistema eléctrico de potencia abarca el despacho de empresas hidroeléctricas, térmicas y eólicas. Debido a la gran dimensión de los sistemas eléctricos, el despacho de las empresas es una tarea extremamente compleja, pudiendo ser realizada de modo eficiente, buscando el menor costo y mayor nivel de seguridad, con auxilio de un programa de Despacho Hidrotérmico-Eólico Óptimo (DHO). El Sistema Interconectado Nacional (SIN) está compuesto de los sistemas de generación y de transmisión de energía eléctrica. El sistema de generación tiene característica descentralizada debido a la gran dimensión del país. Siendo así, las grandes fuentes generadoras de energía están distribuidas a lo largo de todo el territorio nacional. El planeamiento de la operación de un sistema eléctrico tiene como objetivo definir una estrategia de generación para cada empresa que minimiza el valor esperado de los costos operativos en el período de planeamiento [8]. Los costos operativos se refieren a los gastos con combustibles en las empresas termoeléctricas, costos de no atención a la carga y eventuales compras de energía de sistemas cercanos (intercambio). La interconexión entre sistemas cercanos permite una reducción de costos de operación, por medio del intercambio de energía y aumento de la confiabilidad de abastecimiento y por medio de repartición de reservas [9]. Si un sistema tiene costo de operación más elevado que el cercano, lo más económico seria transferir la energía del sistema que tiene costo de operación más barato para el sistema que tiene costo más elevado. Los intercambios de energía entre sistemas y empresas térmicas resultan en la optimización global de los costos de operaciones de sistemas interconectados. Este trabajo presenta un programa computacional de DHO, desarrollado a partir del proyecto de Busca y Desarrollo “Modelo de Optimización de la Simulación Energética de Energía Eólica y Otras Fuentes en el noreste de Brasil” fruto del trabajo en conjunto entre CHESF (Compania Hidroélectrica de San Francisco) y UFPE (Universidad Federal de Pernambuco). Los problemas de DHO son formulados en este proyecto como problemas de programación lineal (PL). Debido al historial de éxito de los métodos de puntos interiores (PI) en la solución de problemas de PL de gran porte [10,11], los problemas de DHO son solucionados por algoritmos Primal-Dual Simplex y Primal-Dual Predictor Corrector de PI. Este proyecto contribuye con el desarrollo de un programa computacional de DHO y con función de optimización de “CO2”, así como en formulación de problemas de DHO y en la solución de los mismos por medio de algoritmos de PI. Optimización por CO2 En este proyecto, se ha definido una metodología para medir las emisiones de CO2 por tipo de combustible, utilizando los criterios adoptados en el informe del IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change), según la Tabla 2.1. La función objetiva adoptada, en este caso, es de minimizar el valor de las emisiones de CO2 provenientes de la generación térmica y de déficit. Las emisiones de gas carbónico fueron cuantificadas de modo a estimar valores de emisiones para las empresas termoeléctricas. Similarmente la optimización por costos de generación térmica y de déficit utilizó el dhoVisual.

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Tabla 2.1 Factor de Emisión por Tipo de Combustible Fator de Emisión de Carbono

Fracción de Oxidación del Carbono

Emisión (tCO2/Un)

tC/KWh

tCO2/KWh

0.99

2604.54

72.72

65,34

21.1

0.99

3075.21

75.96

266.64

11.93

26.2

0.98

1106.01

94.32

278.52

36.84

15.3

0.995

2056.39

55.08

345.84

COMBUSTIBLE

UNIDAD

TJ/UNID

Diesel

1000m³

35.52

20.2

Fuel Oil

106l

40.15

Carbón

1000t

Gas Natural

106m3

Función Objetivo

min EMISIONES = min ∑Tt=1 λt • [ ∑Jj=1 ETj (GTj,t) + ∑Ss=1 EDs (DEFs,t)] λt =

1 (1+β)t

Donde: λt : Coeficiente del valor presente para el período t; GTj,t : Generación de la empresa térmica i durante el período t [MWmes]; ETj : Emisiones de la empresa térmica j para el período t [CO2]; EDs : Emisiones del déficit del sistema s [CO2]. La función ETj es una función que representa las Emisiones de la empresa térmica, que depende del tipo de combustible utilizado por la empresa y será aproximado por un polinomio de segundo grado. El valor “ambiental” de los déficits de energía representado por la variable EDs, la función de costo de emisiones de déficit del subsistema [CO2], debe representar el impacto causado por no suplir la demanda de energía en las diferentes actividades económicas del país, este costo está representado por un polinomio de segundo grado, obtenido por aproximación cuadrática de función lineal por partes definida por el NEWAVE[12]. Similar a la optimización de la función costo, la restricción del balance hídrico y de atención a la demanda se realiza de la misma manera. Con la herramienta anterior, el Operador Nacional de Sistema (ONS) será capaz de operar el sistema con el objetivo a minimizar las emisiones de CO2 en lugar de la operación actual que visa el menor costo y la seguridad.

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Cabe resaltar que en la sesión de resultados son realizadas simulaciones con los dos tipos de optimizaciones para efectos de comparación. Por fin, vale informar que serán hechas simulaciones con reducción de consumo de energía en 5% para verificar como el sistema se comportaría en caso de ser implantadas políticas de eficiencia energética en el consumo, como propuestas de este proyecto. CONSUMO La mejora de eficiencia energética es considerada como la forma más rápida y más económica de reducir las emisiones de CO2, es vista como una de las medidas más promisorias para la reducción global de las emisiones de CO2 [13]. Aún, basado en los ejemplos de suceso como en la Unión Europea, cuyo potencial de economía de energía eléctrica en los sectores terciario e industrial son del orden de 8 TWh/año hasta 2015, con aplicación de inversores en cargas como: ventiladores, bombas, compresores y bandas transportadoras [14 e 15]. De lo señalado anteriormente, con objetivo de promover acciones que buscan la minimización de las emisiones de CO2, a través del uso de eficiencia energética fueron desarrollados experimentos en el Laboratorio de Eficiencia en Sistemas Motrices – LAMOTRIZ, la propuesta es de un método de economía de energía y eficiencia energética en el sector que más consume energía en el país: la industria. Y en este sector, el sistema que más consume energía: es el de bombeo. De esta manera, contribuye directamente con las metas de reducción de emisiones de CO2. Cabe resaltar que se obtuvieron resultados relevantes [16, 17 e 18]. Nos propone que el sector industrial en Brasil aún presenta gran potencial de reducción de consumo de energía eléctrica y consecuentemente de emisiones. En esta propuesta, vale resaltar los resultados obtenidos en LAMOTRIZ de UFPE en los Sistemas de Bombeo. Inicialmente, la metodología consiste en el reemplazo del control de flujo del sistema por válvula estrangulada por utilización de inversores de frecuencia. En la parte de resultados, se percibe que el simple cambio de válvula estrangulada por inversores de frecuencia puede traer ganancias de economía de energía considerables. Por fin, cabe resaltar que ya que nuestro objetivo es la reducción de GEI, no se enfocará otros detalles como reducción de corriente de arranque, menores daños de presión en la tubería, economía financiera, menor mantenimiento del sistema, etc. En busca de ganancias mayores, en LAMOTRIZ, fueron aplicadas técnicas de Inteligencia Artificial con el objetivo de auxiliar el control de flujo con inversores de frecuencia. Considerando que el sector industrial es responsable por casi mitad de las emisiones de CO2 del sistema eléctrico brasileño, se concluye que invirtiendo en este sector, conforme la tecnología abordada se puede obtener considerable reducción cuando se utiliza en sistemas industriales que presentan avances como la utilización de inversores de frecuencia. De esta manera, la propuesta de mitigación de las emisiones de CO2 consiste en implantar junto a las industrias las medidas propuestas anteriormente.

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RESULTADOS RESULTADOS EN LA GENERACIÓN Utilizando el DHO Visual, se escogió el escenario con el mercado comenzando en 2013, y simulando 5 años, con la base de dados operativos del PDE 2022, y escogiendo algunas hidrologías, tales como, 1949~1953 en el caso de 5 años para el título de análisis de los escenarios energéticos, los resultados obtenidos se demuestran en el comportamiento del Costo Marginal de Operación(CMO), que es la variable del costo operativo necesario para atender 1 MWh adicional de demanda, utilizando los recursos existentes. En la Figura 3.1 es presentada una comparación entre Costo Marginal de Operación entre mercado normal y mercado conservado 5%. En este caso, la optimización está siendo realizada por costo.

Costo Marginal de Operación (1949-1953)

Figura 3.1 – Costo Marginal de la Media referente al período hidrológico de 1949-1953 Analizando la Figura 3.1, más específicamente la línea azul, se nota que la hidrología de 1949~1953, presenta CMO elevado, CMOs elevados son reflejos de los bajos niveles de almacenamiento verificados en el SIN, y desde mayo de 2016 el CMO, se elevará considerablemente para valores de hasta 2.200,00 R$(Reales, Moneda Brasileña)/MWh. Vale resaltar que, conforme informado, estos son valores medios, pero en algunos años el CMO ha alcanzado el valor de 3.100,00 R$/MWh, estando así hasta el final del período de estudio, este valor representa el costo de déficit, es decir, corresponde al sistema hidrotérmico, para esta condición hidrológica, no consigue atender una demanda existente de energía eléctrica. Por otro lado, cuando es analizada la línea verde de la Figura 3.1, se constata valores inferiores llegando a casi cinco veces menores en los períodos críticos. Vale informar que no hubiera obtenido déficits en el período si el mercado estuviera 5% reducido a través de formas de eficiencias de conservación de energía. Análogamente al modelo de optimización por los costos de operación de empresas térmicas y déficits ya tratados anteriormente, donde se verifica el Costo Marginal de Operación (CMO); será adoptado para efecto de esta tesis, en el caso de la optimización utilizando como costo las emisiones de CO2 de las respectivas empresas térmicas, lo que denominaremos la Emisión Marginal de Operación (EMO).

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Vale resaltar que la EMO será de suma importancia en este proyecto para validar los resultados de las simulaciones de los diversos casos analizados, buscando siempre el planeamiento del sistema eléctrico con mayor seguridad ambiental, es decir, minimizando al máximo las emisiones de dióxido de carbono. A partir de la Figura 3.2 se constata la comparación en el caso de emisiones de CO2, se resalta que en este caso, se ha usado la optimización de DHO por CO2, conforme metodología descrita en el capítulo anterior.

Emisión Marginal de Operación (1949-1953)

Figura 3.2 – Emisión Marginal de la Média referente al período hidrológico de 1949-1953 A través del análisis de la Figura 3.2, se nota que para esta hidrología de seca, las emisiones de CO2, se elevaran considerablemente a partir de mayo de 2016, alcanzando valores elevados del orden de 7,4 tCO2/MWh. Por otro lado, cuando es visualizado el mercado 5% conservado, se percibe que estos valores caen considerablemente llegando a más de dos veces menos emisiones de CO2. Siguiendo el análisis a través de la conservación de energía. Siguen algunas simulaciones realizadas en el DHO Visual. Para enriquecer nuestro estudio, fue realizado una simulación escogiendo una hidrología de diez años. Se ha escogido para este caso el decenio de 1946 a 1955, conforme la Tabla 3.1 Tabla 3.1 Comparación Mercado Conservado AÑO

CONSERVACIÓN ENERGÍA

Costo Alternativo

Economía (%)

Emisión tCO2

1946 - 1955

NORMAL

1.55x1012

5.95x1011

62%

8.34x1014

10%

3.21x1011

79%

5.27x1014

1.13x1015

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De la Tabla 3.1, se concluye cuanto se ha reducido considerablemente el costo total en R$(Reales) con la economía del mercado alcanzando niveles de 70% de reducción. Se resalta también la reducción considerable de las emisiones de CO2. Es decir, es de suma relevancia para la mitigación de las emisiones de CO2 en Brasil que se invierta cada vez más en políticas de eficiencia energética. A través del análisis del decenio de 1946 a 1955, se percibe una vez más valores considerables a título de costos y de emisiones de CO2. Tabla 3.3 Resumen de la optimización por CO2 para el decenio de 1946-1955 AÑO

CONSERVACIÓN ENERGÍA

Costo Alternativo

Crecimiento R$ comparado a optimización por costo

1946 - 1955

NORMAL

1.70 x1012

0.15 x1012

1.08x1015

0.05x1015

7.76x1011

1.81x1011

7.90x1014

0.44x1014

10%

3.43x1011

0.22x1011

4.97x1014

0.30x1014

Emisión tCO2

Economía CO2 comparado a optimización por costo

De la Tabla 3.3, se percibe que optimizando por CO2, el costo puede elevarse, pero, también hay una reducción considerable de las emisiones de CO2. Se constata que considerando el mercado normal, solo por el hecho de la optimización por CO2 las emisiones evitadas fueron del orden de 0.05x1015. Mientras tanto que el costo tiene un crecimiento del orden de 0.15x10a.

Operation’s Marginal Cost (1949-1953)

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Figura 3.3 –Comparación del Costo Marginal de Operación entre los mercados

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Para ser más específico, en la Figura 3.3, se observa que el sistema normal es apreciado en la línea violeta, mientras que la curva verde y azul presenta el sistema con la conservación de 5 y 10% respectivamente. Lo esperado, el valor del costo de operación para los escenarios en que hay conservación, son inferiores al escenario normal. El Costo Marginal de Operación cae del orden de R$2200,00 para valores abajo de R$100,00. En la Figura 3.4 es presentado lo que denominamos la Emisión Marginal de Operación (EMO).

Emisión Marginal de Operación (1949-1953)

Figura 3.4 – Emisión Marginal de Operación entre los Escenarios Otra forma de visualizar la importancia de la conservación de energia está planteado en la Figura 3.4. Es visible cuanto la mitigación de CO2 cae de casi 8 tCO2/MWh hacia abajo de 1 tCO2/MWh. Esto implica la minimización de daños al medio ambiente. RESULTADOS EN EL CONTROL aInicialmente, los resultados presentados en la Tabla 3.4 se refieren al reemplazo del control de flujo del sistema por válvula estrangulada por utilización de inversores de frecuencia. Tabla 3.4 Índices de Economia utilizando Inversores de Frecuencia envés de Válvula Estrangulada Estrangulamiento da Válvula

Economía

30%

50%

39%

70%

74%

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Se observa que el simple cambio de válvula estrangulada por el inversor de frecuencia puede traer ganancias de economía de energía considerables. Es importante también afirmar que cuando aplicado este cambio en grandes industrias puede traer incontables ganancias de economía de energía y consecuentemente menos emisiones de CO2. Siendo así, se constata que si aplicada técnicas similares a esta, en las industrias que aun utilicen el control por válvula estrangulada, podría obtener reducciones de emisiones en los sistemas de hasta 70%. La Tabla 3.5 presenta el segundo análisis referente al consumo. En este caso, la comparación es hecha no solo por la utilización del inversor de frecuencia, pero también con herramientas de inteligencia artificial dedicada a eficiencia energética. Tabla 3.5 Comparación del consumo de energía para reservorio a 3m con y sin RNA. Volumen (L)

Energía Consumida (s/RNA) (Wh)

Energía Consumida (c/RNA) (Wh)

Economía (Wh)

32,1

100

32,1

150

31,3

200

110

30,9

300

165

112

32,1

400

219

148

32,4

500

275

188

31,6

Los datos obtenidos a través de experimentos reales presentan una sensible reducción en el consumo de energía. En términos porcentuales, con el RNA controlando el sistema de ganancias son del orden de 30%. Se puede observar también que la economía de energía (W.h) aumenta significativamente con el aumento del volumen requerido. Es decir, en grandes sistemas (millares de litros) la economía de energía será significativa. Considerando que el sector industrial es responsable por casi mitad de las emisiones de CO2 del sistema eléctrico brasileño, se concluye que invirtiendo en este sector, conforme la tecnología abordada se puede obtener reducción en las emisiones de hasta 30% cuando es utilizado en sistemas industriales que presentan avances como la utilización del inversor de frecuencia. Cabe resaltar también que si comparado con el control de flujo tradicionalmente utilizado en la industria (estrangulamiento de válvula) esta economía de energía es mayor para obtener el mismo flujo, conforme la Tabla 2.4

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Tabla 2.4 Comparación del consumo de energia para los reservorios a 3m con RNA y con control tradicional (estrangulamiento de válvula). Volumen (L)

Energía Consumida (Válvula Estrangulada) (Wh)

Energía Consumida (c/RNA) (Wh)

Economia (Wh)

52.5

100

55,3

150

121

52,9

200

170

55,3

300

252

112

140

55,6

400

335

148

187

55,8

500

419

188

231

55,1

Los datos presentados en la Tabla 2.4 nos demuestra una elevada economía de energía al ser aplicado el control inteligente envés del control tradicional (estrangulamiento de válvula) resultando en una economía del orden de 55%. Como se puede observar cuando la comparación es hecha con sistemas que no tienen inversores de frecuencia (muy común en la industria brasileña), la reducción de CO2 sobrepasa el 50%. Es importante afirmar que, aunque los resultados hayan sido obtenidos de sistemas de bombeo, la idea del control eficiente con redes neurales puede ser implantada en cualquier sistema industrial.

CONCLUSIÓN Los objetivos iniciales de esta propuesta de tesis fueron alcanzados. Inicialmente ha sido hecha un análisis del actual sistema eléctrico brasileño en sus principales aspectos, tanto en la generación verificando la seguridad energética y ambiental; como en el consumo, al analizar el crecimiento constante y gradual de la carga y consecuentemente el aumento en las emisiones de gases del efecto invernadero. Algunas simulaciones para la generación y consumo de energía eléctrica fueron implementadas y se constata que si continúa la proyección actual, la tendencia es que cada año que se pasa, las emisiones provenientes de la generación y de consumo aumentaran considerablemente. Con relación al consumo, se constata claramente que aún existe un potencial muy grande de economía de energía eléctrica a través del uso de técnicas de eficiencia energética, tales como, las propuestas simuladas en el sistema de bombeo de LAMOTRIZ, pudiendo ser utilizada como prototipo de pruebas de grandes procesos industriales que buscan aumentar la eficiencia energética e mejorar la calidad de anergia de estos sistemas. Aun vale resaltar que todo el trabajo de mitigación de consumo, puede ser implementado en sistemas motrices industriales de forma general, tales como, compresores y extractores.

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Siendo así, por los resultados expuestos anteriormente, se constata que es viable una reducción considerable de emisiones de CO2 en el sector eléctrico por la adopción de medidas de eficiencia aplicadas a plantas industriales. Es decir, la mitigación de CO2 en el consumo de energía eléctrica depende de quienes toman decisiones, visto que es notorio el potencial de este sector en la contribución de la reducción de dióxido de carbono. Por fin, con relación a generación, quedó claro que un buen planeamiento energético pautado en optimización por CO2 puede traer ganancias significativas para el medio ambiente. De acuerdo con los resultados quedó claro que la mitigación puede suceder tanto por la ampliación del parque de energía nuclear como también por la optimización de CO2. Pues, esta va abastecer subsidios a quienes toman decisiones para escoger la empresa térmica menos contaminante.

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BRASIL APROVECHAMIENTO ENERGÉTICO DE RESÍDUOS SÓLIDOS URBANOS: CASO DE ESTUDIO EN EL MUNICÍPIO DE ITANHAÉM-SP. LUIZ HENRIQUE TARGA GONÇALVES MIRANDA Orientación: Prof. (a) Dr. (a) Suani Teixeira Coelho

RESUMEN

El rápido desarrollo tecnológico y económico promueve por las generaciones actuales gran desperdicio, lo que resulta en una enorme generación de residuos. Brasil genera aproximadamente 209 mil toneladas de residuos diarios, de las cuales solamente 190 mil toneladas son recolectadas y de estas solamente el 60% posee un destino adecuado, debido a que las capacidades de los sistemas tradicionales de disposición están en su límite y necesitando de alternativas para el destino final. Por estos antecedentes, la política Nacional de Residuos Sólidos ha entrado en vigor obligando que todos los municipios desarrollen un Plan de Gestión Integrado de Residuos Sólidos. El mayor problema está en los municipios pequeños y medianos, donde no existe conocimiento y tampoco hay cuerpo técnico especializado sobre el tema, necesitando de consultorías externas. Existe otra cuestión adicional que involucra a los municipios costeros del Estado de San Pablo, en ellos se necesita recorrer centenas de kilómetros para disponer de manera adecuada sus residuos. Esto ocurre por ejemplo en el Municipio de Itanhaém, considerado mediano, con la necesidad de disponer su residuo a 110 km de distancia de la generación, acarreando grandes gastos para el municipio. Pensando en una forma de solucionar este tema, este proyecto ha desarrollado estudios de viabilidad técnica resultando que la tecnología de gasificación es la que más se adapta para el caso de estudio, se indica el destino adecuado de los residuos sólidos urbanos y la forma de generar energía eléctrica capaz de abastecer a 4.730 residencias – equivalente a 22% de la población de Itanhaém. PALABRAS CLAVE: residuos sólidos, aprovechamiento energético, gasificación.

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INTRODUCCIÓN La postura de la sociedad actual, viviendo con la imposición de estándares de consumo y creciente utilización de productos con menores ciclos de vida y de embalajes descartables, ha generado una gran cantidad de residuos sólidos urbanos (RSU). La capacidad de los sistemas tradicionales de disposición están a su límite, necesitando alternativas para el destino final de los bienes después de su consumo (Gonçalves, Tanaka e Amedomar, 2013). Según datos de ABRELPE (2013), la generación diaria de residuos, en el escenario brasileño, obtuvo crecimiento de 4,1%, entre 2012 y 2013 (Figura 1). Evolución similar paso con la recolección de estos residuos, con crecimiento de 4,4% (Figura 2). A pesar de esto, existen cerca de 20.000 toneladas de residuos generados diariamente sin recolección, cuyo destino es desconocido, siendo probablemente uno de ellos los basureros. Cabe resaltar que los mismos RSU colectados, no necesariamente poseen destino correcto, conforme se muestra en la Figura 3, donde es posible verificar que 41,74% de los residuos generados en Brasil poseen destino inadecuado. Recolección RSU (t/día)

Generación RSU (t/día)

Destino final en 2013 (t/día) ADECUADO 58,26% 110.232 t/día

INADECUADO 41,74% 78.987 t/día

Figura 1 - Generación de residuos sólidos urbanos Fuente: ABRELPE, 2013.

Figura 2 - Recolección de residuos sólidos urbanos Fuente: ABRELPE, 2013.

Figura 3 - Destino final de residuos sólidos urbanos en el escenario brasileño Fuente: ABRELPE, 2013.

Todo los residuos lanzados en basureros y rellenos controlados causan grandes impactos para la salud pública y para el medio ambiente, con las emisiones de gases nocivos, degradación de suelo y polución de cuerpos hídricos por el lixiviado generado, además de la proliferación de transmisores. Debido a esta preocupación la nueva Política Nacional de Residuos Sólidos - PNRS (Ley nº 12.305, de 2 de agosto de 2010) indica las “directrices relativas a gestión integrada y al gerenciamiento de residuos sólidos (incluyendo los peligrosos) así como las responsabilidades de los generadores y de poder público a los instrumentos económicos aplicables”. La ley de esta forma establece la responsabilidad directa e indirecta por el gerenciamiento de residuos sólidos. En estos términos, la contratación de servicio de recolección, almacenamiento, transporte, transbordo, tratamiento, destino y disposición final de residuos sólidos, no están exentos los responsables

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por la elaboración del Plan de Gerenciamiento de Residuos Sólidos por daños que lleguen a ser provocados por el gerenciamiento inadecuado de los mismos. Con esto, el municipio también abarcará por cualquier daño al medio ambiente o a terceros por el proceso de destinación de residuo generado en su territorio. Visualizando esta disposición final de forma correcta, los municipios poseen algunas alternativas para hacerla, algunas en conjunto con alternativas complementares y otras de forma única, siendo ellas: • Reciclaje + complemento; Compostaje + complemento; Rellenos sanitarios; Biodigestores; Incineración; Pirolisis; Gasificación; Plasma; Procesamiento en horno de Clinker. El reciclaje es una realidad adoptada por la gran mayoría de municipios, sea por “eco puntos”, recolección selectiva o por los recolectores, una vez existente el valor agregado para estos residuos, genera una fuente de renta para el municipio o comunidad. El compostaje, de forma corta, se trata de la descomposición de materia orgánica, pudiendo ser utilizada como fertilizante de pos procesamiento. El relleno sanitario es la forma más rápida y comúnmente utilizada para el destino de residuos sólidos, que están cada vez más sobrecargados, necesitando de formas alternativas de destino para que solamente lo irrecuperable y no aprovechable puedan ser destinados para este fin. Las demás formas de destinos del RSU son tecnologías diseminadas internacionalmente, sin embargo son recientes en el escenario brasileño, con solo algunas plantas instaladas, principalmente por la falta de conocimiento técnico y por elevados costos de tecnología, pues se trata de equipamientos importados. Por el hecho de involucrar varios puntos que deben ser analizados, con fin de evaluar las alternativas más sustentables, no existe una solución de destino del RSU que pueda ser indicada como la mejor para todas ciudades y regiones. De este hecho nasce la necesidad de una evaluación de caso por caso (Lanziani, 2013). Conforme mencionada las alternativas de destino, en las siete últimas tecnologías existe la posibilidad de aprovechamiento de los gases generados de la degradación de residuo (en el caso de Rellenos sanitarios, Biodigestores, Pirolisis e Gasificación) y posteriormente su quema, o por el aprovechamiento térmico (en el caso de Incineración, Plasma y procesamiento), por cambio de calor, para ambos casos hay generación de energía como uno de los productos finales del proceso. Este aprovechamiento energético del RSU, no solo agregaría valor a su ciclo de vida, pero también contribuiría para el preocupante actual escenario eléctrico brasileño. Según Pimentel (2014) algunos factores que intensifican y justifican estas preocupaciones están involucrados principalmente por nuestra principal matriz energética provenientes de hidroeléctricas, considerando que en los últimos períodos hubo una situación hidrológica desfavorable, cuyo almacenamiento de las hidroeléctricas permanecieren bajos, además de obras atrasadas y no ejecutadas, muchas de las hidroeléctricas proyectadas, de las que están en obras o finalizadas, que no tienen reservorio de agua y las empresas térmicas de complementación, están operando en la base, considerando que deberían operar únicamente en el pico o rápidamente, mostrando que nuestra matriz energética ha alcanzado tal demanda que aquellos generadores que deberían cubrir esta necesidad no están haciendo.

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211

TWh

Visto que es necesaria esta preocupación con el escenario energético prejudicial a todos, cabe decidir en el incentivo de la generación alternativa que son consideradas renovables, además de la proyección del auto productor y la generación distribuida, o si esta será la nueva configuración de la matriz nacional, lo que acarrearía en más gastos, ya que estudios realizados por el EPE apuntan tendencia de crecimiento considerables en el consumo de energía eléctrica, conforme se puede observar en la Figura 4. ∆% 2013-2050 → 3,2% a.a.

2.000 Autoproducción

1.500

1.624

Consumo Red

1.285 965

1.000

500

513

685

463

604

2013

2020

860

2030

1.165

2040

1.495

2050

Figura 4 – Consumo total de electricidad, 2013-2050 (TWh) Fuente: EPE, 2014. Cabe resaltar que esta proyección considera ganancias de eficiencia energética, aumento de la participación del calentamiento solar del agua, introduciendo equipos electrónicos con capacidad de auto abastecimiento energético (principalmente de fuente solar), introducción y expansión del “smart grid” y el expresivo crecimiento de la autoproducción. Aun que el sector industrial sea el mayor consumidor energético, el sector residencial presentará una significativa expansión en el consumo de energía, donde este ha presentado crecimiento de 6,2%, contra los 0,2% del sector industrial, y 4,8% de los demás sectores sumados (público, agropecuaria, comercial y transporte) (BEN, 2014). Otro sector que talvez pueda sorprender y aun no es visto como un potencial consumidor será el de transporte. Esta alteración será más perceptible si participan los vehículos eléctricos e híbridos que ingresen de manera significativa en la flota vehicular, como se puede ver en la proyección en la Figura 5 (siguiente página). A partir de esta oportunidad del aprovechamiento energético de los residuos sólidos urbanos, con las tecnologías disponibles en el mercado y la Política Nacional de Residuos Sólidos (PNRS), el presente trabajo entra en esta discusión y junto a estas ideas para que sean aplicadas, principalmente, en municipios pequeños, una vez que son los más afectados por la falta de gestión, gerenciamiento de residuos y cuerpo técnico especializado. Con la PNRS y el historial problemático de la gestión y gerenciamiento de los residuos en la región costera del Estado de San Pablo (con diversas notificaciones, multas del poder público y la interdicción de diversos basureros y rellenos controlados en estas regiones, que están obligados a destinar sus residuos a kilómetros de distancia de su origen), este proyecto tiene como objetivo la elaboración de un estudio de destino con el aprovechamiento energético de uno de los municipios localizados en la zona costera del estado de San Pablo, en específico el municipio de Itanhaém.

212

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100%

90%

12%

80%

32%

85%

70%

52%

60% 50% 40% 30%

7% 66%

20%

32%

Flota Liviana*

10% 0%

2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 2032 2034 2036 2038 2040 2042 2044 2046 2048 2050 Flex Fuel * Excluído vehículos comerciales livianos a diesel

Gasolina

Etanol

Híbrido

Eléctrico

Figura 5 – Perfil de la flota de vehículos livianos por combustible. Fuente: EPE, 2014.

OBJETIVO OBJETIVO GENERAL El objetivo de esta monografía es analizar la viabilidad de la implantación de un sistema de aprovechamiento energético de residuos sólidos urbanos en el municipio de Itanhaém-SP, discutir las dificultades existentes y realizar propuestas. OBJETIVOS ESPECÍFICOS • Analizar el escenario de generación de residuos urbanos en el Estado de San Pablo y en otros municipios. • Identificar las alternativas tecnológicas relacionadas al tratamiento y generación de residuos sólidos. • Analizar el estado de maduración de las tecnologías escogidas • Verificar la viabilidad de la tecnología escogida con el escenario de generación del municipio. • Identificar los municipios potenciales para replicar el estudio de caso. • Presentar propuestas políticas.

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213

ESTUDIO DE CASO DEL APROVECHAMIENTO ENERGÉTICO DEL RSU EN EL MUNICIPIO DE ITANHAÉM/SP DESARROLLO METODOLÓGICO. Este proyecto se ha basado en investigación exploratoria complementada por la técnica del estudio de caso, en el municipio de Itanhaém - SP, con el objetivo de abordar cuestiones sobre el re-aprovechamiento energético del RSU y su disposición correcta. Por lo tanto, se ha utilizado el siguiente desarrollo metodológico, siendo elaborado por etapas. 1. Análisis del escenario de generación y destino de residuos sólidos urbanos en el Estado de San Pablo. El análisis del escenario de generación y destino fue posible por la investigación exploratoria realizada en documentos gubernamentales, artículos, tesis, libros, sitios especializados y, eventualmente, otras fuentes disponibles en internet. 2. Elección de un municipio para la elaboración del estudio. A partir del análisis del escenario en el Estado de San Pablo, se optó la elección de un municipio, en específico Itanhaém, para la realización del estudio de caso sobre el aprovechamiento energético del RSU. 3. Análisis de la generación de residuos sólidos urbanos del municipio elegido. Con el municipio elegido para el estudio de caso, se ha diagnosticado la gestión y gerenciamiento del RSU cuanto a su generación, clasificación, cuantificación, destino y disposición final, para identificar el potencial aprovechamiento de estos residuos y la mejor tecnología a ser aplicada. 4. Identificar las alternativas tecnológicas para el aprovechamiento energético de los residuos sólidos urbanos. Se han identificado las posibles tecnologías existentes para el aprovechamiento energético de los residuos sólidos. 5. Elección de una tecnología de referencia para el estudio de caso. Con la compilación de los ítems 3 y 4, se ha escogido la tecnología que mejor se encuadra en el escenario del municipio en estudio. 6. Verificación de la viabilidad en la implantación de la tecnología en el municipio elegido. Con el escenario de la generación del municipio elegido y la tecnología más accesible para el mismo, fue elaborado un estudio de viabilidad técnica para la disposición final del RSU, con el objetivo de aprovechamiento energético. Este estudio tiene la principal intención de servir como ejemplo para su replicación en diversos municipios.

214

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RESULTADOS Los resultados han sido alcanzados a partir del desarrollo metodológico propuesto en este proyecto. La elección del municipio de Itanhaém - SP para la realización del estudio de este caso fue recurrente por dos motivos que impulsaron esta investigación. El primer fue al observar la gran problemática en la gestión y gerenciamiento de residuos sólidos, principalmente en los municipios pequeños y medianos, una vez que la PNRS estableció plazos y exigencias para la elaboración de un plano de gestión integrada, y estos municipios necesitaran recorrer consultorías externas, ya que no poseen cuerpo técnico especializado para hacerlo. Aunque el municipio de Itanhaém se clasifique, lo sugerido por el Ministerio de Desarrollo Social y Combate al Hambre (2004) y el Centro de Referencia de la Asistencia Social (CRAS), conforme la Tabla 1 abajo, los medianos, con aproximadamente 87.000 habitantes (IBGE, 2010), este estudio podría ser replicado para diversos otros municipios o hasta servir de base para la elaboración del plan de gestión, ya que, siguiendo esta clasificación, de los 5.561 municipios existentes en Brasil, 5.037 son considerados pequeños, ver Tabla 2. Lo que representa más de 90% del total de municipios con menos de 50.000 habitantes. Más de la mitad de estos municipios están concentrados en las regiones Sul y Sureste (IBGE, 2000), consideradas las regiones con el mayor desarrollo económico y poder adquisitivo, proporcionando posibles recursos e incentivos para iniciativas en el gerenciamiento de residuos. Tabla 1. Clasificación del porte del municipio de acuerdo con la población residente. Pequeño Porte I

Municipios de hasta 20.000 habitantes

Pequeño Porte II

Municipios de 20.001 a 50.000 habitantes

Mediano

Municipios de 50.001 a 100.000 habitantes

Grandes

Municipios con más de 100.001 habitantes

Fuente: Elaborado por el autor con base en la clasificación del MDS (2004) Tabla 2. Clasificación cuanto al porte del municipio con relación al número de la población residente – Brasil, 2000. Clasificación de acuerdo con el índice de la población

Número de municipios

Relación al Total

Pequeño Porte I

hasta 20 000

4.074

73,26%

Pequeño Porte II

De 20 001 hasta 50 000

963

17,32%

Mediano

De 50 001 hasta 100 000

299

5,38%

Grandes

Más de 100 001

225

4,05%

5.561

100,00%

Total

Fuente: Elaborado por el autor con base en el IBGE (Instituto Brasileño de Geografía y Estadística), 2000.

Ya la segunda motivación fue con relación al destino de residuos generados en el municipio de Itanhaém, Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

215

pudiendo ser observado en casi la totalidad de los municipios costeros de San Pablo, en la cual recorren centenas de kilómetros para su disposición final, generando grandes gastos para el municipio y sin su aprovechamiento energético. Todo el residuo generado en este municipio es transferido para un área de transbordo, construido en 2012 por la empresa privada LARA, localizado en la Autopista Gentil Pérez. De esta estación los residuos son destinados para el Relleno sanitario LARA, localizado en la Av. Guaraciaba, 430, en el municipio de Mauá. Es decir, por la falta de opción y desarrollo de alternativas, los residuos necesitan recorrer, aproximadamente, 110 km hasta su disposición final adecuada. Generación y Análisis gravimétrica de los residuos del municipio de estudio Dados presentados por la prefectura municipal de Itanhaém apuntan que el municipio recolectó y encamino para el destino final adecuado en 2013, aproximadamente, 31 mil toneladas de basura, conforme se puede observar en la Tabla 3. Cabe resaltar que el municipio actualmente recolecta 97% de todo los residuos generados. Tabla 3 – Residuos generados en los años de 2009, 2010, 2011, 2012 e 2013. Totalización de residuos domiciliares recolectado, transbordado y encaminado a disposición final Mes/Año

2009

2010

2011

2012

2013

Ene.

1,584.86

2,159.63

2,692.01

3,422.64

4,294.02

Feb.

2,696.23

4,313.91

4,009.38

3,647.25

2,691.85

Mar.

1,955.50

2,694.06

3,389.81

3,104.95

2,468.27

Abr.

1,882.44

1,891.64

2,990.66

1,997.09

2,366.13

May.

1,667.65

1,861.74

2,121.11

1,909.40

1,949.82

Jun.

1,601.94

1,893.80

2,287.98

1,602.93

2,061.09

Jul.

1,765.26

2,044.63

2,512.52

2,905.98

2,605.08

Ago.

1,602.90

1,766.73

2,422.07

2,232.30

1,943.79

Sep.

1,944.51

1,572.85

2,079.10

2,383.51

1,884.40

Oct.

1,969.43

2,108.06

2,240.38

2,527.15

2,657.53

Nov.

2,087.64

2,223.55

1,958.46

2,629.63

2,661.94

Dic.

2,377.92

1,681.59

2,439.85

3,081.70

3,485.32

Total anual

23,136.28

26,212.19

31,143.33

31,444.53

31,069.24

Fuente: PGIRS, 2014

216

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La composición gravimétrica de residuos generados es compuesta, según el Plan de Gerenciamiento Integrado de Residuos Sólidos del Municipio de Itanhaém (2005), en su mayor fracción de, aproximadamente, 75% de materia orgánica, conforme la Tabla 4. Tabla 4 – Composición física de basura del municipio de Itanhaém. Componentes

Materia Orgánica

74,80%

Plásticos

9,90%

Papel

5,40%

Coro/Tejido/Borrador

2,60%

Vidrio

2,30%

Basura

1,90%

Metales

1,80%

Madera

1,10%

Otros

0,20% Fuente: PGIRS, 2005.

Elección de la alternativa para el aprovechamiento energético. La elección de la mejor alternativa para el aprovechamiento energético del RSU generados en el municipio debe comprender prioritariamente el tipo de residuo (composición gravimétrica) y la cantidad diaria generada. Siendo estos dos parámetros delimitadores y excluyentes para el tipo de tecnología a ser utilizada. Estas tecnologías de aprovechamiento energético para la generación de energía, directa o indirecta, han sido mencionadas anteriormente y analizadas, con el objetivo de verificar cual se encuadra mejor en el escenario del municipio en estudio. Iniciando, entonces, de las premisas como la composición gravimétrica de los RSU generado, generación, captación y destino diario de RSU del municipio, proyección de la generación para los próximos 20 años, restricciones municipales y restricciones de viabilidad técnica, se ha obtenido el análisis de las tecnologías para mejor aplicabilidad. La proyección fue obtenida a partir de una línea de tendencia logarítmica (R² = 0.90), con relación a los cinco años presentados en la Tabla 3 y considerando 20 años de vida útil de la planta elegida (Figura 6).

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Masa de RS ton (ton)

Total anual Logaritmo (Total anual)

Año Figura 6 – Proyección de la cantidad de RSU generados, captados y destinados. Fuente: Elaborada por el autor con base de dados en el PGIRS, 2014. Por esta Figura 6, la generación, recolección y destino proyectado para los años de 2024 y 2034 serán de, aproximadamente, 38.700 y 41.300 toneladas de residuos, respectivamente. Por la Tabla 3, donde presenta la generación mensual de los años de 2012 y 2013 (siendo considerados los más representativos para el estudio) con datos obtenidos en el PGIRS (2014), se han obtenido los porcentajes medios de la generación para cada mes y la media mensual de estos dos años representativos (Tabla 5). Por esta media mensual obtenida, se ha utilizado para los demás años de proyección (siendo representado por los años de 2024 y 2034), y para las medias diarias (Tabla 6). La Tabla 7 resume la generación media diaria total y la generación gravimétrica diaria correlacionando con la Tabla 4 (para los años de 2013, 2024 y 2034). Se cree que no sería representativa la obtención de la generación y recolección diaria aplicando la media para los 12 meses, una vez que se observa una variación de generación elevada en los meses de enero, febrero y diciembre, temporada de verano, que no condice con el resto del año.

218

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Tabla 5 – Porcentaje mensual de generación para los años de 2012 y 2013.

Mes/Año

Generación, Captación y Destino de los RSU (ton)

Porcentaje con relación al total anual

Media entre los dos años

2012

2013

2012

2013

Ene.

3.422,64

4.294,02

10,9%

13,8%

12,4%

Feb.

3.647,25

2.691,85

11,6%

8,7%

10,1%

Mar.

3.104,95

2.468,27

9,9%

7,9%

8,9%

Abr.

1.997,09

2.366,13

6,4%

7,6%

7,0%

May.

1.909,40

1.949,82

6,1%

6,3%

6,2%

Jun.

1.602,93

2.061,09

5,1%

6,6%

5,9%

Jul.

2.905,98

2.605,08

9,2%

8,4%

8,8%

Ago.

2.232,30

1.943,79

7,1%

6,3%

6,7%

Sep.

2.383,51

1.884,40

7,6%

6,1%

6,8%

Oct.

2.527,15

2.657,53

8,0%

8,6%

8,3%

Nov.

2.629,63

2.661,94

8,4%

8,6%

8,5%

Dic.

3.081,70

3.485,32

9,8%

11,2%

10,5%

Total anual

31.444,53

31.069,24

100,0%

Fuente: Elaborado por el autor con base de dados PGIRS, 2014. Tabla 6 – Generación, recolección y destino de RSU media diaria.

Mes/Año

Distribución Perceptual 2024/2034

Generación, Captación y Destino 2024

Media Diaria

2034

2013

2024

2034

Ene.

12,4%

4.780,51

5.101,69

143,13

159,35

170,06

Feb.

10,1%

3.920,90

4.184,32

89,73

130,70

139,48

Mar.

8,9%

3.447,94

3.679,58

82,28

114,93

122,65

Abr.

7,0%

2.702,58

2.884,15

78,87

90,09

96,14

Mayo.

6,2%

2.389,34

2.549,86

64,99

79,64

85,00

Jun.

5,9%

2.270,05

2.422,56

68,70

75,67

80,75

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Jul.

8,8%

3.410,70

3.639,84

86,84

113,69

121,33

Ago.

6,7%

2.584,29

2.757,91

64,79

86,14

91,93

Sep.

6,8%

2.640,35

2.817,74

62,81

88,01

93,92

Oct.

8,3%

3.210,25

3.425,92

88,58

107,01

114,20

Nov.

8,5%

3.276,06

3.496,15

88,73

109,20

116,54

Dic.

10,5%

4.067,05

4.340,29

116,18

135,57

144,68

Total Anual

100,0%

38.700,0

41.300,0

Fuente: Elaborado por el autor con base de dados PGIRS, 2014. Tabla 7 – Composición física de residuos generados para el año de 2013, 2024 e 2034. Composición de residuos generados (ton) 2013

2024

2034

Generación media diaria

76.3*

96*

102.5*

Materia Orgánica

57.1

71.8

76.7

Plásticos

7.6

9.5

10.1

Papel

4.1

5.2

5.5

Coro/Tejido/ Borrador

2.0

2.5

2.7

Vidrio

1.8

2.2

2.4

Basura

1.4

1.8

1.9

Metales

1.4

1.7

1.8

Madera

0.8

1.1

Otros

0.2

* Media diaria de los respectivos años desconsiderando los meses de Enero, febrero y diciembre. Fuente: Elaborado por el autor con base de dados PGIRS, 2005. Con el análisis del escenario de la generación, captación y destino del RSU en el municipio de Itanhaém, es posible refinar el tipo de tecnología a ser elegida para el estudio, analizando las posibilidades de viabilidad técnica de la implantación de aprovechamiento energético.

220

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De esta forma, como primer análisis, se excluye la tecnología arco de Plasma, por tratarse de una tecnología muy reciente y poco utilizable para el aprovechamiento energético de los RSU, no existiendo cualquier tipo de especulación de la implantación de un sistema de este tipo en Brasil, siendo necesario alta inversión, además del entrenamiento de la mano de obra, pues exige especialización. En el caso del relleno sanitario, con la utilización de biogás para el aprovechamiento energético, existen las cuestiones geológicas desfavorables en las regiones costera (región plana con camada freática próxima de la superficie). Otra cuestión, que también se aplica para los incineradores, está relacionada con la cantidad de residuos generados diariamente por el municipio, no satisfaciendo la necesidad mínima de viabilidad económica, ni al proyectar la generación para los próximos 20 años, conforme comparación con las Tablas 7 y 8. Tabla 8 - Estimativas de la cantidad mínima de RSU y generación de energía eléctrica para las tecnologías citadas. Tecnología

t RSU/día

MWh/t RSU

Incineración

500 250 (con combustible auxiliar)

0,4 a 0,6

Biogás de relleno sanitario

300

0,1 a 0,2

Fuente: Tolmasquim (2003) e Oliveira (2009 e 2011) con FEAM (2012). Para los rellenos sanitarios aún existe otra restricción dada por la Ley Federal nº 12.725/12 que dispone sobre el control de fauna en las inmediaciones de aeródromos. Aunque el control del relleno sea monitoreado constantemente, en caso de que ocurra alguna falla, podrá atraer diversas especies de aves, comprometiendo la integridad de vida de los pasajeros. IV - Área de Seguridad Aeroportuaria – ASA: área circular del territorio de uno o más municipios, definida a partir del centro geométrico de la mayor pista del aeródromo o del aeródromo militar, con 20 km (veinte kilómetros) de radio, cuyos usos y ocupación están sujetos a restricciones especiales en función de la naturaleza atractiva de fauna; Al trazar este radio de 20km a partir de la línea de la pista, la única región posible de implantación del relleno está en un área protegida por el Parque Estadual de Sierra del Mar y por tribus indígenas, ver Figura 7. Las tecnologías que más satisfacen la necesidad de pequeños municipios son: Pirólisis, gasificación y biodigestores. Aunque el biodigestor haga parte de esta sub clasificación, su aplicabilidad es únicamente para la fracción biodegradable de los residuos, cualquier otros tipos de residuos insertados en el biodigestor puede perjudicar y hasta acabar con la reacción microbiana, necesitando de una rigorosa segregación de residuos, iniciando, a principio, en la fuente y por método de selección mecanizada. E implicaría una buena gestión de los materiales reciclables para evitar al máximo la disposición de residuos en rellenos sanitarios, sin eliminar los gastos de la prefectura para este objetivo.

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221

Figura 7 – Foto con delimitación de la circunferencia de 20km. Fuente: PGIRS, 2014. En el caso de la pirolisis, además del gas de síntesis producido por el proceso, hay también la producción del líquido piroleñoso. Aunque exista la posibilidad de gasificación y refinamiento de este líquido piroleñoso para su uso energético, que requiere cierta atención, pues es corrosivo, nocivo y altamente poluyente. Con esto, la tecnología elegida que más satisface la necesidad para el aprovechamiento energético del municipio es la tecnología de gasificación. Así, puede ser contemplado también en diversos municipios pequeños y medianos, necesitando siempre de los estudios de viabilidad. La Tabla 9 presenta un resumen de los criterios de exclusión de las tecnologías citadas. Tabla 9 – Tecnologías de elección. Tecnología

Criterio excluyente

Arco de Plasma

- Tecnología Reciente - Alta inversión

Relleno sanitario

- Geología Desfavorable - Grandes área de implantación - Cantidad de residuos generados insuficiente para viabilidad

Incineración

- Cantidad de residuos generados insuficiente para viabilidad

Biodigestor

- Aplicable únicamente para la fracción biodegradable de los residuos

Pirólisis

- Producción de líquido piroleñoso Fuente: Elaborado por el autor.

222

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Cabe resaltar que otros programas de tratamiento de RSU deben ser implementados y complementados, principalmente debido al período de veraneo (Enero y Diciembre) donde hay crecimiento medio de 50% en la generación de residuos. Estas alternativas deben abordar principalmente el reciclaje, de los residuos secos, y el compostaje para los residuos húmedos, que es la mayor generación del municipio, para el aprovechamiento como fertilizante en jardinería, parques y zonas de recreo. Elección del área de implantación Según orientaciones del FEAM (2012) en la elección del local de cualquier emprendimiento deben ser observados los aspectos técnicos relativos a infraestructura, logística de transporte de los RSU y respeto a las áreas con impedimentos ambientales. Por estas especificaciones y cuestiones económicas, optando en la elección de una región donde exista cierta infraestructura, fácil acceso, área industrial y distancia a los centros urbanos, se ha elegido los terrenos ubicados en la región norte de la carretera Padre Manoel da Nóbrega, donde se encuentran con menor densidad poblacional (excluyendo los barrios de Oasis, Umuarama y Jardim Coronel) (Figura 8). Se cree que la mejor ubicación seria el barrio Cibratel Chácaras, San Francisco Chácaras y Jamaica Interior, por las cuestiones comentadas anteriormente a 15km (media) de la estación de transbordo.

Número de habitantes más de 5.000

entre 1.000 y 3.000

entre 3.000 y 5.000

menos de 1.000

Figura 8 – Número de habitantes por barrio. Fuente: Plano de Drenaje de Itanhaém, 2010.

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223

Planta de Gasificación Según informaciones de la CarboGas Energía, empresa especializada en plantas de gasificación, para una planta completa de gasificación son necesarios cerca de 3.000 m² de área. En esta planta están contemplados tres bloques distintos, siendo ellos: • Unidad de recepción de RSU y producción del CDR: Unidad compuesta por equipos que actúan en el material recibido promoviendo su selección mecánica, con o sin auxilio de personal recolector y de donde son segregados elementos metálicos (ferrosos y no ferrosos), materiales inertes tales como: Vidrios, piedras y arcillosos, produciendo el CDR (Combustible Derivado del Residuo). Es responsable por ocupar la mayor área del emprendimiento. • Unidad de Gasificación: Se trata de la unidad donde estará instalado el gasificador y sus diversos equipos integrados. • Unidad de generación de energía: Unidad donde se encuentran los moto generadores o calderas con tubos y turbogeneradores y todos sus equipos asociados. La primera unidad de la planta (recepción, proyección y producción de CDR) está de acuerdo con lo establecido en el CONAMA 316/2002 art. 24, que establece la obligatoriedad de un programa de separación para reciclaje y reaprovechamiento. Así como, se toma la iniciativa de la inclusión social con la participación de cooperativas para la separación en conjunto al sistema de selección de los materiales reciclables con valor de mercado, conforme lo indicado en la Ley 12.305/2010, incluyendo la cooperativa CoopersolReciclando, ya insertada en el municipio para la recolección de residuos reciclables. Un estudio realizado por el CENBIO (2013) ha analizado el máximo de residuos, con valor de mercado, que las cooperativas conseguirían retirar por el sistema manual y por la proyección mecanizada. Aplicando estos resultados en el escenario del municipio en estudio, se tiene lo indicado en la Tabla 10: Tabla 10 – Residuos retirados por las cooperativas, con valor de mercado, por el sistema de proyección manual y mecanizado. Generación Composición y recolección gravimétrica diaria Componentes

Ton./día

Porcentaje de reducción para reciclaje y/o reaprovecho %

Materia Orgánica

74,80%

57,07

10,0%

51,37

5,71

Plásticos

9,90%

7,55

9,1%

6,87

0,69

Papel

5,40%

4,12

14,0%

3,54

0,58

Cuero/Tejido/ Caucho

2,60%

1,98

0,0%

1,98

0,00

Vidrio

2,30%

1,75

30,4%

1,22

0,53

224

Post Selección

Residuos Reciclados

Ton./día

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Basura

1,90%

1,45

0,0%

1,45

0,00

Metales

1,80%

1,37

89,9%

0,14

1,23

Madera

1,10%

0,84

24,8%

0,63

0,21

Otros

0,20%

0,15

0,0%

0,15

0,00

Total

100,0%

76,3

67,4

8,9

Fuente: Elaborado por el autor con base de dado en el CENBIO (2013) y PGIRS (2005). Aunque la materia orgánica y la madera no posean valor de mercado, se ha considerado remoción entre 10% y 25% por la proyección, respectivamente, siendo destinados para compostaje con el objetivo de desarrollo y conserva de los microrganismos en las áreas de compostaje, para acelerar la degradación de residuos húmedos en el período de verano, donde la generación es elevada, y reaprovechar este residuo degradado en forma de fertilizante. El componente genérico denominado de plástico puede ser compuesto por diversos subproductos como Poliestireno, Polipropileno, Polietileno de alta y baja densidad, PVC, entre otros. Así como los metales que pueden ser ferrosos y no ferrosos. Aprovechamiento energético del sistema A partir del análisis realizado con la generación, destino, reciclaje y compostaje que serán implantados conjuntamente al sistema, se puede saber, entonces, cuál será el aprovechamiento energético de los residuos que harán parte del proceso de gasificación. Como no fue posible obtener la humedad representativa para el RSU del municipio de Itanhaém, se ha optado por utilizar el valor del mismo estudio realizado por CENBIO, por tratarse de RSU de los municipios costeros del estado de San Pablo (Ubatuba, Santos, San Vicente, Playa Grande, Guarujá e Cubatão), pudiendo obtener tal representatividad para el proyecto . Siendo así, la humedad considerada fue de 52% del RSU. Todavía las exigencias para una eficiencia aceptable en los gasificadores tiene una tasa de humedad entre 10 y 30%. Esta reducción puede obtenerse por la utilización de prensas en el proceso pos proyección y producción del CDR, reduciendo la tasa de humedad hasta un 15%.Utilizando, entonces, la fórmula para el cálculo de PCI (poder calorífico inferior) y considerando humedad del CDR pos prensa de 25%, valor este muy utilizado para reducción de la humedad en plantas de gasificación de biomasa, se tiene para este residuo en cuestión: PCI = 4500 * (1 - U) – 600 * U Dónde: PCI = poder calorífico inferior (kcal/kg) U = fracción de humedad presente en el residuo.

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225

PCI = 4500 * (1 - 0,25) – 600 * 0,25 PCI = 3.225 kcal/kg Con una generación diaria de 67,4 toneladas (masa de RS pos selección a ser tratado), considerando la implantación del sistema en el año vigente, la remoción de los materiales mencionados anteriormente y el funcionamiento de la planta 24 horas por día, la energía de entrada en el sistema será: 67.400 kg/día = 2.808,33 kg/hora x 3.225 kcal/kg = 9.056.875 kcal/hora = 9,05 Gcal/hora Estudios prácticos apuntan, según REED y DAS (1988) con RIBEIRO, LIMA y VERAS (2006), que la gasificación consigue convertir de 60% a 90% de la energía de biomasa en energía en gas de síntesis. Moura (2012) y proyectos pilotos de la empresa CarboGas Energía utilizando CDR como combustible, apuntaron rendimientos de conversión en el orden de 70%. Siendo así, se calcula la energía convertida del combustible para el gas de síntesis. 9,05 Gcal/hora x 0,70 = 6,335 Gcal/hora, de energía aprovechable. Por tratarse de una materia prima de residuo sólido urbano, presenta gran heterogeneidad en su composición, y aire como agente gasificante, el gas de síntesis es considerado de bajo poder calorífico (hasta 1.194 kcal/Nm³ = 5MJ/Nm³). El valor adoptado para este estudio será de PCI = 1.160 kcal/Nm³ (CarboGas). Con esto, el flujo volumétrico del gas de síntesis será: 6,33 x106 kcal/h / 1.160 kcal/Nm³ = 5.461,20 Nm³/h El gas de síntesis producido será direccionado para un moto generador. El tipo de motor que mejor se adapta para la utilización del gas de síntesis en la quema es el de ciclo Diésel Dual-Fuel, no siendo necesaria cualquier adaptación para el funcionamiento adecuado del motor. Esta es una ventaja con relación a los motores de ciclo otto, donde es necesario adaptaciones para el funcionamiento con el gas de síntesis. El motor de tipo Dual-Fuel consigue operar simultáneamente con dos tipos de combustibles, diésel y gas. Para el estudio en cuestión, seria adoptado el diésel para el arranque, su sustitución gradual por el gas de síntesis y el inverso ocurrirían cuando el motor fuera desacelerando hasta su parada. La sustitución no puede ser completa, existe la necesidad de operar con una pequeña fracción de diésel, siendo posible reemplazarlo hasta en 80%. En esta sustitución del diésel por el gas de síntesis ocurre una ganancia en la eficiencia térmica, pero en contrapartida pierde en la eficiencia eléctrica, pasando de los posibles 34% (utilización total de diésel) para 28%. Cabe destacar que esta ganancia térmica puede ser reaprovechada en el sistema para calentar el agente gasificante (aire), o ayudar en la reducción de humedad del CDR, o hasta utilizarlo en chiller de absorción. Con estos datos, por la ecuación abajo indicada se puede determinar la potencia eléctrica del gas de síntesis en el moto-generador. Pot =

226

Q x PCIgás x η 860.000

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Dónde: Pot = potencia disponible (MW); Q = flujo de gas (m³/h); PCIgás = Poder Calorífico Inferior del gas de síntesis = 1.160 kcal/Nm³; η = eficiencia de motores ciclo Diésel = 28% = 0,28; 860.000 = factor de conversión de kcal/h para MW. Pot =

5.461,20 x 1.160 x 0,28 860.000

= 2,06 MW

Considerando Factor de Capacidad de 95%: Pot = 2,06 x 0,95 = 1,95 MW Para estimar la energía disponible diaria por la ecuación abajo. E = P x FC x Tiempo de Operación. Dónde: E = energía disponible (MWh/día) P = potencia disponible (MW) FC = factor de carga – motores operando a plena carga = 87% = 0,87 Tiempo de operación del motor = h/día E = 1,95 x 0,87 x 24 = 40,71 MWh/día La Tabla 11, seguirá continuación, presenta un resumen de las premisas consideradas y los resultados obtenidos. Tabla 11 – Resumen de las premisas y resultados Generación diaria

kg/día

67.400,0

Energía convertida de CDR para Gas de Síntesis

kcal/hora

6,33 x106

Flujo de entrada en el gasificador

kg/hora

2.803,3

PCI del gas de síntesis

kcal/Nm³

1.160

humedad Natural

Flujo volumétrico de gas de Síntesis

Nm³/hora

5.461,20

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227

humedad PosTratamiento

Rendimiento del Motogenerador

PCI del CDR

kcal/kg

3.225,0

Factor de Capacidad

Funcionamiento de la Planta de Gasificación

horas/día

Potencia Eléctrica Disponible

1,95

Energía de CDR

kcal/hora

9,05 x106

Factor de Carga

Rendimiento del Gasificador

Energía Disponible

MWh/día

40,71

Energía Disponible

MWh/ mes

1.221,30

Fuente: Elaborado por el autor

CONSIDERACIONES FINALES El proyecto presentado, tuvo el objetivo de un análisis de viabilidad en la implantación de un sistema de aprovechamiento energético de RSU en el municipio de Itanhaém-SP, además de discutir las dificultades existentes y realizar propuestas. De esta forma, con el análisis de la generación de RSU del municipio, la mejor tecnología a ser aplicada, con el aprovechamiento energético para la generación de energía eléctrica, es la gasificación, principalmente por la baja generación de residuos sólidos generados por el municipio, inviabilizando la implantación de algunas tecnologías, además de cuestiones de legislación, mano de obra calificada y disponibilidad de dinero del municipio. Con la crisis energética actual y las proyecciones presentadas con un aumento en el consumo de energía eléctrica, dos cuestiones deben ser parte de una discusión, utilizando los residuos sólidos, con la implantación de una gestión calificada, para el aprovechamiento energético a través de la generación de energía eléctrica y/o térmica, convirtiéndose no solo en una iniciativa con cuestiones ambientalmente legales sino en una solución futura de generación descentralizada. El municipio de Itanhaém presentó un Plan de Gestión Integrada de Residuos Sólidos en agosto de 2014, aun en la versión preliminar, informando que existe la posibilidad de consorcio entre municipios costeros para una posible planta de tratamiento térmico, con tecnología de incineración, ubicado en el municipio de Cubatão. En este mismo documento existe cierto repudio por esta iniciativa, mencionando cuestiones de salud pública y polución atmosférica, y que la mejor solución para el destino de los residuos sería el reciclaje y el compostaje, además de continuar con el destino de determinada fracción de residuo para el relleno sanitario. Lo que aún no solucionaría los grandes gastos por el transporte sin su real aprovechamiento. La tecnología de aprovechamiento de residuos sólidos por gasificación se comportaría como una buena solución para el municipio, ya que puede ser implantado en municipios con baja generación de residuos y las emisiones son de menores proporciones y más controladas.

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Esto proporcionaría el aprovechamiento de los residuos generados en el propio municipio, reduciendo gastos y las emisiones de gases de efecto invernadero por evitar el transporte en camiones por largos recorridos para su disposición. Sin olvidar el trabajo conjunto de las cooperativas con la recolección de los materiales reciclables y la implantación de la compostera. Cabe resaltar que la iniciativa de implantación de la educación ambiental es de importancia vital para la concientización socio ambiental de todos los habitantes. La implantación de esta tecnología de gasificación con el aprovechamiento energético en la conversión en energía eléctrica produciría conforme lo presentado por el estudio para el año de 2014, 40,70 MWh/día. Siendo el consumo de una residencia en el municipio de Itanhaém igual a 0,258 MWh/mes, según datos de la Fundación SEADE (2012), , la energía generada por este sistema podría sanar la necesidad de 4.733 residencias. Si se considera cuatro personas por residencia, atendería 18.935 habitantes del municipio, para el año 2014. Este valor representa 22% de la población del municipio. Este valor puede ser mejorado con la adopción de diferentes medidas, como la implantación de un motor dual-fuel más eficiente, la introducción de residuos con PCI mayores y hasta cambiar el agente gasificante para oxígeno puro, entre otros. Estas iniciativas podrían mejorar la eficiencia del sistema y, consecuentemente, la generación final de energía. Por ser el sistema modular, aún existe la posibilidad de instalación de otras torres de gasificación, proveyendo el aumento de la generación y hasta un acuerdo para el tratamiento de residuos de municipios cercanos. Algunas veces el plan menciona que el municipio no dispone de dinero suficiente para diversas implantaciones, incluso la iniciativa del biodigestor mencionado en el Plan de Gestión, mucho menos de cuerpo técnico y personas calificadas. De esta forma, cabe al municipio realizar una asociación PúblicoPrivado (PPP). Esta asociación corresponde a las inversiones con la tecnología de la parte privada en contrapartida el municipio podría ceder el terreno para tal empresa, además de garantizar la compra de energía generada por el sistema. Con esta asociación la empresa privada ganaría por el precio de tonelada de residuo tratado y por la energía generada. Y el municipio ganaría con el menor precio de destino de residuos y de energía comprada como consumo público. Para este proyecto aún había el interés de la verificación de viabilidad económica con la implantación de esta tecnología en el municipio de Itanhaém-SP, pero por cuestiones de falta de datos, principalmente monetario, no fue posible finalizarlo, siendo así, se recomienda el estudio de viabilidad económica, el refinamiento práctico de los valores mencionados en este proyecto, adoptado como premisas de cálculos y nuevos estudios de casos en municipios pequeños y medianos, proponiendo la ayuda en el planeamiento del proyecto de gestión integrado de residuos sólidos.

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BRASIL GESTIÓN POR EL LADO DE LA DEMANDA Y SISTEMAS FOTOVOLTAICOS CONECTADOS A LA RED COMO RECURSOS ENERGÉTICOS: UN ESTUDIO DE CASO DE LA INDUSTRIA ELÉCTRICA NICARAGÜENSE CARLOS GERMÁN MEZA GONZÁLEZ Orientación: Profesor Doctora Sonia Seger Mercedes

RESUMEN El Ministerio de Energía y Minas (MEM) se estableció en 2007 y por primera vez en la historia del sector eléctrico de Nicaragua, se están implementando los programas de eficiencia energética con énfasis en la iluminación residencial, iluminación de las calles y la iluminación del sector público. Nuestros objetivos son: (i) caracterizar el sector de la energía en Nicaragua; (ii) evaluar dos programas de eficiencia energética (sustitución de bombillas de vapor de mercurio con 37.557 bombillas de vapor de sodio en la iluminación pública y 20.000 bombillas T-12 por bombillas T-8 en el sector público) en comparación con otras opciones tecnológicas; (iii) evaluar las condiciones financieras para la conexión de sistemas fotovoltaicos conectados a la red en el sector residencial; (iv) establecer las bases técnicas para la inclusión de opciones de eficiencia energética como recursos. Los resultados muestran que: (i) el crecimiento de la demanda de electricidad (desde 2004 hasta 2014) se explica principalmente por la expansión del acceso a la electricidad; (ii) la perspectiva de la sociedad, las bombillas fluorescentes compactas (CFL), las bombillas de vapor de sodio y las bombillas T-5 son las opciones con mejores rendimientos financieros; (iii) los sistemas fotovoltaicos conectados a la red podría ser rentables hoy en día para los clientes> 1.000 kWh/mes y serán rentables para la mayoría de los clientes que consumen> 150 kWh / mes para el año 2030; (iv) Factor de carga de conservación (CLF) estimados indican que las tecnologías de LFC y de vapor de sodio podrían reducir la demanda en las horas pico y los programas de eficiencia de iluminación en edificios públicos fuera de horas pico. Este trabajo muestra el potencial y justifica la inclusión de la demanda para las alternativas de gestión y generación distribuida en un enfoque de Planificación Integrada de Recursos (PIR) en comparación con el enfoque de planificación tradicional. PALABRAS CLAVE: Nicaragua, sector de la electricidad, gestión de la demanda.

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INTRODUCCIÓN Nicaragua es un país de América Central de 130,373 kilómetros2 con una población de 6,1 millones [1]. La densidad de población es de aproximadamente 47 personas por km2, siendo el 58% de la población urbana [2]. En 2013, el PIB per cápita (en dólares corrientes) fue de US $ 1.800, con un índice de Desarrollo Humano de 0,62. La temperatura media oscila entre 24o C y 26.5o C y la mayor tasa de precipitaciones de lluvia se producen entre mayo y octubre de cada año (de 230 mm a 330 mm) [3]. En 2012, el suministro bruto de energía (2.947,7 ktep) se basó principalmente en leña (34,1%), petróleo (25,9%) y derivados de petróleo (31%) [4]. La matriz eléctrica operó en basa principalmente en el petróleo (aproximadamente 55%), pero con la adición significativa de las fuentes de energía renovables en los últimos siete años. El Ministerio de Energía y Minas (MEM) se estableció en 2007 y por primera vez en la historia del sector, se están implementando los programas de eficiencia energética con énfasis en la iluminación residencial, iluminación de las calles y la iluminación del sector público. Además, las elevadas tarifas de energía eléctrica de Nicaragua y la reducción del precio de los sistemas fotovoltaicos en todo el mundo [5] justifican el análisis de los sistemas fotovoltaicos conectados a la red a través de un análisis preliminar de paridad con la red (son ejemplos de este tipo de análisis para Colonia, Alemania [6]; para Brasil [7- 9]; para Chipre [10]). Este trabajo tiene como objetivo estudiar los impactos potenciales de estos programas de eficiencia energética1 y evaluar las condiciones financieras actuales y futuras de la penetración de los sistemas fotovoltaicos conectados a la red en el sector residencial. En la primera sección se desarrolló una caracterización del sector eléctrico. Luego se evaluaron los impactos potenciales de 2 programas de eficiencia para la iluminación y los sistemas fotovoltaicos conectados a la red en el sector residencial. Después de eso, los resultados del programa de iluminación residencial de Nicaragua evaluados previamente [22] se incluyeron con los resultados de 2 programas de eficiencia analizados e incluidos como recursos energéticos. La última sección corresponde a las conclusiones, implicaciones políticas y recomendaciones adicionales de investigación. INFORMACIÓN GENERAL SOBRE EL SECTOR ELÉCTRICO De 1991 a 2005, la capacidad efectiva aumentó un 76,5% (de 356 MW a 628 MW), mientras que el pico de demanda aumentó un 78,2% (de 271 MW a 483 MW) (Fig. 1). Este período se caracterizó por una presión constante de la demanda máxima y los apagones fueron frecuentes. En 2006, la crisis se tornó crítica y había apagones diarios de hasta 10 a 12 horas. Entre 2007 y 2012 el déficit fue resuelto con la entrada en funcionamiento de unos 200 MW de centrales térmicas y fuentes renovables. En 2013, se tenían 2226.4 km de líneas de transmisión de energía (93% pública y 7% privada) y 84% de todas las líneas de transmisión son 138 kV (1066 kilómetros) y 69 kV (817,8 kilómetros). Las líneas de transmisión de 230 kV se encuentran en la región del Pacífico y se utilizan para interconectar con Centroamérica (Honduras al Norte y Costa Rica al Sur) (Tabla 1).

1 Existe un importante número de investigaciones que han aplicado los conceptos de gestión de la demanda de otros países de América Latina [11-21].

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1100 1000 900 800

700 600 500 400 300 200

19 91 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13

Eólica

Geotérmica

Biomasa (bagazo de caña)

Hidroeléctrica

Termoeléctrica (Diesel)

Demanda máxima

Termoeléctrica (combustóleo) Fig. 1. Desarrollo de la capacidad instalada efectiva por tipo de generación y demanda máxima. Período 1991-2013 [23]. Tabla 1. Líneas eléctricas de transmisión y características. [25] Propiedad

Tensión

Distancia (km)

Porcentaje

Líneas públicas

339,6 956,8 767 2063,4

15% 43% 34% 93%

Líneas particulares

2,2 110 50,8 162,9

0% 5% 2% 7%

2226,4

100%

230 kV 138 kV 69 kV Total de líneas públicas

230 kV 138 kV 69 kV Total de líneas particulares

Total (públicas + particulares)

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En 2012, el índice estimado de interrupciones por kilómetro fue de 4,04%. Este índice se explica principalmente por las brechas en las líneas de 69 kV, que son las más antiguas instalados [24]. Además, el Sistema de Transmisión Nacional cuenta con 86 subestaciones eléctricas (incluyendo la transmisión, subtransmisión y distribución), de las cuales 65 son públicas y 21 privadas, con una capacidad total instalada de 3.063,2 MVA (Tabla 2). Tabla 2. Total de subestaciones eléctricas públicas y privadas [26]. Subestaciones eléctricas 230 kV

Públicas

Particulares

Total

Porcentaje

12%

138 kV

52%

69 kV

33%

24,9 kV

Total

100%

El total de electricidad entregada a la red creció en un 4% por año durante el período entre 2004 y 2014, mientras que las ventas en el comercio minorista de electricidad crecieron aproximadamente 5% por año. Este período se caracterizó por una relativa estabilidad económica y el crecimiento del PIB (≈ 4% por año), interrumpido por la crisis económica internacional de 2008. Las pérdidas técnicas y no técnicas se redujeron de ≈ 30% en 2004 a ≈ 22% en 2009 2 pero desde 2010 no hubo reducciones adicionales significativas. Las pérdidas han ido oscilando alrededor del 20% de la electricidad total suministrada (Fig. 2). 350000 35% 300000

30%

250000

25%

Eletricidad inyectada en la red (MWh)

20%

Eletricidad vendida (MWh)

15%

Pérdidas técnicas y no técnicas %

200000 150000 100000

10% Ene-14

Ene-13

Ene-12

Ene-11

Ene-10

Ene-09

Ene-08

Ene-07

Ene-06

Ene-05

Ene-04

50000

Fig. 2. Electricidad inyecta a la red (MWh), electricidad facturada (MWh) y pérdidas totales (2004-octubre 2014). Fuente: Elaboración propia basada en el banco de datos del MEM, 2014 [27]. 2 Para reducir las pérdidas técnicas y no técnicas, la Ley Nº 661 (Ley para la distribución y uso responsable del servicio de energía eléctrica pública) fue aprobado en 2008. 236

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

Las ventas de electricidad se dividen principalmente entre el sector residencial (34%), industrial (26%) y comercial (23%), que representan más del 80% de las ventas totales. Las ventas de energía para el bombeo de agua, el riego y la iluminación pública son responsables por el 7%, 5% y 3%, respectivamente. (Fig. 3). 100%

25%

24%

23%

25%

33%

31%

33%

32%

33%

34%

21%

20%

24%

23%

25%

26%

25%

26%

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

27%

28%

31%

32%

22%

90% 80% 70%

4% 8%

60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Riego Industrial Residencial Bombeo Comunidades empobrecidas

Comercial Iluminación pública

Fig. 3. Porcentaje de electricidad facturada por sector, desde 2004 hasta 2014. Fuente: elaboración propia en base a [27]. Tabla 3 registra el aumento general en el número de clientes en todos los sectores entre 2004 y 2013. Por otro lado, las ventas promedio de energía por cliente (MWh / cliente) se estancaron o incluso disminuyeron entre 2004 y 2013, excepto en el sector industrial (6,52 MWh / mes en 2004 a 8,83 MWh / mes en 2013) (Tabla 4). Este escenario sugiere un aumento de la demanda nacional de energía impulsado principalmente por un crecimiento vegetativo. Tabla 3. Número de clientes por sectores, 2004-2013 [28]. Tipos Residencial

2004

2005

2006

2007

455394 534842 555045 587996

2008

2009

2010

2011

2012

2013

623753

647881

733527 775806 803493 835637

Comercial

30105

32706

35957

38614

39023

45503

46736

48495

50087

51434

Industrial

4936

5293

5270

5532

5884

6482

6795

7065

7180

7326

Riego

770

821

814

847

901

924

984

1032

1070

1100

Bombeo

665

709

730

769

831

893

937

1007

1102

1140

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

237

Tabla 4. Promedio de ventas por cliente (MWh / cliente) por sector, 2.004 hasta 2.013 (usando el mes de diciembre como referencia de cada año). Tipos

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

Residencial

0,10

0,09

0,10

0,09

0,10

Comercial

1,40

1,32

1,31

1,10

1,21

1,10

1,07

1,08

1,13

1,12

Industrial

6,52

6,31

6,15

7,81

7,34

7,55

7,87

8,37

8,69

8,83

Riego

9,37

7,44

7,50

6,98

6,54

7,45

6,99

7,26

10,57

7,08

Bombeo

19,35

17,59

18,04

18,42

16,76

16,39

17,44

16,39

15,77

14,66

Fuente: elaboración propia en base a [27-28]. SECTOR RESIDENCIAL El crecimiento en las ventas promedio de la electricidad residencial fue del 6% anual 2004-2014 (Fig. 4). Alrededor del 85% de los clientes totales de Nicaragua está por debajo de 151 kWh / mes (aproximadamente 710.000) y reciben subsidios. [29] Refrigeración (52%) e iluminación (22%) son las principales actividades de uso final de la energía [30]. El componente principal para explicar este crecimiento es el aumento en el número de clientes (aumento de ≈ 6% anual en el período de 2004 hasta 2013), que se debe al programa masivo de electrificación nacional en curso, con el aumento de la cobertura de 54% 2006 a 76,2% en 2013 [31]. Por otra parte, la electricidad facturada promedio por cliente (kWh / cliente) se mantuvo casi constante durante este período, incluso disminuyó en algunos años (Fig. 5). 100000 90000

MWh

80000 70000 60000 50000 40000 30000

En e/ 14

En e/ 13

e/ 12 En

En e/ 11

En e/ 10

e/ 09 En

e/ 08 En

En e/ 07

e/ 06 En

e/ 05 En

e/ 04

20000

Fig.4. Evolución de la electricidad facturada mensualmente (MWh) para el sector residencial y serie suavizada utilizando la media móvil de 12 meses, desde enero 2004 hasta octubre 2014 [27].

238

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

3% 4% 7%

-1%

2007-2008

4% 5% 7%

0% 2006-2007

-11%

-4%

-2%

12%

15% 2004-2005

2005-2006

2008-2009

2009-2010

2010-2011

2011-2012

2012-2013

Variación de electricidad facturada promedio por cliente (kWh/cliente)

Variación número de clientes Variación de electricidad facturada en el sector (MWh)

Fig. 5. La variación en el número de clientes facturados en electricidad promedio por usuario (kWh / cliente) y electricidad facturada total (MWh) para el sector residencial, desde 2004 hasta 2013. Fuente: Elaboración propia en base a [27-28]. Esto situación posiblemente indica que: (a) la posesión de ciertos aparatos como hornos microondas, aires acondicionados y lavadoras sigue siendo casi inexistente para la mayor parte de la población; (b) la sustitución de electrodomésticos viejos con electrodomésticos más modernos pueden dar lugar a un considerable ahorro de energía; (c) aumento sustancial de la tarifa residencial debido a la restricción en el consumo de los hogares (Fig. 6). Por otra parte, desde una perspectiva de gestión por el lado de la demanda se ha demostrado que la sustitución de 2 millones de bombillas incandescentes por bombillas fluorescentes compactas tiene un impacto, reduciendo la tendencia de crecimiento del consumo de energía residencial [22].

centavos US$/kWh

25 20 15 10 5

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

Fig. 6. Evolución de la tarifa eléctrica media para el sector residencial [32].

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

239

SECTOR COMERCIAL El sector comercial incluye principalmente las siguientes actividades económicas: las finanzas y los seguros, el comercio al por mayor y al por menor, gobierno, hospitales, hoteles y las instituciones educativas. Según CH, 2010 [30], el gobierno central (28%), comercio minorista y mayorista (16,7%) y entidades financieras (10,3%) representan el 55% de la demanda eléctrica total comercial. Iluminación (36%) y aire acondicionado (35%) representan el 70% de la demanda de electricidad [30]. El crecimiento promedio de las ventas totales de electricidad del sector comercial fue de ~ 4% anual en el período de 2004 hasta 2014 (figura 7). 70000

MWh

60000 50000 40000 30000

En e/ 14

En e/ 13

12 e/ En

En e/ 10 En e/ 11

09 e/ En

En e/ 07 En e/ 08

06 En

05 e/ En

20000

Fig. 7. Evolución de la electricidad facturada mensualmente (MWh) para el sector residencial y serie suavizada utilizando la media móvil de 12 meses de 2004 hasta octubre 2014 [27].

-3%

-20%

-10%

-6%

2011-2012

-1%

3% 5% 5%

2% 1%

1% 9%

2010-2011

14%

El aumento en el número de clientes es uno de los principales factores que explican este crecimiento, ya que se registraron tasas de crecimiento negativas en las ventas de electricidad por cliente (kWh / cliente) en el período de revisión (Fig.8). La disminución en las ventas promedio por cliente puede ser una consecuencia de la penetración de los aparatos más eficientes y el aumento de las tarifas eléctricas (Fig.9).

2004-2005

2005-2006

2006-2007

2007-2008

2008-2009

Variación número de clientes Variación de electricidad facturada en el sector (MWh)

2009-2010

2012-2013

Variación de electricidad facturada promedio por cliente (kWh/cliente)

Fig. 8. Variación en el número de clientes facturados en electricidad promedio por usuario (kWh / cliente) y electricidad facturada total (MWh) para el sector residencial, desde 2004 hasta 2013. Fuente: Elaboración propia en base a [27-28].

240

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

centavos US$/kWh

30 25 20 15 10

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

Fig.9. Evolución de la tarifa eléctrica media para el sector residencial [32]. SECTOR INDUSTRIAL Nicaragua no es una sociedad industrial, por lo que los procesos industriales y de fabricación no han dominado la dirección de la actividad económica nacional. Fabricación de los alimentos y bebidas demanda cerca del 50% de la electricidad facturado en la industria [30], mostrando que la producción industrial se compone principalmente de productos de complejidad tecnológica baja o media. Sin embargo, desde 2011 el total de electricidad vendida en el sector industrial superó el total de electricidad vendida en el sector comercial, mostrando una tasa de crecimiento promedio anual del 7%, alcanzando un crecimiento de dos dígitos en 2006-2007 2007-2008 y 2009-2010 (Fig . 10). A diferencia de los sectores residencial y comercial, el crecimiento de las ventas de electricidad en el sector industrial ha sido el resultado tanto del aumento en las ventas promedio por cliente (kWh / cliente) como el aumento en el número de clientes (figura 11). 80000 70000

MWh

60000 50000 40000 30000

En e/ 14

En e/ 13

12 e/ En

En e/ 10 En e/ 11

09 e/ En

En e/ 07 En e/ 08

06 e/ En

05 e/ En

20000

Fig. 10. Evolución de la electricidad facturada mensualmente (MWh) para el sector residencial y serie suavizada utilizando la media móvil de 12 meses de 2004 hasta octubre 2014 [27].

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

241

2% 4% 8% 2011-2012

2% 2% 2%

4% 6% 9%

11% 5% 4%

12% 6%

2010-2011

-6%

9% 3% 4%

21% 14% 5%

0% -3%

7% -3% 2004-2005

2005-2006

2006-2007

2007-2008

2008-2009

Variación número de clientes Variación de electricidad facturada en el sector (MWh)

2009-2010

2012-2013

Variación de electricidad facturada promedio por cliente (kWh/cliente)

Fig.11. Variación en el número de clientes facturados en electricidad promedio por usuario (kWh / cliente) y electricidad facturada total (MWh) para el sector residencial, desde 2004 hasta 2013. Fuente: Elaboración propia en base a [27-28]. Desde 2002, ha habido un aumento significativo en el índice de volumen de la producción industrial de alimentos para aves, carne (carne sin hueso) y obleas delgadas (más allá de la demanda normal de electricidad a partir de otras actividades industriales) que presuntamente llevó a una tendencia creciente en la demanda industrial de electricidad (figura 12). Además, el número de industrias en el régimen de “zonas libres” en el país se ha duplicado en el período 2004-2014 (76 unidades industrias en enero de 2004 a 149 en octubre de 2014). Sistemas motores (55%) y de aire acondicionado y sistemas de refrigeración (11%) son las principales cargas de usos finales. [30] Los precios medios de venta de la electricidad para el sector industrial se presentan en la Figura 13. 2450 2250 2050

Carne de pollo

1850 1650

Carne sin hueso

1450

Leche

1250

Alimentos para Aves

1050 850

Galletas gourmet

650

Bebidas alcohólicas

450 250

Bebidas no alcohólicas

En 03 e/ 0 En 4 e/ 0 En 5 e/ 0 En 6 e/ 0 En 7 e/ 0 En 8 e/ 0 En 9 e/ 1 En 0 e/ 1 En 1 e/ 1 En 2 e/ 1 En 3 e/ 14

e/ En

Fig. 12. Evolución de los índices de producción industrial de volumen 2002- noviembre 2014 (año base = 1994) [33-34].

242

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

centavos US$/kWh

25 20

15 10

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

Fig. 13. Evolución de la tarifa media de energía eléctrica para el sector industrial [32]. ILUMINACIÓN PÚBLICA

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1994

GWh

El consumo nacional de electricidad para el alumbrado público aumentó de 70 GWh en 2009 hasta 85 GWh en 2014 (Fig. 14), lo que representa aproximadamente el 3% de las ventas anuales totales de electricidad en 2014.

Fig. 14. El consumo anual de electricidad para el alumbrado público (1994-2014) [35]. Esto se debe principalmente a un aumento en el número de puntos de funcionamiento de la iluminación. En 2008, 82,949 puntos de luz estaban operando, lo que representa 18 010 kW de potencia instalada (0,22 kW / punto). [36] En 2012, 97.545 puntos de luz estaban en operación, lo que representa 20.262 kW de potencia instalada (0,21 kW / punto). [Tabla 5] Esto supone un incremento del 17,6% en el número de puntos de luz (4% / año) y una pequeña mejora en la eficiencia energética, explicada por la sustitución gradual de las bombillas de mercurio con bombillas de vapor de sodio.

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

243

Tabla 5. Los tipos de tecnologías, las cantidades y la potencia instalada (kW) en el sistema de alumbrado público de las ciudades de Nicaragua (2012) [37].

Ciudades

Tipos de tecnologías Capacidad instalada (kW)

Mercurio

Vapor de sodio Total

0,100

0,125

0,175

0,250

0,400

0,070

0,100

0,150

0,250

0,400

Managua

9118

1736

7061

1867

673

1805

118

17460

11801

43046

Chinandega

1360

543

2326

669

305

1873

846

6603

León

1530

641

2372

791

291

2399

1014

7559

Estelí

764

262

1510

290

902

890

3915

Jinotega

375

576

155

630

184

1666

Madriz

369

145

558

159

447

353

1746

Matagalpa

988

575

1366

325

241

1002

1024

4590

Nueva Segovia

541

272

984

235

180

425

331

2443

RAAN

Carazo

614

305

970

292

1226

442

3320

Granada

955

385

1250

370

120

243

1476

603

4479

Masaya

1350

436

1659

302

223

2467

1488

6736

Rivas

685

502

1031

156

209

889

479

3284

Boaco

395

189

438

100

911

369

2079

Chontales

715

104

1245

271

1307

795

3756

RAAS

238

495

568

1326

Rio San Juan

259

380

158

251

107

973

20262

6230

24238

6040

1047

4070

239

109

97545

Total

34235 20813

Sin embargo, en todo el país, el 39% de los puntos de luz son tecnología de vapor de mercurio y los 61% restantes son tecnología de vapor de sodio. Sólo el 1% son bombillas de inducción o de halogenuros metálicos. La mayoría de las bombillas de mercurio instaladas son de 125 W y 75 W (6.230 y 24.238, respectivamente) y la ubicación de los puntos de luz se ha generalizado en todo el territorio. Por lo tanto, la sustitución del 39% de las bombillas de mercurio (37.557) debe ser una prioridad para alcanzar una tecnología más económica y eficiente (Tabla 6).

244

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

Tabla 6. Puntos públicos de iluminación para la tecnología y la ciudad (2012). [37] Ciudades

Mercurio

Vapor de sodio

Mercurio

Vapor de sodio

Managua

11337

31281

26%

73%

Chinandega

3564

3039

54%

46%

León

3853

3706

51%

49%

Estelí

2063

1852

53%

47%

Jinotega

696

970

42%

58%

Madriz

866

880

50%

Matagalpa

2319

2271

51%

49%

Nueva Segovia

1500

943

61%

39%

RAAN

75%

25%

Carazo

1606

1714

48%

52%

Granada

2125

2354

47%

53%

Masaya

2432

4210

36%

63%

Rivas

1695

1589

52%

48%

Boaco

756

1323

36%

64%

Chontales

1624

2132

43%

57%

RAAS

649

677

49%

51%

Rio San Juan

454

519

47%

53%

37557

59466

39%

61%

Total

Hay dos sistemas de tarifas para el alumbrado público en Nicaragua: (a) para la capital, una cantidad fija de acuerdo con el consumo mensual (kWh) y el tipo de consumidor, (b) para el resto del país, una tasa variable basada en el consumo mensual, que van desde US $ / kWh 0.014 a US $ / kWh 0,026 dependiendo de cada ciudad. El precio promedio nacional en 2013 fue de US $ / kWh 0,32 incluyendo costos fijos y variables. [32] BOMBEO Y RIEGO El Agua y la electricidad están conectadas, atravesando tanto el lado de la oferta (la generación de electricidad y servicios de agua y tratamiento de aguas residuales) en cuanto al lado del uso final (sectores residenciales, comerciales, agrícolas e industriales) [38]. En 2013, 367,6 millones de m 3 de agua se produjeron en Nicaragua, pero sólo 161, 1 millones de m3 fueron facturados, por lo que las pérdidas de agua, técnicas y no técnicas, alcanzaron el 56% [39]. En el mismo año, 205.015 MWh fueron adquiridos para operar el sector público de agua. Así, se requiere un kWh para producir 1,8 m 3 de agua. La relación entre la electricidad comprada para la producción de bombeo y agua se muestra en la figura 15.

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

245

Consumo de electricidad para bombeo (kWh)

20000000 19000000 18000000 17000000 16000000 15000000 14000000 13000000 12000000 11000000 10000000 180000002000000022000000240000002600000028000000300000003200000034000000 Producción de agua (m3) Fig. 15. Relación entre las compras de electricidad para el bombeo (kWh) y la producción de agua (m 3), desde 2006 hasta 2014. Fuente: elaboración propia en base a [27-39]. En 2009, se registraron oficialmente 475,089 conexiones de agua [40] con una demanda promedio de 363 kWh / año por conexión. Además del hecho de que es probable que aumente el número de consumidores de agua, la relación entre la producción de agua y el consumo de energía se ha mantenido constante 2006-2014. Sin embargo, los precios de la electricidad han aumentado significativamente en este período, así como el gasto en electricidad de los Distribuidores de Agua (Tabla 7). En consecuencia, en 2013 los costos de la electricidad representaron casi el 80% de los ingresos totales de la venta de agua. Esto refleja la importancia de la eficiencia en el nexo agua-energía para la estabilidad financiera de la empresa concesionaria del agua, sino también para la estabilidad financiera de los servicios públicos. Tabla 7. Indicadores de uso de la energía eléctrica de la empresa nacional de agua pública (2004-2013) Año

Consumo de electricidad (MWh)

Tarifa promedio de compra (US$ / kWh)

Gastos en la compra de electricidad (millones de US $)

Consumo específico de energía (kWh para producir un m3)

Producción de agua (m3) Por kWh

2006

149.737

0,126

18,9

0,55

1,8

2007

156.139

0,135

0,57

1,8

2008

163.330

0,169

27,5

0,57

1,8

2009

172.523

0,140

24,1

0,58

1,7

2010

180.875

0,162

29,2

0,57

1,7

2011

193.093

0,201

38,9

0,57

1,8

2012

196.351

0,203

39,9

0,55

1,8

2013

205.015

0,200

41,01

0,56

1,8

Fuente: Elaboración propia en base a [27- 39].

246

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

Finalmente, las ventas de electricidad para riego tienen un peso del 5% de las ventas totales. La actividad de riego es esencial para la expansión y la productividad de las actividades agrícolas. Los datos mensuales agregados muestran una ligera tendencia al alza, con ciclos bien definidos (Fig. 16) relacionadas con la intensificación de las lluvias nacionales esquema de mayo a octubre (reducción del volumen de agua de regadío) y el período de escasez de precipitaciones de noviembre a abril de Cada año (aumentar el volumen de agua de regadío) (Fig. 17). 16000 14000 12000 MWh

10000 8000 6000 4000 2000

En e/ 14

En e/ 13

12 e/ En

En e/ 10 En e/ 11

09 e/ En

En e/ 07 En e/ 08

06 e/ En

05 e/ En

Fig. 16. Evolución de la electricidad facturada mensualmente (MWh) para el sector residencial y serie suavizada utilizando la media móvil de 12 meses de 2004 hasta octubre 2014 [27].

14000

350

12000

300

10000

250

8000

200

6000

150

4000

100

2000

50 0

en er fe o br er m o ar zo ab ril m ay o ju ni o ju li ag o se ost o pt ie m oc bre tu no bre vie m di br cie e m br e

2004 Precipitación (mm)

400

MWh

16000

2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 Precipitación (mm)

Fig. 17. Electricidad facturan mensualmente (MWh) para el riego (2004 a 2013) y la precipitación media mensual (mm) registradas entre 1900 y 2009. Fuente: elaboración propia en base a [27 y 41].

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247

MATERIALES Y MÉTODOS METODOLOGÍA Después de una breve caracterización desarrollada anteriormente, la siguiente parte del trabajo se realizó en 3 pasos. Primer paso: se hizo el análisis económico y financiero de dos programas de gestión por el lado de la demanda (una para el alumbrado público y de la iluminación de los edificios en el sector público) y el uso potencial de la tecnología LED en lugar de tecnologías de iluminación tradicionales. El análisis investiga los criterios económicos no sólo desde la perspectiva del cliente, sino también la Concesionaria y la Sociedad. Paso dos: Se evaluaron las condiciones financieras para la conexión a la red de sistemas fotovoltaicos para el sector residencial. Paso 3: se aplicó la base técnica para que los programas de eficiencia energética evaluados sean integrados en la cartera de los recursos energéticos nacionales. Se desarrollan en la parte final del artículo las consideraciones de orden público e implicaciones para la investigación futura. PROGRAMA DE ILUMINACIÓN PÚBLICA: OPCIONES DE REEMPLAZO Se evaluaron dos estrategias: (a) la sustitución total de bombillas de mercurio por bombillas de vapor de sodio (b) la substitución total de las bombillas de mercurio por tecnología LED 12. El caso (a) involucró los siguientes supuestos: (i) reemplazo total de las 37 557 bombillas de vapor de mercurio existentes en el 2012; (ii) el 50% de las bombillas se instalará en el primer año y el 50% restante se instalará en el segundo año del programa; (iii) el análisis se realizó teniendo en cuenta que la inversión inicial fue financiado por el gobierno y asumiendo que se financiará la sustitución por el final del primer ciclo de la vida de las bombillas de vapor de sodio (5-6 años del programa) y será financiado y ejecutado por el concesionario. En el caso de (b) la inversión inicial también es financiado por el gobierno, y debido al tiempo de vida de la tecnología LED que es de aproximadamente 50.000 horas, no se requiere un reemplazo y se añadió un valor residual a los 10 años de análisis. Los parámetros básicos y los supuestos se muestran en la Tabla 8. Tabla 8. Parámetros y supuestos utilizados en la evaluación económica y financiera Parámetros Tasa de descuento de la concesionaria Tasa de descuento social Oficial [42] Precio de compra de la concesionaria (US $ / kWh) [43] Precio medio de la venta de la energía para el alumbrado público (US $ / kWh) [32] Uso diario (h) Tasa de Calor oficial de la central térmica de referencia (fuel oil) (kWh / Gln) [44] Eficiencia estimada de la central térmica de referencia (%) Precio de referencia del petróleo combustible (US $ / bbl) Costo de la transmisión ($ / MWh) [45] Factor de emisión (TCO2 / MWh) [46]

248

12%/año 8%/año 0,16 0,32 11,5 15,7 33 80 7,91 0,7

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

La Tabla 9 muestra los parámetros económicos y técnicos adicionales utilizados para substituciones propuestas. Por ejemplo, en la primera columna, la lámpara de mercurio de W 125 se sustituye por una lámpara de vapor de sodio 100 W o LED 12. Con el fin de obtener parámetros de iluminación similares, 2 luminarias LED 12 (incluyendo los postes de luz) se consideraron para reemplazar 1 bombilla de vapor de sodio de 250 W y una bombilla de mercurio de 400 W. Tabla 9 - Definiciones y supuestos técnicos y económicos Mercurio [36 e 47] Parámetros

125W

175W

250W

400W

Flujo luminoso (lm)

6000

8000

12500

22000

Potencia de la bombilla (W)

125

175

250

400

Potencia del reactor (W)

Potencia total (W)

157

197

277

432

15000

Precio de referencia (bombilla + accesorios) (US $)

Mano de obra (US $)

Costo total de instalación (US $)

100W

150W

250W

Flujo luminoso (lm)

5753

9027

15560

Potencia de prueba de la bombilla (W)

112,7

175,5

256,4

123

190

297

24000

Precio de referencia (bombilla + accesorios) (US $)

175

200

225

Mano de obra (US $)

Costo total de instalación (US $)

225

250

275

LED 12

7108

14216

Potencia probada de la bombilla (W)

179

Potencia del reactor (W)

Vida útil (h)

Vapor de sodio [47] Parámetros

Potencia del reactor (W) Potencia total (W) Vida útil (h)

LED [47] Parámetros Flujo luminoso (lm)

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

249

Potencia total (W)

179

50000

Precio de referencia (bombilla + accesorios) (US $)

750

1500

Precio del poste ($)

450

900

Mano de obra (US $)

100

200

1300

2600

Vida útil (h)

Costo total de instalación (US $)

PROGRAMA DE ILUMINACIÓN EN EDIFICIOS DEL SECTOR PÚBLICO: OPCIONES DE REEMPLAZO 3 4 Los resultados de las auditorías energéticas realizadas en 20 instituciones gubernamentales: 13 instituciones del gobierno central (por ejemplo, ministerios), 3 universidades públicas, una escuela secundaria y tres hospitales indican que los sistemas de aire acondicionado utilizan entre el 60% y el 70% del consumo total, mientras que la iluminación utiliza un 12% a 16% [48]. El programa oficial de iluminación eficiente en los edificios del sector público espera reemplazar 20.000 bombillas T-12 de 40 W para T-8 bombillas de 32 W. Sin embargo, en este estudio se evaluaron otras dos opciones: Reemplazo de T-12 bombillas con T-5 (25 W) y la sustitución de bombillas T-12 por LED (22 W). Los parámetros y supuestos se presentan en la Tabla 10. Tabla 10. Parámetros y supuestos utilizados en la evaluación económica y financiera Parámetros Tasa de descuento de la concesionaria Tasa de descuento social Oficial [42] Precio de compra de la concesionaria (US $ / kWh) [43] Tarifa de energía para las instituciones gubernamentales (US $ / kWh) [49] Precio medio de la potencia de las instituciones de gobierno (US $ / kW) [49] Precios medios de bombillas T-12 , T-8, T-5, LED 22W (US $)3 Uso diario (h)4 Tasa de Calor oficial de la central térmica de referencia (fuel oil) (kWh / Gln) [44] Eficiencia estimada de la central térmica de referencia (%) Precio de referencia del petróleo combustible (US $ / bbl) Costo de la transmisión (US$/MWh) [45] Factor de emisión (TCO2 / MWh) [46]

12%/año 8%/año 0,16 0,20 30 10,9 - 26,8 - 45 - 86 7,2 15,7 33% 80 7,91 0,75

3 Los precios incluyen bombillas y reactor (para opciones T-8 y T-5 ) y un costo de instalación de referencia de $ 10 por bombilla aplicado de las tres tecnologías consideradas eficientes. 4 Las horas de oficina para el gobierno es típicamente entre 8:00 y 17:00 de lunes a viernes. Pero para los cálculos se aplicó una reducción del 10% en las horas de uso diario para tomar un supuesto conservador en las horas de operación.

250

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

SISTEMAS FOTOVOLTAICOS RESIDENCIALES CONECTADOS A LA RED: PARÁMETROS Y SUPUESTOS Los sistemas fotovoltaicos se han utilizado en las zonas rurales aisladas de Nicaragua, especialmente en las regiones autónomas del Atlántico [50]. Nicaragua tiene una radiación solar media ≈ 1.900 kWh / m 2 / Año. Suponiendo una tasa de rendimiento (Coeficiente de rendimiento Inglés - PR) de 0.75, los factores de capacidad nacional (Factores de capacidad Inglés - CF) son entre un 15% -18% (Tabla 11). Tabla 11. Radiación solar aproximada y factores de capacidad (CF) para los departamentos Radiación solar (kWh/m2/día) 5,8

Radiación solar (kWh/m2/año) 2117

FC (%)

0,75

18,1

Chinandega

5,8

2098,8

0,75

León

5,8

2098,8

0,75

Managua

5,5

2007,5

0,75

17,2

Granada

5,5

2007,5

0,75

17,2

Rivas

5,5

2007,5

0,75

17,2

Estelí

5,3

1934,5

0,75

16,6

Madriz

5,3

1934,5

0,75

16,6

Nueva Segovia

5,3

1934,5

0,75

16,6

Masaya

5,3

1916,3

0,75

16,4

Chontales

1825

0,75

15,6

Boaco

1825

0,75

15,6

Matagalpa

1825

0,75

15,6

Jinotega

4,7

1715,5

0,75

14,7

RAAN

4,7

1715,5

0,75

14,7

RAAS

4,7

1715,5

0,75

14,7

Río San Juan

4,5

1642,5

0,75

14,1

Promedio

5,2

1901,2

0,75

16,3

Desviación estándar

0,4

147,9

1,3

Departamentos Carazo

Fuente: estimaciones basadas en el mapa solar de Nicaragua. [51]

Los parámetros y supuestos utilizados para calcular el costo nivelados de la electricidad generada por los sistemas fotovoltaicos (Costo normalizado de la energía eléctrica Inglés - LCOE) se presentan en el Cuadro 12.

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251

Tabla 12. Parámetros y supuestos Parámetros 25 3,5 1 3 15 1

Vida útil (años) Inversión inicial total (US $ / Wp) Costos de operación y mantenimiento anual (% de la inversión inicial) Reducción anual en el precio de los sistemas fotovoltaicos (% de la inversión inicial) Tasa de descuento anual de los consumidor (%) Pérdida anual de la productividad del sistema (%)

Es importante mencionar que cualquier aumento en la tarifa residencial se consideró durante el período examinado (2015-2032). Se asume una reducción del 3% anual en el precio del sistema fotovoltaico y una tasa de descuento para el consumidor de 15% por año. Por lo tanto, estos parámetros y supuestos pueden ser entendidas como un escenario conservador realista. Un análisis más detallado debe incluir la posibilidad de que los gastos por intereses (de financiación) y medidas de radiación precisas. Estas cuestiones no se consideraron en este estudio exploratorio.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN PROGRAMA DE ALUMBRADO PÚBLICO Perspectiva del Consumidor Programas de eficiencia energética en el alumbrado público no transfieren beneficios económicos directos para los consumidores, ya que el sistema de tarifas no prevé ningún tipo de compensación en términos de reducción de la factura mensual. La perspectiva del Concesionario Para el alumbrado público, se producen los beneficios del programa de dos maneras (a) reducción de la compra de electricidad y (b) la electricidad ahorrada será cargada a los clientes, independientemente de la aplicación o no de la tecnología eficiente. En el caso de bombilla de mercurio / sodio el aumento de los ingresos acumulados en el valor actual se estima en US $ 24.2 millones (Tabla 13). Tabla 13. Impactos financieros en la concesionaria de distribución (Mercurio por Vapor de sodio) Año

MWh (economizados, pero cobrados)

Costo estimado de substitución (millones de US $)

Reducción Facturación Aumento de Aumento de en la (millones de los ingresos los ingresos compra de US $) (en millones al valor electricidad de US $) presente (millones de (millones de US $) US $)

Potencia media evitada (MW)

5633

0,9

1,8

2,7

2,4

0,6

11266

1,8

3,6

5,4

4,3

1,3

11266

1,8

3,6

5,4

3,8

1,3

252

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

11266

1,8

3,6

5,4

3,4

1,3

11266

1,8

3,6

5,4

3,1

1,3

11266

1,8

3,6

-2,4

-1,2

1,3

11266

1,8

3,6

5,4

2,4

1,3

11266

1,8

3,6

5,4

2,2

1,3

11266

1,8

3,6

5,4

1,3

11266

1,8

3,6

5,4

1,7

1,3

17,1

34,2

43,6

24,2

12,2

TOTAL

107.028

-8

En el caso de la sustitución de mercurio / LED 12 las economías en la compra de electricidad se estimaron en US $ 28,3 millones y el total de la energía eléctrica facturada en $ 56.5 millones. No hay costo de sustitución (vida útil del LED 12 de 50.000 h), lo que aumenta los ingresos acumulados en el valor actual y estimado en US $ 46.5 millones; casi el doble de los beneficios económicos que la opción vapor de sodio de mercurio (Cuadro 14). Tabla 14. Impactos financieros en la concesionaria de distribución (Mercurio por LED 12) Año

MWh (economizados, pero cobrados)

Reducción en la compra de electricidad (millones de US $)

Facturación (millones de US $)

Aumento de los ingresos (en millones de US $)

9300

1,5

4,5

1,1

18600

8,9

7,1

2,1

18600

8,9

6,4

2,1

18600

8,9

5,7

2,1

18600

8,9

5,1

2,1

18600

8,9

4,5

2,1

18600

8,9

2,1

18600

8,9

3,6

2,1

18600

8,9

3,2

2,1

18600

8,9

2,9

2,1

176.700

28,3

56,5

84,8

46,5

20,2

TOTAL

Aumento de Potencia los ingresos al media evitada valor presente (MW) (millones de US $)

Perspectiva de la Sociedad Los beneficios financieros son estimados los mismos que incluyen: (a) la inversión inicial del gobierno (b) aumentar los ingresos de la concesionaria (c) costos evitados de fuel oil (d) costos evitados de transmisión. La Tabla 15 muestra que a partir de la perspectiva de la sociedad, la mejor estrategia es substituir la

Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

253

tecnología de vapor de mercurio por la tecnología de vapor de sodio y esperar una reducción del costo de la tecnología LEDs. Aun cuando la tecnología LED 12 es preferible desde el punto de vista ambiental y también desde un punto de vista financiero, de la concesionaria, la inversión inicial alta (alrededor de US $ 50 millones) disminuye el atractivo desde el punto de vista de la sociedad. Tabla 15. Perspectiva de la Sociedad: indicadores financieros Indicadores

Mercury / Sodio

Mercury / LED 12

VPL Social (millones de US $)

27,3

22,4

TIR Social

61%

17%

Índice de rentabilidad social

3,4

0,6

5-6

Costo de energía ahorrada (US $ / kWh)

0,08

0,25

Emisiones de tCO2 evitadas (miles)

74,9

186

Tiempo de retorno (años)

PROGRAMA DE ILUMINACIÓN EN LOS EDIFICIOS DEL SECTOR PÚBLICO Perspectiva del Gobierno La Tabla 16 muestra que la opción T-12 / T-5 opción es la más rentable desde el punto de vista del gobierno. En el caso de la tecnología LED, es importante tener en cuenta que el valor residual en el año 10 es de aproximadamente 27% de la inversión inicial (US $ 0.47 millones en valor presente) debido a que el uso diario de bombillas asumidas (7,2 h) y los días laborables (de lunes a viernes) aumentan la vida útil total de la operación dirigida por casi 25 años. Aun así, los resultados indican que la mejor estrategia es sustituir la tecnología de bombillas T-12 por bombillas con tecnología T-5 y esperar una reducción del 20% -30% del coste de la tecnología LED. Tabla 16. Perspectiva del Gobierno: indicadores financieros Indicadores

T-12/T-8

T-12/T-5

T-12/LED

4679

8733

10602

Pico de potencia total evitada (MW)

VPL (millones de US $)

0,7

1,5

1,9

TIR

32%

37%

26%

Índice de rentabilidad

1,5

1,8

1,2

Tiempo de retorno (años)

3-4

Costo de energía ahorrada (US $ / kWh)

0,07

0,08

0,93

Costo de pico de potencia evitado (US $ / kW)

9,3

9,9

11,4

Electricidad total ahorrada (MWh)

254

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La perspectiva del Concesionario El concesionario enfrentará hasta $ 0.7 millones en pérdidas acumuladas de ingresos en casos de sustitución T-12 / T-8 entre US $ 1.3 - US $ 1,7 millones de sustitución T-12 / T 5 y T-12 / LED, respectivamente (Fig. 18). 0

Reducción en la facturación (millones US$)

-0.2 -0.4 -0.6

T-12/T-8

-0.8

T-12/T-5

-1

T-12/LED

-1.2 -1.4 -1.6 -1.8 -2

Fig. 18. Reducción acumulada en la facturación de la concesionaria debido a las sustituciones T-12 / T-8, T-12 / T-5 y T-12 / LED. Perspectiva de la Sociedad Se estimaron el saldo neto para la sociedad y los resultados incluyendo (a) el valor presente neto para el gobierno (b) las pérdidas de ingresos de la concesionaria, (c) los costos evitados del petróleo de combustible, (d) los costos evitados de transmisión. La Tabla 17 también muestra que desde el punto de vista de la empresa la mejor estrategia es sustituir bombillas T-12 con tecnología T-5. Por lo tanto, el programa oficial en curso 12-T / T-8 debe interrumpirse y reemplazado por un programa de sustitución de T-12 / T-5. Tabla 17. Perspectiva de la Sociedad: indicadores financieros Indicadores

T-12/T-8

T-12/T-5

T-12/LED

VPL Social (millones de US $)

0,35

0,63

0,76

TIR Social

21%

24%

16%

Índice de rentabilidad social

0,7

0,9

0,5

Tiempo de retorno (años)

LOS SISTEMAS FOTOVOLTAICOS CONECTADOS A LA RED DOMÉSTICA (ANÁLISIS DE PARIDAD CON LA RED). El costo nivelado de la electricidad (Los costos nivelados de la electricidad Inglés - LCOEs) para los factores de capacidad (DC) entre 15% y 18% se calcularon y se representa con las tarifas residenciales (Figura 19, 20, 21 y 22). En la actualidad, para los clientes residenciales con un consumo mensual de 1.000 kWh

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255

/ mes, la instalación de un sistema fotovoltaico podría generar energía menos costosa que la energía entregada por el Concesionario en todas las regiones interconectadas. Sobre la base de las hipótesis formuladas en este estudio, el balance de año para los clientes con un consumo mensual de entre 501 y 1.000 kWh será antes de 2020 en todas las regiones del país y para los clientes entre 151 y 500 kWh a finales de los años 2020 y principios de 2030. En la medida en que el subsidio para los clientes con consumo inferior a 151 kWh / mes continuo y sus tarifas de permanezcan cerca de US $ / kWh 0.10 a la paridad con la red, no se logrará en el período que se examina. 0.55

Tarifa residencial (US$/kWh)

0.50 0.45

LCOE (US$/kWh con CF=15%)

0.40

Rango 0-50 kWh (subsidiado)

0.35

Rango 26-50 kWh (subsidiado)

0.30

Rango 51-100 kWh (subsidiado) Rango 101-150 kWh (subsidiado)

0.25

Rango 151-500 kWh

0.20

Rango 501-1000 kWh

0.15

Rango > 1001 kWh

2032

2031

2030

2029

2028

2027

2026

2025

2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

0.05

2015

0.10

Fig. 19. Marco de tiempo para lograr la paridad con la red para los clientes residenciales de todos los rangos de consumo con un factor de capacidad (CF) = 15%. 0.60 0.55 Tarifa residencial (US$/kWh)

0.50 0.45

LCOE (US$/kWh con CF=16%)

0.40

Rango 0-50 kWh (subsidiado)

0.35

Rango 26-50 kWh (subsidiado)

0.30

Rango 51-100 kWh (subsidiado) Rango 101-150 kWh (subsidiado)

0.25

Rango 151-500 kWh

0.20

Rango 501-1000 kWh

0.15

Rango > 1001 kWh

2032

2031

2030

2029

2028

2027

2026

2025

2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

0.05

2015

0.10

Fig. 20. Marco de tiempo para lograr la paridad con la red para los clientes residenciales de todos los rangos de consumo con un factor de capacidad (CF) = 16%.

256

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0.55

Tarifa residencial (US$/kWh)

0.50 0.45

LCOE (US$/kWh con CF=17%)

0.40

Rango 0-50 kWh (subsidiado)

0.35

Rango 26-50 kWh (subsidiado)

0.30

Rango 51-100 kWh (subsidiado) Rango 101-150 kWh (subsidiado)

0.25

Rango 151-500 kWh

0.20

Rango 501-1000 kWh

0.15

Rango > 1001 kWh

2032

2031

2030

2029

2027

2028

2026

2025

2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

0.05

2015

0.10

Fig. 21. Marco de tiempo para lograr la paridad con la red para los clientes residenciales de todos los rangos de consumo con un factor de capacidad (CF) = 17%. 0.55

Tarifa residencial (US$/kWh)

0.50 0.45

LCOE (US$/kWh con CF=18%)

0.40

Rango 0-50 kWh (subsidiado)

0.35

Rango 26-50 kWh (subsidiado) Rango 51-100 kWh (subsidiado)

0.30

Rango 101-150 kWh (subsidiado)

0.25

Rango 151-500 kWh

0.20

Rango 501-1000 kWh

0.15

Rango > 1001 kWh

2032

2031

2030

2029

2028

2027

2026

2025

2024

2023

2022

2021

2020

2019

2018

2017

2016

0.05

2015

0.10

Fig. 22. Marco de tiempo para lograr la paridad con la red para los clientes residenciales de todos los rangos de consumo con un factor de capacidad (CF) = 18%. Los sistemas fotovoltaicos conectados a la red son una opción potencialmente viable para los clientes residenciales con altos ingresos y serán para todos los clientes residenciales de ingreso promedio en los próximos 10 años. Sin embargo, para permitir la penetración de los sistemas fotovoltaicos, las cuestiones técnicas fundamentales (como la ejecución de dos vías medidores eléctricos) y regulatorio deben ser una prioridad en la agenda de las políticas energéticas. Sin embargo, desde la perspectiva de la Concesionaria

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257

de la distribución, los clientes con sobre 150 kWh/mes responden por el 14% de todos los clientes residenciales, pero representan el 40% de las ventas totales de electricidad residencial y, más importante aún, representan el 64% de los ingresos totales residenciales de la Concesionaria (Tabla 18). Por lo tanto, se debe dar especial atención al potencial de disminución de los ingresos del Concesionario porque el impacto puede ser transferido a los clientes que no participan (clientes de bajos ingresos) a través de las tasas ajustadas hacia arriba. Tabla 18. Los clientes residenciales con sobre 150 kWh / mes, facturas en (kWh) e ingresos brutos procedentes de estos estratos (US $) usando los datos a partir de diciembre de 2013. Rango

151-500 kWh 104.896

501-1000 kWh 7.153

> 1000 kWh 1.561

113.610

Porcentaje del total de clientes

13%

0,2%

14,2%

Ventas (millones de kWh)

23,4

4,6

2,2

30,2

Porcentaje del total facturado

31%

40%

Ingresos totales (millones de US $)

6,3

1,6

8,9

Porcentaje de ingresos residenciales de la concesionaria

45%

11%

64%

Número de clientes

Total

Fuente: elaboración propia en base a [29]. PROGRAMAS DE EFICIENCIA INTEGRADOS COMO RECURSOS ENERGÉTICOS

Costos anualizado de energía economizada (US$/kWh); 8% de taza de descuento social y 12% para clientes

Como el uso eficiente de energía y la gestión por el lado de la demanda reducen la capacidad requerida, es posible reducir la inversión necesaria para la construcción de nuevas plantas y la ampliación de los sistemas de transmisión y distribución [52]. En esta sección se incluyeron los resultados del programa de iluminación residencial. [22] La figura 23 muestra la curva de la energía economizada de los programas de iluminación residencial (incandescentes/LFC), sustitución de bombillas T-12/T-5 en edificios del sector público y la sustitución de las bombillas de vapor de mercurio/sodio con sus correspondientes costes. Si se aplica de forma simultánea, casi 145 GWh/año se podrían economizar. Mercurio/vapor de sodio

0.12 0.10

T-12/T-5

0.08 0.06 0.04

Incandescente/LFC

0.02 0.00

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 GWh (economizados)

Fig. 23. Curva de Energía economizada de los programas de eficiencia residencial (incandescentes/LFC), iluminación en los edificios del sector público (T-12/T-5) y alumbrado público (Mercurio/vapor de sodio). 258

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Con el fin de caracterizar el impacto de los programas de la gestión por el lado de la demanda como recursos que pueden ser “removidos” de la curva de carga, se calculó el factor de conservación de la Carga (Conservation Load Factor Inglés - CLF). El CLF se define como el cociente entre la potencia anual media economizada por una medida de conservación y la potencia economizada en el periodo pico. En consecuencia, es análoga a la del factor de capacidad de las centrales de generación y / o factor de carga de la concesionaria de distribución (carga media del sistema /carga pico del sistema). La Tabla 19 muestra que los CFLs del programa de iluminación residencial y del programa de alumbrado público son 0,25 y 0,49, respectivamente. Por lo tanto, tanto el programa de iluminación residencial y el alumbrado público deben reducir la demanda pico (desde las 18:00 a 23:00) y el programa de alumbrado público también afecta fuera de la hora pico (12:00 h hasta aproximadamente 05:30 h). Como el horario de oficina de las instituciones públicas (08:00 a 17:00) no coincide con las horas pico de demanda nacional (18:00 - 22:00), los programas de iluminación en los edificios públicos tienen CLFs mayores que 1. Es decir, el impacto en la reducción de la demanda máxima es prácticamente inexistente. La Tabla 19 resume las tecnologías sobre una base comparable. Tabla 19. Los parámetros para integrar los programas de eficiencia energética como recursos 5 Parámetros

Incandescente / LFC

Mercury / LED 12

T-12/ T-8

T-12/T-5

T-12/LED

122

Mercurio / Vapor de Sodio 2,6

Reducción de potencia diaria (MW) Tiempo de funcionamiento anual (h) Factor de coincidencia Pico 5 Reducción de la demanda de pico (MW) Energía anual economizada (MWh) Factor de carga de conservación (CLF)

4,4

0,3

0,6

0,68

1106

4198

1728

0,5

0,97

0,05

61,6

2,5

4,3

0,02

0,028

0,034

134.926

10.914

18.469

518

968

1.175

0,25

0,49

3,9

CONCLUSIONES, RECOMENDACIONES Y ORIENTACIONES FUTURAS Nicaragua es un pequeño país subdesarrollado en América Latina, con un predominio de las estructuras económicas agrícolas y una industria de tecnología media-baja. Por otra parte, hasta el año 2005 sólo la mitad de la población tenía acceso a la electricidad. En la actualidad, aproximadamente el 79% de la población tiene acceso a la electricidad. Esto explica las dinámicas históricas y recientes del uso de la electricidad en la sociedad y es en parte responsable de la baja productividad del trabajo. Si la economía nacional no sufre recesiones o crisis, la demanda de energía y potencia seguirá creciendo en los próximos años en todos los sectores. 5 Definido por el NREL, 2013 [53] como “... la fracción de la demanda máxima de la población está en funcionamiento en el momento pico del sistema. Por ejemplo, si en el momento del sistema pico, solamente 3 de las 7 bombillas fluorescentes compactas están encendidas, entonces el factor de coincidencia es 7.3 ... “ Eco_Lógicas: Concurso Latinoamericano de Monografías sobre Energías Renovables y Eficiencia Energética. Trabajos Seleccionados.

259

Como era de esperar, la eficiencia energética como recurso energético y económico, todavía no se utiliza, es apenas explorado y parcialmente entendida en el sector eléctrico en Nicaragua. A modo de ejemplo, se puede señalar que en octubre 2014 el gobierno central y la empresa nacional de agua tenían una deuda acumulada con el concesionario de energía por $ 4.100.000 y $ 22.800.000, respectivamente. Así, los programas de gestión por el lado de la demanda en el sector público son importantes no sólo en el ámbito de la planificación energética per se, sino también para mejorar los balances financieros (gobierno y servicios públicos). Los análisis que se muestran en este estudio indican la viabilidad de la aplicación de los programas evaluados. En el caso de las opciones de iluminación en edificios públicos, en lugar de la sustitución de T-12 / T-8 se debe implementar la sustitución a T-12 / T-5. Aunque hay indicios de que la mayoría de las tecnologías para la iluminación en 2035 sean tecnologías LED [54], en el mercado de Nicaragua, la mejor estrategia es esperar por una reducción de los costos de la tecnología LED. Se recomienda evaluar las características técnicas de todas las tecnologías de iluminación disponibles en el mercado con el fin de comparar con las normas nacionales e internacionales. Además, la iluminación de las tareas “task lighting no deben ser olvidadas. Una penetración significativa de los sistemas fotovoltaicos podría reducir la demanda fuera del horario pico durante el día. La evaluación financiera de los sistemas fotovoltaicos para los consumidores residenciales mostró que el costo nivelado de la electricidad (LCOEs) generada por los sistemas fotovoltaicos en zonas con un factor de carga entre el 17% y el 18% es menos costoso que, respectivamente, las tasas actuales para clientes residenciales con un consumo superior a 500 kWh. Se estima que antes de 2032 los resultados financieros positivos podrían extenderse a los clientes · 150 kWh / mes. Esto plantea la necesidad de evaluar la generación distribuida en términos de regulación, tarifas, etc.; con especial atención al potencial de la disminución de los ingresos del Concesionario porque los impactos podrían ser transferidos a los clientes que no participan (clientes de bajos ingresos) a través de las tasas ajustadas hacia arriba. Aunque el análisis sólo se ha desarrollado para los clientes residenciales, se recomienda ampliarla y profundizarla para los sectores público, industrial y comercial. Es fundamental seguir ampliando el acceso a la electricidad a 100% de la población, especialmente en las zonas rurales (~ 1,4 millones de personas siguen sin servicio de electricidad, principalmente en el Norte y el Atlántico Sur del país [31]). Junto con los sistemas fotovoltaicos para las regiones aisladas, sistemas monofilares con retorno por tierra (MRT) y los sistemas monofásicos fase neutra multiaterrado (MRN) también podría ser evaluados e implementados. Más investigación debe llevarse a cabo en los siguientes temas: (a) la investigación de actualización y la mejora en el uso final de la energía para todos los sectores. Esto mejorará la información, la previsión y el proceso de toma de decisiones, (b) la evaluación e implementación de un mayor número de programas de eficiencia energética (c) el seguimiento de la implementación y operación de los programas es importante para una evaluación ex post (D) medición e incorporación del efecto bumerang (ver Geller y Atalli [55]) (e) impactos económicos y sociales de ahorro de energía en el consumo privado y público y la inversión, (g) las posibles consecuencias de la implementación de una planificación integrada de los recursos (PIR) para el sector eléctrico en Nicaragua. Por último, la construcción de un canal interoceánico en el sur de Nicaragua está en estudio [56] y no deben pasarse por alto las implicaciones potenciales de energía como resultado de la intensificación de la actividad económica.

260

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APÉNDICES A. Programa de alumbrado público Perspectiva del Concesionario CEM(x) por E(j) = (Nmx • px • h) - (Nej • pj • h)

Ec. (A.1)

En que se economiza la energía anualmente (MWh) debido a la sustitución de la tecnología de vapor de mercurio M(x) por tecnología eficiente E(j) , Nmx la cantidad de bombillas de mercurio, px es la potencia de cada tipo de bombillo de mercurio, h es el número anual de horas en funcionamiento, Nej es el número de bombillas de tecnología eficientes, pj es el poder de cada tipo de lámpara de tecnología eficiente. Epr (US$) = CEM(x) with E(j) • Epp

Ec. (A.2)

Siendo Epr (US$) la economía de la energía anual (US $) en la compras de energía debido a la sustitución de la tecnología de mercurio por la tecnología eficiente, CEM(x) with E(j) la energía ahorrada anualmente en la ecuación. (A.1) y Epp el precio medio de compra de electricidad (US $ / MWh). URI (US$) = ∑ n=10 i=1

Epr (US$) + Es (US$) - Rc (US$) + Rv (US$) (1 + r)i

Ec. (A. 3)

Dónde URI (US$) es el incremento acumulado de los ingresos de la Concesionaria al valor presente, Epr (US$) las reducciones en la compra de energía (Ec. (A.2)), Es (US$) son las ventas regulares de electricidad que se mantienen sin cambios a pesar de la implementación del programa de eficiencia, Rc (US$) los costos de reemplazo en caso de lámpara de vapor de sodio, Rv (US$) es el valor residual durante el año 10 para el caso de que el LED 12 y r es la tasa de descuento del concesionario. Perspectiva de la Sociedad

SNPV = -Io + URI (US$) + ∑ n=10 i=1 (

Fa (1 + r)i

+ Tca

(1 + r)i

)

Ec. (A. 4)

Dónde SNPV es el valor presente neto social de un programa de eficiencia, Io es la inversión inicial del gobierno en tecnología eficiente, URI (US $) es el incremento acumulado de los ingresos al valor actual del concesionario (Eq.A.3) Fa y el costo de fuel oil evitado (US $), Tca son costes evitados de transmisión (US$) y r es la tasa social oficial de descuento. B. Programa de iluminación en los edificios del sector público Perspectiva del Gobierno CET-12 with E(j) = (NmT-12 • pT-12 • h) - (Nej • pj • h)

Ec. (B.1)

En que CET-12 with E(j) se economiza la energía anual (MWh) debido a la sustitución de la tecnología T-12 para la tecnología eficiente E(j) , NmT-12 es la cantidad de bombillas T-12 (en este caso 20.000), pT-12 es el poder de las bombillas T-12 (incluyendo reactor), h es el número anual de horas en funcionamiento, Nej es el número de bombillas de tecnología eficientes, pj es el poder de cada tipo de bombilla de tecnología

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eficiente (incluido el reactor, excepto en el caso de LED). Se aplicó un concepto similar para calcular la potencia conservada. Epr (US$) = CET-12 with E(j) • Epp

Ec. (B.2)

Siendo Epr (US$) la economía anual por reducción en el gasto de energía (MWh) en la fabricación debido a la sustitución de la tecnología de mercurio para la tecnología eficiente E (j), CET-12 with E(j) es el ahorro de energía (MWh) (Ec. (B.1)) y Epp es el tipo de energía (US$ / MWh). Se aplicó un concepto similar para reducir la compra de potencia máxima usando la tasa de potencia pico ($ / MW). NPV (US$) = -Io + ∑ n=10 i=1

Es (US$) + Ps (US$) - Rc (US$) + Rv (US$) (1 + r)i

Ec. (B.3)

Dónde NPV (US$) es el valor presente neto del gobierno, Io es la inversión inicial en tecnología eficiente, Epr (US$) es el ahorro anual por reducción del gasto de energía (MWh) en la factura debido a la sustitución de T -12 por la tecnología eficiente (Ec. B.2), Ps (US$) es el ahorro anual por reducción de los gastos de potencia (MW) en la fabricación debido a la sustitución de T-12 por tecnología eficiente, Rc (US$) es el costo de la sustitución de bombillas T 8 y T-5 hasta el final del primer ciclo de la vida, Rv (US$) es el valor residual en el año 10 para la tecnología LED y r es la tasa oficial de descuento social. La perspectiva del Concesionario RI (US$) = ∑ n=10 i=1

-Eps (US$) + Esr (US$) + Elsr (US$) (1 + r)i

Ec. (B.4)

Siendo Rl (US$) la pérdida de los ingresos obtenidos en el valor presente debido a la sustitución de T-12 por tecnología eficiente, Eps (US$) es la reducción en la compra de la electricidad, Esr (US$) es la reducción de las ventas de electricidad al gobierno (US $), Elsr (US$) es la reducción en la venta de energía al gobierno y r es la tasa de descuento del concesionario. Perspectiva de la Sociedad SNPV = NVP (US$) - RI (US$) + ∑ n=10 i=1

Fa (1 + r)i

+ Tca

(1 + r)i

Ec. (B.5)

Dónde SNPV es el valor presente neto social NPV (US$) es el valor presente neto del gobierno (Ec. (B.3)), RI son las pérdidas de ingresos de la Concesionaria al valor presente Ec. (B.4) Fa son los costos del petróleo combustible evitado, Tca los costos de transmisión evitados y r es la tasa oficial de descuento social. C. Fórmulas generales Costo anualizado de energía ahorrada (CSE) CSE anualizado (

US$ MWh

) = Tnecj • CRF(r,n) - (Tnecx • CRF(r,n)) anual CEMWh

Ec. (C.1)

Dónde CSE es el costo anualizado de energía ahorrada, Tnecj son los costos totales no energéticos de la opción de tecnología eficiente (incluye costos de inversiones inicial y sustitución), Tnecx son los costos totales no energéticos de la tecnología convencional (de inversión y servicios de sustitución y costes

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iniciales), CRF(r,n) es el factor de recuperación de capital para una tasa social de descuento r un período n de análisis y CEMWh es la energía que se ahorra anualmente por el programa de eficiencia energética. Índice de rentabilidad social (SPI) SPI = Valor actual de los flujos de caja futuros / Io

Ec. (C.2)

La relación entre el valor actual neto de las inversiones en eficiencia energética e Io es la inversión inicial. D. Análisis Paridad con la Red Costo nivelado de la electricidad (LCOE) para los sistemas fotovoltaicos T

t LCOE = ∑ t=0 (It + Ot + Mt) / (1+r) T ∑ t=0 (St)(1-d)t / (1+r)t

Ec. (D.1)

Siendo It la inversión inicial en el sistema (US$), Ot los costos de operación (US$), Mt los costos de mantenimiento (US$), St es la energía producida en el periodo t, d es la tasa de degradación de módulos (%) y r es la tasa de descuento para t (%). Ec. (D.1) es una pequeña modificación de Branker et al [57] debido a que los gastos por intereses no fueron considerados en este estudio exploratorio.

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