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Master Thesis ǀ Tesis de Maestría submitted within the UNIGIS MSc programme presentada para el Programa UNIGIS MSc at/en

Interfaculty Department of Geoinformatics- Z_GIS Departamento de Geomática – Z_GIS University of Salzburg ǀ Universidad de Salzburg

Diseño e implementación de una Geodatabase para centrales de energía eólica en el cantón Loja, Ecuador.

Design and implementation of a Geodatabase for wind energy power plants in Loja Province, Ecuador. by/por

Ing. Claudio Andrés González Zhinín 01122977 A thesis submitted in partial fulfilment of the requirements of the degree of Master of Science– MSc

Loja - Ecuador, Mayo de 2019

COMPROMISO DE CIENCIA Por medio del presente documento, incluyendo mi firma personal certifico y aseguro que mi tesis es completamente el resultado de mi propio trabajo. He citado todas las fuentes que he usado en mi tesis y en todos los casos he indicado su origen.

Loja, Ecuador 23/05/2019

Firma

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DEDICATORIA Y AGRADECIMIENTO A Dios, que es el artífice de todo, gracias a su sabiduría ha sabido llevarme a buen puerto.

A mi esposa Maryta, gracias a su apoyo, amor, comprensión y palabras de aliento, cuando el cansancio y el pesimismo se apoderó de mi, gracias a ella pude seguir esforzándome y completar mis estudios.

A mi hija María Claudia por ser esa personita que me impulsa cada día a ser mejor, para servirle de un buen ejemplo y llenarla de orgullo.

A mi familia y amigos por su apoyo incondicional, siempre supieron estar ahí cuando los necesité, con su aporte pude llegar a ser la persona que soy ahora.

Al equipo de UNIGIS, administrativos, tutores, compañeros, etc., a todos y cada uno de ellos que tuve el privilegio de conocer a lo largo del desarrollo de mi maestría, en especial a Richard Resl, quien me apoyo en esta ultima etapa la mas larga y difícil para poder completar mis estudios.

A mis compañeros de trabajo principalmente de ENERSUR y de CELEC EP – GENSUR, a muchos de los cuales pude dejar de llamarlos “compañeros” y decirles amigos, gracias por su aporte académico y personal siempre los llevaré conmigo.

¡Gracias Totales!!!!

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RESUMEN Esta investigación utilizó el poder de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) para respaldar las decisiones relativas a una serie de posibles centrales de energía eólica en la provincia de Loja (Ecuador). El objetivo principal es mejorar estos proyectos mediante un uso óptimo de SIG y, por lo tanto, proporcionar ideas para otras aplicaciones beneficiosas dentro del marco metodológico resultante para proyectos de generación de energía en todo el país. La investigación propone contribuir al proceso de solución en torno a los problemas que ocurrieron en la, ahora desaparecida, Empresa Regional de Energías Renovables y Desarrollo Humano (ENERSUR EP) y debe ser asumida por la Corporación Eléctrica del Ecuador (CELEC EP) unidad de Negocio GENSUR. Esto debería establecerse estructurando la información existente sobre los proyectos de energía eólica en Loja, y agregando datos geográficos cruciales que permitan un proceso de modelado espacial para apoyar la toma de decisiones sobre el uso óptimo de los recursos. La propuesta metodológica se divide en cuatro fases: En primer lugar identificar, estructurar, estandarizar y organizar todos los datos relevantes en un único diseño de una geodatabase espacial. En segundo lugar, se tiene como objetivo evaluar la mejor forma de desplegar la geodatabase para un proceso de selección de sitios de generación de energía eólica en Loja, implementando una evaluación multicriterio (EMC) y un proceso de jerarquía analítica (AHP) con expertos locales en el campo. En tercer lugar, su objetivo es comparar los resultados del proceso de EMC y analizar más a profundidad los criterios espaciales de dos posibles sitios con potencialidad de generación eléctrica. La última etapa de esta investigación relaciona los resultados con preguntas genéricas de proyectos de energía eólica que analizan las ventajas y limitaciones de los SIG, así como de los diseños de geodatabases para el apoyo de decisiones dentro del proceso de planificación de dichas infraestructuras. Con base en experiencias en proyectos similares, fue posible contar con un conjunto específico de información espacial y sus criterios típicamente solicitados dentro del proceso de planificación de proyectos de energía eólica, y, finalmente, encontrar dos sitios adecuados. Finalmente, esta investigación condujo a una propuesta de pasos didácticamente elaborados usando SIG para proyectos de energía limpia que podrían implementarse en otras partes del Ecuador.

Palabras clave: geodatabase, evaluación multicriterio, emplazamiento, eólica, energía eléctrica.

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ABSTRACT This research used the benefits of Geographic Information Systems (GIS) to support decisions regarding a number of potential wind energy power plants in the province of Loja (Ecuador). The main goal is to enhance these projects by an optimal use of GIS and, thus, provide insights to further beneficial applications of the resulting methodological framework for other energy generation projects in the country. The research proposes to contribute to the solution process around the problems that occurred in the now vanished public company ENERSUR EP and it is believed that it will be assumed by GENSUR-CELEC EP. This should be established by structuring the existing information on wind energy projects in Loja, and adding crucial geographic data that allow a spatial modeling process to support decision-making for the optimal use of resources. The methodological proposal is divided into four phases: first, it aims at identifying, structuring, standardizing and organizing all relevant data in one single spatial database design. Second, it aims at evaluating the best way to deploy the geodatabase for a site selection process of wind power generation in Loja, implementing a multicriteria evaluation (EMC) and an Analytical Hierarchy Process (AHP) with local experts in the field. Third, it aims at comparing the results of the EMC process and analyzing more in-depth the spatial criteria of two potential sites. The last stage of this research relates the results to generic questions of wind power projects, analyzing the advantages and limitations of GIS and spatial database designs for decision support within the planning process of such infrastructures. Based on experiences in similar projects, it was possible to count on a specific set of spatial information and their criteria, typically requested within the planning process of wind energy projects, and, finally, to come up with two suitable sites. Finally, this investigation led to a proposal of didactically elaborated steps using GIS for clean energy projects that could be implemented elsewhere in Ecuador.

Keywords: geodatabase, multicriteria evaluation, location, wind, electric power.

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Contenido 1.

INTRODUCCIÓN ...................................................................................................................................... 12 1.1.

ANTECEDENTES .................................................................................................................................. 12 1.2.

OBJETIVOS......................................................................................................................................... 14 1.2.1.

Objetivo General ................................................................................................................... 14 1.2.2.

Objetivos Específicos ............................................................................................................. 14 1.3.

PREGUNTAS DE INVESTIGACIÓN ............................................................................................................. 15 1.4.

HIPÓTESIS ......................................................................................................................................... 15 1.5.

JUSTIFICACIÓN .................................................................................................................................... 16 1.6.

ALCANCE ........................................................................................................................................... 17

2.

REVISIÓN DE LITERATURA O MARCO TEÓRICO ...................................................................................... 18 2.1.

ENERGÍA EÓLICA ................................................................................................................................. 19 2.1.1.

Historia .................................................................................................................................. 19 2.1.2.

Actualidad Mundial ............................................................................................................... 20 2.1.3.

Aerogeneradores................................................................................................................... 21 2.1.4.

Partes fundamentales de un aerogenerador ........................................................................ 21 2.1.5.

Parque eólico......................................................................................................................... 22 2.1.6.

Parques Eólicos en Altura ...................................................................................................... 23 2.2.

SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA (SIG) ....................................................................................... 23 2.2.1.

Definición .............................................................................................................................. 23 2.2.2.

Historia .................................................................................................................................. 24 2.2.3.

Características y funcionalidades ........................................................................................... 24 2.2.4.

Componentes ........................................................................................................................ 25 2.2.5.

Geodatabase ......................................................................................................................... 27 2.2.5.1. Tipos de Geodatabase ........................................................................................................... 28 2.3.

SIG EN LAS ENERGÍAS RENOVABLES ......................................................................................................... 30 2.3.1.

Aprovechamiento de SIG en el campo de la energía eólica .................................................. 32 2.3.1.1. Evaluación de impactos ambientales .................................................................................... 32 2.3.1.2. Evaluación de recurso energético ......................................................................................... 32 2.3.1.3. Localización de Emplazamientos ........................................................................................... 33 2.3.2.

Estado del arte ...................................................................................................................... 39

3.

METODOLOGÍA ....................................................................................................................................... 47 3.1. ÁREA DE ESTUDIO ............................................................................................................................... 47 3.1.1.

Ubicación geográfica ............................................................................................................. 47 3.1.2.

Antecedentes ........................................................................................................................ 48 3.1.3.

Impactos del uso de la energía eólica en el cantón Loja ....................................................... 50 3.1.4.

Apoyo gubernamental........................................................................................................... 50 3.1.5.

Proyectos con energía eólica en el cantón Loja .................................................................... 51 3.2.

FLUJOGRAMA DE INVESTIGACIÓN ........................................................................................................... 52 3.3.

DESARROLLO DEL TRABAJO INVESTIGATIVO ............................................................................................... 53 3.3.1.

Fase preliminar ...................................................................................................................... 53 3.3.2.

Recursos ................................................................................................................................ 53 3.3.3.

Fuentes y regulaciones para proyectos eólicos en Ecuador.................................................. 53

6

3.3.4.

3.3.5.

3.3.5.1.

3.3.5.2.

3.3.5.3.

3.3.5.4.

3.3.5.5.

Estandarización e integración de los datos ........................................................................... 59 Diseño de la Geodatabase ..................................................................................................... 62 Modelo conceptual .......................................................................................................................... 62 Análisis de requisitos ........................................................................................................................ 62 Generación del esquema conceptual ............................................................................................... 63 Modelo lógico................................................................................................................................... 65 Modelo físico .................................................................................................................................... 69

3.3.6.

CONSTRUCCIÓN DE LA GEODATABASE ................................................................................................. 70 3.3.6.1. Implementación de la Geodatabase ..................................................................................... 70 4. EVALUACIÓN MULTICRITERIO (EMC) PARA LA SELECCIÓN DE LOS MEJORES EMPLAZAMIENTOS PARA PROYECTOS EÓLICOS CON FINES DE GENERACIÓN ELÉCTRICA EN EL CANTÓN LOJA ..................................... 76 4.1.

DEFINICIÓN DEL OBJETIVO..................................................................................................................... 76 4.2.

RECOPILACIÓN DE CAPAS DE INFORMACIÓN NECESARIAS ............................................................................. 77 4.3.

SELECCIÓN DE CRITERIOS Y RESTRICCIONES (METODOLOGÍA AHP)................................................................. 79 4.3.1.

Criterios restrictivos .............................................................................................................. 79 4.3.2.

Criterios ponderados ............................................................................................................. 81 4.4.

NORMALIZACIÓN DE CRITERIOS PONDERADOS ........................................................................................... 83 4.5.

JUICIO DE IMPORTANCIA (PONDERACIÓN EN BASE AL ORDEN) ....................................................................... 84 4.6.

EJECUCIÓN DE LA OPERACIÓN ARITMÉTICA ............................................................................................... 88 4.7.

CONSULTAS Y ANÁLISIS UTILIZANDO LA GEODATABASE................................................................................ 96 5.

ANÁLISIS DE RESULTADOS .................................................................................................................... 100 PROYECTO EÓLICO 1 ....................................................................................................................................... 109 PROYECTO EÓLICO 2 ....................................................................................................................................... 111

6.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ............................................................................................... 115 6.1.

6.2.

CONCLUSIONES................................................................................................................................. 115 RECOMENDACIONES .......................................................................................................................... 116

7.

BIBLIOGRAFÍA ....................................................................................................................................... 118

8.

ANEXOS ................................................................................................................................................. 123

8.1.

ANEXO 1: ATRIBUTOS DE LAS ENTIDADES QUE FORMAN PARTE DE LA GEODATABASE. ................ 123

8.2.

ANEXO 2. ATRIBUTOS DE LAS ENTIDADES GENERADOS EN EL PRESENTE TRABAJO INVESTIGATIVO. 141

8.3.

ANEXO 3: MAPAS TEMÁTICOS GENERADOS DE LOS CRITERIOS PONDERADOS DEL ANÁLISIS MULTICRITERIO. ............................................................................................................................................ 146

7

Índice de Figuras FIG. 1. Aerogeneradores de la Central Eólica Villonaco. .................................................................. 20 FIG. 2. Componentes de un Aerogenerador de eje Horizontal. ....................................................... 22 FIG. 3. Fórmula de la Potencia del Viento. ....................................................................................... 23 FIG. 4. Elementos Constitutivos de un SIG. ..................................................................................... 27 FIG. 5. Elementos de una Geodatabase. ......................................................................................... 28 FIG. 6. Ubicación de la Central Eólica Villonaco ............................................................................... 44 FIG. 7. Marco metodológico para búsqueda de Emplazamientos Eólicos. ..................................... 46 FIG. 8. Ubicación Geográfica del Cantón Loja .................................................................................. 48 FIG. 9. Vista del Proyecto Eólico Villonaco. ..................................................................................... 50 FIG. 10. Flujograma de la investigación............................................................................................ 52 FIG. 11. Página web del Sistema Nacional de Información del Ecuador (SNI) ................................. 54 FIG. 12. Página web del Instituto Espacial Ecuatoriano (IEE) ........................................................... 55 FIG. 13. Geodatabases del Cantón Loja obtenidas del Instituto Espacial Ecuatoriano IEE. ............. 56 FIG. 14. Etapas de Diseño de una Geodatabase. ............................................................................. 62 FIG. 15. Esquema Simplificado del Funcionamiento de la Geodatabase ......................................... 64 FIG. 16. Diagrama Entidad – Relación de la Geodatabase ............................................................... 65 FIG. 17. Modelo lógico de la información base ................................................................................ 66 FIG. 18. Modelo lógico de la información de proyectos eólicos en el cantón Loja ......................... 67 FIG. 19. Claves primarias y foráneas de la Geodatabase. ................................................................ 68 FIG. 20. Generación de las entidades de clase ................................................................................. 71 FIG. 21. Ingreso de la información a las Entidades de Clase ............................................................ 72 FIG. 22. Ingreso de relaciones entre las entidades .......................................................................... 72 FIG. 23. Generación de índices de las entidades.............................................................................. 73 FIG. 24. Creación de subtipos y dominios de la Geodatabase ......................................................... 74 FIG. 25. Geodatabase implementada del cantón Loja ..................................................................... 75 FIG. 26. Marco Metodológico para evaluación Multicriterio ........................................................... 76 FIG. 27. Estructura del métodoAHP ................................................................................................. 79 FIG. 28. Fórmula del índice de Consistencia .................................................................................... 87 FIG. 29. Tabla de índice randómico .................................................................................................. 88 FIG. 30. Fórmula del ratio de consistencia ....................................................................................... 88 FIG. 31. Desarrollo de un modelo vectorial de restricciones ........................................................... 89 FIG. 32. Mapa de áreas aptas y no aptas para proyectos eólicos en el cantón Loja........................ 90 FIG. 33. Modelo de aplicación matemática para obtener el mapa ponderado de aptitud para proyectos eólicos ............................................................................................................................. 91 FIG. 34. Mapa de emplazamientos sumamente aptos para proyectos eólicos en el cantón Loja ... 92 FIG. 35. Mapa de suposición ponderada para proyectos eólicos en el cantón Loja ....................... 93 FIG. 36. Mapa de suposición ponderada del análisis de sensibilidad .............................................. 94 FIG. 37. Emplazamientos sumamente aptos obtenidos del análisis de sensibilidad ....................... 95 FIG. 38. Geodatabase del cantón Loja ........................................................................................... 100 FIG. 39. Posibles proyectos eólicos del cantón Loja....................................................................... 102 8

FIG. 40. Mapa de posibles proyectos Eólicos (Escenario 2) ........................................................... 104 FIG. 41. Mapa de posibles proyectos eólicos (Escenario 3) ........................................................... 105 FIG. 42. Análisis del comportamiento de los modelos espaciales eólicos ..................................... 107 FIG. 43. Emplazamiento de Posible Proyecto Eólico 1 ................................................................... 109 FIG. 44. Pendiente en el emplazamiento del proyecto eólico 1 .................................................... 110 FIG. 45. Posible ubicación de aerogeneradores en proyecto eólico 1 ........................................... 111 FIG. 46: Vista general del proyecto eólico 2................................................................................... 112 FIG. 47. Pendiente en el emplazamiento del proyecto eólico 2 .................................................... 112 FIG. 48. Posible ubicación de aerogeneradores en proyecto eólico 2 ........................................... 113 FIG. 49. Ubicación del proyecto eólico 2, respecto a la Central Eólica Villonaco .......................... 114

Índice de Tablas Tabla 1. Capacidad Total de MW instalados hasta 2014. ................................................................ 21 Tabla 2. Clasificación de Métodos de Evaluación Multicriterio (EMC) ............................................ 35 Tabla 3. Estudios previos para la aplicación de métodos de evaluación Multicriterio (EMC) ......... 40 Tabla 4. Criterios para localización de parques eólicos .................................................................. 43 Tabla 5. Comparación de Criterios para localización de parques eólicos. ....................................... 45 Tabla 6. Proyectos eólicos en el cantón Loja, año 2014. ................................................................. 51 Tabla 7. Regulación Ecuatoriana aplicable a proyectos energéticos Renovables. .......................... 58 Tabla 8. Capas temáticas de la Geodatabase .................................................................................. 61 Tabla 9. Objetivos de implementación de la Geodatabase ............................................................. 63 Tabla 10. Tabla de clases de entidades para la EMC ....................................................................... 78 Tabla 11. Tabla de criterios restrictivos ........................................................................................... 80 Tabla 12. Tabla de criterios ponderados.......................................................................................... 81 Tabla 13. Tabla de normalización de criterios ................................................................................. 84 Tabla 14. Escala de importancia de criterios ................................................................................... 85 Tabla 15. Escala de MCP .................................................................................................................. 85 Tabla 16. Escala de MCP con calificación numérica ......................................................................... 85 Tabla 17. Escala de MCP normalizada a la unidad ........................................................................... 86 Tabla 18. Valores ponderados para los criterios.............................................................................. 86 Tabla 19. Análisis de consistencia ................................................................................................... 87 Tabla 20. Tabla comparativa de áreas entre análisis de sensibilidad y EMC ................................... 96 Tabla 21. Escenarios analizados del modelo espacial eólico ......................................................... 103 Tabla 22. Variaciones en las áreas de los diferentes escenarios planteados ................................ 103 Tabla 23. Comportamientos de los escenarios del modelo espacial eólico .................................. 108

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LISTA DE ABREVIATURAS O SIGLAS AHP AIM ARCONEL ArcSDE ASTER GDEM ASTGTM2 CAF CELEC CEV CGIS CONAGE CONELEC DBMS DEM DIME EE. UU. EMC ENERSUR EP ERNC ESRI FK GIS IBM IEDG IEE INEC INAMHI ITC ITRF kW MCDM MCP MEER MDS MW NASA NCGIA NREL OEA

Analytical Hierarchy Process Aspiration - level Interactive Method Agencia de Regulación y Control de Electricidad Arc Spatial Database Engine Aster Global Digital Elevation Model ASTER Global Digital Elevation Model V002 Corporación Andina de Fomento Corporación Eléctrica del Ecuador Central Eólica Villonaco Canadian Geographic Information System Consejo Nacional de Geo-informática Consejo Nacional de Electrificación Database Management System Digital Elevation Model Dual Independent Map Encoding Estados Unidos de América Evaluación Multicriterio Empresa Regional de Energías Renovables y Desarrollo Humano Empresa Pública Energías Renovables No Convencionales Environmental Systems Research Institute Foreign Key Geographic Information System International Business Machines Corporation Infraestructura Ecuatoriana de Datos Geoespaciales instituto Espacial Ecuatoriano Instituto Nacional de Estadística y Censos Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología Instituto Tecnológico de Canarias International Terrestrial Reference Frame Kilo watios Multi-Criteria Decision Making Matriz de comparación por pares de criterio Ministerio de Electricidad y Energía Renovable Multi-Dimensional Scaling Mega watios National Aeronautics and Space Administration National Center for Geographic Information and Analysis (EE. UU.) National Renewable Energy Laboratory Organización de Estados Americanos 10

OLADE OWA RDBMS SAW SENPLADES SIG SIRGAS SNAP SNI SQL SRTM TOPSIS UTM WGS WWEA WLC

Organización Latinoamericana de Energía Ordered Weighted Average Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales Simple Additing Weight Secretaria Nacional de Planificación y Desarrollo Sistemas de Información Geográfica Sistema de Referencia Geocéntrico para las Américas Sistema Nacional de Áreas Protegidas Sistema Nacional de Información del Ecuador Structured Query Language Shuttle Radar Topography Mission Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution Universal Transverse Mercator World Geodetic System World Wind Energy Association Weighted Linear Combination

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1. INTRODUCCIÓN 1.1.

Antecedentes

A partir de la crisis energética de 1973, las energías renovables a nivel mundial han tenido un crecimiento muy importante en base a varios aspectos como: La evolución y mejoramiento de la tecnología, la preocupación por la excesiva contaminación que producen las energías no renovables como el carbón y el petróleo, que degeneran en una preocupación mayor como es el cambio climático, así como un compromiso gubernamental de apoyar su aprovechamiento. Estos factores han permitido que cada vez más se busque identificar los emplazamientos donde se puedan explotar estas energías sin afectar de manera considerable a su entorno.

El Ecuador sigue esta misma tendencia buscando un cambio en la matriz energética, priorizando las fuentes de energías no convencionales como la hidráulica, eólica y solar, y disminuyendo el uso de energías no renovables. En el año 2008, el petróleo representaba el 84% de la matriz energética en el país y la hidroelectricidad el 59% de la matriz eléctrica, con un 38% de electricidad generada en centrales térmicas de combustibles fósiles y lo más grave es que otras fuentes de energía renovable como solar, eólica y geotérmica no constituían ni el 1% (Organización Latinoamericana de Energía [OLADE], 2011; Consejo Nacional de Electrificación [CONELEC], 2010; citado en Castro, 2011).

En el plan de electrificación 2007-2016, preparado por el Consejo Nacional de Electrificación (CONELEC), se planteó dar una transformación total al sector energético del Ecuador, con una participación mucho más activa del estado, poniendo énfasis en la generación, transmisión y distribución, dando un tratamiento especial a las energías renovables, la protección ambiental, la eficiencia energética y la energización rural. ... si bien el abastecimiento de energía para el país en el mediano y largo plazo se va a respaldar fundamentalmente en generación hidroeléctrica, es necesario que en forma paralela se incentive el uso de Energías Renovables No Convencionales, por los beneficios que representa para el cuidado y preservación ambiental, a más de otros beneficios entre los que se puede citar: producción descentralizada, desarrollo de capacidades locales con un importante aporte de productores 12

nacionales, cero o muy bajo consumo de combustibles fósiles, períodos de implementación bajos lo cual implica beneficios más rápidos, seguridad energética con recursos locales, tecnología madura, recurso renovable, costos de operación y

mantenimiento

bajos, compatibilidad con otras formas de generación,

flexibilidad, impacto ambiental bajo, impacto socio-económico muy alto, posibilidad de ingresar al Mercado de Desarrollo Limpio, entre otros. (CONELEC, 2006, p.68).

Actualmente, en el país existe una gran inversión en energías no convencionales. Estas inversiones se deben, principalmente, a la construcción de varias hidroeléctricas, la segunda tecnología en aprovecharse ha sido la energía eólica, un hito fundamental en el desarrollo de las energías renovables en el país fue la construcción del primer parque eólico en altura, “Parque Eólico Villonaco” (Muñoz, 2013, p.8) en la ciudad de Loja, de 16.5 megavatios (MW). (Figura 1) Otro paso adelante para apoyar este cambio de matriz energética fue la iniciativa de identificar, monitorear e inventariar los recursos energéticos existentes en el país, principalmente el eólico. Por este motivo, el Ministerio de Electricidad y Energía Renovables (MEER) presentó en marzo del año 2013 “el Atlas Eólico del Ecuador” (Ministerio de Electricidad y Energía Renovables [MEER], 2013, p.9) con fines de generación donde, en base a modelos de meso-escala y mapeo satelital, se identifican las áreas de mayor potencial eólico del país, incluyendo, además, mapas de pendientes, densidad de potencia, rugosidad, entre otros.

Este mapa eólico confirmó que el mayor potencial eólico del Ecuador con fines de generación lo tiene la provincia de Loja, específicamente los cantones que se encuentran en la cadena montañosa de los Andes, como el cantón Loja y el cantón Saraguro.

Actualmente, en el cantón Loja se encuentran 3 proyectos eólicos con fines de generación que se encuentran monitoreados “Villonaco 2”, “Huayrapamba” y “Cachipamba”. Estos proyectos no disponen de una organización formal de los datos geográficos existentes que intervienen directamente e indirectamente en los proyectos, permitiendo la optimización de recursos y su aprovechamiento eficaz. Por esta razón es necesario una recopilación y 13

generación de una base geográfica del cantón Loja. Además, se puede aprovechar esta información mediante una evaluación multicriterio (EMC), utilizando SIG para determinar las zonas más apropiadas para el aprovechamiento del potencial eólico con fines de generación en el cantón Loja.

1.2.

Objetivos

1.2.1. Objetivo General Diseñar e implementar una geodatabase en el cantón Loja, Ecuador, que sirva como soporte de decisión en proyectos energéticos eólicos.

1.2.2. Objetivos Específicos 

Buscar, evaluar y seleccionar las capas con sus atributos básicos y específicos requeridos para integrar en una geodatabase del cantón Loja, esenciales para la toma de decisiones en proyectos eólicos con fines de generación eléctrica.



Desarrollar y generar un modelo adecuado, óptimo y eficaz de una geodatabase del cantón Loja, que permita consultar y analizar de manera espacial mediante un SIG los proyectos de generación eólica.



Selección de capas y métodos de análisis espacial, creación de criterios y ponderación de los mismos para identificar zonas óptimas para el aprovechamiento de la energía eólica con fines de generación (EMC).



Investigar, analizar y evaluar las zonas óptimas para el aprovechamiento de la energía eólica con fines de generación en el cantón Loja, con la finalidad de validar los criterios y retroalimentar el análisis espacial.



Analizar posibles formatos para el diseño de las consultas y sus procesos de análisis espacial con el fin de sistematizar la integración de criterios espaciales al instrumento de la EMC.

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1.3.

Preguntas de Investigación

¿Cuáles serían las capas temáticas necesarias que debería integrar la geodatabase y que atributos deben tener? Definir e investigar cuales capas son necesarias, influyentes o meramente referenciales, en el desarrollo de proyectos eólicos de generación, definir su ámbito de influencia que puede ser social, técnico, ambiental o económico, así como su resolución espacial.

¿Cómo se estructuraría la geodatabase para proyectos eólicos con fines de generación?

Cuál sería la manera óptima de estructurar la geodatabase del cantón Loja que permita a la misma ser eficaz y eficiente, además, permita consultas, análisis espaciales y pueda ser replicable en otras condiciones.

¿Cuáles serían las zonas óptimas para emplazamientos de proyectos eólicos en el cantón Loja? En base a varios criterios ponderados y restricciones, legales ambientales, sociales y técnicas en el cantón Loja, cuales zonas son las más apropiadas para el aprovechamiento de la energía eólica con fines de generación?

¿Cuáles consultas serían las más importantes en el desarrollo de proyectos eólicos con fines de generación? En el análisis de futuros proyectos energéticos o en los proyectos eólicos actuales con fines de generación, cuáles serían las consultas espaciales que permitan un mejor aprovechamiento de los recursos energéticos, económicos, técnicos, humanos, y que sirvan como soporte en la toma de decisiones para desarrollar estos proyectos?

1.4.

Hipótesis

Si se utiliza un SIG que integre una geodatabase de información relevante para proyectos con energía eólica en el Cantón Loja, se dispondrá de un soporte para la toma de decisiones que permitirá optimizar recursos en la etapa de factibilidad de proyectos eólicos y determinar los mejores emplazamientos para futuros proyectos eólicos.

15

1.5.

Justificación

La propuesta de diseño e implementación de una geodatabase, como soporte en la toma de decisiones para proyectos eólicos con fines de generación eléctrica en el cantón Loja, se justifica en la necesidad de aprovechar los recursos energéticos existentes en el país, de una manera óptima y eficaz promoviendo el uso adecuado de los recursos; tanto humanos como económicos, evaluando ordenando y organizando la información disponible en las instituciones tanto públicas como privadas.

Además sirve para identificar emplazamientos con las suficientes potencialidades para el uso eficiente de la energía eólica en la generación eléctrica, de un modo amigable con el medio ambiente.

A lo anterior debe añadirse la contribución que daría el presente trabajo en el empeño de la transformación de la matriz energética del país y la región, puesto que se trata de promover el uso de una de las energías alternativas de mayor proyección para los próximos años en el entorno local, de ahí su relevancia social.

Desde el punto de vista de las implicaciones prácticas, podría mencionarse algunos beneficios de la promoción de proyectos eólicos en base a SIG, como son: Tecnología madura, producción centralizada, compatibilidad con otras formas de generación, costos de operación y mantenimiento bajos, así como también bajos períodos de implementación lo cual implica beneficios más rápidos.

Cabe destacar que aun cuando el país dispone del Atlas Eólico del Ecuador con fines de generación en base a modelos de meso escala y mapeo satelital, se requiere de mediciones in situ para la realización del micrositting (estudio de la explotación del recurso eólico) que pueda establecer la producción energética de un futuro proyecto de generación, a lo cual debe añadirse diversos estudios que terminan por determinar la factibilidad o no construcción de dicho parque. En este empeño, es de particular importancia el diseño e implementación de la geodatabase que integre en sus diversas capas, información que serviría para la toma de decisiones. Metodológicamente, lo anterior sería una importante

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contribución en el campo de la implementación de SIG, aportando con procedimientos e instrumentos reproducibles en situaciones similares.

1.6.

Alcance

El alcance del presente trabajo investigativo se encuentra enmarcado en las potencialidades del “Plan de Desarrollo Eólico de la Región Sur” que promovía ENERSUR EP, empresa perteneciente al Gobierno Provincial de Loja.

Este plan de desarrollo debe ser retomado por la empresa Pública CELEC EP - GENSUR, que absorbió a ENERSUR EP y conjuntamente todos los proyectos que manejaba la ahora extinta empresa.

Los proyectos que conforman este Plan de Desarrollo no disponen, como ya ha sido señalado, de una organización formal de los datos geográficos existentes que intervienen directamente e indirectamente y que permitan la optimización de recursos y su aprovechamiento eficaz. Por esta razón, es necesario una recopilación y generación de una base geográfica del área considerada, para evaluando múltiples criterios, contar con una geodatabase útil para proyectos de generación eléctrica, y que, además, ayude a determinar las zonas más apropiadas para el aprovechamiento del potencial eólico con fines de generación.

Precisamente, con la ejecución del presente trabajo se daría respuesta a la problemática definida en el párrafo anterior, estableciéndose como alcance del trabajo la obtención de una geodatabase que organice e integre la información necesaria para la toma de decisiones en base a un análisis multicriterio, definiendo los mejores emplazamientos para proyectos eólicos con fines de generación en el cantón Loja.

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2.

REVISIÓN DE LITERATURA O MARCO TEÓRICO

2.1.

Energías Renovables

Para entender que son las energías renovables es necesario primero hacer un corto repaso de los conceptos básicos de la energía, la definición generalizada es “La energía es la capacidad que tienen los cuerpos para producir trabajo: trabajo mecánico, emisión de luz, generación de calor, etc.” (Instituto Tecnológico de Canarias [ITC], 2008, p.14) Al analizar esta definición, se entiende que la energía ha coexistido con el universo. Por esta razón, con la aparición del hombre comenzó su aprovechamiento.

La energía se puede manifestar de un sinnúmero de formas, térmico, radiante, mecánico, eléctrico, químico, gravitacional, magnético, nuclear, etc., cada una de ellas aprovechable de una u otra forma.

El principio de conservación de la energía es “La energía no se crea ni se destruye solo se transforma” (ITC, 2008, p.14). Esto quiere decir que la energía simplemente existe en la naturaleza y depende de los seres vivientes su explotación y transformación en energía aprovechable.

Prácticamente toda la energía que disponemos proviene del Sol, el sol produce el viento, la evaporación de las aguas superficiales, la formación de nubes, las lluvias, etc., Su Calor y su luz son la base de numerosas reacciones químicas indispensables para el desarrollo de los vegetales y de los animales, cuyos restos, con el paso de los siglos, originaron los combustibles fósiles: carbón, petróleo y gas natural. (ITC, 2008, p.14).

El sol tiene combustible (hidrógeno) para aproximadamente 5 mil millones de años antes de convertirse en una gigante roja, comience a enfriarse y, por tanto, deje de proporcionar energía a la tierra. Por esta razón, a las energías provenientes del sol y la tierra se las denomina inagotables o renovables.

De esta definición, es posible dar una clasificación de la energía según su disponibilidad:

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Energías no renovables son aquellas que existen en la naturaleza en una cantidad limitada como el gas natural, petróleo, carbón o nuclear.

Energías renovables son aquellas cuyo potencial es inagotable ya que proviene de la energía que llega al planeta tierra de forma continua, como la hidráulica, solar, eólica, biomasa, geotermia, hidrógeno, mareomotriz, olas y oceanotérmica. (CONELEC, 2013, p.267) 2.1.

Energía Eólica

2.1.1. Historia La fuerza del viento ha sido aprovechada desde las antiguas civilizaciones, primero mediante el uso de barcos de vela para transporte y desde el siglo 17 a.C. mediante molinos de viento para riego y molienda de grano.

Los autores (Oviedo-Salazar, Badii, Guillen, y Lugo-Serrato, 2015), ofrecen un breve resumen de la historia del aprovechamiento de la energía eólica: Se origina en Estados Unidos de América (EE. UU.) en 1888, año en el que Charles Brush, construye el primer aerogenerador de 12kW. Posteriormente, en el año de 1891 Poul La Cour en Dinamarca funda la sociedad de energía eléctrica del viento y crea la primera turbina generadora de electricidad del mundo.

En Dinamarca a fines del siglo 19: Ya existían 3,000 molinos industriales, en el año 1920 en Alemania, se realizan los primeros ensayos en túneles de viento de los perfiles de palas de los molinos.

En 1927, Holanda, Aj DekKer construye el primer rotor con palas de sección aerodinámica, en 1930 se logra la interconexión a la red eléctrica en EE. UU. y en Dinamarca.

En la década de 1950, el danés Johanes Juul patentó el molino de 3 palas con regulación de potencia por pérdida aerodinámica, pero en la década de 1960 se produce el auge de los combustibles fósiles, y decae la industria eólica debido al bajo precio del petróleo, gas y carbón, así como la poca importancia que se le daba a la contaminación ambiental.

19

En el año de 1973, con la crisis del petróleo, se produce un nuevo impulso a la energía eólica, en la actualidad, la energía eólica tiene una gran importancia debido a: 

Agotamiento de los combustibles fósiles.



Contaminación por centrales de energía no renovables.



Avances técnicos que mejoraron los rendimientos de las centrales eólicas.



Precios competitivos para energía producida con energía eólica.

FIG. 1. Aerogeneradores de la Central Eólica Villonaco.

Fuente: ENERSUR EP (2014)

En la actualidad, las aplicaciones más importantes de la energía eólica son para la generación de energía eléctrica y para el bombeo de agua. En el presente trabajo se centra en la primera aplicación (FIG. 1).

2.1.2. Actualidad Mundial “La producción mundial de la energía con aerogeneradores ha crecido mucho en las últimas décadas, apoyadas por políticas de fomento a las energías renovables, la disminución de la dependencia de los combustibles fósiles y la creación de puestos de trabajo” (Miño, 2003, p.75).

La generación eólica se encuentra comandada por China y EE. UU. las dos economías más grandes del mundo, no se encuentra posicionado aún ningún país de américa latina. Por 20

esta razón, y basados en el recurso existente, se puede posicionar a américa latina como un gran mercado emergente para este tipo de generación de energía eléctrica (Tabla 1).

Tabla 1. Capacidad Total de MW instalados hasta 2014.

Fuente: World Wind Energy Association (WWEA, 2014)

2.1.3. Aerogeneradores Un aerogenerador aprovecha la energía cinética del viento y la transforma en energía eléctrica, son los sistemas más usados de aprovechamiento de energía eólica en la actualidad. “Su funcionamiento se basa en que al incidir el viento sobre sus palas se produce un trabajo mecánico de frotación que mueve un generador que produce electricidad” (ITC, 2008, p.85).

2.1.4. Partes fundamentales de un aerogenerador Un aerogenerador tiene algunos componentes que dependen principalmente de las tecnologías utilizadas por los fabricantes, sin embargo se pueden destacar algunos partes comunes entre todas las tecnologías.

Rotor, es el conjunto formado principalmente por las palas y el buje, aquí se produce la absorción de la energía cinética del viento y transformada en energía mecánica.

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Torre, se usa primordialmente para aumentar la altura del rotor, porque el rozamiento hace que la velocidad del viento sea menor a bajas alturas.

Góndola o nacelle, aquí se produce el cambio de la energía mecánica en energía eléctrica, contiene el eje del aerogenerador, el multiplicador y el generador.

Multiplicador, sistema de engranajes que sirve para multiplicar la velocidad de giro del rotor entre 20 y 60 veces para igualarlo con la velocidad de trabajo del generador eléctrico.

Actualmente algunos fabricantes omiten la caja multiplicadora, utilizan generadores multipolo para generar una alta frecuencia con una baja velocidad de giro.

Generador eléctrico, máquina eléctrica que transforma la energía mecánica en eléctrica.

FIG. 2. Componentes de un Aerogenerador de eje Horizontal.

Fuente: ITC (2008)

Después de pasar por este proceso, la energía eléctrica generada se transporta a la subestación de elevación donde se eleva la tensión al nivel de la red para su integración al Sistema Nacional Interconectado de Energía.

2.1.5. Parque eólico En la página (Alternative Energy News [AENEWS], 2016) se define a un parque eólico como un conjunto de aerogeneradores, situados en un mismo sitio de emplazamiento. Existen

22

parques eĂłlicos interconectados a la red, asĂ­ como aislados de la red que son diseĂąados para satisfacer un consumo especĂ­fico de energĂ­a.

2.1.6. Parques EĂłlicos en Altura “Para determinar el potencial eĂłlico del viento, este depende de su velocidad, y en menor medida, de su densidad (disminuye con la altitud)â€? (ITC, 2008, p.82).

No existe una proliferaciĂłn de parques eĂłlicos en altura debido al efecto de la altitud en la densidad del aire. Este efecto se puede demostrar de la siguiente manera: La fĂłrmula de la potencia del viento es la siguiente (FIG. 3): densidad del aire ∗ Superfice ∗ đ?‘‰đ?‘’đ?‘™đ?‘œđ?‘?đ?‘–đ?‘‘đ?‘Žđ?‘‘ đ?‘‘đ?‘’ đ?‘Łđ?‘–đ?‘’đ?‘›đ?‘Ąđ?‘œ3 đ?‘ƒđ?‘œđ?‘Ąđ?‘’đ?‘›đ?‘?đ?‘–đ?‘Ž = 2 FIG. 3. FĂłrmula de la Potencia del Viento.

La densidad del aire disminuye a medida que aumenta la altura. Por esta razĂłn, al ser directamente proporcional a la potencia entregada del viento, si aumenta la altura, disminuye la densidad del aire, por tanto, la energĂ­a contenida en el viento serĂĄ menor en condiciones de altura.

AdemĂĄs de la altura, la densidad depende de la temperatura, por tanto, su disminuciĂłn, tambiĂŠn produce una disminuciĂłn de la energĂ­a contenida en el viento.

2.2.

Sistemas de InformaciĂłn GeogrĂĄfica (SIG)

2.2.1. DefiniciĂłn Existen muchĂ­simas definiciones sobre los SIG, pero todas las definiciones tienen como punto focal que los SIG trabajan con informaciĂłn geogrĂĄfica. La mĂĄs completa, y que abarca todos los aspectos de un SIG, es la definiciĂłn de la National Center For Geographic Information and Analysis de EE. UU. (NCGIA) que se podrĂ­a traducir como: El SIG es un sistema de hardware, software y procedimientos diseĂąado para realizar la captura, almacenamiento, manipulaciĂłn, anĂĄlisis, modelizaciĂłn y presentaciĂłn de 23

datos referenciados especialmente

para la resolución de problemas complejos de

planificación y gestión (National Center For Geographic Information and Analysis [NCGIA], 2014).

2.2.2. Historia En cuanto a la historia de los SIG, (Domínguez, 2000) hace un recuento cronológico: Los SIG se empezaron a desarrollar desde los años 60 cuando se generó el Canadian Geographic Information System (CGIS) que gestionaban los bosques y superficies marginales de Canadá. Tenía una estructura raster y vectorial que se ha ido modificando hasta la época actual.

En los 1960s, también se genera la metodología del SIG por parte de Ian McHarg, donde propone el concepto de análisis de capacidad y susceptibilidad, muy importante en los sistemas actuales.

Derivados de estos conceptos en las décadas de los 1960s y 1970s, se desarrollaron los SIG raster, aun con funcionalidades básicas y problemas como la capacidad de manejar atributos. Además, se desarrolla el primer SIG “Dual Independent Map Encoding” (DIME) que contaba con una topología completa.

A medida que avanzaban las capacidades tecnológicas, se desarrollaban más los SIGs, en los años 80 se produce un avance muy importante por parte del laboratorio del Environmental Systems Research Institute (ESRI) para los SIG vectoriales, como fue la implantación del ArcInfo.

Actualmente, muchos laboratorios apoyados por el gran desarrollo tecnológico trabajan en

SIG con integración de datos tanto vectoriales como rasters, así como

mejorando la interfaz de usuarios, en lenguajes de consulta y programación orientada a objetos.

2.2.3. Características y funcionalidades Un SIG intenta, en primer lugar, representar la realidad, después descomponerla en distintos temas o capas, con la capacidad de que cualquiera pueda trabajar sobre esos 24

mapas y así mismo relacionar las capas entre sí.

Un SIG permite manejar la parte espacial e identificar aspectos cuantitativos como localización, calcular distancias, superficies, mediciones, etc.

Los SIG tratan un concepto primordial denominado topología, que hace del SIG un sistema inteligente que no solo despliega, sino que sabe, por ejemplo, cuales son los elementos colindantes de un elemento o si se encuentran conectadas los caminos que son aspectos cualitativos. Las “principales relaciones topológica que son incluidas en (la mayoría de) los SIG: Conectividad, Contigüidad, Inclusión” (Debels, 2011, p.19).

Algunos argumentos básicos para la utilización de un SIG según (Dominguez-Bravo, 2000, p.4) son: 

Un SIG permite realizar análisis vicariantes, es decir, permite realizar comparaciones entre escalas y perspectivas emulando una cierta capacidad de representación de diferentes lugares al mismo tiempo.



Un SIG permite diferenciar entre cambios cualitativos y cuantitativos, aportando una gran capacidad de cálculo.



Un SIG permite gestionar un gran volumen de información a diferentes escalas y proyecciones.



Un SIG integra, espacialmente, datos tabulares y geográficos junto a cálculos sobre variables (topología).



Un SIG admite multiplicidad de aplicaciones y desarrollos, poniendo a disposición herramientas informáticas estandarizadas que pueden ir desde simples cajas de herramientas hasta paquetes llaves en mano.

Además, se podría agregar algo de (Gutiérrez et al., 2013, p.6) es que las capas pueden combinarse algebraicamente para producir mapas derivados, que representen situaciones reales o hipotéticas.

2.2.4. Componentes Como indica (Olaya, 2012, p.15), una forma de entender un SIG es pensando que se 25

encuentra conformado por 3 subsistemas principales: 

Subsistema de datos. Vendría a ser la geodatabase, es la información computarizada (generalmente datos alfanuméricos), ordenada y estandarizada referenciada espacialmente sobre la cual se basa toda la información que se quiere manejar y utilizar.



Subsistema de visualización y creación cartográfica. Utiliza el subsistema de los datos para convertir los datos existentes en información, creando representaciones, mapas, leyendas, etc., permitiendo la interacción entre ellos y su edición.



Subsistema de análisis. Contiene los procedimientos, procesos, herramientas para analizar los datos geográficos.

Otra forma de ver, quizás la más estandarizada de entender a los SIG, son identificando sus elementos constitutivos como se observa en la (FIG. 4): 

Datos: Son la parte más importante de un SIG, son adquiridos por quien lo implementa.



Métodos: Son las Herramientas o procesos para transformar los datos en información.



Software: Es la herramienta informática que integra los procesos de manipulación de datos, búsquedas geográficas, análisis y visualización.



Hardware: Hoy cualquier software SIG es fácilmente ejecutable desde un Servidor hasta un equipo de cómputo estándar, ya sea stand-alone o en red.



Personas: Las personas deben estar capacitadas para explotar las funcionalidades del software, así como adquirir y manipular los datos base.

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FIG. 4. Elementos Constitutivos de un SIG. Fuente: Olaya (2012)

2.2.5. Geodatabase La página de soporte de ArcGIS 10.2 define de manera clara y precisa una geodatabase: Una geodatabase es una colección de datos organizados de tal manera que sirvan efectivamente para una o varias aplicaciones SIG. Esta geodatabase comprende la asociación entre sus dos componentes principales: datos espaciales y atributos o datos no espaciales.

En su nivel más básico, una geodatabase de ArcGIS es una colección de datasets geográficos de varios tipos contenida en una carpeta de sistema de archivos común, una base de datos de Microsoft Access o una base de datos relacional multiusuario DBMS (por ejemplo, Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Informix o IBM DB2).

Las geodatabases tienen diversos tamaños, distinto número de usuarios, pueden ir desde pequeñas bases de datos de un solo usuario generadas en archivos hasta geodatabases de grupos de trabajo más grandes, departamentos o geodatabases corporativas a las que acceden muchos usuarios. (ESRI, 2014) El Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC) cataloga a una geodatabase como “una base de datos espacial que es un arreglo ordenado de datos georreferenciados 27

relacionados entre sí, clasificados y agrupados según sus características, tienen control de redundancia e integridad y estos datos están integrados para el desarrollo de aplicaciones y análisis de información” (INEC, 2015, parr.6).

De todos estos conceptos, se puede definir una geodatabase como una base de datos ordenada y estandarizada, diseñada para guardar, consultar, manipular información geográfica, datos espaciales y no espaciales. Cuenta con controles de redundancia e integridad. Mediante el uso de un SIG se pueden visualizar datos, así como crear cartografía y análisis de información. Es también conocida como una base de datos espacial o geográfica. Los elementos de una geodatabase se los puede observar en la (FIG. 5).

FIG. 5. Elementos de una Geodatabase.

Fuente: Albrecht (2015)

2.2.5.1.

Tipos de Geodatabase

En la página web del software ArcGIS Resources (Enviromental Environmental Systems Research Institute [ESRI], 2014) se puede encontrar tres tipos de geodatabases, principalmente adaptadas a las manejadas por ESRI, creadores del software ArcGIS que comenzaron con su aplicación en los SIG. De archivos: Cada geodatabase se guarda en carpetas individuales de archivos y cada dataset se almacena como archivo independiente dentro de la carpeta, el límite en tamaño es de un terabyte.

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Personales: Son administradas por Microsoft Access, fueron pensadas para usuarios únicos, solo compatibles con Microsoft Windows, su tamaño máximo es de 250 a 500 Megabytes.

De ArcSDE: Las geodatabases de Spatial Database Engine (ArcSDE) administran datos espaciales en un Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales (RDBMS) como DB2, Informix, Oracle, SQL Server, PostgreSQL y SQL Server Express. Las geodatabases de ArcSDE admiten entornos de edición multiusuario y pueden administrar datasets de gran tamaño.

Además, admiten flujos de trabajo basados en versiones como replicación y archivado de geodatabases. La geodatabase de ArcSDE resulta adecuada para las organizaciones que requieran el conjunto completo de funcionalidad de la geodatabase, así como una geodatabase con capacidad para datasets SIG continuos de gran tamaño que estén accesibles y puedan ser editados por varios usuarios.

2.2.6. Infraestructura Ecuatoriana de Datos Geoespaciales (IEDG) La Secretaria Nacional de Planificación y Desarrollo (SENPLADES), en el año 2013, la define como: “La Infraestructura Ecuatoriana de Datos Geoespaciales (IEDG) es el conjunto de políticas, normas legales, acuerdos, estándares, organizaciones, planes, programas, proyectos, recursos humanos, tecnológicos y financieros, integrados adecuadamente para facilitar la producción, el acceso y uso de la geo información nacional, regional o local, para apoyar el desarrollo social, económico y ambiental de los pueblos” (SENPLADES, 2013, p.16) El día 22 de noviembre de 2004, se crea el Consejo Nacional de Geo-informática (CONAGE), como organismo técnico dependiente de la presidencia de la república. Este consejo tiene el objetivo de impulsar la creación, mantenimiento y administración de la IEDG. El CONAGE genera las políticas nacionales para la generación, procesamiento, disponibilidad, intercambio, actualización, comercialización, difusión y uso de información geográfica a nivel nacional.

Los lineamientos propuestos para el CONAGE han sido ya implementados por varias instituciones del estado que son generadoras de datos geoespaciales. Estas en 29

cumplimiento del Decreto Ejecutivo del Consejo Nacional de Planificación No. 1577, de febrero 11 de 2009, que dispone a “las instituciones públicas dependientes de la Función Ejecutiva que hayan creado, creen y/o administren bases de datos, deben obligatoriamente integrar su información al Sistema Nacional de Información coordinado por la Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo”. Todos estos datos se encuentran estandarizados y recopilados en el Sistema Nacional de Información (SNI). Esta geodatabase propuesta se generó inicialmente para ENERSUR EP pero puede ser implementada por cualquier otra instalación interesada en la promoción de proyectos eólicos con fines de generación. Este trabajo investigativo se basa en recopilar esta información de fuentes oficiales y adaptarla a los requerimientos de la empresa interesada, con la finalidad de que sirva de soporte en la toma de decisiones para proyectos eólicos con fines de generación eléctrica en el cantón Loja.

Esta geodatabase generada será complementada con información que le pertenecía a la empresa ENERSUR EP, que puede ser de utilidad para la toma de decisiones y que necesita mantener respaldada.

2.3.

SIG en las energías renovables

Como indica Dominguez-Bravo, Lago, y Prades (2010): La mayor dispersión de las energías renovables en comparación con las fuentes convencionales y su fuerte vinculación con el territorio en el que se insertan, hace que su análisis, pueda y deba ser tratado a través de varias perspectivas, (económica, social, técnica, ambiental, etc.), todas ellas abordables mediante un Sistema de Información Geográfica, una potente herramienta de análisis geográfi co capaz de ordenar y generar información para un conocimiento exhaustivo del territorio gracias a la implementación en él de funcionalidades de captura, consulta, gestión, análisis y salida de datos geográficos Esto se debe a que un SIG es una potente herramienta de análisis geográfico capaz de Ordenar y generar información para un conocimiento exhaustivo del territorio

30

gracias a la implementación en el de funcionalidades de captura, gestión, análisis y salida de datos geográficos. (p.57) Además Rodriguez y Sarmiento (2011) resaltan lo siguiente: Los proyectos que utilizan Energías Renovables, dependen de elementos cuya cuantificación no es sencilla, por lo que amerita involucrar modelos y Herramientas matemáticas de carácter probabilístico (por lo que se requiere considerar distintos escenarios), entrelazando múltiples

variables y criterios en función de los

objetivos que persiga dicho proyecto. (parr.10) (Domínguez, 2002), en su tesis doctoral, menciona algunas formas en que los SIG participan en proyectos energéticos: 

Modelización de territorio, se refiere a la construcción de un modelo conceptual del territorio, que represente fielmente la realidad topográfica de un área determinada, que incluya ríos, vías, usos de la tierra, límites administrativos, redes y subestaciones eléctricas, etc. Estos elementos servirán para realizar análisis geográficos de factibilidad.



Estimación del potencial energético, se parte de diferentes bases de información y niveles de precisión de datos, para realizar mapas de recursos energéticos como solares o eólicos. Si no existieren estos mapas energéticos, se puede usar los SIG para estimar el potencial de un sitio partiendo de registros de datos obtenidos o de modelos

satelitales, y empleando modelos matemáticos de

estimación del recurso energético. 

Selección de la tecnología más adecuada, se puede generar diversos mapas energéticos valorarlos y compararlos para determina la energía más conveniente para una región determinada.



Gestión de operación y mantenimiento, en proyectos de generación autónomas de energías renovables se puede preparar planes de mantenimiento para garantizar su buen funcionamiento, guiándonos por su ubicación en un mapa, o su cercanía a las redes viales, etc.

31



Búsqueda de emplazamientos para la explotación de energías renovables.

Cabe señalar que, además de ser utilizadas para definir emplazamientos, los SIG son usados para evaluar el impacto paisajístico y auditivo de los proyectos energéticos.

2.3.1. Aprovechamiento de SIG en el campo de la energía eólica Específicamente aplicado a la energía eólica existen variadas formas de aprovechamiento, como las siguientes: 2.3.1.1.

Evaluación de impactos ambientales

Como se puede observar en estudios de impacto ambiental de proyectos de energía eólica con fines de generación eléctrica, como un paso previo a la obtención de una licencia ambiental de construcción, existen varios aspectos que pueden manejarse mediante el uso de un SIG como son los siguientes:  Determinar las zonas protegidas, bosques.  Determinar el alcance del ruido a los alrededores del emplazamiento.  Cuáles son las zonas arqueológicas.  Restricciones hidrográficas.  Impacto visual y paisajístico.  Fenómenos migratorios de las aves.

2.3.1.2.

Evaluación de recurso energético

Como se puede comprender con (Talayero y Telmo, 2011): Los datos se obtienen para un punto específico, es necesario tener un sistema de conversión, de extrapolación vertical y horizontal de la velocidad del viento.

Los modelos se basan en los principios físicos del movimiento de un flujo en la capa límite de la atmosfera. La estadística más importante que se calcula a partir de una serie de datos de velocidad del viento para la estimación del potencial eólico del sitio es la función de distribución.

32



Mapas Eólicos El propósito de la realización de un mapa eólico, es establecer una base meteorológica para la valorización del recurso eólico en una determinada Zona geográfica. Puesto que la potencia

que proporciona un aerogenerador es

proporcional a la tercera potencia de la velocidad del viento, las exigencias de precisión en las estadísticas de la velocidad del viento para la predicción de energía, son más importantes que en otras aplicaciones. (Mattio, 2011, p.115).

El viento tiene una característica de variación estacional entre un año y otro año, por lo tanto, en la base de datos es conveniente utilizar varios años de datos. Para un estudio de Atlas Eólico se debe contar con la información de varias estaciones meteorológicas e instalaciones de instrumentos de medición en el sitio durante por lo menos 6 años.

Los datos obtenidos, son referidos específicamente a una estación de medición ubicada en una coordenada conocida, en tal virtud es necesario contar con un sistema de conversión, de extrapolación vertical y horizontal que maneje estos datos medidos (velocidad y dirección de viento, etc.) y lo represente para una determinada área.

Los modelos se basan en los principios físicos del movimiento de un flujo en la capa límite de la atmosfera. La estadística más importante que se calcula a partir de una serie de datos de velocidad del viento para la estimación del potencial eólico del sitio es la función de distribución.

2.3.1.3.

Localización de Emplazamientos

De varios autores, pero en especial de (Mattio, 2011), (Dominguez-Bravo, 2010) y (GAMESA, 2009) es posible definir algunos beneficios de la utilización de SIG como soporte en la toma de decisiones de proyectos eólicos con fines de generación para la localización de posibles emplazamientos son:  Generación de escenarios.  Estrategias de inversión.  Planificación de nuevas redes eléctricas.

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 Reducción de tiempo en la promoción de parques eólicos en zonas sin medidas.  Las series virtuales se pueden usar como una torre de parque o estaciones de referencia.  Integración con sitios web.  Identificar posibles sitios potenciales de explotación de energía eólica.

Los beneficios de usar los SIG en la energía eólica son:  La racionalización de tiempos.  Optimización de recursos económicos y humanos.  Minimización de costes.  Mejora del uso y gestión de la Información geográfica.  Se conseguiría que la información esté disponible y focalizada en una geodatabase. 

Aplicaciones SIG para análisis de proyectos eólicos con fines de generación.

Del artículo científico de (Baban y Parry, 2001), en su análisis de utilización de SIG en proyectos eólicos con métodos multicriterio en reino unido, se puede obtener la siguiente idea: Con la finalidad de encontrar emplazamientos aptos o idóneos para proyectos eólicos con fines de generación, así como para priorizar y dedicar recursos, el uso de los SIG es de vital importancia, dada su capacidad de manejar gran cantidad de información espacial, análisis y cálculos de datos geográficos, presentación de información de salida, cálculos probabilísticos, etc.

La búsqueda de un emplazamiento se torna un problema de decisión cuando existen muchas alternativas entre las cuales es necesario escoger una o priorizar una serie de alternativas, sean estas viables o no.

El proceso para tomar estas decisiones debe estar basado en una base científica y técnica, porque muchas de las veces no se pueden determinar cuáles hubiesen sido las afectaciones de optar por otra alternativa.

34

En tal virtud, el presente trabajo investigativo se ha basado en una evaluación multicriterio, como una metodología técnica para la toma de decisiones en cuanto a cuáles serían los emplazamientos sumamente aptos para proyectos eólicos con fines de generación. 

Evaluación Multicriterio para la determinación de emplazamientos eólicos

La EMC se puede definir como un conjunto de operaciones espaciales con la finalidad de conseguir un objetivo, siempre considerando todas las variables que intervienen de acuerdo a su ponderación.

Existen variadas técnicas de EMC. Como menciona (Gomez y Barredo, 2005, p.85) existen tres tipos principales, como se puede resumir en la Tabla 2: Sumatoria lineal ponderada Aditivas

Compensatorias De punto Ideal

Borrosas

Análisis de Concordancia Jerarquías analíticas Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Aspiration- level Interactive Method (AIM) Multi-Dimensional Scaling (MDS)

Sumatoria Lineal Ponderada Borrosa Sumatoria Lineal ponderada Ordenada Conjuntivo

No compensatorias

Disjuntivo Lexicográfico

Tabla 2. Clasificación de Métodos de Evaluación Multicriterio (EMC) Fuente: Elaboración propia, basado en el documento de Gomez y Barredo (2005)

La EMC posee dos enfoques: 

El enfoque positivo pretende elaborar una serie de construcciones teóricas y lógicas para explicar el comportamiento de los factores decisivos, pretende determinar por qué se tomó una decisión.

35



El enfoque normativo que busca determinar los factores decisivos óptimos en la toma de decisiones para después establecer los procedimientos requeridos para la evaluación de los mismos. (Calderón y Medina, 2015, p.17).

Este enfoque se aplica, especialmente, para los análisis espaciales, al principio se define las variables características del entorno para posteriormente ponderar o descartar según sea el caso los factores que no cumplan con los criterios establecidos.

A continuación, se exponen tres de las técnicas más utilizadas en la búsqueda de emplazamientos eólicos.

Ponderación Lineal (WLC) o Simple Additing Weight (SAW) Los autores Barba-Romero y Pomerol (1997), citado por (Veitia, Montalvan, Martínez, Brígido, y Fabelo-Bonet, 2013) afirman lo siguiente: Es un método que permite abordar situaciones de incertidumbre o con pocos niveles de información. En dicho método se construye una función de valor para cada una de las alternativas. El método de Ponderación Lineal supone la transitividad de preferencias o la comparabilidad. Es un método completamente compensatorio, y puede resultar dependiente, y manipulable, de la asignación de pesos a los criterios o de la escala de medida de las evaluaciones. (p.87) El autor (Drews, 2012) señala que: Se le puede asignar una importancia relativa a cada una de las capas de un análisis de superposición “simple” para crear una clasificación ponderada. Los rangos en cada capa se multiplican por el factor de peso de la capa correspondiente antes de sumarse a las demás capas. Esta variante tiene las siguientes denominaciones: 

Análisis de Superposición Ponderada (ESRI, 2014)



Combinación Lineal Ponderada (WLC) (Malczewski, 1999)



Ponderación Aditiva Simple (SAW) (Malczewski, 1999)

36

Los pasos del método de ponderación aditiva simple (Malczewski, 1999) son los siguientes: 

Definición de un conjunto de criterios de evaluación (capas de mapas) y un conjunto de alternativas de escenarios factibles.



Estandarización de cada capa de mapa de criterio.



Definición y asignación de ponderaciones de criterio que reflejan la importancia relativa de cada mapa de criterio.



Construcción de capas de mapa estandarizadas ponderadas multiplicando capas de mapa estandarizadas por los pesos correspondientes.



Generación de puntaje general para cada ubicación (celda de trama clasificada) usando la operación de superposición para resumir las capas de mapa estandarizadas ponderadas.



Clasificación de las ubicaciones de acuerdo con su puntaje de desempeño general: la ubicación con el puntaje más alto es la mejor ubicación (alternativa). (p.23)

Método Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Este método fue desarrollado por (Hwuang y Yoon, 1981) y mejorado por (Yoon, 1987), encontrando su versión ideal en (Hwang, Lai, y Liu, 1993).

Este método es empleado porque su lógica es racional y entendible, el proceso es sencillo y estructurado en un algoritmo, permitiendo la búsqueda de las mejores alternativas para cada criterio con una fórmula matemática sencilla en el que en el proceso de cálculo se tienen en cuenta los valores de los pesos de cada criterio, así como si el criterio es un coste o una ganancia. (Ceballos, Lamata, Pelta, y Sanchez, 2013, p.182).

TOPSIS presenta problemas, uno de ellos el fenómeno del orden inverso.

En este fenómeno el orden de las alternativas cambia cuando una alternativa es añadida o eliminada del problema de decisión. En algunos casos, podría llegar a 37

darse el orden inverso total, donde el orden de las preferencias es invertido totalmente, es decir, que la alternativa que se consideraba la mejor, con la inclusión o la eliminación de alguna alternativa, se convierte en la peor” (Ceballos et. al., 2013, p.182).

Proceso Analítico Jerárquico (Analytical Hierarchy Process, AHP) Este método fue desarrollado por Thomas L. Saaty en The Analytical Hierchy Process, Ed. Mc Graw Hill, USA, 1980.

La EMC es uno de los métodos de mayor importancia al interior de los procedimientos de análisis espacial. Corresponde al mayor avance producido tomando como base la superposición de mapas en el marco de una geografía que puede ser definida como ciencia que estudia la diferenciación real.

Este método, permite construir un modelo jerárquico que represente el problema objeto de estudio, mediante criterios y alternativas planteadas inicialmente, para luego poder deducir, cuál o cuáles son las mejores alternativas y tomar una decisión final óptima. La facilidad y sencillez del método permite dividir una decisión compleja en un conjunto de decisiones simples, facilitando la comprensión y solución del problema propuesto. (Martínez, Álvarez, Arquero, y Romero, 2010, p.580).

“La AHP analiza los factores que intervienen en el proceso de decisiones sin requerir que estos se encuentren en una escala común, convirtiéndola en una de las técnicas de decisión más empleada para resolver problemas socioeconómicos; ya que incorpora factores sociales, culturales y otras consideraciones no económicas en el proceso de toma de decisiones” (Celemín, 2014, p.2).

Una vez aplicado este procedimiento, es necesario realizar una sumatoria lineal ponderada de todos los criterios. Este proceso se utiliza para problemas de decisión y posee

38

fundamentos matemáticos, es la de mayor uso en el entorno de los SIG para búsqueda de emplazamientos eólicos.

2.3.2. Estado del arte Para proporcionarle a este trabajo investigativo una base científica y conceptual, durante la etapa de recopilación bibliográfica se profundizó en la recopilación de información sobre el diseño e implementación de geodatabases, así como el uso de la EMC en la búsqueda de emplazamientos eólicos.

En este apartado, se analiza las diversas metodologías de EMC para selección de parques eólicos, se aprecia las metodologías empleadas, los criterios restrictivos y ponderados de los autores, así como el enfoque definitivo para el presente trabajo investigativo. 

Análisis del método de EMC en estudios similares

A partir del año 2000, se empezó a analizar varias metodologías de ayuda a la decisión en el ámbito de las energías renovables, específicamente la búsqueda de emplazamientos para aprovechar la energía eólica, apoyadas en los SIG, inicialmente basadas en el método de SAW o WLC, pero este método ha demostrado ser dependiente y manipulable en cuanto a la asignación de pesos para los criterios. Por este motivo, se ha evolucionado en la búsqueda de nuevos métodos de evaluación, principalmente buscando un método matemático para la asignación de pesos ponderados. Los autores (Ramirez-Rosado, GarcíaGarrido, Fernando-Jimenez, Zorzano-Santamaría, Monteiro y Miranda, 2008) propusieron un nuevo sistema de soporte de decisiones para la promoción de parques eólicos basado en SIG para la Rioja (España). (Lee, Chen, y Kang, 2009) desarrollaron una metodología multicriterio basada en AHP para seleccionar posibles ubicaciones de parques eólicos en China. (Goh, Lee, Boon, y Suan, 2011) aplicaron la metodología de AHP difusa para buscar emplazamientos eólicos en Malasia, y una vez definidos los emplazamientos utilizaron la metodología TOPSIS para seleccionar el mejor sitio.

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La combinación de métodos de EMC con las potencialidades de un SIG optimizaron la búsqueda y selección de emplazamientos. Esto se debe a que los SIG permiten analizar, gestionar, almacenar, calcular, visualizar todo tipo de información.

Se logró constatar una variedad de métodos, principalmente enfocados a su complementariedad con SIG, utilizados para la ubicación de emplazamientos de todo tipo.

A continuación se presenta una recopilación de trabajos investigativos previos, de EMC aplicada a SIG, para determinar emplazamientos eólicos, estos se detallan en la Tabla 3.

Método Utilizado Multicriteria - Decision Making (MCDM) (SAW) MCDM Análisis de Superposición Ponderada MCDM (SAW) MCDM (Boolean y SAW) MCDM Análisis de Superposición Ponderada MCDM (AHP) MCDM (AHP) MCDM Ordered Weighted Average (OWA) MCDM (OWA) MCDM específico MCDM (AHP) MCDM específico MCDM (AHP-OWA) MCDM de Lógica difusa combinada con TOPSIS y AHP, comparado con ELECTRE-III MCDM (AHP) MCDM (WLC - Borda) MCDM (Borda - Count) MCDM (SAW y AHP) MCDM (AHP) MCDM (AHP)

Fuente National Renewable Energy Laboratory (NREL) Baban, SMJ y Parry, T 2001 Dominguez, Bravo, J. Hansen H. S. C. Rodman, Laura y Meentemeyer, Ross.

Bennui, Adul; Rattanamanee, Payom; Puetpaiboon, Udomphon; Phukpattaranont, Pornchai; Chetpattananondh, Kanadit Jiménez, L.A., Zorzano-Santamaría, P.J., Monteiro, C. y Miranda V. Aydin, N.Y., Kentel, E. y Duzgun, S. Aydin, N.Y., Kentel, E. y Duzgun, S. Janke, J.R. Tegou, Leda-Ioanna; Polatidis, Heracles; Haralambopoulos, D. Rob van Haaren, Vasilis Fthenakis Al-Yahyai, S., Charabi, Y., Gastli, A. y Al-Badi, A. Juan Miguel Sánchez Lozano Jeffry D. Harrison Gorsevski, P. V.; C., Cathcart S.; Mirzaei, G.; Jamali, M. M.; Ye, X.; Gomezdelcampo, E. Addisu Mekonnen Michaela Bobeck M. Sadeghi a*, M. Karimi a Amanda Lynn Bradshaw y Gilberto De Martino Jannuzzi

Tabla 3. Estudios previos para la aplicación de métodos de evaluación Multicriterio (EMC)

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Como se puede constatar, el método de toma de decisión multicriterio (AHP) es el más utilizado por los autores, es “la mejor fundamentada estadísticamente y actualmente una de las de mayor uso en el mundo, vista en el entorno de los Sistemas de Información Geográfica” (Ramírez, 2007, p.45).

“El proceso analítico jerárquico (Analytical Hierarchy Process o AHP) permite un enfoque más objetivo que la simple asignación de pesos lineal ponderada, ya que aplica una combinación pareada en la cual sólo dos criterios se consideran a la vez. De este modo, es más probable producir un grupo de pesos robusto” (Eastman, 2003, p.152).

Una ventaja que ofrece este método es la posibilidad de mostrar esta estructura de forma gráfica mediante el esquema del modelo jerárquico en donde se desglosa el problema y la solución de este en sus diferentes partes. Objetivo, criterios, subcriterios y alternativas. Siendo los criterios y subcriterios los puntos de vista o preferencias que se consideran importantes para alcanzar el objetivo o solucionar un problema. (Berumen y Llamazares-Redondo, 2011, p.55).

“La información que proporciona es redundante, peculiaridad que resulta ventajosa pues permite reducir los errores y obtener mayor consistencia.” (Ceballos, et al., 2013, p.183).

El autor (Font, 2000) citado por (Ramirez, 2015) señala lo siguiente: Es importante advertir que el AHP siempre ha despertado cierta polémica respecto al significado exacto de los pesos asignados y obtenidos; sin embargo le reconoce los méritos de: detectar y aceptar, dentro de ciertos límites, la incoherencia de los decisores humanos; permitir emplear de forma natural una jerarquización de los criterios y no requerir información cuantitativa acerca del resultado que alcanza cada alternativa en cada uno de los criterios considerados, sino tan sólo los juicios de valor del centro decisor. (p.48) El método AHP presenta también algunos obstáculos con respecto a su aplicación, (Sanchez, 2012) afirma:

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El método AHP también presenta una serie de inconvenientes, entre los que destacan:  El número de combinaciones n·(n-1)/2 requeridas es función de n, por ello el número de preguntas al experto puede resultar excesivo (Si n=9 ⇒ 36 preguntas).  La escala fundamental empleada para expresar los juicios.  La interpretación de las prioridades obtenidas.  Puede generar situaciones de inconsistencia (Bana e Costa y Vansnick, 2008).  Introducir una nueva alternativa puede acarrear la variación de la estructura de preferencias del decisor (rango reverso). (p.V-10) Las desventajas presentadas por (Sanchez, 2012) no son limitantes para la utilización de la metodología AHP en el presente trabajo investigativo puesto, que todas son superables.

Se puede determinar las siguientes cualidades del método AHP:  Es un proceso estructurado y puede emplear tanto datos cualitativos como cuantitativos.  Permite definir el problema que se desea resolver, identificar los criterios discriminantes y ponderadores en la toma de decisiones, así como estructurar los criterios y subcriterios en una jerarquía de diferentes niveles.  Puede documentarse y repetirse.  Es aplicable a situaciones de decisión que impliquen múltiples criterios y juicios subjetivos.  Se puede medir su consistencia.  Existe mucha documentación y software para su aplicación.

En tal virtud, se ha decidido utilizar la metodología AHP en el presente trabajo investigativo. 

Análisis de criterios aplicables a proyectos eólicos en estudios similares

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Existe infinidad de material bibliográfico, tanto en español, portugués e inglés, etc. para obtener diferentes resultados y aplicación de varios métodos. Cada uno con su respectivo fundamento. En realidad no se terminaría de documentar cuantos autores han contribuido con su conocimiento de una u otra forma en el desarrollo de esta investigación, pero se debe mencionar específicamente dos documentos que han ayudado sobremanera para conceptualizar y llevar este trabajo.

En el artículo científico de (Baban y Parry, 2001), se propone los siguientes criterios para la selección de emplazamientos eólicos en el Reino Unido (Tabla 4).

Tabla 4. Criterios para localización de parques eólicos Fuente: Baban y Parry (2001)

Esta selección de criterios se basa en encuestas a personas y empresas de la rama de la energía eólica, pero, además, señala 3 aspectos a considerar: 1. Adoptar el criterio desarrollado por (Baban y Parry, 2001) como criterio básico para localizar parques eólicos en la región.

2. Modificar los criterios en una fecha posterior para incluir características nacionales y regionales teniendo en cuenta la legislación, los reglamentos y las directrices nacionales y regionales.

43

3. Utilizar la geoinformática para superar el problema de la pobreza de información, analizar y desarrollar escenarios de manejo para parques eólicos.

Estos criterios iniciales fueron la base para el análisis, junto al planteado por técnicos inmersos en el ámbito de la energía eólica de la ciudad de Loja, su adaptabilidad a la escasa normativa ecuatoriana, así como en replicar la experiencia obtenida en la selección de lo que es actualmente la Central Eólica Villonaco (FIG. 6).

FIG. 6. Ubicación de la Central Eólica Villonaco

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En el trabajo de (Hofer, Sunak, Siddique, y Madlener, 2014), se realiza un análisis de todas las características de selección de emplazamientos, demostrando la variabilidad de criterios y justificando su modificación debido a políticas nacionales o experiencias locales (Tabla 5).

Tabla 5. Comparación de Criterios para localización de parques eólicos.

Fuente: Hofer, et al. (2014)

Además el trabajo de (Hofer et al., 2014) propone un marco metodológico que fue adoptado en la presente investigación (FIG. 7).

45

FIG. 7. Marco metodológico para búsqueda de Emplazamientos Eólicos.

Fuente: Hofer, et al. (2014)

Como último punto, introduce un concepto de análisis de sensibilidad de los resultados obtenidos, muy útil para presentar las conclusiones de la investigación.

Se ha valorado y analizado cada uno de los trabajos revisados previamente para la elección de los criterios y restricciones ponderadas en el presente trabajo investigativo. Pero ha prevalecido la experiencia en la ejecución del primer parque eólico del Ecuador continental, así como las características especiales al ser uno de los parques eólicos que se encuentra a mayor altura del mundo (2,600 msnm). Se ha adoptado las reglamentaciones actuales del Ecuador, así como se ha aprovechado los datos e información actual del cantón Loja.

46

3. METODOLOGÍA En este capítulo se aborda tanto el método, que es el procedimiento para alcanzar los objetivos, como la metodología que es el estudio del método. Como se indica en el capítulo anterior, este trabajo investigativo se ha basado en varias metodologías existentes aplicadas a diversos ámbitos de la localización de emplazamientos como a la construcción de la geodatabase.

3.1.

Área de estudio

3.1.1. Ubicación geográfica La cantón Loja se encuentra ubicada al sur de la república del Ecuador, en la provincia del mismo nombre, limitando al norte con el cantón Saraguro; al sur y al este con la provincia de Zamora Chinchipe; y al oeste con la provincia de El Oro y los cantones de Catamayo, Gonzanamá y Quilanga (FIG. 8). Cuenta con aproximadamente 1,883 km2, siendo el cantón más extenso de la provincia. La ciudad de Loja es la cabecera cantonal y se encuentra a una altura media de 2,150 msnm.

47

FIG. 8. Ubicación Geográfica del Cantón Loja

3.1.2. Antecedentes Loja ha sido calificado, por la anterior Dirección Nacional de Energías Renovables del Ministerio de Energía y Minas, además de organismos internacionales como el sector donde existe el mayor promedio de velocidad media registrado sobre todo el territorio ecuatoriano factible de aprovecharse en el desarrollo de proyectos eólicos. La provincia de Loja ha demostrado ser una provincia muy beneficiada con energías renovables. Se han 48

identificado grandes recursos de energías, tanto eólica como solar. De los primeros estudios eólicos publicados en Julio de 1987 por la Corporación Andina de Fomento (CAF), la Organización de Estados Americanos (OEA), conjuntamente con el desaparecido Predesur, para una evaluación del potencial eólico de la provincia de Loja. Se identificó que existían sistemas de viento de tipo valle-montaña, propios de la zona andina, tres lugares en los cuales se estableció promedios mayores a los 5 m/s y se podría pensar en generar energía eléctrica estos sitios eran: Huascachaca (en el Lindero con la provincia del Azuay), Lucarqui y Velacruz. Además, se consideraron otros puntos posibles como las zonas de Yangana, Algarrobillo, Quilanga y Malacatos.

En el año 2002, recién se toma la iniciativa por parte del H. Consejo Provincial de Loja de buscar posibles emplazamientos para comenzar con la explotación de energía eólica, y se buscaron por un factor social posibles puntos con potencial energía eólica. De las observaciones del medio biológico y mediciones instantáneas, se determinó el alto potencial eólico en la provincia de Loja. Lo que se demostró con esto fue que el verdadero potencial de la provincia de Loja no estaba determinado correctamente, porque la mayoría de las estaciones meteorológicas no contaban con datos confiables y, por tanto, no se había monitoreado la fuerza del viento en la provincia.

Por otro lado, la topografía de la provincia de Loja es muy diversa e irregular y, debido a esto, se originan diferencias de alturas y de temperaturas, las cuales provocan la existencia de microclimas, con lo cual se confirma la presencia de vientos locales que pueden ser aprovechados para la generación de energía eléctrica.

49

FIG. 9. Vista del Proyecto Eólico Villonaco.

Fuente: ENERSUR EP (2014)

3.1.3. Impactos del uso de la energía eólica en el cantón Loja Existen varios impactos positivos con el aprovechamiento de la energía eólica para la generación de electricidad, entre los más importantes se tiene: 

Generación de fuentes de empleo.



Mejoramiento de la calidad de vida de las comunidades cercanas a los proyectos.



Aporte académico al conocimiento tecnológico local y nacional, porque no existen proyectos en construcción en el Ecuador Continental y en lugares con una altura de más de 2,000 metros.

3.1.4. Apoyo gubernamental Durante varios años, el Ecuador se ha visto sumido en una serie de problemas energéticos, los cuales se originan directamente en la falta de fuentes de generación de energía, y en la falta de políticas de gobierno claras que incentiven estos proyectos. Situación que permanentemente ha estado amenazando a la población ecuatoriana y en particular a los sectores productivos, ya que el crecimiento de la demanda ha sido considerablemente más elevado que la oferta de la región.

50

En el plan de electrificación 2007-2016, preparado por el CONELEC, se planteó dar una transformación total al sector energético del Ecuador, con una participación mucho más activa del estado, poniendo énfasis en la generación, transmisión y distribución, dando un tratamiento especial a las energías renovables, la protección ambiental, la eficiencia energética y la energización rural.

Es por esto que la construcción de proyectos en base a energías renovables como la energía eólica se convierte en un tema prioritario, ya que tienen periodos cortos de implementación, bajo impacto ambiental, uso de recursos renovables, y contribuyen de una forma inmediata al déficit energético del país. Además, éstos proyectos tienen la gran ventaja de generar energía limpia y no contaminante, aplacando significativamente los efectos del cambio climático global que está causando graves alteraciones climáticas en el mundo entero.

3.1.5. Proyectos con energía eólica en el cantón Loja Los proyectos con energía eólica para fines de generación en el cantón Loja son los siguientes (Tabla 6): PROYECTOS EÓLICOS EN EL CANTÓN LOJA ESTADO PROMOTOR CAPACIDAD CELEC EPCONSTRUIDO 16.5 MW GENSUR

PROYECTO VILLONACO (FIG. 9)

Vm (m/s) 12.70

HUAYRAPAMBA

ESTUDIOS DE FACTIBILIDAD BÁSICA

CELEC EPGENSUR

46.5

MW

10.5

DUCAL MEMBRILLO

ESTUDIOS DE FACTIBILIDAD BÁSICA

CELEC EPGENSUR

43.5

MW

9.10

CELEC EPGENSUR

15

MW

10.0

CACHIPAMBA

CAMPAÑA DE MEDICIÓN TOTAL

121,5 MW

Tabla 6. Proyectos eólicos en el cantón Loja, año 2014.

Fuente: Elaboración propia en base a ENERSUR EP (2014)

51

3.2.

Flujograma de investigación

Conforme a lo revisado en el estado del arte, se ha elegido una metodología aplicada a diversos estudios de localización y específicamente enfocada a la energía eólica. Esta metodología, en su primera etapa, comienza con el desarrollo de la geodatabase del cantón Loja, a través de la recopilación de información. Seguido se procede con el diseño de la geodatabase para poder elaborar e implementar la geodatabase (FIG. 10). A continuación, se utiliza esta geodatabase como insumo para aplicar una EMC y obtener mapas temáticos que permitan ubicar el mejor o los mejores emplazamientos para proyectos eólicos con fines de generación eléctrica. Se procede con el análisis de los resultados y se termina proponiendo consultas a la base de datos que sirvan como soporte de tomas de decisión para proyectos eólicos. A continuación, se encuentra el flujograma simplificado del presente trabajo investigativo.

Fase Preliminar

Fase de Diseño

Elaboración de Geodatabase

Evaluación Multicriterio (EMC)

Realización de Consultas

•Recopilación de Información •Estandarización e Integración de Datos •Modelo Conceptual •Modelo Lógico

•Estructuración de la Geodatabase •Dominios, Dataset de Entidades, Clases, Topología y Relaciones •Método AHP (Definición del Objetivo, Recopilación de capas de información geográficas, Selección de Criterios a evaluación de los recursos, Clasificación de las Capas y Ejecución de las operaciones aritméticas.

•Análisis de Resultados de la Evaluación Multicriterio.

•Diseño de las consultas •Consultas Prácticas a la geodatabase.

FIG. 10. Flujograma de la investigación

52

3.3.

Desarrollo del trabajo investigativo

Como parte esencial de este trabajo de investigación, es de vital importancia definir la metodología necesaria para cumplir con los objetivos planteados.

El objetivo principal de este trabajo es: Diseñar e implementar una geodatabase en el cantón Loja que sirva como soporte de decisión en proyectos energéticos eólicos. Como se indica previamente, este trabajo investigativo serviría de manera fundamental para tomar decisiones en proyectos eólicos con fines de generación, de la empresa ENERSUR EP, al ser absorbida por la CELEC EP – GENSUR, Así como todos los proyectos que se encontraban monitoreando, estudios de factibilidad básica y diseños, se considera que este trabajo puede ser adoptado por la Corporación Eléctrica del Ecuador, Unidad de Negocio GENSUR. 3.3.1. Fase preliminar En la fase preliminar, se requiere la investigación y recopilación de la información geográfica existente en el país y que puede ser de utilidad para el soporte de decisión en proyectos eólicos.

3.3.2. Recursos Existen dos grandes grupos de software para SIG, software libre y software privado o de pago. Cada uno tiene sus ventajas y desventajas, en virtud de la universalidad requerida para sistema que estaba diseñado originalmente para ENERSUR EP, se ha optado por un software de pago como es ArcGIS 10.2, que permite una diversidad de adaptaciones en caso de que la unidad de negocio GENSUR requiera su implementación. Esta herramienta será fundamental en la elaboración de la geodatabase, así como la generación de mapas temáticos y cálculos de la evaluación multicriterio. Se utilizó además el software Excel para el análisis multicriterio AHP y el ArcGIS Diagrammer para el diseño de la geodatabase.

3.3.3. Fuentes y regulaciones para proyectos eólicos en Ecuador Para este trabajo investigativo, se requiere obtener información de las fuentes oficiales, tanto para los datos geográficos de la geodatabase como para la información que se considera puede ser útil para el campo de aplicación.

53

El Art. 275 de la Constitución indica que “el Estado planificará el desarrollo del país para garantizar el ejercicio de los derechos, la consecución de los objetivos del régimen de desarrollo y los principios consagrados en la Constitución. La planificación propiciará la equidad social y territorial, promoverá la concertación, y será participativa, descentralizada, desconcentrada y transparente”. Por este motivo, se creó el Sistema Nacional de Información (FIG. 11), ente encargado de administrar toda la información de las instituciones del estado que generen datos geoespaciales, según estándares y lineamientos nacionales.

FIG. 11. Página web del Sistema Nacional de Información del Ecuador (SNI) Fuente: SNI (2015)

En esta página web, se descarga variada información en formato shape, de capas temáticas de importancia como localidades, áreas protegidas, etc. todas a escala 1:25,000.

Una prioridad es obtener la información más confiable y beneficiosa para el presente estudio. Por este motivo, se acudió a otra página de interés geoespacial como la página del Instituto Espacial Ecuatoriano (IEE) específicamente al catálogo de metadatos (FIG. 12).

(Instituto Espacial Ecuatoriano [IEE], 2015)

54

FIG. 12. Página web del Instituto Espacial Ecuatoriano (IEE) Fuente: IEE (2015)

En este caso, se encontró la mayor cantidad de información requerida para el presente trabajo investigativo debidamente estandarizada, a escala 1:25,000, del cantón Loja, año 2012 y en formato de geodatabase.

Estas geodatabases son las siguientes (FIG. 13):

55

Capacidad de Uso de Tierra •Suelo •Capacidad de uso de la Tierra Clima e Hidrología •Clima •Hidrología Geomorfología •Formas de la Tierra •Formas del Relieve Geopeodología •Suelo •Unidad Edáfica Infraestructura •Comunicaciones y Transmision •Fabricación Industrial •Generación Eléctrica •Miscelaneos Movimientos en masa •Procesos Geodinámicos •Zona de Amenaza por caídas •Zona de amenaza por deslizamientos Sistemas productivos •Miscelaneos •Tierra Agropecuaria •Tierra arbustiva y Herbácea •Tierra Forestal •Tierra sin cobertura vegetal FIG. 13. Geodatabases del Cantón Loja obtenidas del Instituto Espacial Ecuatoriano IEE.

Fuente: IEE (2015)

De este portal oficial se pudo obtener las capas temáticas y la información necesaria para la presente geodatabase.

Del programa INFOPLAN del año 2012 se obtuvo la capa de elevaciones del Ecuador del Shuttle Radar Topography Mission (SRTM), en formato Geotiff con una grilla de aproximadamente 76 metros.

De la página oficial de Aster Global Digital Elevation Model (ASTER GDEM) (National Aeronautics and Space Administration [NASA], 2016) se obtuvo el Digital Elevation Model 56

(DEM) de 2 áreas del cantón Loja que serán de utilidad para en un futuro próximo poder ejecutar el mapa eólico localizado del cantón.

De la página del Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI, 2014) se logró obtener la ubicación de las estaciones meteorológicas del Ecuador en formato shape a escala 1:100,000. Estas estaciones sirven como referencia en caso de requerir o existir datos de viento o dirección cercanos a los proyectos, de los cuales se pueda obtener información.

Una de las limitaciones que se asume en este tipo de estudios a la cual se debe adaptar es la de falta de información o a escalas muy grandes como 1:100,000. En este trabajo, se pretendió utilizar la información de fallas geológicas contenida en (SNI, 2015) pero debido a la escala y a que la información no abarcaba toda el área de estudio no se pudo implementar.

El mapa eólico obtenido se descargó de la página del (MEER, 2013) en formato kmz para toda la extensión de la sierra ecuatoriana a una grilla de 200 metros de precisión.

Estas fueron las fuentes de información con respecto a la información de las instituciones públicas que manejan este tipo de información geoespacial.

Con respecto a la información localizada del recurso eólico, se pudo obtener de parte de ENERSUR la siguiente información geográfica y alfanumérica: Datos no-geográficos: 

Matriz de proyectos eólicos para el cantón Loja (Tabla en Excel).



Equipos y configuración de instrumentos meteorológicos por cada torre de prospección (Tabla en Excel).



Datos de mediciones cada 10 minutos de todos los equipos instalados en cada torre de prospección (Archivo de Texto).

Datos geográficos: 57



Ubicación geográfica de las torres de prospección de recurso por proyecto (tormato punto, tomado con GPS diferencial, WGS84 UTM 17S).

El sistema de referencia utilizado en el presente estudio es el mismo que se maneja en los datos oficiales: 

SIRGAS 95, época 1995.4, International Terrestrial Reference Frame (ITRF) 94, UTM, WGS 84, Zona 17S.

Todas las geodatabases están estandarizadas a este sistema y algunas capas adicionales fueron re-proyectadas a la misma. No existen regulaciones específicas en cuanto a la construcción de parques eólicos con fines de generación eléctrica en el Ecuador; esto en lo referente a las restricciones de ubicación de los mismos.

En cuanto a regulación generación de energía eléctrica, la institución encargada es la Agencia de Regulación y Control de Electricidad (ARCONEL) que cuenta con varias regulaciones para el funcionamiento de proyectos de energías renovables autónomos o conectados a la red. Las normas aplicables a este tipo de generación son (Tabla 7):

Resolución ARCONEL 056/16

Requisitos y Procedimiento General para la obtención del Título Habilitante de empresas públicas que desarrollen proyectos de generación con Energías Renovables No Convencionales (ERNC).

ARCONEL 004/15

Establece criterios y requisitos técnicos relacionados con la conexión de los generadores renovables no convencionales a las redes de transmisión y distribución a fin de no degradar la calidad y confiabilidad del servicio de energía eléctrica en la zona de influencia del generador.

CONELEC 002/13

Determinar el procedimiento que deben cumplir los proyectos de generación de energías renovables, menor a 1 MW, para obtener el Registro ante el CONELEC, así como su tratamiento en los aspectos comerciales, técnicos y de control.

Tabla 7. Regulación Ecuatoriana aplicable a proyectos energéticos Renovables.

Fuente: Elaboración propia en base a ARCONEL (2015)

58

En ninguna regulación establece criterios restrictivos o ponderativos para la ubicación de proyectos de generación eléctrica, la única información restrictiva que se encontró se refiere a la ubicación del proyecto de generación intersecta o no con el Sistema Nacional de Áreas Protegidas (SNAP). Ante la dificultad que se han presentado en proyectos anteriores conseguir el certificado de intersección se considera la capa del SNAP como una capa restrictiva para proyectos eólicos de generación eléctrica.

Se realizó entrevistas verbales con el personal técnico multidisciplinar de la Central Eólica Villonaco para definir las capas temáticas que serían de utilidad en proyectos de generación eólica con fines de generación que integrarían la geodatabase.

3.3.4. Estandarización e integración de los datos Los datos adquiridos en su gran mayoría se encuentran estandarizados dentro del proyecto de “Generación de Geoinformación para la gestión del territorio a nivel nacional, escala 1:25000”, elaborado conjuntamente por el Ministerio de Defensa, el IEE y el SENPLADES. Por este motivo, se mantuvo la misma categorización y se seleccionó las presentes capas de interés, para que sean ubicadas en una sola geodatabase que contenga toda la información.

Las capas que se ha considerado como pertinentes para estudios de proyectos eólicos con fines de generación son las siguientes (Tabla 8):

59

Información de la Geodatabase Límite Administrativo

Fuente

Escala

Formato

Forma

Normalización

IEE

1:25,000

Feature Class

Polígono

Límite Parroquial

SNI

1:50,000

Shape

Polígono

Red Vial Ubicación de Subestaciones Forma del Relieve (Pendiente)

IEE

1:25,000

Feature Class

Polilinea

Ninguna Corte por Polígono del shape, depuración de parroquias, convertir a feature Class y cargar a la Geodatabase Ninguna

IEE

1:25,000

Feature Class

Punto

Ninguna

IEE

1:25,000

Feature Class

Polígono

Ninguna

kml

Polígono

Importar archivo kml, se corta la capa con el limite administrativo del cantón, del campo de "descripción de velocidad", se extrae a un campo value la velocidad con formula "DERECHA" en calculadora de campos.

Mapa Eólico del MEER (grilla 200 metros) Zona de Amenazas por Deslizamiento Zonas de amenazas por Caídas Bosque nativo Modelo digital de Elevación (MDE) SRTM grilla 76 metros Sistema Nacional de Áreas Protegidas del Ecuador (SNAP) Hidrografía (Ríos Dobles y Cuerpos de Agua) Poblados grandes Poblados pequeños

MEER

IEE

1:25,000

Feature Class

Polígono

Ninguna

IEE

1:25,000

Feature Class

Polígono

Ninguna

IEE

1:25,000

Feature Class

Polígono

hgt

raster

Ninguna Unión de dos raster (S04W080.hgt y S05W080.hgt) y reproyección de sistema de referencia espacial.

SRTM Oficial IEE

1:25,000

Feature Class

Poligono

Ninguna

IEE

1:25,000

Feature Class

Poligono

Ninguna

IEE IEE

1:25,000 1:25,000

Feature Class Feature Class

Poligono punto

Ninguna Ninguna

Uso

Útiles para limitar el objeto de estudio y en caso d ser necesario conocer a las autoridades parroquiales correspondientes.

Factores condicionantes para la implantación de proyectos eólicos con fines de Generación eléctrica, adaptadas a las condiciones del cantón Loja.

Factores restrictivos para la implantación de proyectos eólicos con fines de Generación eléctrica, adaptadas a las condiciones del cantón Loja.

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Proyectos Eólicos de Loja Red Hidrográfica (Quebradas y Ríos Pequeños) Líneas Eléctricas de Transmisión Isoterma Atmosférica Isoyeta Zona de temperatura Atmosférica Zona de precipitación Estaciones Metereológicas Automáticas Estaciones Metereológicas Capacidad de Uso del Terreno MDE (ASTGTM2 grilla 36m)

IEE

1:5,000

kml

Polígonos

Digitalización en Google Earth de los límites de la Central Eólica Villonaco, después exportar en kml, importar en ArcGIS y transformar en feature class.

IEE

1:25,000

Feature Class

Polilinea

Ninguna

IEE

1:25,000

Feature Class

Polilinea

Ninguna

IEE

1:25,000

Feature Class

Polilinea

Ninguna

IEE

1:25,000

Feature Class

Polilinea

Ninguna

IEE

1:25,000

Feature Class

poligono

Ninguna

IEE

1:25,000

Feature Class

poligono

Ninguna

INAMHI

1:100,000

shape

punto

Corte por polígono del shape, convertir a feature Class y cargar a la Geodatabase

INAMHI

1:100,000

shape

punto

Corte por polígono del shape, convertir a feature Class y cargar a la Geodatabase

IEE

1:25,000

Feature Class

Poligono

Ninguna

tif

raster

Unión de dos raster (S04W080.tif y S05W080.tif) y reproyección de sistema de referencia espacial.

ASTGTM oficial

Capas Temáticas de apoyo, no forman parte de lo cálculos, son de carácter referencial para proyecto eólicos.

Con la inclusión de datos de viento localizados de cantón Loja pueden ser utilizados para la elaboración de un mapa eólico con mejor resolución que el generado por el MEER

Tabla 8. Capas temáticas de la Geodatabase

61

3.3.5. Diseño de la Geodatabase El objetivo de esta geodatabase es modelar de la mejor manera el mundo real. En base a esta premisa el diseño de la geodatabase se ha definido en tres etapas (FIG. 14):

FIG. 14. Etapas de Diseño de una Geodatabase.

Fuente: Cabarcas (2015)

3.3.5.1.

Modelo conceptual

En esta etapa, se definió de manera general el entorno y los requerimientos de la geodatabase, identificando entidades sus atributos y relaciones entre entidades El modelo conceptual se divide en dos etapas: 3.3.5.2.

Análisis de requisitos

Los requisitos básicos para la geodatabase son los siguientes (Tabla 9):

62

Objetivos de la Implementación de la Geodatabase Obtención, organización clasificación de toda la información geográfica que tiene influencia en el manejo de proyectos eólicos del cantón Loja

Diagnóstico Actual

Información cartográfica dispersa y no organizada.

Los datos meteorológicos de los proyectos eólicos se encuentran desorganizados.

No se cuenta con una geodatabase del Crear un soporte de toma de cantón Loja, que decisiones para los proyectos ayude a tomar eólicos con fines de generación decisiones de una eléctrica en el cantón Loja. manera óptima y eficaz en el desarrollo de los proyectos.

Generar un EMC para ubicar los No se cuenta con mejores emplazamientos para posibles nuevos proyectos eólicos en el cantón emplazamientos en el Loja cantón Loja.

No existe la posibilidad de hacer Poder realizar consultas técnicas consultas técnicas para tomar decisiones respecto a para programar los proyectos. actividades en los proyectos eólicos de la empresa. * Diagnóstico de la Empresa ENERSUR EP (año 2014) Organizar y respaldar la información de las torres meteorológicas de cada proyecto de la empresa.

Resultados Esperados Obtener una geodatabase con toda la información cartográfica, estandarizada y de alta calidad correspondiente al cantón Loja.

Obtener una base de datos con toda la información correspondiente a cada proyecto eólico Mapas temáticos de apoyo que contenga información sobre potencialidad, acceso vial, cercanías a las redes eléctricas, poblados, etc.

Mapa de ubicación de los mejores emplazamientos para proyectos eólicos.

Poder ejecutar consultas básicas en lenguaje Structured Query Language (SQL), sobre los proyectos eólicos de la empresa.

Tabla 9. Objetivos de implementación de la Geodatabase Fuente: González (2014)

3.3.5.3.

Generación del esquema conceptual

A continuación, se presenta un esquema general del funcionamiento de la geodatabase del cantón Loja (FIG. 15).

63

FIG. 15. Esquema Simplificado del Funcionamiento de la Geodatabase

La premisa de este trabajo investigativo es la de generar una geodatabase que contenga información relevante para proyectos eólicos con fines de generación en el cantón Loja.

Como se ha indicado previamente, toda la cartografía temática se ha obtenido ya estandarizada y homologada por las generadoras de información respectivas.

64

En el cantón Loja, la empresa ENERSUR, hasta junio del año 2014, poseía la información más relevante para este tipo de proyectos. Esta información son las mediciones diezminútales tomadas por las torres de medición del recurso eólico.

Se ejecutó el diagrama de entidad-relación, basados en la información recopilada en ENERSUR EP (FIG. 16).

FIG. 16. Diagrama Entidad – Relación de la Geodatabase

3.3.5.4.

Modelo lógico

El modelo lógico consolida y define el modelo conceptual a través de tres pasos: 1. Proyecta del esquema conceptual al esquema lógico.

2. Identifica las claves primarias y foráneas.

3. Normaliza las tablas de atributos.

65

Una vez analizada la información, se ha desarrollado en el programa ArcGIS Diagrammer una simulación del modelo lógico de la geodatabase. En primer lugar, se ha analizado cual sería la mejor ubicación para las capas temáticas e información base que se ha considerado relevante para proyectos eólicos con fines de generación eléctrica (FIG.17).

FIG. 17. Modelo lógico de la información base

66

Posteriormente, se desarrolló el modelo lógico de la información obtenida de ENERSUR EP, resguardada, actualmente, CELEC EP – GENSUR (FIG. 17 y FIG. 18).

FIG. 18. Modelo lógico de la información de proyectos eólicos en el cantón Loja

Identificar claves primarias y foráneas Se denomina clave primaria a un campo o a una combinación de campos que identifica de forma única a cada fila de una tabla. No pueden existir dos filas en una tabla que tengan la misma clave primaria.

La clave primaria debe identificar unívocamente a todas las posibles filas de una tabla y no solo a las filas que se encuentran en un momento determinado.

67

Las foreign key (FK) es una columna o grupo de columnas de una tabla que contiene valores que coinciden con la clave primaria de otra tabla. Las claves foráneas o foreign key se utilizan para unir tablas. Las claves foráneas se indican cuando aparecen en el modelo porque su presencia puede restringir su capacidad para suprimir filas de tablas.

Las claves foráneas de la geodatabase son las siguientes (FIG. 19):

FIG. 19. Claves primarias y foráneas de la Geodatabase.

Un atributo es un campo en un feature class, shapefile o tabla, y define las características que pueden presentarse en esta; uno de estos campos debe ser la clave primaria en una entidad.

La base geográfica básica y temática obtenida para esta investigación se encuentra homogenizada y estandarizada en el “Catálogo de objetos Geográficos: Básicos y Temáticos” producto del proyecto para la “Generacion de Geoinformacion para la gestion del territorio a nivel nacional a escala 1:25,000” Componente 8: “IDES”, generado por el ministerio de defensa y el instituto espacial ecuatoriano.

68

Las capas temáticas y bases que conforman esta geodatabase se encuentra ubicadas en el Anexo 1. En esta sección se presenta la definición de los atributos del Feature Dataset “Proyectos_Eolicos”. El Anexo 2 presenta los atributos generados en el presente trabajo investigativo.

3.3.5.5.

Modelo físico

El modelo físico es la etapa en donde se implementa tanto el modelo lógico como el conceptual. Se define en que arquitectura se va a trabajar, en qué forma se debe almacenar los datos, cumpliendo con las restricciones y aprovechando las ventajas del sistema específico a utilizar. Si bien, Ecuador, debido a la crisis económica que en el año 2016 nos agobia tiende a utilizar software gratuito para la implementación de bases de datos así como para su manejo. En esta ocasión, al tratarse de proyectos de inversión en los cuales la variabilidad de resultados puede afectar de gran manera la toma de decisiones. En estos casos, es mejor realizar una inversión, pero asegurarse que los datos estén respaldados y seguros, así como beneficiarse de la gran experticia en temas de localización de emplazamientos para proyectos de energías renovables.

Esta geodatabase se diseñó para solventar los problemas de organización de la información que poseía ENERSUR EP. Al desaparecer esta empresa la solución es evaluar un prototipo a pequeña escala en una computadora personal para que, en caso, se autorice su uso en cualquier institución pueda ser implementada en un servidor de datos con su respectivo motor de base de datos.

En base a estas premisas, se ha definido utilizar el software de pago ArcGIS, con su versión ArcGIS Desktop, siempre en un entorno informático Microsoft Windows.

La computadora en la que se instalará esta geodatabase deberá cumplir con ciertos requisitos mínimos, las computadoras se mantienen en constante evolución y mejora, en tal virtud cualquier computadora puede cumplir fácilmente con estos requisitos mínimos.

69

3.3.6. Construcción de la Geodatabase El procedimiento para la implementación y elaboración de una geodatabase que funcione como soporte en la toma de decisiones para proyectos de generación eólica en el cantón loja es el siguiente: verificar que el hardware y el software requeridos para la instalación cumplan con lo mínimo establecido por el fabricante

3.3.6.1.

Implementación de la Geodatabase

Una vez cumplidas las etapas de diseño de la Geodatabase, e instalado el software requerido, se procede con la implementación de la misma. Como se observó en el capítulo anterior, existen tres tipos de geodatabase; para este trabajo se utilizará la geodatabase de archivo, esta elección se sustenta en las siguientes ventajas: 

Capacidad de almacenamiento de hasta 1 terabyte.



Soporta cualquier sistema operativo.



Puede existir múltiples visores de la base, pero solo un editor de la misma.



La visualización y consulta son más rápidas que en Access.



La gestión es simplificada debido a que los bloqueos se imponen en los feature set, o feature classes.

 

Tiene un alto rendimiento y niveles de compresión de hasta 25:1.

Feature Dataset

ESRI las define como: Un dataset de entidad es una colección de clases de entidad relacionadas que comparten un sistema de coordenadas común. Los datasets de entidades se utilizan para integrar espacial o temáticamente clases de entidad relacionadas. Su propósito primario es organizar clases de entidad relacionadas en un dataset común para generar una topología, un dataset de red, un dataset de terreno o una red geométrica. (ESRI, 2014)

70

Como se indicó inicialmente, la información geográfica básica y temática fue adquirida de fuentes oficiales, se encuentra homogenizada y estandarizada. Por este motivo, se seleccionó los feature dataset que contenían la información y se los copió a la geodatabase, con sus respectivos feature class.

Se creó la feature dataset de “Proyectos_Eolicos” de la información obtenida de ENERSUR EP en el año 2014, y se le asignó el sistema de coordenadas XY respectivo “WGS_1984_UTM_Zone_17S”. 

Generación de las Feature Class

La clase de entidad se definen como un conjunto de entidades con una misma representación espacial, que pueden ser líneas, puntos, polígonos o tablas.

Se ingresó a este dataset toda la información geográfica recolectada, se ingresaron las tablas de datos alfanuméricos, se definieron los atributos correspondientes, se ingresaron el tipo de dato, su longitud si es el caso y si permite valores nulos (FIG. 20).

FIG. 20. Generación de las entidades de clase

71

Otra forma simplificada de ejecutar este trabajo y una vez desarrollado el modelo en el software ArcGIS Diagrammer, se puede exportar a un archivo .xml y de ahí importarlo a una geodatabase. Por motivos explicativos, se continúa indicando el procedimiento manual. 

Ingreso de información a las Feature Class

Una vez terminado de crear las entidades respectivas, se procedió a cargar desde un archivo de Excel y llenar los campos con la información respectiva (FIG. 21).

FIG. 21. Ingreso de la información a las Entidades de Clase



Definición de índices y relaciones entre las Feature Class

Con los datos en la geodatabase, se procede a determinar los índices y a generar las relaciones entre las entidades (FIG. 22).

FIG. 22. Ingreso de relaciones entre las entidades

72

Las relaciones puden ser utilizadas para descubrir información específica dentro de los datos (FIG. 23). Las relaciones se determinan mediante el diseño de entidad-relación (referirse a FIG. 16) y las claves primarias y foráneas (referirse a la FIG. 19).

FIG. 23. Generación de índices de las entidades

Los índices de atributo pueden acelerar las consultas de atributo en las tablas y las clases de entidad. Un índice de atributo es una ruta alternativa utilizada por ArcGIS para recuperar un registro de una tabla. Para la mayoría de los tipos de consultas de atributos, es más rápido buscar un registro con un índice que comenzar por el primer registro y buscar en toda la tabla. (ESRI, 2014) 

Creación de subtipos y dominios

Los subtipos y los dominios funcionan como validadores temáticos de los datos geográficos y alfanuméricos de la geodatabase, los subtipos pueden ser catalogados como subdivisiones de las clases de entidad, que ayudan a delimitar y mantener homogenizada la base de datos. Los dominios vendrían a ser opciones de un campo como rango de valores, alfanuméricos y numéricos; estos se complementan para la validación temática de datos (FIG. 24).

73

FIG. 24. Creaciรณn de subtipos y dominios de la Geodatabase

Con la aplicaciรณn de todo estos procedimientos, se obtiene un prototipo de la geodatabase totalmente implementada y funcional, tal como se muestra en la FIG. 25.

74

Amenazas Geodinámicas Capacidad de Uso de Suelo Cartografía Base Temática Clima •Isoterma Atmosférica •Isoyeta •Zona de precipitación •Zona de Temperatura atmosférica Formas de la Tierra Infraestructura Eléctrica Meteorología •Estaciones Meteorológicas automáticas del INAMHI •Estaciones Meteorológicas del INAMHI •Mapa Eólico del MEER Proyectos Eólicos •Información del Logger •Informacion del Proyecto •Terrenos de la Central Eólica Villonaco •Equipos de la Torre •Equipos del Logger •Ubicación Torre Meteorológica Raster de ASTGTM2 Raster de SRTM

FIG. 25. Geodatabase implementada del cantón Loja

La etapa de pruebas, validación y configuración serán ejecutadas y analizadas durante la etapa de EMC.

75

4. EVALUACIÓN MULTICRITERIO (EMC) PARA LA SELECCIÓN DE LOS MEJORES

EMPLAZAMIENTOS PARA PROYECTOS EÓLICOS CON FINES DE GENERACIÓN ELÉCTRICA EN EL CANTÓN LOJA En el presente EMC para localizar las mejores zonas de aprovechamiento de energía eólica, se utilizará el siguiente esquema metodológico (FIG. 26):

FIG. 26. Marco Metodológico para evaluación Multicriterio Fuente: Elaboración propia en base a Hofer, Sunak, Siddique, y Madlener (2014)

Como se explica en el segundo capítulo, se ha decidido utilizar la metodología de AHP de Saaty para, posteriormente, aplicar la técnica compensatoria de sumatoria linear ponderada y definir los mejores emplazamientos para proyectos eólicos con fines de generación.

4.1.

Definición del objetivo

Uno de los pasos primordiales para poder desarrollar un análisis multicriterio es definir de manera concreta el objetivo del mismo.

El objetivo del presente trabajo investigativo es el siguiente:

76

Análisis espacial para identificar zonas óptimas para el aprovechamiento de proyectos eólicos con fines de generación eléctrica.

4.2.

Recopilación de capas de información necesarias

Para poder cumplir con el objetivo planteado, se necesita recurrir a la geodatabase del cantón Loja creada y se selecciona las entidades de clase que serán de utilidad para realizar la EMC. Estos datos se encuentras estandarizados y en el mismo sistema de referencia: SIRGAS 95, época 1995.4 ITRF 94., UTM WGS 84 Zona 17 S En la tabla 10, se describe las capas de información que se utilizó en este análisis:

77

Información Relevante

Fuente Instituto

Limite Administrativo

Ecuatoriano Instituto

Red Vial

Espacial

Ecuatoriano Instituto

Ubicación de Subestaciones

Mapa Eólico del MEER (grilla 200 metros) de

Espacial

Ecuatoriano

Forma del Relieve (Pendiente)

Zona

Espacial

Instituto

Espacial

Ecuatoriano Ministerio

de

Electricidad

y

Escala

Formato

Forma

1:25,000

Feature Class

Polígono

1:25,000

Feature Class

Polilínea

1:25,000

Feature Class

Punto

1:25,000

Feature Class

Polígono

1:250,000

Feature Class

Polígono

1:25,000

Feature Class

Polígono

1:25,000

Feature Class

Polígono

1:25,000

Feature Class

Polígono

raster

Raster

1:25,000

Feature Class

Polígono

1:25,000

Feature Class

Polígono

1:25,000

Feature Class

Polígono

1:25,000

Feature Class

Punto

Feature Class

Polígono

Energías Renovables Amenazas

por Instituto

Deslizamiento

Espacial

Ecuatoriano

Zonas de amenazas por Caídas

Instituto Ecuatoriano Instituto

Bosque nativo

Espacial

Espacial

Ecuatoriano

Modelo digital de Elevación (MDE) SRTM grilla 76 metros

Grilla de 76

SRTM Oficial

Sistema Nacional de Áreas Instituto

metros Espacial

Protegidas del Ecuador (SNAP) Ecuatoriano Hidrografía (Ríos Dobles y Instituto Cuerpos de Agua) Poblados grandes

Poblados pequeños Terrenos de la CEV

Espacial

Ecuatoriano Instituto

Espacial

Ecuatoriano Instituto

Espacial

Ecuatoriano Google Earth

Tabla 10. Tabla de clases de entidades para la EMC

78

4.3.

Selección de criterios y restricciones (metodología AHP)

La metodología AHP aplicada para seleccionar los mejores emplazamientos para el aprovechamiento de proyectos eólicos se basa en el siguiente esquema (FIG. 27):

FIG. 27. Estructura del métodoAHP Fuente: Elaboración propia en base a Hofer et al. (2014)

Como se menciona en el capítulo 3, no existen criterios estandarizados ni normativas que regulen la instalación de proyectos eólicos con fines de generación. La metodología para obtener estos criterios se basó en tres fuentes de información: 

Recopilación bibliográfica.



Entrevistas verbales a personal técnico que se desenvuelve en el ámbito de la energía eólica del cantón Loja.



Analogías con la instalación del primer parque eólico del Ecuador Continental y uno de los más altos del mundo el “Parque Eólico Villonaco”.

4.3.1. Criterios restrictivos Los criterios restrictivos definidos son los siguientes (Tabla 11):

79

Ámbitos

Capas Temáticas Restringidas Sistema

Nacional

de

Áreas

Protegidas (SNAP) Ambiental

Alternativas Apto No pertenece

No Apto Pertenece

Área de Protección de Parques mayor a 1 kM de menor a 1 km de Nacionales

distancia

distancia

Red hidrográfica (Cuerpos de agua, mayor a 100 m de menor a 100 m de ríos dobles)

distancia

Distancia

Distancia a Núcleos Grandes (Áreas mayor a 1 kM de menor a 1 km de Social

Mayores a 8500 m2)

distancia

Distancia a Núcleos Pequeños (Áreas mayor a 500 m de menor a 500 m de menores a 8500 m2)

Técnico

distancia

Distancia a Otro Proyecto Eólico

distancia

distancia

mayor a 1 kM de menor a 1 Km de distancia

distancia

Tabla 11. Tabla de criterios restrictivos

Sistema Nacional de Áreas Protegidas: Se considera tipo restrictivo en base al estado del arte, la dificultad para que los proyectos energéticos, que no son emblemáticos, obtengan permiso para ingresar a estas áreas y a un criterio de conservación ambiental. Se añade, además, un área de 1 km de protección alrededor de las áreas protegidas.

Red hidrográfica: Se considera tipo restrictivo en base al estado del arte, restricciones ambientales y normas de protección de márgenes de ríos. Por este motivo, se considera prohibitivo la instalación de proyectos eólicos en un margen de protección de al menos 100 metros, se ha considerado para este análisis los cuerpos de agua y ríos dobles descartando ríos simples y quebradas.

Distancia a núcleos grandes: Se considera restrictivo en base a la revisión bibliográfica, a una distancia de al menos 300 metros requeridos para que el ruido de un parque eólico, no afecte a los centros poblados. Basados en la ubicación del Parque Eólico Villonaco, se encuentra a menos de 1 km de un centro poblado grande, sin producir afectaciones y promoviendo el turismo. Se definió que se excluya los lugares que se encuentren a menos de 1 km de los centros poblados grandes y no a 2 km como indicaba el estado del arte. Se 80

debe señalar que en base a la información de la capa temática se considera poblado grande a los pueblos de más de 8500 m2.

Distancia a núcleos pequeños: En base a las mismas consideraciones anteriores y tomando como mínima la distancia de seguridad auditiva, se definió un rango de 500 metros de protección de los núcleos pequeños. Se considera poblados pequeños a los menores a 8500 m 2.

Distancia a otro proyecto eólico: En base al estado del arte y a criterios meramente técnicos se requiere que un nuevo proyecto eólico se encuentre alejado por lo menos 5 diámetros de rotor de distancia para evitar posibles turbulencias o pérdida de energía. En el caso de Villonaco, el diámetro de rotor es de aproximadamente 70 metros, que resulta un valor mínimo de 350 metros. Por este motivo, se genera una restricción de 1 km alrededor de los terrenos de la Central Eólica Villonaco.

4.3.2. Criterios ponderados Los criterios ponderados son los siguientes (Tabla 12):

Ámbitos

Económico

Capas Temáticas Ponderadas Distancia a Líneas Eléctricas o Subestaciones Distancia a la Carretera Pendiente en %

Técnico

Altura del Terreno Recurso Eólico Zona de Amenaza por Deslizamiento

Ambiental

Zona de Amenaza por caídas Bosques Nativos Tabla 12. Tabla de criterios ponderados

Distancia a líneas eléctricas o subestaciones: Esta capa temática es considerada como ponderada en base al estado del arte, a criterios económicos, mientras a mayor distancia se encuentre un proyecto de la red eléctrica, aumentará su costo constructivo. En la 81

bibliografía, indica que debe hacerse con respecto a las líneas eléctricas y subestaciones en este caso se utilizará solo la capa de subestaciones. Después de revisar en la literatura sobre conexiones de proyectos al Sistema Nacional Interconectado, estos proyectos no intersectan con las líneas de transmisión. Generalmente, se conectan a la subestación más cercana y con la capacidad necesaria. La distancia a la que se encuentre la subestación más cercana afectará económicamente el proyecto. En el caso de la capa de subestaciones no existían las subestaciones de Villonaco y Yanacocha, estas fueron añadidas a la capa.

Distancia a la carretera: La red vial del cantón; esta capa es considerada ponderada en base al estado del arte. Es importante para la estimación económica de un proyecto eólico, cuanto más lejos este de la red vial afectará económicamente al mismo.

Pendiente en porcentaje: Esta capa es considerada como ponderada, en base al estado del arte, y en la parte técnica de un proyecto un proyecto de mucha pendiente complicaría mucho su construcción. De la capa de forma del relieve, se procede a obtener el porcentaje de la pendiente del terreno, este valor de pendiente también se puede obtener del Modelo Digital de Elevación, pero se asume que debido a su escala la capa de forma de relieve tiene una mejor resolución.

Altura del terreno: Esta capa no está considerada en el estado del arte, en el cantón Loja por el hecho de que a mayor altura desciende la densidad del aire y por tanto la energía contenida en el viento debe ser considerada. La altura del terreno se obtiene del Modelo digital de Elevación SRTM. Recurso Eólico: Esta capa es considerada como ponderada en base al estado del arte y a los criterios técnicos obvios, es una de las más importantes para el presente estudio y a su vez la capa de menor resolución. Esta capa indica el potencial eólico del cantón Loja.

Zona de amenaza por deslizamiento: Esta capa es considerada en base a criterios ambientales, si bien no se encuentra considerada en el estado del arte, se ha tomado en consideración por que toma en cuenta varios criterios que no se encuentran contemplados como uso del suelo, precipitación y orientación. El deslizamiento es un movimiento ladero abajo de una masa de suelo o roca cuyo desplazamiento ocurre predominantemente a lo 82

largo de una superficie de falla, o de una delgada zona en donde ocurre una gran deformación cortante. Por esta razón, es muy importante evitar labores antrópicas a desarrollarse en zonas de alto peligro de deslizamiento.

Zona de amenaza por caídas: Se la considera, al igual que la anterior capa, aunque no esté considerada en el estado del arte. Las caídas son un tipo de movimiento en masa en el cual uno o varios bloques de suelo o roca se desprenden de una ladera, sin que a lo largo de esta superficie ocurra desplazamiento cortante apreciable. Por esta razón, es muy importante evitar labores antrópicas a desarrollarse en zonas de alto peligro de caídas.

Bosques nativos: Esta capa es considerada como ponderada, si bien se toma en cuenta en el estado del arte, a esta capa se le da un carácter restrictivo, con la experiencia del Proyecto Eólico Villonaco, así como por criterios ambientales se decidió ponderar con mayor valor cuando no existan bosques nativos, y de menor valor cuando se un bosque poco intervenido.

4.4.

Normalización de criterios ponderados

En la metodología AHP, para poder evaluar objetivamente los criterios ponderados se procede a normalizar las variables, se establece 4 alternativas para los emplazamientos estas son: a) Sumamente Apto b) Moderadamente Apto c) Marginalmente Apto d) No Apto Producto de esta normalización se obtiene los siguientes resultados (Tabla 13):

83

Ámbitos

Capas Temáticas Ponderadas Distancia a

Económico

Subestaciones Distancia a la Carretera Pendiente en %

Técnico

Ambiental

Altura del Terreno

Alternativas Sumamente

Moderadamente

Marginalmente

Apto

apto

apto

0 - 4 Km

4 - 8 km

8 - 12 Km

0 - 4 km

4 - 8 km

8 - 12 km

0% - 12%

12% -25%

25% - 40%

500 m - 1500 m

Recurso Eólico

10 - 13 m/s

Zona de Amenaza por

Nulo y No

Deslizamiento

Aplicable

Zona de Amenaza por

Nulo y No

caídas

Aplicable

Bosques Nativos

Sin bosque

1500 m - 2500m

No apto mayor a 12 Km mayor a 12 Km Mayor a 40%

2500 m - 3500

mayor a

m

3500 m menor a 4

7 - 10 m/s

4 - 7 m/s

Bajo

Medio

Alto

Bajo

Medio

Alto

Medianamente

Poco

Alterado

Alterado

Muy Alterado

m/s

Tabla 13. Tabla de normalización de criterios

4.5.

Juicio de importancia (ponderación en base al orden)

Una vez establecida la normalización de las variables, es posible continuar con la matriz de comparación por pares de criterio (MCP), la cual permite analizar los criterios por pares mediante una matriz de ponderación.

Para poder comparar los criterios se debe tomar en cuenta la siguiente tabla propuesta por (Saaty, 1980) de escala de importancia (Tabla 14):

84

Matriz de comparación por pares de criterios MCP 1

Si el criterio x es igualmente importante que el criterio Y

3

Si el criterio x es apenas más importante que el criterio Y

5

Si el criterio x es bastante más importante que el criterio y

7

Si el criterio x es mucho más importante que el criterio y

9

Si el criterio es absolutamente más importante que el criterio Y

2, 4, 6, 8

Estos valores se usan para situaciones intermedias Tabla 14. Escala de importancia de criterios

Tomando como base, esta escala se procede a evaluar los pares de criterios de los 8 factores ponderados descritos previamente. Se debe señalar que este análisis fue realizado formulando en una hoja de Excel, por si era necesario reevaluar la comparación (Tabla 15).

Matriz de comparación por pares MCP

Distancia a Subestaciones Pendiente en % Altura del Terreno Recurso Eólico Distancia a la Carretera Zona de Amenaza por Deslizamiento Zona de Amenaza por caídas

Distancia a Subestaciones

Pendiente en %

Altura del Terreno

1

1/5 1

1/3 3 1

Recurso Distancia a Eólico la Carretera 1/9 1/5 1/7 1

1 5 3 9 1

Zona de Zona de Amenaza por Amenaza por Deslizamiento caídas 1/7 1/7 1/3 1/3 1/5 1/5 3 3 1/7 1/7 1

Bosques Nativos 1/5 1 1/3 5 1/5

1

3

1

3

Bosques Nativos

1

Tabla 15. Escala de MCP

Posteriormente, se generó la matriz por pares con calificación numérica (Tabla 16): Matriz de comparación por pares con calificación numérica

Distancia a Subestaciones Pendiente en % Altura del Terreno Recurso Eólico Distancia a la Carretera Zona de Amenaza por Deslizamiento Zona de Amenaza por caídas Bosques Nativos TOTALES

Zona de Zona de Amenaza por Amenaza por Deslizamiento caídas 0.14 0.14 0.33 0.33 0.20 0.20 3.00 3.00 0.14 0.14

Distancia a Subestaciones

Pendiente en %

Altura del Terreno

1.00 5.00 3.00 9.00 1.00

0.20 1.00 0.33 5.00 0.20

0.33 3.00 1.00 7.00 0.33

0.11 0.20 0.14 1.00 0.11

1.00 5.00 3.00 9.00 1.00

7.00

3.00

5.00

0.33

7.00

1.00

1.00

3.00

7.00

3.00

5.00

0.33

7.00

1.00

1.00

3.00

5.00 38.00

1.00 13.73

3.00 24.66

0.20 2.43

5.00 38.00

0.33 6.15

0.33 6.15

1.00 13.73

Recurso Distancia a Eólico la Carretera

Bosques Nativos 0.20 1.00 0.33 5.00 0.20

Tabla 16. Escala de MCP con calificación numérica

85

En este paso, se completa la matriz generada con valores decimales, y se suma las columnas. Se compone la matriz de comparación por pares normalizada a la unidad, esto se obtiene dividiendo la calificación numérica individual sobre el total de la columna respectiva (Tabla 17).

Matriz de comparación por pares normalizada

Distancia a Subestaciones Pendiente en % Altura del Terreno Recurso Eólico Distancia a la Carretera Zona de Amenaza por Deslizamiento Zona de Amenaza por caídas Bosques Nativos TOTAL

Zona de Zona de Amenaza por Amenaza por Deslizamiento caídas 0.02 0.02 0.05 0.05 0.03 0.03 0.49 0.49 0.02 0.02

Distancia a Subestaciones

Pendiente en %

Altura del Terreno

0.03 0.13 0.08 0.24 0.03

0.01 0.07 0.02 0.36 0.01

0.01 0.12 0.04 0.28 0.01

0.05 0.08 0.06 0.41 0.05

0.03 0.13 0.08 0.24 0.03

0.18

0.22

0.20

0.14

0.18

0.16

0.16

0.22

0.18

0.22

0.20

0.14

0.18

0.16

0.16

0.22

0.13 1.00

0.07 1.00

0.12 1.00

0.08 1.00

0.13 1.00

0.05 1.00

0.05 1.00

0.07 1.00

Recurso Distancia a Eólico la Carretera

Bosques Nativos 0.01 0.07 0.02 0.36 0.01

Tabla 17. Escala de MCP normalizada a la unidad

Para finalizar, se obtiene el factor de ponderación para los criterios, sumando las filas de cada criterio y dividiendo para el número de variables, en el presente caso es de 8 variables (Tabla 18).

Vector de prioridad para los criterios Criterio

Ponderación

Porcentaje %

Distancia a Subestaciones

0.03

3.00%

Pendiente en %

0.09

9.00%

Altura del Terreno

0.05

5.00%

Recurso Eólico

0.36

36.00%

Distancia a la Carretera

0.02

2.00%

0.18

18.00%

0.18

18.00%

Bosques Nativos

0.09

9.00%

TOTAL

1.00

100.00%

Zona de Amenaza por Deslizamiento Zona de Amenaza por caídas

Tabla 18. Valores ponderados para los criterios

86

La metodologĂ­a de Saaty cuenta, ademĂĄs, con un anĂĄlisis de consistencia. En este punto se analiza la consistencia de los juicios del o la persona que realizaron el anĂĄlisis de comparaciĂłn por pares de criterio. Obtener una consistencia perfecta es muy difĂ­cil, pero se acepta hasta un valor de 0.1. En caso de que sea mayor a este valor, la persona que comparĂł los criterios debe replantearse sus valores en la matriz de comparaciĂłn (Tabla 19).

Distancia a Subestaciones Pendiente en % Altura del Terreno Recurso EĂłlico Distancia a la Carretera Zona de Amenaza por Deslizamiento Zona de Amenaza por caĂ­das Bosques Nativos TOTAL

Bosques Nativos

Total

Promedio

0.02 0.05 0.03 0.49 0.02

0.01 0.07 0.02 0.36 0.01

0.19 0.72 0.37 2.87 0.19

0.02 0.09 0.05 0.36 0.02

MediciĂłn de Consistenci a 8.13 8.28 8.01 8.65 8.13

0.16

0.16

0.22

1.47

0.18

8.63

0.18

0.16

0.16

0.22

1.47

0.18

8.63

0.13 1.00

0.05 1.00

0.05 1.00

0.07 1.00

0.72

0.09

8.28

Zona de Zona de Amenaza por Amenaza por Deslizamiento caĂ­das

Distancia a Subestaciones

Pendiente en %

Altura del Terreno

0.03 0.13 0.08 0.24 0.03

0.01 0.07 0.02 0.36 0.01

0.01 0.12 0.04 0.28 0.01

0.05 0.08 0.06 0.41 0.05

0.03 0.13 0.08 0.24 0.03

0.02 0.05 0.03 0.49 0.02

0.18

0.22

0.20

0.14

0.18

0.18

0.22

0.20

0.14

0.13 1.00

0.07 1.00

0.12 1.00

0.08 1.00

Recurso Distancia a EĂłlico la Carretera

Indice de Consistencia Indice RandĂłmico Radio de consistencia Es menor que 0.1 en matrices de 8 criterios:

0.05 1.4 0.04 Aprueba

Tabla 19. AnĂĄlisis de consistencia

El Ă­ndice de consistencia (FIG. 28) se obtiene utilizando la funciĂłn MMULT en Excel, esta funciĂłn ejecuta una multiplicaciĂłn de matrices, en este caso multiplica la matriz de comparaciĂłn por pares, por el promedio de pares normalizado de cada uno de los criterios utilizados, obteniendo un solo valor por cada criterio normalizado.

Mediante la fĂłrmula de (Saaty, 1980) se obtiene: đ??śđ??ź =

Îť max − đ?‘› n−1

FIG. 28. FĂłrmula del Ă­ndice de Consistencia

Donde:

Îť es la mediciĂłn de consistencia por cada criterio, N es la cantidad de criterios de la matriz, CI es el Ă­ndice de consistencia.

87

Seguidamente, se obtiene el Ă­ndice randĂłmico (IR) (FIG. 29) que se extrae de la siguiente tabla de (Saaty, 1980):

FIG. 29. Tabla de Ă­ndice randĂłmico

La fila superior es la cantidad de criterios de la matriz (8) y la inferior el Ă­ndice randĂłmico, que, para este caso, es 1.404.

Para terminar, se aplica la fĂłrmula de ratio de consistencia o razĂłn de consistencia (FIG. 30) de (Saaty, 1980): đ??śđ?‘… =

CI RI

FIG. 30. FĂłrmula del ratio de consistencia

Con estas fĂłrmulas, para el presente trabajo investigativo se obtuvo un radio de consistencia de 0.04 inferior al 0.1 que se considera como inconsistente.

4.6.

EjecuciĂłn de la operaciĂłn aritmĂŠtica

Habiendo concluido la etapa de cĂĄlculos matemĂĄticos y ponderaciĂłn, es posible comenzar a trabajar en la cartografĂ­a y anĂĄlisis espacial.

Para cumplir con ĂŠxito esta actividad, se ha generado una nueva geodatabase denominada “CĂĄlculos_EMC_Lojaâ€?. Esta geodatabase se ha desarrollado en el ArcGIS Model builder con dos modelos: El primero es vectorial y se utiliza para obtener un polĂ­gono de restricciones, compuesto por todas las capas restrictivas. Se debe seĂąalar que existe otra manera de unir la capa restrictiva en modo raster, esto implicarĂ­a convertir todos los formatos de vector de las restricciones y utilizar lĂłgica booleana para obtener un mapa restrictivo final. Se ha utilizado de las dos maneras y el resultado es el mismo.

El modelo vectorial de restricciones es el siguiente (FIG. 31): 88

FIG. 31. Desarrollo de un modelo vectorial de restricciones

Mediante este modelo, se obtiene un mapa resultante que muestra tanto los lugares permitidos para la implantaciรณn de proyectos eรณlicos como los restringidos (FIG. 32).

89

FIG. 32. Mapa de áreas aptas y no aptas para proyectos eólicos en el cantón Loja

En la siguiente etapa, se utilizó el Modelo Raster para poder ponderar los criterios obtenidos con la metodología AHP (FIG. 35). Como se puede observar, se recurre a principalmente la suposición ponderada o Weighted Overlay, pero, adicionalmente, se aplica la suma ponderada o Weighted Sum, que en caso de que no existan resultados concluyentes ayudará con el proceso de decisión.

90

FIG. 33. Modelo de aplicación matemática para obtener el mapa ponderado de aptitud para proyectos eólicos

Este modelo, adicionalmente, genera los rasters de los 8 criterios ponderados, cuyos mapas se adjuntan en Anexo 3.

El mapa resultante de la herramienta la suposición ponderada, generó datos específicos como se muestra en la FIG. 34 y FIG. 35:

91

FIG. 34. Mapa de emplazamientos sumamente aptos para proyectos eรณlicos en el cantรณn Loja

92

FIG. 35. Mapa de suposición ponderada para proyectos eólicos en el cantón Loja

Como se puede observar, se ha podido determinar mediante la EMC la ubicación de dos emplazamientos sumamente aptos, para implantar proyectos eólicos con fines de generación eléctrica.

Para determinar que la ponderación se efectuó de una manera valorada y sensata, se debe realizar un análisis de sensibilidad del modelo generado, se utiliza la siguiente metodología, 93

se reemplaza los valores ponderados según el método AHP por valores iguales para todos los criterios y se observa su comportamiento.

A continuación, se presenta los resultados del análisis de sensibilidad (FIG. 36 y FIG. 37):

FIG. 36. Mapa de suposición ponderada del análisis de sensibilidad

94

FIG. 37. Emplazamientos sumamente aptos obtenidos del análisis de sensibilidad

Se puede observar gráficamente que en el análisis de sensibilidad existen muchos más emplazamientos óptimos para proyectos eólicos (Tabla 20).

95

Tabla 20. Tabla comparativa de áreas entre análisis de sensibilidad y EMC

En el análisis de sensibilidad, las áreas sumamente aptas para proyectos eólicos son 21.63 veces más que en el EMC. Las áreas moderadamente aptas se incrementan ligeramente y las marginalmente aptas decrecen. En el caso de las áreas no aptas en el análisis de sensibilidad no existen.

Una vez valorados y visualizados los valores de sensibilidad del modelo, se determina que efectivamente los valores ponderados en los criterios, se terminaron de manera acorde al análisis científico.

4.7.

Consultas y análisis utilizando la Geodatabase

Mediante la ejecución de la EMC, se logró valorar la funcionalidad e integridad de los datos ingresados en la geodatabase, además, en base a la definición de criterios se pudo generar varias preguntas que pudieron ser respondidas con el uso de la geodatabase.

Las consultas más importantes que se determinaron mediante la selección de criterios son las siguientes: ¿El posible proyecto Eólico se encuentra en un área Protegida o en su radio de protección?

Solución. Se ingresa las coordenadas o shape del proyecto, se carga la capa restrictiva SITIOS_NO_APTOS , o en su defecto se carga la capa AREAS_PROTEGIDAS_LOJA del feature dataset CAPACIDAD_USO_DEL_SUELO, y se le aplica un buffer integrador a una distancia de 1 km. Esta distancia está determinada en base a los criterios restrictivos definidos 96

previamente, y se sustenta en la imposibilidad de concebir un proyecto eólico con fines de generación, en cualquier área protegida, así como en un rango de 1 km alrededor de cualquiera de estas áreas, para proveer un área de amortiguamiento y proteger la flora y fauna. ¿El posible proyecto eólico se encuentra alejado lo suficiente de los centros poblados?

Solución. Se ingresa las coordenadas o shape del proyecto, se carga la capa restrictiva SITIOS_NO_APTOS, o en su defecto se carga la capa POBLADOS_GRANDES del dataset de entidad CARTOGRAFÍA_BASE_TEMATICA y se le aplica un buffer de 1 km, se carga la capa POBLADOS_PEQUEÑOS del dataset de entidad CARTOGRAFÍA_BASE_TEMATICA y se aplica un buffer de 0.5 km. El estado del arte señala una separación de al menos 2 km de los centros poblados grandes, principalmente basados en restricciones médicas (auditivas, y visuales, pero en base a la buena experiencia del Proyecto Eólico Villonaco, se decidió reducir esta limitación a 1 km de área de protección en poblados grandes y 500 metros para poblados pequeños, se considera poblado grande a los pueblos de más de 8500 m 2. ¿El posible proyecto eólico interfiere con otro existente?

Solución. Se ingresa las coordenadas o shape del proyecto, se carga la capa restrictiva SITIOS_NO_APTOS, o en su defecto se carga la capa AREA_CENTRAL_EOLICA_VILLONACO del dataset de entidad PROYECTOS_EOLICOS y se le aplica un buffer de 1 km. Esta distancia está basada en el aprovechamiento energético del viento, si un proyecto eólico se encuentra muy cerca de otro puede causar turbulencia, y pérdidas de energía. ¿A qué distancia se encuentra la subestación más cercana para poder evacuar la energía generada al SNI? Solución. Se ingresa las coordenadas o shape del proyecto, se carga la capa raster DISTANCIA_A_SUBESTACIONES, para determinar el rango de distancia a la que se encuentra la subestación más cercana.

97

¿El posible proyecto eólico se encuentra cerca de una carretera?

Solución. Se ingresa las coordenadas o shape del proyecto, se carga la capa raster DISTANCIA_A_RED_VIAL, para determinar el rango de distancia a la que se encuentra la carretera principal más cercana. ¿Qué tipo de pendiente existe en el posible proyecto eólico?

Solución. Se ingresa las coordenadas o shape del proyecto, se carga la capa raster AREA_DE_PENDIENTES, para determinar el rango en que se encuentra la pendiente.

Adicionalmente,

para

un

valor

más

específico

se

pueda

cargar

la

capa

FORMA_DEL_RELIEVE del dataset de entidad FORMAS_DE_LA_TIERRA, y se visualiza mediante el campo pen_etiq, cual es la pendiente específica del sector. ¿A qué altura sobre el nivel del mar se encuentra el posible proyecto eólico?

Solución. Se ingresa las coordenadas o shape del proyecto, se carga la capa raster ALTURA_SOBRE_NIVEL_MAR, para determinar el rango de altura en el que se encuentra el proyecto. O bien se carga el raster MODELO_DIGITAL_TERRENO, para obtener un valor más específico. ¿Existe recurso eólico disponible en el posible proyecto eólico?

Solución. Se ingresa las coordenadas o shape del proyecto, se carga la capa raster APTITUD_EOLICOA, para determinar el rango de potencial eólico en el que se encuentra el proyecto. O bien se carga la capa MAPA_EOLICO_MEER del dataset de entidad Meteorología, para obtener un valor más específico en el sector seleccionado. ¿El posible proyecto eólico se encuentra en un sitio con riesgo nulo, bajo, mediano o alto de deslizamiento o por caídas?

Solución. Se ingresa las coordenadas o shape del proyecto, se cargan las capas raster AMENAZA_DESLIZAMIENTO Y AMENAZA_CAIDA, para determinar el rango de peligro existente por deslizamiento o caídas en el que se encuentra el proyecto. O bien se carga las

capas

ZONA_DE_AMENAZA_POR_CAIDAS

y 98

ZONA_DE_AMENAZA_POR_DESLIZAMIENTO

del

dataset

de

entidad

AMENAZAS_GEODINAMICAS para obtener un valor más específico en el sector seleccionado. ¿El posible proyecto eólico se encuentra inmerso en un bosque nativo, y de ser así este bosque es poco, mediano o altamente intervenido?

Solución. Se ingresa las coordenadas o shape del proyecto, se carga la capa raster AREA_DE_BOSQUE_NATIVO, para determinar si en el sector no se encuentran bosques nativos o conocer que tan intervenido se encuentra. O bien se puede cargar la capa BOSQUE_NATIVO del dataset de entidad CAPACIDAD_USO_DEL_SUELO para obtener un valor más específico en el sector seleccionado. ¿Existen torres meteorológicas cercanas al futuro proyecto eólico?

Solución. Se ingresa las coordenadas o shape del proyecto, se carga la capa TORRE_METEOROLOGIA del dataset de entidad PROYECTOS_EOLICOS, mediante la función euclidean distance se procede a generar buffers de distancia.

Mediante este procedimiento, se ha comprobado que mediante el uso de la geodatabase y del geoprocesamiento en ArcGIS, la EMC y la elaboración de mapas temáticos fácilmente reproducibles con la herramienta ArcGIS Model Builder, se puede dar respuesta a estas preguntas. Además, mediante las capas adicionales de referencia se puede determinar por ejemplo la temperatura o precipitación en el sitio, claro de una manera meramente referencial.

99

5. ANÁLISIS DE RESULTADOS En este capítulo, se realiza un breve recuento de los resultados obtenidos en el desarrollo de este trabajo investigativo, tanto en el ámbito de los SIG como del análisis de prospección eólica.

Mediante la investigación bibliográfica y el análisis técnico de los datos alfanuméricos y geográficos, se pudo diseñar e implementar una geodatabase de archivo que contenga información relevante para proyectos eólicos del cantón Loja (FIG. 38), siguiendo metodologías estandarizadas y validadas que proveen a la geodatabase, de integridad, funcionalidad y capacidad de expansión. En caso de que alguna empresa o institución requiera el uso de la misma, la EMC demostró la utilidad de la presente geodatabase y la capacidad de geoprocesamiento, funcionalidad y capacidad de manejo de datos del software ArcGIS. Amenazas Geodinámicas Capacidad de Uso de Suelo Cartografía Base Temática Clima •Isoterma Atmosférica •Isoyeta •Zona de precipitación •Zona de Temperatura atmosférica Formas de la Tierra Infraestructura Eléctrica

Meteorología •Estaciones Meteorológicas automáticas del INAMHI •Estaciones Meteorológicas del INAMHI •Mapa Eólico del MEER Proyectos Eólicos •Información del Logger •Informacion del Proyecto •Terrenos de la Central Eólica Villonaco •Equipos de la Torre •Equipos del Logger •Ubicación Torre Meteorológica Raster de ASTGTM2 Raster de SRTM FIG. 38. Geodatabase del cantón Loja

100

Se identificó las capas y atributos que integraran esta geodatabase, mediante la experiencia en el ámbito de la energía eólica desde hace 10 años, se apoyó mediante asesoramiento técnico con profesionales multidisciplinares y la información bibliográfica recogida, así como de la información proporcionada por ENERSUR EP, se pudo consolidar un grupo de capas temáticas, se logró establecer un prototipo de geodatabase de proyectos eólicos adaptable a los requerimientos de empresas del ramo. Se definió los datasets de entidad, relaciones, índices, etc., así como los atributos básicos que podrán ser ampliados si se requiere.

Existen capas adicionales que hubieran aportado sobremanera a la finalidad de esta investigación como son mapas geológicos localizados o capas temáticas a menor escala, pero la información obtenida es confiable y servirá como soporte en la toma de decisiones para proyectos eólicos con fines de generación En esta investigación, se procuró documentar cada paso de la metodología, así como su explicación respectiva para que permita su replicabilidad en otros ámbitos de la ciencia o en el mismo campo, pero aplicado a diferentes tecnologías.

En el campo de la EMC, se aplicó la técnica denominada AHP, posee fundamento matemático y ha sido aplicada en muchos campos científicos para determinar las mejores alternativas y soluciones, como se demostró previamente en el campo de la selección de emplazamientos eólicos es la técnica más utilizada. Igualmente, se desarrolló una guía metodológica y explicativa de aplicación de la misma paso a paso, se logró generar un archivo en Excel con todo este proceso, que podría ser utilizado para variados ámbitos de aplicación.

Se definió un borrador de criterios restrictivos y criterios ponderados, para futuros proyectos eólicos, en base al estado del arte, la experiencia de la instalación del Parque Eólico Villonaco, y el aporte voluntario de gente involucrada en el mundo de las energías renovables.

Se aplicó la metodología generada para el cantón Loja, pudiendo determinar principalmente dos emplazamientos sumamente aptos para el desarrollo de proyectos 101

eólicos con fines de generación. Esta capa de suposición ponderada se la exportó en formato kml, para poder ser visualizada en Google Earth, como se muestra en la FIG. 39.

FIG. 39. Posibles proyectos eólicos del cantón Loja.

Como parte del análisis de resultados, así como una medida de verificación del modelo espacial de potencial Eólico, se procede a plantear 2 escenarios adicionales a los presentados en la evaluación multicriterio, en los cuales se modifica las variables del modelo espacial y se verifica su comportamiento. Para cumplir con este objetivo, se procedió a evaluar nuevamente con la MCP, la cual permite analizar los criterios por pares mediante una matriz de ponderación, para obtener los vectores de prioridad de los criterios y después el análisis de consistencia de los juicios propuestos, para una vez ejecutado este paso proceder con las operaciones aritméticas y el análisis de los escenarios propuestos.

El primer escenario alternativo representa una variación mínima del modelo, en el cual se iguala la importancia de la altura sobre el nivel del mar con los criterios de distancia a la vía y a las subestaciones.

El segundo escenario representa una modificación drástica al presente modelo al suprimir dos variables que podrían no estar disponibles en la información de un espacio físico, 102

además, no se encuentran especificadas en el estado del arte, estas capas son las de zona de amenazas por deslizamiento y por caídas.

En la Tabla 21, se presenta los escenarios propuestos para el modelo espacial eólico, con sus respectivas ponderaciones.

CRITERIOS PONDERATIVOS Escenario 1

2

3

4

Zona de Zona de Distancia a Pendiente Altura del Recurso Distancia a Bosques Amenaza por Amenaza por Subestaciones en % Terreno Eólico la Carretera Nativos Deslizamiento caídas

Descripción

Modelo con criterios definidos por grupo Interdisciplinario Modelo con una variación mínima considerando que la altura sobre el nivel del mar del terreno, tienen igual importancia Modelo con una gran variación en caso de no disponer de la información este modelo ignora los factores de Zonas de amenaza por deslizamiento y por caídas Modelo de Sensibilidad, sirve para comprobar la incidencia de los criterios, para lo cual se da igual ponderación a todos los criterios

3.00%

9.00%

5.00%

36.00%

2.00%

18.00%

18.00%

9.00%

3.00%

9.00%

3.00%

36.00%

3.00%

19.00%

19.00%

9.00%

4.00%

17.00%

8.00%

51.00%

4.00%

12.50%

12.50%

12.50% 12.50%

12.50%

No está No está 16.00% Considerado Considerado

12.50%

12.50%

12.50%

Tabla 21. Escenarios analizados del modelo espacial eólico

Con estas ponderaciones, es posible evaluar el comportamiento del modelo espacial eólico del cantón Loja, se ejecutaron nuevamente los cálculos aritméticos y se obtuvo los siguientes resultados (Tabla 22):

Escenario

1

2

3

4

Descripción

Modelo con criterios definidos por grupo Interdisciplinario Modelo con una variación mínima considerando que la altura sobre el nivel del mar del terreno, tienen igual importancia Modelo con una gran variación en caso de no disponer de la información este modelo ignora los factores de Zonas de amenaza por deslizamiento y por caídas Modelo de Sensibilidad, sirve para comprobar la incidencia de los criterios, para lo cual se da igual ponderación a todos los criterios

Radio de Consistencia

Sumamente Apto

Áreas (Ha) Moderadamente Marginalmente Apto Apto

NO Apto

TOTAL (Ha)

0.04 (Aprueba)

48.09

43,380.74

97,079.01

267.94

140,775.79

0.03 (Aprueba)

48.09

43,402.50

97,104.64

267.99

140,823.23

0.04 (Aprueba)

0

19,853.96

120,831.39

131.66

140,817.01

0.0 (Aprueba)

601.85

58,014.54

82,228.00

140,844.39

Tabla 22. Variaciones en las áreas de los diferentes escenarios planteados

103

Se pone a consideración los mapas resultantes de las suposiciones ponderadas de los 2 escenarios adicionales no mostrados en el capítulo 4 de evaluación multicriterio (FIG. 40 y FIG. 41).

FIG. 40. Mapa de posibles proyectos Eólicos (Escenario 2)

104

FIG. 41. Mapa de posibles proyectos eรณlicos (Escenario 3)

Una vez que se ha evaluado de manera coherente los 4 escenarios, es posible analizar, evaluar y definir sus ventajas, desventajas, habilidades y fortalezas de los modelos eรณlicos.

105

Como se puede observar, en los dos primeros escenarios no existe una mayor diferencia, las áreas sumamente aptas y las No Aptas son prácticamente iguales y con respecto a las áreas moderadas y marginales existe un 0.005% de diferencia, mediante esta comparación se puede concluir que el modelo tolera una mínima variación en las variables de poco peso, como en este caso la altura sobre el nivel del mar, que influye directamente en la densidad del viento que disminuye de un 5% a un 3%.

Entre el primer escenario y el tercero existe una diferencia marcada. En primer lugar, no existen áreas sumamente aptas para el aprovechamiento eólico con fines de generación, las áreas moderadamente aptas y las No Aptas disminuyen un 2.2 %, aumentando solo las áreas marginales un 22%.

Comparando los mapas resultantes, es posible visualizar que las zonas moderadamente aptas se mantienen en los mismos sectores. Esto se justifica porque el mayor peso del modelo (51%) se encuentra en la capa de potencial eólico, lo que es razonable, pero disminuyen las áreas sumamente aptas y moderadamente aptas, porque en este escenario aumenta el peso de las capas de pendiente del 9 al 17%, y de bosques nativos del 9 al 16%, también aumentan en menor medida las otras variables, pero como se analiza con el segundo escenario no son tan considerables estas variaciones.

Para demostrar de mejor manera estas diferencias en los escenarios, se elige un área sumamente apta del primer escenario y se verifica su comportamiento con las variables modificadas en el tercer escenario (FIG. 42).

106

FIG. 42. Anรกlisis del comportamiento de los modelos espaciales eรณlicos

En base a lo analizado previamente, se puede concluir que el descenso de las รกreas sumamente aptas tiene su motivaciรณn en el aumento del peso en las capas de pendiente y bosques nativos. Este efecto debe considerarse normal puesto que Loja es considerada una 107

provincia muy escarpada, tiene grandes pendientes, y el gran potencial eólico de la provincia se debe principalmente a vientos locales denominados de valle-montaña que se producen en el divorcium aquarum de los valles y laderas con los filos de cumbre de las montañas, provocados por las diferencias de temperatura existentes.

En menor medida, este escenario varía con el aumento del peso de la capa de bosques nativos que principalmente se encuentran ubicados en las laderas de las montañas, aumentando la cantidad de áreas marginalmente aptas para el aprovechamiento de la energía eólica en proyectos de generación eléctrica.

En el capítulo 4, ya se analizó las variaciones del análisis de sensibilidad con respecto al escenario 1. A continuación, se sintetiza el análisis del comportamiento del modelo espacial eólico (Tabla 23).

Escenario

Escenario

1

2

3

4

1 Modelo con criterios definidos por grupo Interdisciplinario

Descripción Modelo con criterios definidos por grupo Interdisciplinario Modelo con una variación mínima considerando que la altura sobre el nivel del mar del terreno, tienen igual importancia

3

4

1 El modelo tolera la variación mínima de 2 al 3 % en una variable.

Modelo con una gran variación en caso de No existen áreas Sumamente no disponer de la información este Aptas, debido al aumento del modelo ignora los factores de Zonas de peso ponderado de las capas de amenaza por deslizamiento y por caídas. pendiente y bosques nativos Modelo de Sensibilidad, sirve para comprobar la incidencia de los criterios, para lo cual se da igual ponderación a todos los criterios

2

Modelo con una variación mínima Modelo con una gran variación en caso Modelo de Sensibilidad, sirve para considerando que la altura sobre de no disponer de la información este comprobar la incidencia de los el nivel del mar del terreno, modelo ignora los factores de Zonas de criterios, para lo cual se da igual tienen igual importancia amenaza por deslizamiento y por caídas ponderación a todos los criterios

Se comprueba que el modelo de sensibilidad, demuestra el buen funcionamiento del escenario 1

1

El modelo tolera la variación mínima de 2 al 3 % en una variable.

1

Se comprueba que el modelo de sensibilidad, demuestra el buen funcionamiento del escenario 2

Se comprueba que el modelo de sensibilidad, demuestra el cambio respecto del escenario 3

1

Tabla 23. Comportamientos de los escenarios del modelo espacial eólico

En base a este análisis de los resultados del modelo espacial eólico, se puede concluir lo siguiente: 

La variación de 1 a 3 % en las variables no altera sobremanera los resultados del modelo espacial.



El uso de las capas de zona de deslizamiento y zona de caídas, además de ser importante en su concepción, ayuda a minimizar el peso de la capa pendientes, que, en el caso del cantón Loja, es de vital importancia porque impediría aprovechar 108

algunos sitios considerados explotables, como muestra la experiencia con el Parque Eólico Villonaco, que es construido en un filo de cumbre. 

El escenario 1 puede ser considerado ideal para la búsqueda de emplazamientos del cantón Loja, porque permite aprovechar al máximo las potencialidades del cantón.

El siguiente análisis es fundamentado en la experiencia personal y los lineamientos generales del Laboratorio Nacional de Energía Renovable o National Renewable Energy Laboratory, por sus siglas en inglés (NREL, 2001), sirve para fines meramente referenciales.

Se busca definir una viabilidad preliminar de los emplazamientos seleccionados, en base a criterios más subjetivos y que no se encuentran reflejados dentro de los criterios aplicados para la selección inicial.

Proyecto eólico 1 Gracias a la tecnología de Google Earth, es posible visitar virtualmente este emplazamiento (FIG. 43).

FIG. 43. Emplazamiento de Posible Proyecto Eólico 1

109

Este emplazamiento a primera vista permitiría la instalación de aerogeneradores, tendría un filo de cumbre aprovechable de 2.1 Km, es perpendicular a la dirección predominante del viento que en la ciudad de Loja se encuentra en el rango de 70 a 90°. Como se puede observar, tiene un obstáculo en la dirección predominante del viento, que es una montaña de mayor altura.

Basados en la experiencia del Parque Eólico Villonaco, en donde el espacio aprovechable es de 1.8 km, se estima que podrían instalarse aproximadamente 10 aerogeneradores de 1.5 a 2.5 MW. Esta información es tentativa porque depende del tipo de aerogenerador, la clase, la marca, tecnología, etc., A lo largo del filo de cumbre, no cuenta con una pendiente considerable como se muestra en la FIG. 44.

FIG. 44. Pendiente en el emplazamiento del proyecto eólico 1

Una vez determinado el emplazamiento, se aconseja seguir los siguientes lineamientos: 

Visitar el sitio y constatar las bondades del mismo.



Verificar que el factor biológico muestre signos de la velocidad y dirección del viento.

110



Confirmar con las personas que viven en el lugar las características eólicas del sector.

Una vez efectuada la visita preliminar y de corroborar la viabilidad de un proyecto eólico con fines de generación (FIG. 45), es posible comenzar con la prospección del recurso eólico del sector instalando una o varias torres meteorológicas, para medir in situ las variables eólicas requeridas como son velocidad, dirección, temperatura, presión, turbulencia, etc.

FIG. 45. Posible ubicación de aerogeneradores en proyecto eólico 1

Proyecto eólico 2 Este emplazamiento también permitiría la instalación de aerogeneradores, posee una orografía parecida al Proyecto Eólico Villonaco (FIG. 46).

111

FIG. 46: Vista general del proyecto eólico 2

El sector contaría con un filo de cumbre aprovechable de aproximadamente 1.9 km, es perpendicular a la dirección preponderante del viento que en la ciudad de Loja se encuentra en el rango de 70 a 90°. Este proyecto no muestra ningún obstáculo perceptible (FIG. 47).

FIG. 47. Pendiente en el emplazamiento del proyecto eólico 2

112

Al igual que en el proyecto eólico 2, se estima que podrían instalarse aproximadamente 10 aerogeneradores de 1.5 a 2.5 MW, como puede observarse en la FIG. 48.

FIG. 48. Posible ubicación de aerogeneradores en proyecto eólico 2

Este proyecto tendría preferencia en base a la cercanía con el Proyecto Eólico Villonaco de 1.7 km, (FIG. 49). Se deberá realizar la misma visita al emplazamiento, pero en este caso ya no se debe contrastar el recurso eólico, porque se puede utilizar los datos de las torres meteorológicas existentes en la Central Eólica Villonaco, e interpolar los mismos para confirmar el recurso eólico del sitio.

En este proyecto, después de la visita técnica y de constatar la información presentada, se podría comenzar con los estudios de factibilidad básica que debe incluir lo siguiente: 

Estudio de micrositting (recurso eólico)



Estudio de topografía, vías de acceso y plataformas



Estudio geotécnico y de suelos



Estudio arqueológico



Estudio de interconexión eléctrica



Estudio de evaluación financiera 113



Estudio de impacto ambiental preliminar

Una vez efectuados los estudios de factibilidad básica y de confirmarse las bondades del proyecto, el siguiente paso serían los estudios definitivos previo a la construcción de la central eólica .

FIG. 49. Ubicación del proyecto eólico 2, respecto a la Central Eólica Villonaco

114

6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 6.1.

Conclusiones

Las conclusiones de la investigación van ligadas íntimamente a los objetivos del presente trabajo investigativo, en este caso se valora cada uno de ellos.

El diseño de la geodatabase del cantón Loja ya ha servido como soporte de decisión en proyectos eólicos de generación, tal como lo demuestra el EMC efectuado que determinó dos posibles emplazamientos. Esta geodatabase cuenta con toda la información requerida para el análisis de proyectos eólicos, en caso de que se requiera elaborar un mapa eólico localizado, cuenta con la estructura de datos en formato de tabla para poder exportar las mediciones de cada torre con sus respectivos equipos de medición.

Se podría elaborar el mapa de rugosidad de terreno localizado mediante la capa de uso de suelos, así mismo se podría cargar un mapa de recurso eólico desde un CFD (Dinámica de fluidos computacional), y se podría analizar con más detalle el comportamiento del recurso eólico, una de las limitantes principales en este estudio es que la capa de recurso eólico tiene una resolución de 200 m.

Se ha identificado las capas que integran la geodatabase y verificado que sirven para solventar una variedad de consultas referentes a proyectos eólicos con fines de generación.

Se generó cuadros de atributos para todas las entidades geométricas y alfanuméricas que constan en la presente geodatabase. La geodatabase fue evaluada mediante el EMC. Se generó un procedimiento general para el diseño e implementación de una geodatabase, así como se documentó paso a paso su creación. Se logró estructurar de manera correcta la presente geodatabase.

Mediante un EMC, se pudo definir dos emplazamientos idóneos para su aprovechamiento en proyectos eólicos, y mediante técnicas empíricas de manera referencial se pudo definir el mejor emplazamiento.

115

En la etapa de selección de criterios para la EMC, se pudieron definir varias consultas de utilidad para el personal técnico inmerso en el mundo de las energías renovables, y, así mismo, se logró indicar la manera de solventarlas utilizando la presente geodatabase.

Mediante la ejecución de esta investigación, se puso en evidencia la inestimable ayuda que brindan los SIG a las energías renovables no se puede pensar en realizar cálculos como los efectuados de manera manual o automatizar todos los procesos de trabajo con las capas respectivas.

6.2.

Recomendaciones

A medida que se desarrolló este trabajo investigativo, se pudo ir recabando las siguientes recomendaciones: La geodatabase generada puede ser mejorada con información de mejor resolución o con capas adicionales, se puede almacenar la información generada en los estudios de factibilidad básica, así como se podría aprovechar no solo para el uso de la energía eólica se puede ampliar para la energía solar e hidráulica.

Se recomienda que alguna institución promotora de proyectos eólicos se empodere de esta herramienta y se aprovechen los recursos naturales del cantón, que Loja sea considerada como la capital eólica del Ecuador.

Se debe señalar que esta geodatabase puede servir para manejar varios aspectos adicionales relacionados a los proyectos, como determinar el radio de alcance del ruido desde los proyectos en funcionamiento, se podría calcular el impacto visual y paisajístico, participar como soporte técnico para el manejo ambiental de los proyectos.

Se recomienda mejorar la resolución espacial de este estudio, se dejan las bases para un análisis localizado, se recomienda elaborar un mapa de viento con el modelo de terreno en ASTGTM2 con una resolución de 30 metros. El mapa eólico del Ecuador fue realizado con mediciones a meso escala y corregidas con valores locales, utilizando un modelo de terreno SRTM con una grilla de 90 metros. El mapa de rugosidad fue desarrollado con un mapa de uso de tierra global. Todos estos parámetros pueden ser mejorados con los datos 116

existentes en la geodatabase solo haría falta la autorización del uso de los datos de las torres meteorológicas y un software de modelamiento de fluidos como el WindSim o Meteodyn. se prefiere evitar el software WASP debido a que no es adecuado para su uso en terrenos complejos. La modelación o interpolación con técnicas SIG igualmente son descartadas porque se ha probado su funcionamiento en terrenos planos, pero en terrenos escarpados como el cantón Loja no ha producido buenos resultados.

En cuanto al análisis multicriterio, se recomienda el uso de la metodología AHP, como se puede observar en los resultados, tuvieron mucha consistencia. Por este motivo, se considera ideal para la selección de emplazamientos.

Se puede recomendar que los criterios presentados en este trabajo investigativo sean validados y los resultados comparables con la finalidad de construir una metodología estandarizada para todos los proyectos eólicos en la sierra ecuatoriana.

117

7. BIBLIOGRAFÍA

National Center for Geographic Information and Analysis NCGIA. (08 de diciembre de 2014). The National Center for Geographic Information and Analysis. Obtenido de http://www.ncgia.ucsb.edu/ Agencia de Regulación y Control de la Electricidad ARCONEL. (05 de junio de 2015). Agencia de Regulación y Control de la Electricidad.

Obtenido de http://www.regulacionelectrica.gob.ec/regulaciones/ Albrecht, J. (16 de mayo de 2015). Departament of Geography Hunter College. Obtenido de http://www.geography.hunter.cuny.edu Alternative Energy News AENEWS. (18 de septiembre de 2016). Alternative Energy News. Obtenido de http://www.alternative-energy-news.info Baban, S. M., y Parry, T. (Septiembre de 2001). Developing and applying a GIS-assisted approach to locating wind farms in the UK. Renewable Energy, 24, 59-71.

Bana e Costa, C., y Vansnick, J.-C. (2008). A critical analysis of the eigenvalue method used to derive priorities in AHP. European Journal of Operational Research.

Barba-Romero, S., y Pomerol, J.-C. (1997). Decisiones Multicriterio, Fundamentos teoricos y Utilizacion Practica.

Berumen, S., y Llamazares-Redondo, F. (2011). Los Métodos de Decisión Multicriterio y su Aplicación al Análisis Local. Madrid: Gráficas DEHON. Cabarcas, J. A. (06 de Enero de 2015). CPX Programación Al Extremo. Obtenido de CPX Programación Al Extremo: http://www.cpxall.com Calderón, R., y Medina, O. (Agosto de 2015). Evaluación Multicriterio como soporte para la selección de la mejor ruta de la vía Férrea entre Yopal y Bogotá. Tesis de Grado. Bogota.

Castro, M. (2011). Hacia una matriz energética diversificada en Ecuador. Quito.

Ceballos, B., Lamata, M., Pelta, D., y Sanchez, J. (2013). El Método TOPSIS Relativo Vs. Absoluto.

Revista Electrónica de Comunicaciones y Trabajos de ASEPUMA Volumen 14, 181-192.

Celemín, J. P. (2014). El Proceso Analítico Jerárquico en el Marco de la Evaluación Multicriterio: Un Análisis Comparativo. Geografía y Sistemas de Información Geográfica (GEOSIG) Año 6, Número 6, 47-63.

Consejo Nacional de Electricidad CONELEC. (2006). Plan Maestro de Electrificación 2007 - 2016.

Quito: Consejo Nacional de Electricidad.

118

Consejo Nacional de Electricidad CONELEC. (2013). Plan Maestro De Electrificación 2013 - 2022.

Quito: Consejo Nacional de Electricidad.

Debels, P. (2011). Curso: Sistemas de Información geográfica (SIG) Introducción a los SIG. Chile.

Dominguez-Bravo, J. (2000). Breve Introducción a la Cartografía y a los Sistemas de Información.

Madrid: CIEMAT. Dominguez-Bravo, J. (2002). Los sistemas de información geográfica en la planificación e integración de energías renovables. Madrid: CIEMAT. Dominguez-Bravo, J., Lago, C., y Prades, A. (2010). Energías Renovables y Modelo Energético, Una Perspectiva desde la Sostenibilidad. Nímbus - CIEMAT, 43-63.

Drews, L. V. (2012). Multi-Criteria GIS Analysis for Siting of Small Wind Power Plants - A Case Study from Berlin (Tésis de Maestría). Lund: Department of Physical Geography and Ecosystem Science, Lund University.

Eastman, J. (2003). IDRISI Kilimanjaro. Guide to GIS and Image Processing. Worcester Massachussetts.: Clark Labs, Clark University.

Empresa Regional de Energías Renovables y Desarrollo Humano ENERSUR EP. (2014). Plan de Desarrollo Eólico de la Provincia de Loja. Loja.

Environmental Systems Research Institute ESRI. (15 de abril de 2014). ArcGIS Resource Center.

Obtenido de http://resources.arcgis.com/es/help/main/10.2/ Font, E. G. (2000). Gestión De La Información En La Utilización Del Proceso Analítico. Anales de Documentación(3), 55-66.

GAMESA. (2009). Aplicación práctica de Sistemas GIS en la Promoción de Parques Eólicos, Busqueda y Selección de Emplazamientos. España: GAMESA. Goh, H. H., Lee, S. W., Boon, C. K., y Suan, L. N. (2011). Wind farm allocation in Malaysia based on multi-criteria decision making method. National Postgraduate Conference - Energy and Sustainability: Exploring the Innovative Minds. Malasia.

Gomez, D. M., y Barredo, C. J. (2005). Sistemas de información geográfica y evaluación multicriterio en la ordenación del territorio. Madrid: Ra-Ma. González, C. (2014). Evaluación de la información Geográfica de ENERSUR EP. Loja.

Gutiérrez, J., Gould, M., García, J., Rodríguez, E., Carpio, J., Díaz, J., . . . ESRI, a. p. (2013). Introducción a los Sistemas de Información Geográfica y al software ArcGIS. Madrid: Universidad Complutense de Madrid.

119

Hofer, T., Sunak, Y., Siddique, H., y Madlener, R. (2014). Wind Farm Siting Using a Spatial Analytic Hierarchy Process Approach: A Case Study of the Städteregion Aachen. E.ON Energy Research Center . Aachen: Institute for Future Energy Consumer Needs and Behavior (FCN).

Hwang, C. L., y Yoon, K. (1981). Multiple attribute decision making : methods and applications : a state-of-the-art survey. Berlin: New York : Springer-Verlag.

Hwang, C., Lai, Y., y Liu, T. (1993). A new approach for multiple objective decision making.

Computers y Operations Research, 889-899.

Instituto Espacial Ecuatoriano IEE. (18 de Abril de 2015). Catálogo de Metadatos del IEE. Obtenido de http://181.211.99.244:8080/geonetwork/srv/es/main.home Instituto Nacional de Estadísticas y Censos INEC. (25 de mayo de 2015). Instituto Nacional de Estadísticas y Censos. Obtenido de http://www.inec.gob.ec Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología INAMHI. (22 de Noviembre de 2014). Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología.

Obtenido de http://www.serviciometeorologico.gob.ec/ Instituto Tecnológico de Canarias ITC. (2008). Energías Renovables y Eficiencia Energética. Canarias: Instituto Tecnológico de Canarias S.A. Lee, A., Chen, H. H., y Kang, H.-Y. (2009). Multi-criteria decision making on strategic selection of wind farms. Renewable Energy 34, 120-126.

Malczewski, J. (1999). GIS and Multicriteria Decision Analysis. New York: Wiley.

Martínez, E., Álvarez, M., Arquero, A., y Romero, M. (Septiembre de 2010). Empleo del AHP (Proceso Analítico Jerárquico) Incorporado en SIG para definir el Emplazamiento Óptimo de Equipamientos Universitarios. Aplicación a una Biblioteca. El Acceso a la Información Eespacial y las Nuevas Tecnologías Geográficas, 62(519), 579-595.

Mattio, H. F. (2011). Generación eléctrica Mediante Energía Eólica. Mendoza, Argentina: Salta: Milor Talleres Gráficos.

Ministerio de Electricidad y Energía Renovable. (2013). ATLAS EÓLICO DEL ECUADOR Con fines de generación eléctrica. Quito: SUBSECRETARÍA DE ENERGÍA RENOVABLE Y EFICIENCIA ENERGÉTICA. Ministerio de Electricidad y Energías Renovables MEER. (14 de Febrero de 2013). Ministerio de Electricidad y Energías Renovables. Obtenido de http://www.energia.gob.ec/ Ministerio de Electricidad y Energías Renovables MEER. (29 de agosto de 2015). Ministerio de Electricidad y Energías Renovables. Obtenido de http://www.energia.gob.ec/ Miño, S. J. (2003). Energías Renovables Conceptos y Aplicaciones. Quito: WWF-Fundación Natura.

120

Muñoz, J. (2013). Incidencia de la Energía Eólica en el Sistema Eléctrico de la EERSSA. Taller sobre Energía Eólica (pág. 8). Loja: INER. National Aeronautics and Space Administration NASA. (25 de Junio de 2016). Jet Propulsion Laboratory California Institute of Technology.

Obtenido de https://asterweb.jpl.nasa.gov/gdem.asp National Renewable Energy Laboratory NREL. (2001). Philippine Wind Farm Analysis and Site Selection Analysis. Springfield: NREL (National Renewable Energy Laboratory).

Olaya, V. (2012). Sistemas de Información Geográfica, Tomo 1. Madrid: Open book.

Oviedo-Salazar, J., Badii, M., Guillen, A., y Lugo-Serrato, O. (2015). Historia y Uso de Energías Renovables. Daena: International Journal of Good Conscience, 1-18.

Ramírez, A. M. (junio de 2007). El proceso de análisis jerárquico con base en funciones de producción (Tesis Doctoral). Texcoco: Edición electrónica gratuita. Recuperado el 18 de febrero de 2015, de www.eumed.net/tesis/2008/amr/ Ramirez-Rosado, I., García-Garrido, E., Fernando-Jimenez, L. A., Zorzano-Santamaría, P., Monteiro, C., y Miranda, V. (2008). Promotion of new wind farms based on a decision support system.

Renewable Energy, 33(4), 558-566.

Rodriguez, C., y Sarmiento, A. (2011). Sistemas de Información geográfica y su aplicación en proyectos de electrificación rural. La Habana: CORPOELEC. Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. New York: McGraw-Hill.

Sanchez, J. (2012). Búsqueda y evaluación de emplazamientos óptimos para albergar instalaciones de energías renovables en la costa de la región de Murcia: combinación de sistemas de información geográfica (SIG) y soft computing (tesis doctoral). Cartagena: Universidad Politécnica de Cartagena.

Secretaría Nacional de Planificación y Desarrollo SENPLADES. (2013). Estándares de Informción Geográfica. QUITO: SENPLADES. Sistema Nacional de Información SNI. (18 de Marzo de 2015). Sistema Nacional de Información.

Obtenido de http://sni.gob.ec/inicio Talayero, A., y Telmo, E. (2011). Energía eólica. Zaragoza: Prensas Universitarias de Zaragoza.

Veitia, E., Montalvan, A., Martínez, Y., Brígido, O., y Fabelo-Bonet, O. (2013). Scoring Method for the selection of motor symptoms. Revista Científica del CITMA Guantánamo, Hombre Ciencia y Tecnología, 84-91.

World Wind Energy Association WWEA. (05 de junio de 2014). World Wind Energy Association.

Obtenido de https://wwindea.org/ 121

Yoon, K. (1987). A Reconciliation among Discrete Compromise Situations. Journal of Operational Research Society, 277-286.

122

8. ANEXOS 8.1.

Anexo 1: Atributos de las entidades que forman parte de la Geodatabase.

Atributos de las capas temáticas tomados del CATALOGO DE OBJETOS GEOGRAFICOS: BASICOS Y TEMATICOS del Ministerio de Defensa y del Instituto Espacial Ecuatoriano.



Objeto: Zona de Amenaza por Deslizamiento

123



Objeto: Zona de Amenaza por Caídas

124

ï‚·

Objeto: Bosque Nativo

125



Objeto: Unidad de capacidad de Uso de la tierra

126



Ojeto: Ă rea Protegida (Reserva Natural)

127

128

ï‚·

Objeto: Lago / Laguna

129



Objeto: Río



Objeto: Cisterna (Albarrada)

130

ï‚·

Objeto: Zona Administrativa

131

ï‚·

Objeto: Poblado

132



Objeto: Vía

133

134



Objeto: Isoyeta



Objeto: Isoterma Atmosférica

135



Objeto: Zona de Precipitación



Objeto: Zona de Temperatura Atmosférica

136



Objeto: Línea de Transmisión Eléctrica

137



Objeto: Subestación / Campo de Transformación

138



Objeto: Estación Meteorológica

139

140

8.2.

Anexo 2. Atributos de las entidades generados en el presente trabajo investigativo.

Las siguientes entidadades han sido generadas en el desarrollo del presente trabajo investigativo. 

Objeto: Terreno Central Villonaco Feature Dataset: PROYECTOS_EOLICOS Objeto: TERRENO CENTRAL VILLONACO Feature class: TERRENO_CEV_L Geometría: polygon Atributos

Código

Nombre

C o d_terreno



Código del Terreno

Descripción IDENTIFICACIÓN PERSONAL DEL OBJETO EN LA GEODATABASE

Dominios Tipo de dato

Extensió n

Valores del dominio

short integer

Objeto: Torre Meteorológica Feature Dataset: PROYECTOS_EOLICOS TORRE_METEOROLOGICA_P Objeto: Feature class: TORRE_METEOROLOGICA_P Geometría: punto Atributos

Código

Nombre

C o d_T o rre

Código de la Torre

Serie

Número de Serie

C o d_P ro yecto

Código del Proyecto

D eno minacio n

Denominacion

T ipo _T o rre

Tipo de Torre

M arca

M arca

A ltura_m

Altura en M etros

M aterial

M aterial de la Torre

Elevacio n_msnm

Elevación sobre el nivel del mar

F echa_instalacio n

Fecha de Instalación

F echa_desinstalacio n Fecha de Desinstalación

Observacio nes

Observaciones

Descripción CODIGO DE IDENTIFICACION DEL OBJETO DENTRO DE LA GEODATABASE NÚM ERO DE SERIE DE FABRICACIÓN DE LA TORRE CODIGO DEL PROYECTO EN EL CUAL ESTA INSTALADA ACTUALM ENTE LA TORRE M ETEOROLÓGICA DENOM INACIÓN COM ÚN QUE TIENE ACTUALM ENTE LA TORRE M ETEOROLÓGICA TIPOLOGÍA BÁSICA DE CONSTRUCCIÓN DE LA TORRE M ARCA DE LA EM PRESA FABRICANTE DE LA TORRE M ETEOROLÓGICA ALTURA DE CONSTRUCCIÓN DE LA TORRE M ETEOROLÓGICA SOBRE EL NIVEL DEL SUELO M ATERIAL CON LA QUE ESTÁ FABRICADA LA TORRE M ETEOROLÓGICA ALTURA EN M ETROS DE LA TORRE M ETEOROLÓGICA SOBRE EL NIVEL DEL M AR FECHA EN LA CUAL SE HIZO EL M ONTAJE DE LA TORRE M ETEOROLÓGICA FECHA EN LA CUAL SE HIZO LA DESINSTALACIÓN DE LA TORRE M ETEOROLÓGICA ATRIBUTO TIPO TEXTO QUE DESCRIBE M EJOR AL OBJETO, CONSIDERADO A M ANERA DE CAM PO DE OBSERVACIONES

Dominios Tipo de dato

Extensió n

Valores del dominio

short integer text

25

text

25

text

25

text

25

text

250

short integer

text

25

short integer

10

date

date

text

50

141



Objeto: Proyectos Eólicos PROYECTOS EÓLICOS Objeto: Tabla: PROYECTOS_EOLICOS Geometría: tabla Atributos

Código

Nombre

C o d_ pro y

Co digo del P ro yecto

D e s c _ P ro y

Descripció n del pro yecto

P ro m o t o r

P ro mo to r del P ro yecto

T ipo _ E ne rgia

Tipo de energía

C a pa c ida d_ M W

Capacidad en M W

A re a _ Km 2

A rea del pro yecto

A lt ura _ m s nm

A ltura en metro s

C a nt o n

Cantó n

P a rro quia

P arro quia

S it io

Secto r de lo calizació n

inic io _ m o nit o re o

Fecha de inicio del mo nito reo

Descripción CODIGO DE IDENTIFICACION DEL OBJETO DENTRO DE LA GEODATABASE NOM BRE OFICIAL CON EL CUAL SE LO CONOCE AL PROYECTO EM PRESA O INSTITUCIÓN PRIVADA O PUBLICA QUE SE ENCUENTRE A CARGO DEL PROYECTO SELECCIÓN DEL TIPO DE ENERGÍ A QUE SE ESPERA DEL PROYECTO SELECCIÓN DE LA CAPACIDAD DE PRODUCCIÓN DE ENERGÍ A QUE TENDRÍ A EL PROYECTO AREA EN KILÓM ETROS CUADRADOS APROXIM ADA DEL EM PLAZAM INTO DEL PROYECTO DISTANCIA EN M ETROS DE ALTURA DEL PROYECTO SOBRE EL NIVEL DEL M AR NOM BRE DEL CANTÓN EN EL QUE EL PROYECTO SE ENCUENTRA LOCALIZADO NOM BRE DE LA PARROQUIA DONDE EL PROYECTO SE ENCUENTRA LOCALIZADO DENOM INACIÓN DEL SITIO O SECTOR EN EL CUAL SE ENCUENTRA LOCALIZADO EL PROYECTO FECHA EN LA CUAL SE COM ENZÓ A M ONITOREAR EL SITIO, SIENDO EL PRIM ER DÍ A QUE SE INSTALÓ UNA TORRE DE M EDICIÓN DE RECURSO

Dominios Tipo de dat o

Ext ensió n

Valores del dominio

short int eger t ext

25

t ext

25

t ext

25

short int eger

t ext

25

short int eger

t ext

25

t ext

25

t ext

50

dat e

142



Objeto: Equipo de Medición EQUIPO DE MEDICIÓN Objeto: METEOROLÓGICA Tabla: EQUIPO_MEDICIÓN Geometría: tabla Atributos

Código

Nombre

C o d_Equipo

Codigo del Equipo

Equipo

Equipo M eteorológico

M arca

M arca del Equipo

Serie

Numero de Serie

M o delo

M odelo del Equipo

Es_calibrado

Calibración

Instalado _to rre

Código de Torre

A ltura_mo ntaje

Altura de montaje

C anal_instalacio n

Canal de Instalación

Slo pe

Slope

Offset

Offset

Unidades

Unidades

F echa_Instalacio n

Fecha de Instalación

Descripción CODIGO DE IDENTIFICACION DEL OBJETO DENTRO DE LA GEODATABASE NOM BRE DEL EQUIPO M ETEOROLÓGICO M ARCA DEL EQUIPO M ETEOROLÓGICO NÚM ERO DE SERIE DEL EQUIPO M ETOROLÓGICO M ODELO DEL EQUIPO M ETEOROLÓGICO IDENTIFICA SI EL EQUIPO M ETEOROLÓGICO CUENTA CON CERTIFICADO DE CALIBRACIÓN CODIGO DE LA TORRE M ETEOROLÓGICA DONDE SE INSTALO EL EQUIPO DE M EDICION ALTURA DE INSTALACIÓN DEL EQUIPO M ETEOROLÓGICO CANAL DEL LOGGER DONDE SE ENCUENTRA INSTALADO EL EQUIPO DE M EDICIÓN FACTOR DE CORRECCIÓN DE LA CONFIGURACIÓN DEL EQUIPO M ETEOROLÓGICO FACTOR DE COM PENSACIÓN DE LA CONFIGURACIÓN DEL EQUIPO M ETEOROLÓGICO UNIDADES EN LOS QUE SE ENCUENTRA TOM ANDO LAS M EDICIONES EL EQUIPO M ETEOROLÓGICO FECHA DE INSTALACIÓN DEL EQUIPO EN LA TORRE M ETEOROLOGICA

Dominios Tipo de dato

Extensió n

Valores del dominio

short integer text

25

Texto libre

text

25

Texto libre

text

25

Texto libre

text

25

Texto libre

text

10

SI = Tiene Certificado de Calibración, NO = No tiene Certificado de Calibración

short integer

short integer

1- 15

short integer

float

float

text

10

date

143



Objeto: Registrador de Datos REGISTRADOR DE DATOS Objeto: Tabla: DATA_LOGGER Geometría: tabla Atributos

Código

Nombre

C o d_Lo gger

Codigo del Logger

Serie

Numero de Serie

M arca

M arca

M o delo

M odelo

H ardware

Hardware

Instalado _T o rre

Codigo de Torre

F echa_mo ntaje

Fecha de Instalación

F echa_desmo ntaje

Fecha de desinstalación

Descripción CODIGO DE IDENTIFICACION DEL OBJETO EN LA GEODATABASE NUM ERO DE SERIE DEL REGISTRADOR DE DATOS O LOGGER M ARCA DEL REGISTRADOR DE DATOS O LOGGER M ODELO DEL REGISTRADOR DE DATOS O LOGGER VERSIÓN DEL HARDWARE QUE POSEE EL LOGGER O REGISTRADOR DE DATOS ATRIBUTO TIPO TEXTO QUE DESCRIBE M EJOR AL OBJETO, CONSIDERADO A M ANERA DE CAM PO DE OBSERVACIONES FECHA DE INSTALACIÓN DEL LOGGER O REGISTRADOR DE DATOS EN LA TORRE M ETEOROLÓGICA FECHA DE DESINSTALACIÓN DEL LOGGER O REGISTRADOR DE DATOS

Dominios Tipo de dato

Extensió n

Valores del dominio

short integer

text

25

Texto libre

text

25

Texto libre

text

25

Texto libre

text

25

Texto libre

short integer

date

date

144



Objeto: Información del Logger INFORMACIÓN DE LOGGER Objeto: Tabla: INFO_LOGGER Geometría: tabla Atributos

Código

Nombre

C o d_ Inf o lo gge r

Co digo de Objeto

Lo gge r

Có digo del Lo gger

F e c ha

Fecha

H o ra

Ho ra

C H 1A v g

C H 1S D

C H 1M a x

C H 1M in

C H 2A vg

C H 2SD

C H 2M ax

C H 2 M in

C H 3A vg

C H 3SD

C H 3M ax

C H 3 M in

C H 4A vg

C H 4SD

C H 4M ax

C H 4 M in

C H 5A vg

C H 5SD

C H 5M ax

C H 5 M in

C H 6A vg

C H 6SD

C H 6M ax

C H 6 M in

Descripción CODIGO DE IDENTIFICACION DEL OBJETO DENTRO DE LA GEODATABASE CODIGO DEL DATA LOGGER DEL CUAL SE OBTUVO LA INFORM ACIÓN DÍA DE TOM A DE DATOS

HORA DEL DÍA DE TOM A DE DATOS PROM EDIO DE DATO Canal 1pro medio DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 1 DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE Canal 1Desviació n Estándar DATO DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 1 VALOR M ÁXIM O DE DATO Canal 1máximo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 1 VALOR M ÍNIM O DE DATO Canal 1mínimo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 1 PROM EDIO DE DATO Canal 2 pro medio DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 2 DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE Canal 2 Desviació n DATO DIEZM INUTAL M EDIDO EN Estándar EL CANAL 2 VALOR M ÁXIM O DE DATO Canal 2 máximo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 2 VALOR M ÍNIM O DE DATO Canal 2 mínimo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 2 PROM EDIO DE DATO Canal 3 pro medio DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 3 DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE Canal 3 Desviació n DATO DIEZM INUTAL M EDIDO EN Estándar EL CANAL 3 VALOR M ÁXIM O DE DATO Canal 3 máximo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 3 VALOR M ÍNIM O DE DATO Canal 3 mínimo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 3 PROM EDIO DE DATO Canal 4 pro medio DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 4 DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE Canal 4 Desviació n DATO DIEZM INUTAL M EDIDO EN Estándar EL CANAL 4 VALOR M ÁXIM O DE DATO Canal 4 máximo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 4 VALOR M ÍNIM O DE DATO Canal 4 mínimo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 5 PROM EDIO DE DATO Canal 5 pro medio DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 5 DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE Canal 5 Desviació n DATO DIEZM INUTAL M EDIDO EN Estándar EL CANAL 5 VALOR M ÁXIM O DE DATO Canal 5 máximo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 5 VALOR M ÍNIM O DE DATO Canal 5 mínimo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 5 PROM EDIO DE DATO Canal 6 pro medio DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 6 DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE Canal 6 Desviació n DATO DIEZM INUTAL M EDIDO EN Estándar EL CANAL 6 VALOR M ÁXIM O DE DATO Canal 6 máximo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 6 VALOR M ÍNIM O DE DATO Canal 6 mínimo DIEZM INUTAL M EDIDO EN EL CANAL 6

Dominios Tipo de dato

Extensió n

Valores del dominio

short integer

short integer

1-15

date date

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

float

145

8.3.

Anexo 3: Mapas temรกticos generados de los criterios ponderados del anรกlisis multicriterio.

146

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