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ANÁLISIS ECONÓMICO EN LOS ESTUDIOS DE FACTIBILIDAD DEL USO DE LAS FARE
APLICANDO ALGORITMO GENÉTICO.
M. Sc. Ing. Roberto José Carreño Hernández1, Dr. Ing. Davel Eduardo Borges Vasconcellos 2.
1
ELECTRICIDAD, UPTOS CLODOSBALDO RUSSIAN, Cumaná, Venezuela, 2 Universidad José Ignacio
Agramonte Loynaz, Camagüey, Cuba.
iperion07@gmail.com, davel.borges@reduc.edu.cu
RESUMEN. La producción de energía eléctrica trae asociada la emanación de contaminantes dependiendo de la fuente primaria y la
tecnología asociada. En la actualidad, se consideran como contaminantes aquellos que cumplen con la condición de ser abundantes y
con efectos conocidos sobre la salud y el medio ambiente. La obtención de energía eléctrica a partir de fuentes naturales no
contaminantes es conocida como Fuentes Alternativas Renovables de Energía (FARE). Entre estas se tienen la energía solar, la energía
eólica, la energía de las mareas, la energía geotermal, la energía de biomasa, la energía hídrica, entre otras. Basándose en las
características geográficas y las condiciones climáticas de la zona norte costera del oriente de Venezuela, las fuentes de energía
alternativas renovables a tomar en cuenta serán: undimotriz, eólica y solar. Sin embargo, no se cuenta con un estudio técnico y
económico profundo a cerca de la utilización de estas, de tal manera de contar con un sistema de generación eléctrica diversificado. El
trabajo pretende profundizar en las peculiaridades de las mismas con el propósito de demostrar su efectividad en el estado Sucre.
Como resultados principales se ha llegado a evaluar desde el punto de vista económico la implementación de las tres FARE, en
particular la Península de Araya. Para la evaluación de la factibilidad económica se ha utilizado un método de análisis económico
basado en la técnica de algoritmo genético.
Palabras Claves., algoritmo genético, Fuentes alternativas renovables, fuente de energía undimotriz.
Análisis económico en los estudios de factibilidad del uso de las FARE aplicando algoritmo
genético
ABSTRACT. The production of electrical energy brings associated emission of pollutants depending on the primary source and the
associated technology. Today, considered as contaminants those who comply with the condition of being abundant and known about
health and environmental effects. Obtaining electric energy from non-polluting natural sources is known as renewable alternative
sources of energy (FARE). Among these are solar energy, wind power, tidal power, geothermal energy, biomass energy, water energy,
among others. Based on the geographical features and weather conditions of the North Coastal Area of the East of Venezuela, to take
into account renewable alternative energy sources will be: wave, wind and solar. However, there is a deep technical and economic
study regardeing the use of these in such a way of having a diversified electrical generation system. The work aims to deepen the
peculiarities of the same in order to demonstrate its effectiveness in the Sucre State. As main results has come to asses the
implementation of the three FARE, particularly the Araya Península from de economic point of view. For the evaluation of the
economic feasibility a method of economic analysis based on genetic algorithm technique has been used.
Key words: Alternative renewable sources, genetic algorithm, power wave.
I. INTRODUCCIÓN
Los combustibles fósiles siguen siendo la fuente
fundamental para la generación de energía a nivel mundial con
una proyección en su utilización de aproximadamente de 100
años.
La República Bolivariana de Venezuela posee el mayor
yacimiento de combustible del mundo en la Faja petrolífera
del Orinoco. Esto representa un ingreso económico de gran
importancia para la economía de Venezuela, sin embargo, el
mayor provecho de este recurso se logrará al reinvertir los
ingresos provenientes de la explotación en proyectos de
generación de energía eléctrica basados en fuentes de energía
alternativas y renovables con lo que se lograría la
diversificación energética y un avance en el campo científico y
tecnológico en nuestro nación, al fomentar la producción de
energía a partir de fuentes que involucren un menor impacto
ambiental.
Es bien sabido el daño que causa el uso de los combustibles
fósiles al medio ambiente. El camino hacia la independencia
de cualquier nación dependerá de la diversificación energética
y tecnológica con mínimo daño al ambiente. Debe dejarse
claro que la producción de energía eléctrica en Venezuela
proviene de unas de las fuentes más limpias y baratas, la
transformación hidroeléctrica. Esta generación eléctrica
guarda perfecta armonía con el entorno ambiental, pues
proviene del gran recurso hídrico que posee. Alrededor del
70% de la generación eléctrica se obtiene del procesamiento
de este recurso natural al sur del país donde se encuentran
concentrados los grandes ríos caudalosos, el 30% restante es
producto de la generación térmica a través del uso de
combustible fósil (principalmente en la región centro
occidental).
A raíz del impacto climático producido por el fenómeno
natural de El Niño, donde se redujo el nivel de agua en las
represas, ha quedado de manifiesto la vulnerabilidad del
SIEM’ 2013
1
sistema eléctrico nacional al depender solo de la fuente
hidroeléctrica. A pesar de la abundancia que aportan las
fuentes alternas de energía, se observa una falta de control por
parte del hombre sobre este recurso natural.
El sistema de energía conformado por la generación,
transmisión y la distribución eléctrica, en completa
sincronización con el crecimiento poblacional e industrial,
conforma la conjugación fundamental que allana el camino
hacia independencia tecnológica. Desde hace doce años el
estado venezolano decidió enrumbar el país hacia un modelo
de vida más humano e independiente, distanciándose de las
naciones que utilizan la tecnología como el nuevo mecanismo
de dominación e injerencia en los pueblos que andan en la
búsqueda de su propia autonomía.
Actualmente las fuentes alternativas renovables están
conformadas por la generación eólica, generación solar,
generación de las mareas, generación por biomasa, generación
geotérmica, entre otras. Estas son las más utilizadas porque
conllevan un menor nocivo hacia el medio ambiente.
Actualmente la generación eléctrica a nivel mundial presenta
una tendencia a la reducción en el impacto ambiental,
disminuyendo el uso de combustible fósil y nuclear, y
aumentando el uso de las llamadas fuentes alternativas
renovables de energía (FARE).
Basándose en las características geográficas y las
condiciones climáticas de la zona norte costera del oriente de
Venezuela, las fuentes de energía alternativas renovables a
tomar en cuenta serán las siguientes: fuerzas de las olas
(undimotriz), la fuerza del viento (eólica) y la energía solar.
No se cuenta con un estudio técnico y económico profundo a
cerca de la utilización de estas fuentes de tal manera de contar
con un sistema de generación eléctrica diversificado.
Se realizó una revisión bibliográfica de 75 escritos, textos
especializados, páginas electrónicas con una vigencia de hasta
cinco años, a nivel mundial, regional y local para obtener el
conocimiento necesario a la hora de desarrollar tan importante
trabajo. Cabe destacar que el uso del algoritmo genético es una
de las herramientas más potente aplicada en el área de análisis
tecno económico, sobre todo cuando se compara el impacto
ambiental de sistemas de generación eléctrica de combustible
fósil y fuentes alternativas renovables.
II. ANÁLISIS TÉCNICO ECONÓMICO EN LA
IMPLEMENTACIÓN DE LAS FARE
Respecto a la estructura de los mercados, como factor
determinante para las perspectivas de las fuentes renovables,
cabe señalar algunas cuestiones. La primera es que el avance
hacia mercados más competitivos parece haber venido
acompañado de desregulación (algo que, en muchas ocasiones,
va en contra del desarrollo de fuentes renovables). En sentido
contrario, un mercado más competitivo debiera permitir, en
teoría, que los productores con tecnologías renovables
pudiesen diferenciar mejor su producto y apelar directamente
a los consumidores que prefieren energía más limpia, incluso a
cambio de un precio más alto. Parece esencial señalar, en todo
caso, que en sentido estricto esta diferenciación no es tan
sencilla (salvo en algunas excepciones): el productor sólo
puede garantizar que el kWh se produjo de manera más limpia
pero nunca que dicho kWh «limpio» se distribuyó al
consumidor. El kWh que se sirve, a escala minorista, entró a
formar parte de un pool mayorista y, por lo tanto, no puede
diferenciarse en sentido alguno de aquél que se produjo con
tecnología menos limpia (cuánto menos en términos
estrictamente físicos). El consumidor puede estar dispuesto a
pagar más pero nunca por consumir un kWh más limpio sino
por su convicción de que el mix de generación
progresivamente evolucionará, gracias a su contribución, hacia
la producción de un kWh con mayor participación de
tecnologías renovables. Por otro lado, un factor determinante
en la penetración de las energías renovables es el tamaño del
mercado: un mercado suficientemente grande (como el que
pudiera resultar de los esfuerzos de integración en la región),
contribuiría no sólo a aumentar la participación de las fuentes
renovables en la matriz energética sino, a su vez, a reducir los
costos de proporcionar energía renovable en el futuro. [78]
El análisis técnico económico realizado por el PhD Jain
Pramod [19] referente a la energía eólica, pondera la relación
de costo entre las fuentes de energía basadas en combustible
fósil y su relación directa con la emisión a la atmósfera de
gases con efecto invernadero. La inversión para corregir estas
emanaciones nocivas para el medio ambiente representa un
alto costo para la economía y son tomadas en cuenta al
momento de comparar la generación eléctrica proveniente de
una fuente distinta a la tradicional. El otro punto considerado
por el investigador es el relacionado con el transporte de la
energía. Las zonas de mayor actividad eólica en Estados
Unidos, por su condición geográfica, están apartadas de los
centros poblados involucrando un alto costo en la
infraestructura para su traslado. Hace énfasis en la facilidad de
transportar combustible fósil a las plantas eléctricas en
comparación a la energía eólica la cual está sujeta a su zona de
producción. Este análisis bien puede ser considerado en la
República Bolivariana de Venezuela con un carácter
documental más que práctico, pues las emanaciones de gases
de efecto invernadero son reducidas (el mayor porcentaje de
producción de energía eléctrica provine de la hidroeléctrica) y
las zonas con mayor presencia de vientos están ubicadas en
zonas con desarrollo urbanístico con una infraestructura en la
transmisión de energía eléctrica robusta.
En Venezuela se cuenta con las condiciones climáticas y
geográficas suficientes para el desarrollo de un sistema de
generación eléctrica a partir del sistema eólico, no obstante
aun no se posee un reglamento en cuanto a los incentivos
financieros y económicos provenientes del estado. La ley que
reglamenta esta área de uso racional y eficiencia energética se
promulgó el 19 de diciembre del 2011 y los Ministerios con
competencia en esta materia están desarrollando los
mecanismos necesarios para el respaldo al uso de las FARE.
(Gaceta oficial 39823) [46].
Los estudios técnico económicos realizados, en materia de
energía renovable, por los países pertenecientes a las grandes
potencias mundiales siempre reflejan un saldo negativo o de
alto riesgo cuando se compara este tipo de obtención de
energía limpia con la obtenida del procesamiento de
combustible fósil. Es por ello que el análisis realizado por Roy
Nersesian [38] refleja la inviabilidad en el uso de la energía
solar para la generación de energía eléctrica partiendo de dos
premisas, la primera toma en cuenta una exposición solar de
5,5 horas por día (equivalente a 2kWh), la segunda considera
SIEM’ 2013
2
el porcentaje de consumo de la electricidad en las horas de la
mañana y en las horas nocturnas. Para ambos estudios el
costo de producción aportado por la energía solar es elevado, y
solo se volvía competitivo si no se toma en cuenta la tasa de
retorno del capital, es decir el dinero no tiene valor en el
tiempo. Claro está que su análisis se ajusta a las condiciones
climatológicas y geográficas de la zona, por lo general países
que tienen una reducida exposición a las radiaciones solares y
una total dependencia del carbón y el petróleo. Este estudio
aporta cierto grado de información aplicable a determinadas
regiones de Latinoamérica que de alguna forma presentan
similitudes con las zonas de estudiada por el autor.
Entre los estudios realizados en Latinoamérica se cuenta con
el trabajo realizado por Pontoriero [56], que versa sobre la
consideración de la generación eléctrica híbrida, generación
eólica y generación solar, aprovechando al máximo los
recursos naturales de cada zona. A pesar de que el análisis
económico toma en consideración el costo del material y
equipos a utilizar proporciona suficiente información de
ambas fuentes renovables para la generación eléctrica y su
funcionamiento en conjunto para un mayor aprovechamiento
de los recursos.
Algunos autores comparten la opinión que el uso de las
fuentes de energía alterna y renovables para la generación de
electricidad están en desventajas cuando el análisis técnico
económico aplicado a las mismas, parten de una visión
puramente técnica [60]. En sus análisis establecen dos
paradigmas, el primero basado en costos técnicos, equipos
maquinarias, la tasa de retorno del capital; el segundo basado
en el impacto ambiental, el resguardo del medio ambiente la
sustentabilidad, la opinión de la sociedad, las soluciones y
respuestas a las comunidades, el compromiso gubernamental
con los desarrollos sociales además de la recuperación de la
inversión. Claro está que cuando se aplica el nuevo paradigma
la inversión en las fuentes alternas renovables es favorable.
Se puede concluir que en el 90 % de la bibliografía consultada
para llevar a cabo este trabajo de investigación, todos los
trabajos que hacen referencia al análisis técnico económico
como manera comparativa entre las fuentes convencionales y
las fuentes no convencionales renovables para la generación
de electricidad respaldan de manera categórica el uso de las
primeras para la generación eléctrica, partiendo y dándole
mayor peso a la recuperación de la inversión con menor
tiempo de retorno y menor inversión, dejando de lado el
impacto ambiental, la sustentabilidad y la aplicación de
políticas de estado acordes con el bienestar social. En tiempos
donde la relación equilibrada, holística entre seres humanos y
medio ambiente están copando los pensamientos de la
humanidad con la única intención de garantizar un mundo
mejor para las futuras generaciones, el bienestar colectivo,
social y económico adquieren la estabilidad necesaria para
garantizar la convivencia mundial en plena armonía.
[3][4][9][14][16][18][32][36][46][55][60][61][68][71][72]
COSTO AMBIENTAL DE LA GENERACIÓN DE
ENERGÍA ELÉCTRICA
La producción de energía eléctrica trae asociada la
emanación de contaminantes dependiendo de la fuente
primaria y la tecnología asociada.
En la actualidad, se consideran como contaminantes
indicadores a aquellos que cumplen con la condición de ser
abundantes y con efectos (negativos casi siempre) conocidos
sobre la salud y el medio ambiente. Los indicadores más
comunes en un inventario de emisiones de contaminantes
atmosféricos son los compuestos orgánicos totales (TOC, por
sus siglas en inglés), el monóxido de carbono (CO), los óxidos
de nitrógeno (NOx), los óxidos de azufre (SOx), el material
particulado (MP), los contaminantes tóxicos atmosféricos, los
gases de efecto invernadero, el ruido y las radiaciones.
Existen evidencias científicas que permiten afirmar que la
emisión de estos gases (dióxido de carbono (CO2), metano
(CH4), óxido nitroso (N2O), CFCs y otros) a la atmósfera
incrementa el efecto invernadero y contribuyen al
calentamiento global.
La metodología empleada tradicionalmente para el cálculo
de costos externos relacionados con los contaminantes se
construye sobre la base de funciones de daño o rutas de
impacto. La valoración, en ese contexto, parte del cálculo de
emisiones (mediante la aplicación de métodos homogéneos
que permitan comparaciones ulteriores), para avanzar,
posteriormente, en la estimación del incremento en la
concentración de los contaminantes en el medio. Finalmente,
se integran en el marco del análisis económico los resultados
obtenidos en términos físicos, producidos a partir de la
explotación de los datos de referencia sobre emisiones y
cargas ambientales, con el área de impacto (a partir de datos
sobre la densidad y las características básicas de los diferentes
medios receptores) para identificar exactamente aquellas
categorías de impacto sobre las que habrán de centrarse los
esfuerzos de valoración. En definitiva, este método (y sus
variaciones) identifica todos los impactos producidos y los
cuantifica en términos físicos, para asignar posteriormente
valores en unidades monetarias y calcular el daño real (que, en
términos económicos, será siempre el valor monetario de
variaciones positivas o negativas de bienestar ante
modificaciones de la calidad ambiental). [78]
Según estudios de la CEPAL, se puede determinar el valor
unitario ambiental de la producción de energía eléctrica, a
partir de las toneladas equivalentes de CO2 evitadas, que para
el período actual asciende a 14,07 Euros / t CO2 a partir del
valor presente neto del año 2005. [78]
Considerando una tasa de descuento de un 1,1%, el valor
actual en dólares americanos se estima en 11,51 USD / t CO2
evitadas como valor presente neto.
IMPLEMENTACIÓN DE LAS FARE EN VENEZUELA
Sistema energético venezolano
La república Bolivariana de Venezuela ha basado su
economía en la mono producción de hidrocarburos desde
finales del siglo XIX hasta la fecha. Esta sostiene el 75% de la
economía venezolana, también debe tomarse en cuenta el
papel que juega en la Organización de Países exportadores de
Petróleo, OPEP por ser país fundador y por poseer las mayores
reservas mundiales de petróleo en el mundo, un total de
297.571 millones de barriles en reservas probadas y en cuanto
a las reservas probadas de Gas Natural contabilizadas al cierre
del año 2011 están por el orden de 195 mil 234 billones de
pies cúbicos, de los cuales 37 mil 65 billones de pies cúbicos
SIEM’ 2013
3
están asociados a la Faja Petrolífera del Orinoco (FPO). Por
otro lado cuenta con una reserva fluvial considerable, la
cuenca del Caroní, esta aporta el 70% de la generación
eléctrica total. Específicamente en las represas hidroeléctricas
de la cuenca del río Caroní, se obtienen el 75% de la
producción hidroeléctrica del país. El gráfico 2.1, tomado del
informe 2006 del Instituto Español de comercio exterior,
refleja la condición energética del país.
figura 1. Consumo energético venezolano, fuente: Energy
International annual.
La ubicación geográfica del país, al norte de la América del
sur, justo en la zona ecuatorial del planeta, le proporciona unas
ventajas considerables a la hora de contar con otras fuentes
alternas para la obtención de electricidad. Cuenta con una
exposición de 11,5h diarias a la radiación solar, con vientos de
aproximadamente 10m/s y un embate de las olas del mar de
1,5m cada 5s. No cuenta con una actividad volcánica
considerable ni con fuentes de aguas termales de gran
importancia. Posee grandes extensiones de tierras en la región
central, conocida como los llanos, que ocupa desde el oriente
hasta el occidente del país. Hacia el sur, Estado Bolivar posee
extensiones de tierra considerables. Todas estas están
dedicadas al uso agropecuario tanto para el consumo interno
como para la exportación.
El sistema eléctrico venezolano comenzó un proceso
profundo de cambios a partir del último lustro del siglo pasado
para lograr la nacionalización a través de la conformación de
una corporación nacional denominada CORPOELEC, dicha
empresa operadora estatal está adscrita al Ministerio del Poder
Popular para la Energía Eléctrica y se encarga de realizar las
actividades de generación, transmisión, distribución y
comercialización de potencia y energía eléctrica. Se encuentra
conformada por las siguientes empresas eléctricas:
Electrificación del Caroní, C.A. (EDELCA), Energía Eléctrica
de Venezuela, S.A. (ENELVEN), Empresa Nacional de
Generación C.A: (ENAGER), Compañía de Administración y
Fomento Eléctrico S.A. (CADAFE), Energía Eléctrica de la
Costa Oriental del Lago C.A: (ENELCO), Energía Eléctrica
de Barquisimeto S.A. (ENELBAR), Sistema Eléctrico del
Estado Nueva Esparta (SENECA) y La Electricidad de
Caracas (La EDC), SENECA, ELEVAL, ELEBOL y
CALIFE.
En el reporte anual del ministerio del poder popular para la
energía eléctrica, MPPEE, el consumo de energía eléctrica en
Venezuela durante el año 2011 fue de 10.257,5 GW/h en
promedio, con un incremento del 5,5% respecto al año
anterior, motivado principalmente al crecimiento económico y
a una mejor calidad de vida de la población venezolana por las
políticas de desarrollo social, sin dejar de mencionar una
carencia de educación en el ahorro energético.
En cuanto a la capacidad de generación eléctrica en
Venezuela se contó con una capacidad instalada de 25.705
MW. En figura 2.4 se muestra el aporte por tipo de unidad de
generación en el año 2011.
Otro análisis importante resulta de la expresión de la energía
bruta generada por tipo de unidad en función de una unidad
internacional con el fin de establecer el costo de la energía. Es
por ello que se hace uso de la unidad de barril equivalente de
petróleo, BEP, unidad fue establecida por la Organización
Latino Americana de Energía, OLADE, para expresar los
balances energético, basado en las siguientes consideraciones:
 La coherencia con el sistema internacional de unidades
(SI).
 Una expresión que vincule de manera directa una
realidad física con su significado.
 Relación directa con el energético más importante en
el mundo actual y por lo tanto la facilidad en su
utilización.
 Su valor numérico resulta representativo para la
disimilitud en tamaño de las cifras de los diferentes
energéticos entre los países miembros de la
organización.
 Sobre la base del poder calorífico de 1 kg de petróleo
que es de 10.000 kcal.
Tabla 1. Factores de conversión para unidades energéticas
comunes de la OLADE. Fuente: SIEN guía M-5. Sistema de
información Económica Energética, SIEE, 2004
B
EP
T
EP
T
EC
T
cal
B
EP
TE
P
TE
C
Tcal
TJ
103
Btu
MW
h
Kg
GLP
m3
Gas
Nat.
pc
Gas
Nat.
1
0,1
3878
0,19
82593
0,00
139
0,00
581
552
4,86
1,61
39445
131,
0616
167,
207304
591
7,1597
6
1,42
85868
0,01
0,04
184
398
10,22
11,6
29517
944,
38388
1204
,83714
426
369763
0,00
7
0,02
92877
278
66,85
8,14
057
661,
0616
843,
376919
298
45,562
1
4,18
4
398
1022
1162
,952
944
38,388
1204
83,714
426
3697,6
1
951
487
277,
95214
225
71,316
2879
6,2988
101
9048,1
9
0,00
029
0,02
372
0,03
0265
1,07
101
1
81,2
0577
103,
6016
366
6,2721
9
1,27
579173
45,1
47929
7,
2056
49
5,
0439
0,6
99992
5
71
9,424
5
100
T
17
2,117
1
03Bt
u
0,
0001
81
J
1
0,
M
6196
Wh
K
0,
g
0076
GL
3
P
m
0,
3
0059
Gas
81
Nat.
p
0,
c
0001
Gas
69
Nat.
23,
90057
4
2,5
12E05
0,0
85988
1
1
142,
857143
34,1
440263
3,58
85E-05
0,12
284152
1
0,23
900573
6
2,51
192E07
0,00
085988
1
1,05
1E-06
1
0,00
359774
344
8,2758
6
0,0
01058
9
0,00
151272
1,05
889E05
4,43
04E-05
42,1
58516
0,01
231439
6
0,0
0083
0,00
118571
8,29
988E06
3,47
27E-05
33,0
41467
0,00
965236
1
0,78
3827
2,3
45E09
3,35
06E-05
2,34
538E07
9,81
31E-07
0,93
36981
0,00
027275
7
0,02
214941
1
1
35,3
881657
0,02
825803
4
1
•1bblGLP=0,6701Bep •1bbl=0,15898m3 = 5,6143pc • 1m3GLP=552,4Kg •
1pc=0,028317m3
SIEM’ 2013
4
Dado los tipos de unidades utilizadas en la República
Bolivariana de Venezuela para la generación de energía
eléctrica, vale la pena contar con la equivalencia de los
combustibles utilizados por cada una de las fuentes
energéticas de electricidad en barriles equivalentes de petróleo
y de esta forma ponderar en dinero la inversión en la
generación eléctrica. En tal sentido se presenta la tabla 2 de
equivalencia de combustibles a BEP.
Tabla 2. Factores de conversión usados por La República
Bolivariana de Venezuela como miembro de la OLADE.
REP. BOLIVARIANA DE VENEZUELA
UNIDADES
ORIGINALES
103 bbl
PETRÓLEO
6
103 BEP
1,1067
3
10 m
GAS NATURAL
7,5861
0,9247
10 bbl
KEROSENE/JET FUEL
1,0141
3
5,2600
10 bbl
DIESEL OIL
1,0671
0,6196
103bbl
FUEL OIL
1,1334
3
0,6196
10 ton
COQUE
5,0424
3
71,2777
3
10 ton
LEÑA
GWh
ELÉCTRICA
103 BEP
3
3
10 ton
CARBÓN
GWh
HIDROLÓGICA
GWh
GEOTERMICA
Kg
NUCLEAR
UNIDADES
ORIGINALES
103 bbl
GASOLINA
10 ton
CARBON VEGETAL
5,6268
3
2,5219
10 bbl
ALCOHOL
Hacia la costa norte del Estado Sucre, Península de Araya la
energización es a través de conductor submarino proveniente
de la ciudad de Cumaná, con una longitud de 5 Km y con más
de cuarenta años prestando servicio.
Por su situación geográfica los pobladores de la península de
Araya (región ubicada al noroccidente del estado) se dedican a
las labores de pesca y a la explotación de la mina de sal. Esta
región está separada de la ciudad de Cumaná, la capital del
estado, por el golfo de Cariaco. El suministro de energía
eléctrica hacia esta región oriental de la península recorre toda
la línea costera de tierra firme, alrededor de 120Km, para que
las 30.000 familias que hacen vida en esta región se beneficien
del servicio eléctrico.
Por ser una zona marítima está bajo la inclemencia del
salitre y de altas temperaturas, por ello las interrupciones del
servicio eléctrico siempre están presentes y la realización de
maniobras de mantenimiento son en fallo.
0,5980
0,6196
Situación actual del sistema eléctrico en el Estado Sucre
El estado Sucre se encuentra ubicado en la región nororiental
de la República Bolivariana de Venezuela y cuenta con
700Kms. de costa pues al norte limita con el mar Caribe.
Como se observa en la red de troncales de transmisión de la
figura 2.6 el Estado Sucre pareciera energizado por dos
circuitos dobles de 230kV provenientes de la subestación
Guanta, Estado Anzoátegui y de la subestación el Furrial,
Estado Monagas. Ambas doble ternas llegan hasta la
subestación Casanay de la cual se distribuye a un nivel de
tensión de 115kV. Sin embargo, en realidad la línea
proveniente del Furrial actualmente está transmitiendo a
115kV.
Implementación de las FARE en la Península Araya del
estado Sucre
La península de Araya puede dividirse en cinco sectores, de
acuerdo a la acción del viento y el oleaje, a saber:
 Costa sur.
 Sector oriental de la costa norte, desde la población de
Chacopata hasta Taguapire.
 Sector central de la costa norte, desde la población de
Taguapire al Guamache.
 Sector occidental de la costa norte, desde la población del
Guamache hasta Punta Escarceo.
 Punta, comprende Punta Araya y Punta Arenas.
Los estudios realizados sobre el oleaje en toda la Península
responden a observaciones realizadas por la Universidad de
Oriente y por organismos internacionales de registro satelital
de características predictivas. El comportamiento del oleaje es
más intenso en el primer semestre del año.
En la región costa sur, frente al golfo de Cariaco, se aprecian
olas de 0,8m con periodos significativos de 3,5m. Este oleaje
es producido en el mismo golfo con dirección este, E. En el
sector oriental de la costa norte se observan olas de 0,6m a
0,8m con periodos de 3s a 5s procedentes del este-noreste,
ENE. Pueden apreciarse olas de más de 2 m con periodos de
20s en situaciones de huracanes y de mar de fondo. El mar de
fondo posee un periodo de 25 años. El sector central de la
costa norte está protegido geográficamente por la isla de
Margarita, el oleaje cotidiano no excede de 0,4m con un
periodo significativo de 2,5s procedente del ENE. En el sector
occidental de la costa norte se presentan oleajes de 0,8m y
periodo significativo de 2,5s. En el sector Punta el oleaje es de
0,3m cada 2s, presentándose situaciones con oleaje de hasta
2m y periodo de 12s a 20s en caso de mar de fondo y
huracanes. Para el caso de huracanes, de manera general el
aprovechamiento del oleaje es significativo pues el embate del
mismo se ve reducido por la protección geográfica de la
Península.
En la búsqueda de un sistema eléctrico robusto en esta región
se ha pensado en hacer uso de las FARE, tomando en
consideración la satisfacción de las necesidades del presente
sin comprometer de manera negativa el futuro de las
generaciones de relevo.
Figura 3. Diagrama eléctrico del Estado Sucre.
SIEM’ 2013
5
Para definir el sistema eléctrico a desarrollar en la región se
debe conocer todos y cada uno de los sistemas de generación
eléctrica basados en las fuentes de energía alternativas y
renovables.
Existen razones que sirven de fundamento básico inicial para
el empleo de las FARE en la zona de la península de Araya,
como son:
 La existencia de potencialidades de fuentes renovables
debido a la geografía de la región, en particular el uso de
la energía eólica, solar y undimotriz, en similitud con otras
zonas del planeta con características similares.
 La necesidad imperiosa del estado venezolano de
desarrollar fuentes de generación de energía eléctrica en la
zona nororiental del país, debido al déficit hacia esta
región.
 La posibilidad de reinversión con el empleo de una parte
de las ganancias derivadas de la extracción petrolífera del
país.
 La necesidad de diversificar la matriz de generación del
país, con lo cual se lograría una mayor independencia
energética, reduciendo la vulnerabilidad del sistema
actual, lo cual constituye un problema de seguridad
nacional.
 La necesidad de reducir los niveles de contaminación al
planeta como encargo primordial del estado socialista.
Tener conciencia de que aún cuando las reservas de petróleo
del país lo sitúan en posición privilegiada en el mundo, este es
un recurso no renovable y por ende agotable en algún
momento, por lo que ha llegado la hora de prever esta
situación.
ANÁLISIS
ECONÓMICO
IMPLEMENTACIÓN DE LAS FARE
EN
LA
Los algoritmos genéticos en la solución de problemas de
optimización
Un algoritmo genético consiste en una función matemática o
una rutina de software que toma como entradas a los
ejemplares y retorna como salidas a aquellos que deben
generar descendencia para la nueva generación.
Versiones más complejas de algoritmos genéticos generan
un ciclo iterativo que directamente toma a la especie (el total
de los ejemplares) y crea una nueva generación que reemplaza
a la antigua una cantidad de veces determinada por su propio
diseño. Una de sus características principales es la de ir
perfeccionando su propia heurística en el proceso de
ejecución, por lo que no requiere largos períodos de
entrenamiento especializado por parte del ser humano,
principal defecto de otros métodos para solucionar problemas,
como los sistemas expertos.
Ventajas y desventajas respecto a otros métodos de
optimización
Las principales ventajas están dadas por:
No necesitan conocimientos específicos sobre el problema
que intentan resolver.
Operan de forma simultánea con varias soluciones, en vez de
trabajar de forma secuencial como las técnicas tradicionales.
Cuando se usan para problemas de optimización (maximizar
una función objetivo) resultan menos afectados por los
máximos locales (falsas soluciones) que las técnicas
tradicionales.
Resulta sumamente fácil ejecutarlos en las modernas
arquitecturas masivamente paralelas.
Usan operadores probabilísticos, en vez de los típicos
operadores determinísticos de las otras técnicas.
No imponen condiciones a las funciones objetivos. Son
capaces de tolerar los más diversos tipos de funciones y la
existencia de discontinuidades.
Han demostrado ser herramientas muy robustas en la
solución de problemas discretos.
Entre sus principales desventajas están:
Pueden tardar mucho en converger, o no converger en
absoluto, dependiendo en cierta medida de los parámetros que
se utilicen tamaño de la población, número de generaciones,
etc.
Pueden converger prematuramente debido a una serie de
problemas de diversa índole.
Pasos para ejecutar un algoritmo genético
La solución de un problema de optimización, a través de un
algoritmo genético requiere de tres planteamientos básicos
iniciales:
La codificación genética de las variables de decisión en el
espacio de búsqueda, que se determina por un cromosoma de
la cantidad de genes necesarios para representar la solución.
Estos genes son expresados por códigos de diferente
naturaleza, siendo la codificación binaria una de las más
utilizadas por su simplicidad. Esta codificación define el tipo
de población y en la mayoría de los casos está asociado al tipo
de problema de optimización que se pretende resolver.
El establecimiento de la función a optimizar o función de
adaptación (fitness), que posibilitará la evaluación de las
soluciones generadas en el espacio de búsqueda.
La limitación del espacio de búsqueda, lo cual se puede
lograr a partir de la propia codificación de la solución, la
incorporación de restricciones operacionales (si el algoritmo lo
permite) y la elaboración de funciones de penalización, las
cuales se añaden a la propia función de adaptación.
El correcto dimensionamiento de estos tres aspectos
constituye la clave del éxito para el futuro desempeño del
algoritmo.
Otro aspecto importante es la definición de una serie de
parámetros que determinan el funcionamiento del algoritmo,
siendo los principales:
El tamaño y algoritmo de creación de las poblaciones.
Los operadores genéticos de selección, cruzamiento y
mutación.
Los operadores de reemplazo de la población.
Los criterios de parada o terminación.
Modelación económica para la evaluación del empleo de
las FARE
Sin duda alguna, el empleo de las FARE tiene un efecto
global económico, expresado en los análisis de inversiones,
por lo que su factibilidad puede evaluarse con el uso de
diferentes técnicas que permiten
realizar un análisis
económico financiero.
Existen varios métodos que permiten realizar el proceso de
evaluación de inversiones, tales como: el Valor Actual Neto
(VAN), la Tasa Interna de Retorno (TIR), la Relación
SIEM’ 2013
6
Beneficio Costo (RBC), el período de recuperación (PRI),
entre otros.
Estos métodos permiten considerar el concepto de valor
tiempo del dinero en los años considerados y están basados en
un flujo de caja descontado a la tasa que corresponda, de
acuerdo con lo exigido por la política del estado, por lo
exigido por el propio inversionista, o por el interés exigido por
el financista. Estas tasas de descuento incluyen además otros
factores como la inflación (considerada en Venezuela de 1,1%
anual) y se basan también para su formación en las tasas de
intereses bancarios.
El flujo de caja descontado en el año j (FCj), se puede
obtener a partir de la expresión siguiente:
FC j  E j  S j   IMP  PP
(1)
Donde:
Ej: Entradas en el año j.
Sj: Salidas en el año j.
IMPj: Pago de impuestos sobre las utilidades en el año j.
PPj: Pago a principal en el año j.
Dentro de las entradas se incluyen todos los beneficios en
términos monetarios como resultado de la inversión, incluidos
los ahorros por ese concepto.
Por su parte, en las salidas se consideran los gastos
operacionales, donde se incluyen los gastos de depreciación e
intereses bancarios.
A la diferencia neta entre las entradas y las salidas en el año
j se le conoce como utilidades antes de impuesto (UAIj).
UAI j  E j  S j
(3)
Finalmente el flujo de caja para el año j puede considerarse
como el valor neto del período.
FC j  UDI j  PPj
j 1
(4)
En la comparación de variantes de procesos inversionistas
relacionados con las FARE, se exige la utilización de métodos
basados en flujos de descuento. Uno de los más empleados es
el Valor Actual Neto (VAN).
En este caso, los indicadores a tener en cuenta están
relacionados con los efectos de la inversión:
Costos de inversión de las FARE (Kf).
Costo de inversión de las fuentes convencionales (Kc)
Gastos anuales de depreciación de las instalaciones (Ca).
Gastos anuales de mantenimiento de las instalaciones (Cm).
Gastos anuales de salario del personal (Cs).
Beneficios económicos anuales de la energía generada (Bec).
Beneficios ambientales anuales por la no emisión de gases
de efecto invernadero (Bco).
De forma general el VAN puede expresarse:
FC j
1  TD j
(5)
En este caso:
K  Kf  Kc
(6)
E j  Bec  Bco
(7)
S j  C  Ca  Cm  Cs
(8)
Donde:
C: Gastos anuales de explotación.
TD: Tasa de descuento establecida.
n: Años de explotación.
Los años de explotación considerados van a depender de
factores como el período de vida útil u obsolescencia del
equipamiento y las instalaciones en general, así como de
modificaciones tecnológicas, de capacidad productiva, de
objeto social; establecidas como parte de procesos de
perfeccionamiento empresarial o de reparaciones parciales o
capitales, que deriven en la necesidad de rediseñar los
dispositivos compensadores. Estos períodos se consideran con
regularidad entre 3 y 5 años de explotación.
Por su parte, las tasas de descuento incluyen el “premio al
riesgo” y las tasas de inflación. Por esta razón, usualmente las
entradas y salidas del VAN se consideran constantes en los n
años de explotación.
El término,
n
(2)
Por su parte, las utilidades después de impuestos en el año j
(UDIj) se obtienen de deducir de la expresión anterior el pago
de impuestos.
UDI j  UAI j  IMPj
n
VAN   K  
1
 1  TD
j 1
j
se le conoce como el valor actual de una anualidad.
La tasa de descuento se ha considerado de un 3%.
La tasa de interés se considera 20,8 % para inversiones a
través del Banco de Venezuela.
Modelos de los indicadores económicos
Modelo de inversiones
El modelo de inversiones se ha considerado a partir del costo
de instalación de las fuentes generadoras de energía eléctrica.
Modelo de beneficios
Los beneficios están dados por la no utilización de
combustibles fósiles en términos económicos y ambientales.
Modelo de gastos de explotación
Los gastos anuales de explotación dependen de los gastos
por los conceptos de depreciación, mantenimiento y salario.
Formulación del problema de optimización
Un problema de optimización es aquel que busca maximizar
(o minimizar) una función con un número determinado de
variables, estando los valores sujetos a ciertas limitaciones
(restricciones).
A partir del problema real se formula el problema
aproximado, el cual posteriormente es modelado
matemáticamente y resuelto aplicando algún algoritmo de
optimización conocido.
Análisis y planteamiento del problema
SIEM’ 2013
7
En el caso de la utilización de FARE, el problema real puede
ser redactado de la manera siguiente:
Determinar la capacidad de generación con varias FARE
necesaria para producir energía eléctrica en contraposición con
las fuentes convencionales tal que se obtenga el máximo de
Valor Actual Neto (VAN).
Como consideraciones del problema aproximado
(condiciones iniciales) se plantean las siguientes:
Serán considerados todos los indicadores económicos
presentados con anterioridad y representados por sus
respectivos modelos.
Serán considerados en el análisis todas las FARE
técnicamente posibles. Para la Península Araya se
considerarán tres tipos de fuentes renovables (Eólica Solar y
Undimotriz).
La capacidad de generación total con FARE no debe superar
la capacidad límite.
No han sido tomados en cuenta los gastos de instalación al
SEN.
Construcción del modelo matemático
En este caso se realiza el análisis siguiente:
Como variables de decisión del problema se consideran las
capacidades de generación de cada tipo de FARE. Por lo tanto,
los cromosomas estarán representados por el vector real [x],
compuesto por los elementos (cadena de genes) xi, donde i es
el tipo de fuente alternativa.
Por todo lo anterior, el número de variables (nvar) quedará
definido por la cantidad k de fuentes alternativas:
Como función de adaptación (Fitness) se toma el –VAN:
n
Fitness  VAN  K  E  S   
j 1
1
1  TD j
(9)
Esto se hace porque las herramientas computacionales
empleadas en este caso solo hayan mínimo de funciones.
A su vez las entradas y salidas tendrán en cuenta la tasa de
inflación considerada.
El objetivo será minimizar la función de adaptación.
Como restricciones operacionales se añaden las siguientes:
La capacidad total de generación no debe superar la
capacidad límite (Xlim) establecida bajo criterios técnicos:
k
x
i 1
i
 X lim
(10)
La capacidad de generación de cada FARE considerada debe
encontrarse en el rango entre 0 y la capacidad límite (Xlim):
0  xi  X lim
(11)
Finalmente el modelo de optimización, quedaría expresado
de la siguiente forma:
Dados:
koi: Costos específico de inversión ($/MW) de cada FARE y
fuente convencional considerada.
 : Tiempo equivalente de generación.
Go: Costo del MWh generado con fuentes convencionales.
tco2: Impacto ambiental de emisión de CO2 en toneladas por
MWh.
Gco2: Impacto económico de emisión de CO2 en $ por
toneladas.
:
Factor de descuento anual por depreciación en por
unidad.
Fm: Factor de mantenimiento en por unidad de cada FARE.
Gastos de salario de cada FARE
Xlim: Capacidad de generación límite (MW).
Se necesita minimizar la función de adaptación (Fitness) de
la expresión (9).
Sujeto a las restricciones operacionales presentadas en las
expresiones (10) y (11).
Programación del procedimiento de solución del problema
a partir del AGS
Con ayuda del MATLAB, versión 7.10 (R2010a), se programó
el modelo de compensación, utilizando las estructuras de
programación de Global Optimization Toolbox, sección
Genetic Algorithm and Direct Search.
La función principal utilizada en MATLAB fue: ga, destinada
para encontrar el mínimo de una función aplicando algoritmo
genético simple, con los parámetros especificados.
Ajuste de los parámetros del algoritmo
Los parámetros del algoritmo fueron ajustados mediante
corridas sucesivas de prueba y error, evaluando la
convergencia, el número de evaluaciones de la función de
adaptación y el tiempo de ejecución.
Codificación del algoritmo genético
En la codificación del algoritmo se implementaron los
bloques siguientes:
example (m-file): Programa principal del algoritmo.
objfunc (f-file): Implementación de la función objetivo (de
adaptación) del algoritmo.
datos (f-file): Datos del programa.
preprocess (f-file): Estructuración de los datos del programa.
El pseudocódigo del algoritmo diseñado para implementar el
modelo de compensación es el siguiente:
1) [Datos] Lectura de datos necesarios (datasystem y
datacost).
2) [Proceso de datos] Procesamiento de los datos necesarios.
3) [Inicio del AG] Generar una población aleatoria de n
individuos (PopulationSize, n) con cromosomas, expresados
en el vector fila [x], codificados en forma real
(PopulationType, ‘doubleVector’) de longitud nvars de
acuerdo al problema.
4) [Fitness] Evaluar la función Fitness (-VAN) para cada
cromosoma x de la población.
5) [Nueva población] Crear una nueva población, repitiendo
los siguientes pasos hasta que se cumpla la condición de
parada.
a)[Selección] Seleccionar dos cromosomas padres de una
población de acuerdo a su Fitness.
b)[Crossover] Con un porcentaje de cruzamiento del 80 %
(CrossoverFraction, 0,8) crear una nueva descendencia.
c)[Mutación] Con un porcentaje de mutación de acuerdo
con la función seleccionada (Gauss) (MutationFcn,
@mutationgaussian) modificar la nueva población.
d)[Aceptar] Colocar los nuevos descendientes en la nueva
población.
SIEM’ 2013
8
6) [Remplazar] Usar la nueva población generada para una
futura corrida del algoritmo.
7) [Test] Si la condición de salida se satisface, parar y
retornar la mejor solución (cromosoma x) para la población
actual.
8) [Loop] Regresar al paso 4.
III.
RESULTADOS Y DISCUSIONES
Resultados económicos del empleo de las FARE en la
Península de Araya
Siguiendo el algoritmo implementado, se procedió a evaluar
la factibilidad económica de la instalación de 10MW en la
Península de Araya, a través de una matriz de energía eólica,
solar y undimotriz, en contraposición a la generación
distribuida en la propia zona.
oriente venezolano, donde actualmente existe un déficit de
generación estimado en 10 MW de instalación.
Utilizando la técnica de algoritmo genético se logró
proponer un modelo para evaluar la factibilidad económica de
la capacidad de generación de cada fuente, considerando un
problema de optimización sobre la base de una función de
análisis económico, expresada en este caso a partir del Valor
Actual Neto (VAN).
La implementación del algoritmo en la Península de Araya
asegura un VAN máximo, con una desviación máxima de 4%
con varias alternativas.
La decisión de una u otra alternativa queda a criterio del
proyectista, lo cual constituye una ventaja del algoritmo
debido a su comportamiento estocástico.
El modelo y algoritmo puede ser recalculado para las nuevas
condiciones en el momento de su implementación.
REFERENCIAS
Tabla 3. Datos de las FARE evaluadas.
FARE
Inversión
(MM$/MW)
Eólica
Solar
Undimotriz
4
8
5
Factor de
mantenimiento
(%)
2
2
2
Coeficiente de
depreciación (%)
0
0
0
Tabla 4. Datos de las fuentes convencionales
Costo
(MM$/MW)
instalado
1
Costo
($/MWh)
generado
1460
Impacto
ambiental
(tCO2/MWh)
0.8
Impacto
económico
ambiental ($/tCO2)
11,51
Tabla 5. Datos económicos
Años de
explotación
3
Tasa de
descuento (%)
3
Tasa de
inflación (%)
1,1
Tasa de
interés (%)
20,8
Tabla 6. Resusltados de las corridas
Corrida
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Capacidad de generación
(MW)
Solar
Undimotriz
1,5
7,3
3,6
5,2
0
10
0,3
8,8
0,5
9,5
0
6,0
3,5
4,2
1,1
7,6
0
7,0
0,7
6,9
Eólica
1,2
1,2
0
0,9
0
4,0
2,3
1,3
3,0
2,4
Capacidad
(MW)
convencional
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
VAN
(MM$)
PRI
(años)
1072,90
1054,20
1090,20
1084,80
1085,40
1076,60
1051,20
1076,00
1079,90
1075,60
0,22
0,32
0,12
0,15
0,15
0,20
0,34
0,20
0,18
0,20
Tiempo
de
corrida
0,44
0,30
0,29
0,28
0,28
0,30
0,29
0,31
0,30
0,32
Como se puede notar, de acuerdo a los datos aportados resulta
factible el empleo de las FARE en la Península de Araya,
aportando una capacidad de generación de 10 MW a través de
varias alternativas que aseguran un VAN máximo, con una
desviación máxima de 3,7 %
IV. CONCLUSIONES
Los estudios técnicos preliminares de las FARE demuestran
la posibilidad de empleo de la energía eólica, solar y
undimotriz en la Península de Araya, como necesidad de
incrementar la generación eléctrica del país hacia esa zona del
[1]Asamblea Nacional de la República Bolivariana de
Venezuela. (2001). Ley Orgánica del Servicio Eléctrico.
Caracas: Gaceta oficial de la República Bolivariana de
Venezuela.
[2]Ackermann, T. (2005). Wind power in power systems.
The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex PO19
8SQ, England: John Wiley & Sons, Ltd.
[3]Alters, S. M. (2007). Energy, Supplies, Sustainability,
and costs. Wylie, Texas: Information Plus.
[4]American Society of Mechanical Engineers, A. (2010).
Energy Choices, A Guide to facts and perspectives. New
York: ASME.
[5]Anaely.
(2009,
julio
01).
http://www.cubaenergia.cu/index.php?option=com_docman&t
ask=doc_details&gid=285&Itemid=58. Retrieved marzo 16,
2011
[6]Asamblea Nacional Constituyente de Venezuela. (1999).
Constitución Nacional de la República Bolivariana de
Venezuela. Caracas: Asamblea Nacional.
[7]Asamblea Nacional Republica Bolivariana Venezuela, G.
O. (2011, diciembre 19). www.asambleanacional.gov.ve.
Retrieved diciembre 20, 2011
[8]Assmann, D., Laumanns, U., & Uh, D. (2006).
Renewable energy, a global review of technologies, policies
and markets. UK, USA: Earthscan.
[9]Bhattacharyya, S. C. (2011). Energy Economics. Dundee,
UK: Springer.
[10]Boaz, M., Padilla, J., & Schmalense, R. (2010).
Harnessing renewable ennrgy in electronic power sytem.
washinton DC, London: RFF Press.
[11]Bravo, M. N., & Palma Benke, R. (2008). Sistema de
Conversión Mecánica y Eléctrica para un generador
Undimotriz. Santiago de Chile: UNIVERSIDAD DE CHILE
FACULTAD DE CIENCIAS FÍSICAS Y MATEMÁTICAS
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA.
[12]Burton, T., Sharpe, D., Jenkins, N., & Bossanyi, E.
(2001). Wind, energy handbook. England: John Wiley and
Sons, LTD.
[13]Campbell, N., & Harries, A. (2009). Urban Wind
energy. UK, USA: Earhthscan.
SIEM’ 2013
9
[14]Conkling, R. L. (2011). Energy Pricing, Economics and
Principles. Portland: Springer.
[15]Da Rosa, A. V. (2009). Fundamental of renewable
energy processes (2da ed.). San Diego,California, California,
USA: Academic Press.
[16]Debra, A. M. (2010). energy production and alternative
energy. USA: Green haven press.
[17]Digambar, M. T. (2011). Electric Power Generation, the
changing dimensions. Hoboken, N. J: IEEE press, wiley.
[18]Dragoon, K. (2010). Valuing wind generation on
integrated power system (first edition ed.). Amsterdam:
Willian Andrew.
[19]Eguchi, K. (2010). Clean energy systems and
experiences. India: Sclyo.
[20]Fernández Chozas, J. (2008). Una aproximación al
aprovechamiento de la energía de las olas para la generación
de la electricidad. Madrid: Universidad Politécnica de Madrid.
[21]Fernandez, E. C. (2009). Energía solar fotovoltaica:
competitividad y evaluación económica, comparativa y
modelos. Madrid, España: Universidad de Jaen.
[22]Fondo sectorial de sustentabilidad energética. (2011).
Determinación del potencial energético del oleaje en la costa
de la península de Baja California. Ensenada, Baja california:
CICESE.
[23]Fox-Penner, P. (2010). Smart Power, Climate Change,
the Smart Grid, . Washington: ISLAND PRESS.
[24]Fraile, G. R. (2009). El mercado de las energías
renovables en Venezuela. Venezuela: incex.
[25]Franco Reyes, F. A. (2009). Aprovechamiento de la
energ'ia undimotriz mediante dispositivo de flotacion. Chile:
Universidad cotolica del norte, facultad de ingenieria y
construccion.
[26]Fuchs, E., & Masoum, M. (2011). Power conversion of
renewable energy Systems. Colorado, USA: Springer.
[27]Gavin, D. H. (2007). Solar energy projects for the evil
genius. USA: Mc Graw Hill.
[28]Grue, J. P. (2004). Piv and water waves (Vol. 9). New
Jersey: World scientific.
[29]Hernandez,
N.
(2008,
diciembre
9).
www.monografias.com. Retrieved marzo 07, 2011, from
http://www.monografias.com/trabajos65/sector-electricovenezuela/sector-electrico-venezuela.shtml
[30]Jain, P. (2011). wind energy engineering. New York:
Mc Graw Hill.
[31]Kamal, S. (2010). The renewable revolution. London •
Washington, DC: Earthscan Ltd, Dunstan House.
[32]Kaplan, S. (2010). Power Plant, Characteristics and
Costs. New York: Nova Science Publishers, Inc.
[33]Kosyachenko, L. (2011). Solar Cells- silicon waferbased technologies. Rijeka, Croatia: Intech.
[34]LTDA, A. (2009). Estudio del Mejoramiento Técnico
Económico sistema eléctrico generación CESPA. Santiago de
Chile: AGELEC LTDA.
[35]Maczulak, A. (2010). Renewable energy, sources and
methods. New York: Infobase publishing.
[36]Miguel Mendonça, D. J. (2010). Powering the Green
Economy. UK and USA: earthscan.
[37]Montilla, D. (2010). Control de parques eólicos offshore
conectados a la red mediante enlace de continua HVdc
LCC(Tesis Doctoral). Leganés: Universidad Carlos III de
Madrid, Dpto. de Ingeniería eléctrica.
[38]Muñoz, C. M. (2010). Humanitarian Engineering.
Caroline Baillie, University ofWestern Australia.
[39]Naim H. Afgan, Ž. B. (2007). SUSTAINABILITY
SCIENCE . Hackensack, London: World Scientific Publishing
Co. Pte. Ltd.
[40]Nayeripour, M., & Kheshti, M. (2011). Renewable
Energy, trends and applications. Rijeka, Croatia: Intech.
[41]Nersesian, R. L. (2010). Energy for the 21st century.
New York: M. E Sharpe.
[42]Palm, J. (2010). energy efficiency. Croatia: Sclyo.
[43]Patel, M. R. (1999). Wind and solar power systems.
Washington, DC: CRC press.
[44]Pelissero, M., Haim, A., Bouza, M. P., Galia, F., Haim,
M., Oliveto, G., et al. (2010, octubre 17 al 20).
http://www.ingenieria2010argentina.info/programa/programaExtendido.php?casillero=13
20120000&sala_=20&dia_=13&idioma=. Retrieved marzo
16, 2011
[45]Pimentel, D. (2008). Biofuels, Solar and Wind as
Renewable Energy, benefits and risck. (D. Pimentel, Ed.)
Ithaca, NY: Springer.
[46]Pontoriero, D. H., Molina, M. G., & Mercado, P. G.
(2009). Evaluación técnica económica de generación híbrida
solar - eólica en la provincia de san juan-Argentina. San Juan,
Argentina: Universidad Nacional de San Juan Argentina.
[47]Posso, F. (2011). El Desarrollo de las Fuentes
Renovables de Energía en Venezuela, ¿Reto ó Utopía?
Caracas, Capital, Venezuela.
[48]Pramod, J. (2001). Wind energy engineering. USA,
London, Canada: Mc Graw Hill.
[49]Ralph, S. (2009). Cities, towns and renewable energy.
Paris, Francia: International energy Agency.
[50]Republica Bolivariana de Venezuela, P. (2007).
Proyecto Nacional Simón Bolivar, Primer Plan Socialista.
Caracas: Presidencia.
[51]Resources, C. o.-C. (2008). The power of renewable.
US, China: The National academy press.
[52]Rodríguez Amenedo, J. L., Burgos Díaz, J. C., &
Arnalte Gómez, S. (2003). Sistemas eólicos de producción de
energía eléctrica. Madrid: Rueda S L.
[53]Saldías, H., Ulloa, H., Rudnick, H., & Recordón, E.
(2008). Evaluación comparativa de centrales de generación de
energías renovables mediante la aplicación de la nueva ley de
energías renovables recientemente aprobada en Chile.
Santiago de Chile: Pontificia Universidad de Chile.
[54]Sánchez Súdon, F., Ferreiro Viña, A., García De la
Noceda Márquez, C., Anta Fernández, J., Puente-Salve, F.,
Legaz Poignion, R., et al. (2008). La energía de hoy la del
mañana. Madrid: Gráficas Arias Montaño, S. A.
[55]Segura Guerrero, X. A., & Veloz Caiza, A. D. (2010).
Análisis tecno económico de la inserción de generadores de
energía renovable en redes de distribución. Quito: Escuela
politecnica nacional de Ecuador.
[56]Sepulveda, M. (2009, junio 5). La energía eólica en
Venezuela. Retrieved noviembre 20, 2011, from
http://www.scribd.com/doc/54288895/3.
[57]Sepulveda, M., Montilla, M., Arnaltes, S., Ravelo, O.,
De Oliveira, P. M., Ponce de Leâo, T., et al. (2009, febrero).
SIEM’ 2013
10
Análisis de estabilidad transitoria de sistemas electrícos con
alta penetración de energía eólica. caso Isla de Margarita.
Caracas, Capital, Venezuela.
[58]Sorensen, B. (2011). renewable energy (cuarta edición
ed.). Oxford: Academic Press.
[59]Stankovic, S. (2009). urban wind energy. London, UK:
Earthscan Dunstan House.
[60]Sunderasan, S. (2011). Green Energy and Technology.
Kuvempunagar: Springer.
[61]Sunderasan, s. (2011). Rational Exuberance for
renewable Energy an economic Analisis. London: Springer.
[62]Tirado, S. (2009, qgosto 25). Retrieved 03 07, 2011,
from
http://www.monografias.com/trabajos73/sistemaselectronicos-venezolanos-energia-electrica/sistemaselectronicos-venezolanos-energia-electrica2.shtml
[63]Tong, W. (2010). Wind power generation and wind
turbine design. Usa, Canada, Mexico: Wit press.
[64]Torres, F. J. (2010). Determinación del potencial
energético del oleaje en la costa de la Península de Baja
California (pe-oleajePBC). Clave: 119798. Baja California:
CICESE.
[65]Universidad Tecnológica Nacional, D. d. (2011).
Aprovechamiento de la energía Undimotriz. Buenos aires.
[66]Vallée, V., & Marc, T. (2008). Las fuentes renovables
de energía en Cuba. La Habana: Cubasolar.
[67]Vera Martínez, A. P. (2007). Estudio de la Técnica y
Aplicación del Método Triz a Proyecto de Energía Undimotriz
Nanaku Wave Energy. Valparaiso: Universidad técnica
Federico Santa María.
[68]Voula, M. (2005). sustainable development, energy and
the city. n: Springer.
[69]wikipedia. (2011). impacto ambiental.
[70]Wikipedia. (2011, marzo 07). wikipedia, enciclopedia
libre.
Retrieved
marzo
07,
2011,
from
http://es.wikipedia.org/wiki/Energ%C3%ADa_renovable
[71]Witzel, D. S. (2010). Renewable Energy – The Facts.
UK, USA: Earthscan.
[72]Zobaa, A. F., & Bansal, R. (2011). Handbook of
renewable energytechnology. USA, UK: World Scientific
publishing.
[73] Boletín informativo Renovable.cu. Centro de Gestión
de la Información y Desarrollo de la Energía
(CUBAENERGÍA), CITMA / Dirección de Energía
Renovable (MINBAS). No. 6 mayo de 2010.
[74] Boletín informativo Renovable.cu. Centro de Gestión
de la Información y Desarrollo de la Energía
(CUBAENERGÍA), CITMA / Dirección de Energía
Renovable (MINBAS). No. 6 julio de 2010.
[75] Boletín informativo Renovable.cu. Centro de Gestión
de la Información y Desarrollo de la Energía
(CUBAENERGÍA), CITMA / Dirección de Energía
Renovable (MINBAS). No. 11 noviembre de 2010.
[76] Boletín informativo Renovable.cu. Centro de Gestión
de la Información y Desarrollo de la Energía
(CUBAENERGÍA), CITMA / Dirección de Energía
Renovable (MINBAS). No. 3 marzo de 2011.
[77] Boletín informativo Renovable.cu. Centro de Gestión
de la Información y Desarrollo de la Energía
(CUBAENERGÍA), CITMA / Dirección de Energía
Renovable (MINBAS). No. 4 marzo de 2010.
[78] CEPAL. Análisis económico de los costos externos
ambientales de la generación de energía eléctrica. 2007.
SIEM’ 2013
11