ARTÍCULO ORIGINAL

 

Matriz de selección de energías alternativas basada en análisis multi-atributo para la conservación de pescado

 

Renewable energy selection Matrix based on multi-attribute analysis for fish preservation

 

 

Lili Tatiana Vega-Clavijo, Omar Fredy Prías-Caicedo, Fabio Emiro Sierra-Vargas

Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ingeniería. Bogotá, Colombia

 

 

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RESUMEN

El artículo presenta la aplicación de la metodología Teoría de la utilidad multiatributo validada por un sistema de matrices establecido por los investigadores, para identificar la mejor alternativa de suministro de energía para 10 kw_e en la generación de hielo para la conservación de pescado, en las zonas costeras y rurales del Chocó biogeográfico de Colombia. Se realizó la comparación, entre los potenciales de diferentes energías renovables y los combustibles diesel, gas natural y propano, con base en criterios económicos, tecnológicos, ambientales y sociales, siendo validados por expertos y por la comunidad en trabajo de campo. Se concluyó que la mejor alternativa es el diesel seguido de la biomasa. 

Palabras claves: energías alternativas, análisis multi-atributo, generación de energía eléctrica, evaluación de sistemas complejos, conservación de pescado.

ABSTRACT

The article presents the application of the methodology of multi attribute utility theory validated by a matrix system established by researchers, to identify the best alternative of energy supply to 10 kwe in the generation of ice for preservation of fish in coastal and rural areas of the Chocó.  The comparison between the potentials of different renewable energy sources and diesel, natural gas and propane fuels took place, based on economic, technological, environmental and social criteria, being validated by experts and the community on field work. It was concluded that the best alternative is diesel followed by biomass.

Key words: renewable energy, multi-attribute analysis, electricity generation, complex systems evaluation, fish conservation.

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INTRODUCCIÓN

Las regiones selváticas ecuatoriales, como es el caso del Chocó biogeográfico colombiano, ubicado en el costado occidental del país, en general no cuentan con servicios de interconexión eléctrica, por la dificultad de acceso para el tendido de redes y por la distancia entre una y otra comunidad; por ello, las soluciones no interconectadas se consideran una alternativa real para dar solución a esta necesidad. Aunque la región tiene un alto potencial de desarrollo social y económico en los sectores de minería y pesca, fluvial y costera, es en la actualidad la más pobre del país, siendo la falta de acceso a la energía una de las causas principales del bajo desarrollo industrial, la  limitación en la generación de fuentes de trabajo para estas comunidades y de la pobreza extrema de sus habitantes.

El proceso de pesca en las comunidades del Chocó, si bien es artesanal, requiere que se mantenga la cadena de frío del pescado hasta el destino de venta, lo cual es un proceso costoso in situ debido a que es necesario contar con energía para la generación del hielo y los servicios de refrigeración, que los pescadores compran a alto costo a comerciantes mayoristas, quienes utilizan plantas generadoras tipo diesel. Dicha tecnología ha prevalecido, como se reporta en la literatura, entre otras,  por su bajo costo de instalación y a que existe una consolidada cadena de suministro de combustible con sistema de subsidios nacionales para la compra del mismo [1]. Sin embargo, la energía generada de esta manera pertenece a privados que la venden sin las debidas condiciones de calidad, precio o control ambiental, por lo es necesario evaluar alternativas que contribuyan a su disminución, si es posible,  a partir del uso de energías alternativas.

La selección de la tecnología más adecuada para la determinación de la obtención de la energía para este proceso en las condiciones de la región, abarca un conjunto de condiciones, intereses y objetivos, por lo que debe ser abordada desde una perspectiva Multidimensional teniendo en cuenta variables económicas sociales, tecnológicas y  ambientales. Si bien los modelos multicriterio desarrollados tienen claras limitaciones por su dificultad para ser estandarizados, permiten dar respuestas argumentadas a las preguntas y problemas que plantean las situaciones complejas como es el caso de estudio. 

No existe un método multicriterio aceptado mundialmente para la evaluación y combinación de las variables asociadas a la sostenibilidad; la International Atomic Energy Agency, IAEA, presenta una lista de 30 indicadores, sin embargo la amplia variedad en su naturaleza y la difícil valoración de algunos de ellos, hacen difícil su uso. Por su parte, la Agencia de Energía Internacional, desarrolló una lisa de 80 indicadores para diferentes países con el fin de ayudar en la toma de decisiones de los gobiernos hacia la modernización en el acceso a la energía, que no cubren aspectos técnicos ni ambientales. [2]

Los métodos multicriterio más usados para la evaluación de sistemas que implican alternativas energéticas, de acuerdo con lo que reporta la literatura son: Procesos analíticos de jerarquía (Analytical Hierarchy Process, AHP), el de organización por orden de preferencia para enriquecimiento de evaluaciones (Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation, PROMETHEE), eliminación y expresión de selección de la realidad (Elimination and choice expressing reality, ELECTRE) y el de teoría de la utilidad multiatributo (Multi-Attribute Utility Theory, MAUT) [3-5]. La teoría de la utilidad toma en consideración las preferencias de los expertos en la forma de una función de utilidad la cual se define sobre un conjunto de atributos, donde la utilidad de cada atributo o criterio no tiene que ser lineal. En general los pasos básicos para usar este tipo de metodologías incluyen: 1.- Estructurar el proceso de decisión, la selección de alternativas y la formulación de los criterios. 2.- determinar las ventajas/desventajas de los criterios y determinar sus pesos. 3.- aplicar juicios de valor considerados aceptables  y hacer la evaluación. 4.-hacer el cálculo de consolidación de los pesos y tomar la decisión [6, 7]

 

MATERIALES Y MÉTODOS

La investigación se desarrolló por etapas, cada una con objetivos específicos que permitieran realizar la evaluación de las diferentes alternativas seleccionadas a partir del método multicriterio de teoría de la utilidad multiatributo. Para establecer las alternativas, se programaron actividades que permitieran obtener información sobre las condiciones económicas, sociales, ambientales y tecnológicas. Para ello, se realizó trabajo de campo en la  zona, se hizo una revisión documental sobre las diferentes metodologías de análisis multicriterio y los potenciales de las energías renovables en la región, que determinaron las diferentes opciones a analizar. La figura 1, presenta un esquema de la metodología empleada.

Trabajo de campo y revisión de literatura

Durante el trabajo de campo en la zona se identificaron las características del proceso de pesca y conservación hasta su envío a destino, la figura 2, presenta el proceso de la cadena de frio para mantener el pescado en condiciones hasta su envío a destino. La información recopilada se presenta en la tabla 1, a partir de la cual se establecieron las necesidades energéticas, la demanda de hielo y de refrigeración, su valor  y los grupos de interés.

Para la determinación de las diferentes alternativas de energía renovable, se acudió al Atlas Potencial Energético Renovable Nacional; la tabla 2 presenta los resultados para la región del Chocó.

Métodos de toma de decisiones multicriterio

Los métodos de Toma de Decisiones Multicriterio, MCDM, MultiCriteria Decision Making, consisten en: estructurar el proceso de decisión, selección de alternativas, formular criterios, establecer los compromisos entre criterios, determinar los pesos, aplicar el juicio de valor, evaluar y tomar la decisión. La literatura reporta varias clasificaciones, pero en general estos métodos se pueden dividir en dos categorías: los de Toma de Decisiones Multiobjetivo, MODM, que estudian los problemas discretos y se caracterizan por la existencia de objetivos múltiples y competitivos, [9] y los de Toma de Decisiones Multiatributo, MADM, que se utilizan principalmente para el análisis de problemas continuos y se caracterizan por tener múltiples alternativas, comparables entre sí, evaluadas en contra de un conjunto de criterios, respectivamente [10]. La figura 3 presenta una estructura de los métodos.

 

El método de análisis multicriterio seleccionado fue el de teoría de utilidad multiatributo, ampliamente utilizado para dar solución a problemas de diversa complejidad. El método permite la evaluación de una serie de alternativas con respecto a criterios económicos, sociales, ambientales, tecnológicos y de disponibilidad de las fuentes energéticas. La identificación de los factores y el establecimiento de los criterios se realizaron con la participación de pescadores, expertos en energías alternativas, entidades privadas y entes gubernamentales.

Los criterios económicos han sido en general los de mayor relevancia y los más empleados para la evaluación de proyectos energéticos, entre ellos destacan: el costo de inversión, el costo de operación y mantenimiento, el costo eléctrico, el costo del combustible, el valor actual neto, entre otros. Entre los técnicos están la eficiencia energética, la eficiencia exergética, la seguridad, la confiabilidad, la madurez, entre otros. Los criterios de evaluación ambiental más empleados son las emisiones de NO_x, CO₂, CO, SO₂, material particulado, compuestos orgánicos volátiles que no contienen metano, uso de la tierra, ruido, entre otros. Los criterios sociales son: aceptación social, creación de empleo, prestaciones sociales. Los criterios seleccionados deben cumplir con los principios sistémico, de consistencia, de independencia, de mensurabilidad y de comparabilidad [12]

El análisis de los criterios se realiza mediante el uso de atributos de eficacia, los cuales tienen diferentes dimensiones, diferentes pesos y diferentes direcciones de optimización. En general, los problemas se expresan en formato de matrices que implican m alternativas evaluadas con respecto a n criterios, donde para los n criterios se establecerán n pesos, y para las m alternativas se establecen mxn puntajes (ver ecuación 1).

 

Donde A_n representa la alternativa evaluada, X_mn representa el puntaje asignado para cada alternativa con respecto a los criterios establecidos (C_n)  y (W_n) los pesos fijados y S_m representa el puntaje final. [12]

 El método de ponderación empleado fue de orden de rango, mediante la combinación de la ponderación subjetiva y objetiva, es decir, los pesos asignados dependieron de la preferencia de los participantes y de los métodos matemáticos basados en el análisis de los datos iniciales, respectivamente. Con el fin de facilitar la aplicación de método, se construyó un sistema de matrices: Matriz de Evaluación de Costos, MEC, Matriz de Indicadores de Tecnologías Energéticas, MITE, Matriz del Puntaje Global de la Alternativa o Tecnología (PG) y la escala de Disponibilidad del Recurso Energético (DRE) con el fin de determinar la Viabilidad de la Fuente Energética (VFE).

La asignación de los puntajes se realizó de tal manera que los valores altos corresponden a las mejores características o con mayor viabilidad, según corresponda (menores costos, menor contaminación, mayor nivel de replicabilidad, entre otras. La evaluación de los criterios se realizó mediante la ponderación subjetiva, ya que los pesos se asignaron de acuerdo a la experiencia del grupo expertos (Ingenieros mecánicos, químicos y electricistas, y especialistas en medio ambiente con experiencia superior a los 20 años en proyectos de aplicación de energías alternativas en comunidades rurales). Los criterios de evaluación seleccionados para cada alternativa junto con los pesos asignados  se presentan en la tabla 3.

La matriz de indicadores de evaluación tecnológica arrojó un puntaje global para cada tecnología (PGT), a partir del uso de la ecuación 1. Teniendo en cuenta, que la disponibilidad de los recursos energéticos, es relevante para la aplicación de cualquiera de las tecnologías, se propone la evaluación de cada una de las tecnologías mediante el factor de Disponibilidad del Recurso Energético (DRE). Dicho factor multiplicado por los puntajes obtenidos (PGT) para cada tecnología dio como resultado la Viabilidad de Fuente Energética (VFE), (ecuación 2).

 

Para la determinación de la disponibilidad de recursos energéticos se estableció una escala entre cero (0) y diez (10).Las tecnologías evaluadasfueron: Planta de generación con Diésel, Gas natural o Gas propano; Planta de combustión con biomasa; Gasificación Lecho fijo y Lecho fluidizado; Biodigestión; Solar Fotovoltaica; Eólica Horizontal y Vertical; PCH Pelton y Michellbanki. (ver tabla 4). 

La matriz de evaluación de costos (MEC),  agrupó los aspectos económicos relacionados con la adquisición, puesta en marcha y de operación en los que se incurre con la escogencia de una determinada tecnología. La tablas 5a y 5b presentan la matriz para las tecnologías seleccionadas.

El trabajo permitió realizar la evaluación comparativa entre la tecnología utilizada en la actualidad, planta de generación alimentada con combustible diesel, y el uso de energías alternativas, con el fin de identificar si era posible generar energía eléctrica a menor costo en la zona para un periodo de 20 años.

 

RESULTADOS y DISCUSIÓN

Todos los criterios fueron evaluados de manera individual para cada sistema comparado. Con base en los resultados obtenidos en las matrices de evaluación de costos de instalación y los precios por kw instalado, de cada alternativa energética estudiada, se realizó la figura 4, que presenta la evaluación económica; en ella se aprecia que la tecnología diesel es altamente competitiva en este nivel.

Los sistemas de planta de generación, independientemente de los combustibles usados, mantienen los menores costos de producción, seguidos por los sistemas de gasificación de lecho fijo y de lecho fluidizado.  Los sistemas hidráulicos, presentan los mayores costos de instalación y puesta en marcha, por lo que no son aconsejables para la región.

La tabla 6 presenta  el comparativo de todos los aspectos evaluados por tecnología seleccionada. Se evidencia que la tecnología diesel es la de mayor ponderación en la evaluación social y menor costo, aspectos que apoyan la conclusión que ésta sigue siendo la mejor tecnología en la región, sin embargo, si solo se tienen en cuenta energías renovables, la mejor alternativa es el uso de biomasas usando gasificación y motor de combustión interna.

De los resultados obtenidos en la evaluación de los Criterios Tecnológicos el mayor puntaje (14)corresponde a la energía solar fotovoltaica, por su versatilidad, replicabilidad, corto periodo de implementación, nivel básico de conocimientos técnicos para su operación y disponibilidad en el mercado Nacional e internacional. La menor puntuación (5) corresponde a la gasificación por lecho fluidizado, por requerir un periodo de implementación alto comparado con las demás tecnologías, y el complejo nivel tecnológico que implica, lo que conlleva a que sea una tecnología aún no madura.

Los resultados obtenidos en la evaluación de Criterios Ambientales muestran que la tecnología con menor afectación son las pequeñas centrales hidroeléctricas [4,5], ya que los impactos son localizados y muy bajos. Por el contrario, el mayor impacto ambiental es generado por las plantas de gasificación, con un puntaje de 2,5 debido a la generación de emisiones, residuos sólidos y líquidos.

En la evaluación de Criterios Sociales, los resultados muestran que la tecnología con menor impacto social negativo es la planta de generación con diésel, ya que esta es la más conocida y operable por las comunidades, por lo tanto la apropiación de la misma es alta. Por otra parte, la tecnología con menor aprovechamiento es la gasificación de lecho fluidizado, debido a la complejidad de esta tecnología, y a los requerimientos adicionales como la recolección de la biomasa y el nivel técnico requerido.

El sistema de matrices desarrollado durante esta investigación permite la modificación de los pesos de acuerdo al interés o al criterio del grupo de expertos, dándole flexibilidad para ser aplicado en  otros casos. Al evaluar criterios  cualitativa y cuantitativamente, se facilita la inclusión de criterios diversos, como son los sociales, tecnológicos, económicos y ambientales cumpliendo con los principios de consistencia, independencia, mensurabilidad y comparabilidad, disminuyendo la complejidad de este tipo de análisis. 

Esta investigación, plantea el uso de métodos multi-criterio en contextos locales específicos, lo cual no se ha reportado hasta el momento en la literatura referenciada. Se presentan criterios que no aparecen en los estudios relacionados, entre otras razones por haber tenido en cuenta la población local y por el objetivo del estudio. Entre los criterios novedosos del estudio se encuentran: la disponibilidad y el grado de capacitación del personal, a nivel social el tipo de organización y los aspectos de orden público. A nivel económico y ambiental, se mantienen en general los criterios definidos en otros estudios.  Del estudio se observaron las condiciones puntuales de las poblaciones que requieren la energía, las cuales divergen de acuerdo a la población donde se implementará y legislaciones particulares que hacen que los criterios mencionados deban ser tenidos en cuenta.

 

CONCLUSIONES

Todos los criterios económicos directos se identifican fácilmente, no existen suficientes elementos en la literatura que monetaricen los criterios no económicos, por lo que este tipo de metodologías son altamente pertinentes para determinar alternativas con base en criterios múltiples.

La matriz se aplicó a la industria de la pesca en comunidades de zonas no interconectadas, pero puede replicarse en otras comunidades, que trasformen otros productos y que no cuenten con suministro de energía eléctrica permanente y de calidad.

La matriz aplicada es una herramienta flexible que incluye los diversos aspectos a tener en cuenta no solamente aspectos económicos, técnicos, ambientales dando un valor de preferencia a los sociales que son los que más diferencian las diversas comunidades, en cualquier país.

 

REFERENCIAS

1. Fuso Nerini F, Howells M, Brazilian M, et al. Rural electrification options in the Brazilian Amazon. A Multi-criteria analysis. Energy for Sustainable Development. 2014;(20):36-48. DOI 10.1016/j.esd.2014.02.005.

2. Mainali B, Shonali P, Rao N, et al. Assesing rural energy sustainability in developing countries. Energy for Sustainable Development. 2014;(19):15-28. DOI 10.1016/j.esd.2014.01.008.

3. Loken E. Multi-Criteria Planning of local Systems with Multiple Energy Carriers. Norwegian: University of Science and Rechnology; 2007. ISBN 978-82-471-1741-5. [Citado 21 de octubre de 2015] Disponible en: https://www.sintef.no/globalassets/project/seds/espen-loken_thesis.pdf

4. Daim T, Rimal AT. Multi-Criteria Applications in Renewable Energy Analysis, a Literature Review. In: Research and Technology Management in the Electricity Industry; London: Springer; 2013.  DOI 10.1007/978-1-4471-5097-8_2.

5. Loken E, Botterud A, Holen A. Use of the equivalent attibute technique in multi criteria planning of local energy systems. European Journal of Operational Research. 2009;197(3):1075-83. DOI 10.1016/j.ejor.2007.12.050.

6. Kang H, Hung M, Pearl W, et al. An Integrated Multi-Criteria Decision Making Model for Evaluating Wind Farm Performance. Energies. 2011;4:2002-16. ISSN 1996-1073.

7. Pokehar SD, Ramachandran M. Aplication of multi-criteria decision making to sustainable energy planning - A review. Renewable and Sustainable Energy. 2004;8(3):365-81. DOI 10.1016/j.rser.2003.12.007.

8. SIMEC. Atlas de radiacion solar. Bogotá, Colombia: UPME-IDEAM; 2005. [Citado 15 de octubre de 2015] Disponible en: http://www.si3ea.gov.co/Home/EnergiaSolar/tabid/74/language/en-US/Default.aspx

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10. The Comparison Between MAUT and PROMETHEE. In: Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), IEEE International Conference on; Macao, China: IEEE; 2010. [Citado 13 de noviembre de 2015] Disponible en: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/login.jsp?tp=&arnumber=5675608&url=http%3A%2F%2Fieeexplore.ieee.org%2Fxpls%2Fabs_all.jsp%3Farnumber%3D5675608

11. Jiménez V. Aplicación de metodología multicriterio para la priorización de los procesos objeto de costeo en entidades del sector de la salud. Libre Empresa. 2012;17:99-123.

12. Wang JJ, Jing YY, Zhang CF, et al. Review on multi-criteria decision analysis aid in sustainable energy decision-making. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2009;13:2205-750. ISSN 1364-0321. DOI 10.1016/j.rser.2009.06.021.

 

 

Recibido: 2 de marzo de 2016.
Aceptado: 15 de abril de 2016.

 

 

Lili Tatiana Vega-Clavijo. Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Ingeniería. Bogotá, Colombia
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