Estrategia para un sistema de energía sustentable

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Estrategia para
un Sistema de
Energía Sustentable
APROVECHAMIENTO DE LOS RECURSOS
EÓLICOS Y SOLARES DE
LA REPÚBLICA DOMINICANA
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Autores: Alexander Ochs, Xing Fu-Bertaux, Mark Konold, Shakuntala Makhijani, Sam Shrank, Cristina Adkins
Editor: Lisa Mastny
Proyecto financiado por el Ministerio de Relaciones Exteriores de Finlandia, la Cooperación para el Desarrollo Austríaco,
la Unión Europea y la Alianza en Energía y Ambiente con Centroamérica (AEA).
Las opiniones expresadas son las de los autores y no representan necesariamente aquellas del Worldwatch Institute, de
sus directores, oficiales, personal u organizaciones de financiamiento.
Cita sugerida: A. Ochs, X. Fu-Bertaux, M. Konold, S. Makhijani, S. Shrank, y C. Adkins, Roadmap to a Sustainable
Energy System: Harnessing the Dominican Republic’s Wind and Solar Resources (Washington DC: Worldwatch Institute,
2011).
En la portada: Mapa del potencial eólico del país en la República Dominicana Fotografía de 3TIER.
Copyright © 2011 Worldwatch Institute
Washington, D.C.
Estrategia para un Sistema de Energía
Sustentable
Aprovechamiento de los recursos eólicos y solares de la
República Dominicana
(Evaluación de los Recursos Renovables para Decisores en República Dominicana)
RE 8.37
WASHINGTON, DC 2011
AGRADECIMIENTOS
Esta estrategia es el resultado de un verdadero esfuerzo de equipo y no habría sido posible sin el apoyo de muchas
personas, dentro y fuera de las organizaciones asociadas. Primero nos gustaría agradecer a la Energy and
Environment Partnership with Central America/Alianza en Energía y Ambiente con Centroamérica (EEP/AEA), por
su apoyo financiero. Salvador Rivas, María Eugenia Salaverría, Yesenia Murcia, Lilian Suarez Donoso y Julio
Alberto Lazo Villatoro de EEP/AEA fueron excelentes socios para la implementación de este proyecto.
La Comisión Nacional de Energía (CNE) de la República Dominicana fue más que un socio de acompañamiento y
fue el primer receptor de nuestro trabajo. En especial, el equipo de la Gerencia de Fuentes Alternar y Uso Racional
de Energía de la CNE proporcionó consejos y comentarios permanentes sobre este proyecto. Enrique Ramirez,
Manuel Peña, Francisco Gomez y numerosos colegas nos dieron acceso a datos y perspectivas intelectuales que
exceden en gran medida el alcance común de una asociación gobierno-ONG. En particular, agradecemos de
corazón a Yeulis Rivas, cuyos conocimientos técnicos, recomendaciones y buen humor fueron de gran ayuda para
nosotros durante el desarrollo del proyecto. Y estamos especialmente agradecidos a Julián Despradel quien,
durante el proceso de investigación de un año, se ha convertido en un querido amigo. No exageramos al expresar
que este trabajo no se hubiera completado sin el apoyo constante e incansable de Julián.
Allison Archambault de Fresh Generation fue una destacada socia de este proyecto. Desde el borrador inicial de la
propuesta a la última fase de escritura, ella asistió a Worldwatch en el diseño y ejecución de este trabajo,
especialmente a través de sus fabulosas redes en la República Dominicana, así como por su excepcional
conocimiento del sistema eléctrico y las políticas “energéticas” en ese país y otros lugares.
3TIER fue otro socio fundamental en este trabajo. A lo largo del proyecto, el equipo de 3TIER proporcionó
información sobre recursos solares y eólicos incomparables, que se convertirían en una pieza fundamental de esta
iniciativa. También se preocuparon en asegurar que comprendiéramos cómo incorporar mejor los datos que ellos
suministraban. Debemos un gran agradecimiento a Pascal Storck, Ken Westrick, Cameron Potter y Charlie Wise
por su profesionalismo, apoyo y asistencia, y esperamos colaborar con ellos en el futuro.
Agradecemos especialmente también a nuestro Taller de Partes Interesadas realizado en Santo Domingo en junio
de 2011. Nuestro equipo recibió inapreciables comentarios que ayudaron a dar forma a la versión final de este
informe. Miembros del sector privado, académicos y del gobierno nos brindaron perspectiva y dirección que
realmente nos ayudó a asegurar que este proyecto incorporara los problemas específicos de la República
Dominicana.
En Worldwatch nos gustaría primero agradecer a Alice Jaspersen quien, antes de comenzar una nueva etapa de su
vida fuera del Instituto y de Estados Unidos, contribuyó en gran medida al borrador de la propuesta del proyecto.
Estamos en deuda con el Presidente Emeritus Christopher Flavin y con los investigadores Sya Kitasei, Matt Lucky y
Michael Renner, quienes proporcionaron comentarios importantes en los primeros bosquejos de este informe, así
como apoyo a lo largo del proyecto. También estamos agradecidos a Mary C. Redfern, Directora de Relaciones
Institucionales de Worldwatch y a Patricia Shyne, Directora de Publicaciones y Marketing, por su apoyo logístico.
El Worldwatch Institute busca ayudar a países en todo el mundo a diseñar estrategias para desarrollos que son
económica, social y ambientalmente sustentables. Nuestro objetivo es proporcionar una investigación sólida y un
análisis que puedan usar quienes toman decisiones en la República Dominicana en sus esfuerzos por cumplir
puntualmente sus compromisos con el desarrollo de energía renovable y mitigación del cambio climático. Es
nuestra firme creencia que sólo se pueden evitar desastres ecológicos adicionales en nuestro planeta si trabajamos
de cerca con las personas en una localidad dada, y si tenemos éxito en identificar soluciones en conjunto que
puedan mejorar el bienestar y la calidad de vida de las personas, a la vez que conserven los recursos de la Tierra.
Alexander Ochs, Director del Proyecto
Mark Konold, Gerente del Proyecto
Washington, D.C.
26 de octubre de 2011
Estrategia para un sistema de energía sustentable: Aprovechamiento de los recursos eólicos y solares de la República Dominicana
1
PREFACIO
Países en todo el mundo están buscando reducir su dependencia de combustibles fósiles, construyendo
sistemas de energía que puedan soportar los objetivos de desarrollo económico y social, a la vez que
disminuyan las emisiones de contaminantes locales y de gases de efecto invernadero que alteran el
clima. Los pequeños estados insulares, a pesar de contribuir mínimamente a las emisiones globales, son
especialmente vulnerables a los impactos del cambio climático. Debido a que, generalmente, tienen una
alta dependencia de la importación de combustibles fósiles, estos países pueden beneficiarse
enormemente de una adopción temprana de tecnologías de energía de bajas emisiones o de emisión
cero.
El gobierno de la República Dominicana es consciente del enorme precio económico que el país está
pagando por su dependencia de la importación de combustibles fósiles. Los creadores de políticas
esperan hacer de la República Dominicana un líder y un ejemplo para otros, al demostrar como "verde" y
“crecimiento” pueden marchar juntos. El país se ha unido a otros 11 pequeños estados insulares en una
alianza, conocida como SIDS DOCK, para aumentar la eficiencia energética y la generación de energía
renovable.
Este informe ofrece una importante contribución al diseño de una estrategia de desarrollo sustentable en
el pequeño país insular de la República Dominicana que es vulnerable climáticamente y dependiente de
la importación de energía. El informe evalúa los recursos eólicos y solares de la República Dominicana y
proporciona una estrategia de políticas sobre cómo el país puede aprovechar de manera eficiente este
potencial.
2
ÍNDICE
AGRADECIMIENTOS ......................................................................................................................................... 1
PREFACIO .......................................................................................................................................................... 2
LISTA DE ABREVIATURAS............................................................................................................................... 4
RESUMEN EJECUTIVO ..................................................................................................................................... 6
I. DESARROLLO DE UN SISTEMA ELÉCTRICO SUSTENTABLE PARA LA REPÚBLICA DOMINICANA 8
1. Pequeños estados insulares: Estrategias de desarrollo de bajas emisiones y cambio global
climático ......................................................................................................................................................... 8
2. El sistema eléctrico actual en la República Dominicana.................................................................... 9
3. Metodología y complementariedad de este estudio ......................................................................... 12
II. EVALUACIÓN DEL POTENCIAL DE ENERGÍA EÓLICA Y SOLAR DE LA REPÚBLICA DOMINICANA 15
1. El alcance de nuestras evaluaciones de recursos eólicos y solares.............................................. 15
1.1 Antecedentes ................................................................................................................................... 15
1.2 Metodología...................................................................................................................................... 15
1.3 Limitaciones ..................................................................................................................................... 16
2. Evaluaciones solares ........................................................................................................................... 17
2.1 Evaluación general del país ............................................................................................................. 17
2.2 Santo Domingo................................................................................................................................. 17
2.3 Santiago ........................................................................................................................................... 19
2.4 Resumen del potencial solar ............................................................................................................ 21
3. Evaluaciones eólicas ........................................................................................................................... 21
3.1 Descripción general de los datos del país........................................................................................ 21
3.2 Recurso eólico por zona................................................................................................................... 22
3.3 Variabilidad....................................................................................................................................... 23
3.4 Eventos de rampa ............................................................................................................................ 24
3.5 Complementariedad ......................................................................................................................... 24
3.6 Resumen del potencial eólico .......................................................................................................... 25
III.
EVALUACIÓN ECONÓMICA Y TECNOLÓGICA................................................................................... 26
1. Estado de las tecnologías de energía renovable .............................................................................. 26
1.1 Electricidad solar .............................................................................................................................. 26
1.2 Calentamiento solar de agua ........................................................................................................... 26
1.3 Viento ............................................................................................................................................... 27
1.4 Plantas hidroeléctricas pequeñas .................................................................................................... 27
1.5 Biomasa ........................................................................................................................................... 28
1.6 Olas y mareas .................................................................................................................................. 29
2. Consideraciones técnicas para la generación de energía eólica y solar ....................................... 29
2.1 Generación distribuida ..................................................................................................................... 30
2.2 Generación centralizada .................................................................................................................. 32
3. Potencial para la creación de puestos de trabajo ............................................................................. 37
3.1 Puestos de trabajo directos.............................................................................................................. 37
3.2 Puestos de trabajo indirectos e inducidos........................................................................................ 38
3.3 Construcción de capacidad y empleo .............................................................................................. 38
4. Resumen ............................................................................................................................................... 39
IV. APROVECHAMIENTO DE RECURSOS RENOVABLES EN EL REPÚBLICA DOMINICANA ............. 40
1. Una visión a largo plazo para la promoción de recursos renovables............................................. 40
1.1 Objetivos de clima y energía a largo plazo ...................................................................................... 40
1.2 El marco regulatorio de la energía y el gobierno del sector ............................................................. 42
3
2.
Mecanismos efectivos de apoyo político y financiero ..................................................................... 43
2.1 Incentivos basados en inversiones: Exenciones impositivas ........................................................... 43
2.2 Incentivos basados en generación: La tarifa de alimentación.......................................................... 45
2.3 Mediciones netas ............................................................................................................................. 46
2.4 Apoyo público nacional .................................................................................................................... 47
2.5 Financiamiento internacional............................................................................................................ 48
2.6 Construcción de capacidad en el sector bancario............................................................................ 49
3. Efectividad administrativa y organizacional...................................................................................... 50
3.1 Objetivos integrados de política y políticas integradas .................................................................... 50
3.2 Participación de partes interesadas ................................................................................................. 51
3.3 Monitoreo, informes y evaluación de la implementación de la política ............................................ 52
3.4 Una solución integral para inversores en recursos renovables........................................................ 52
V. PERSPECTIVA ENERGÉTICA DE LA REPÚBLICA DOMINICANA....................................................... 55
NOTAS FINALES.............................................................................................................................................. 57
APPENDICES……………………………………………………………………………………………………………….....60
FIGURAS Y TABLAS
Figura 1. Red eléctrica integrada nacional ........................................................................................................ 10!
Figura 2. Generación anual de electricidad por tipo de combustible, 2010....................................................... 11!
Figura 3. Metodología de Worldwatch para el desarrollo de una estrategia de bajas emisiones de carbono... 13!
Figura 4. Irradiancia normal directa (DNI) de la República Dominicana............................................................ 17!
Figura 5. Irradiancia horizontal global (GHI) en Santo Domingo ...................................................................... 17!
Figura 6. Irradiancia normal directa (DNI) en Santo Domingo.......................................................................... 17!
Figura 7. Variación mensual en Santo Domingo ............................................................................................... 18!
Figura 8. Variación diaria en Santo Domingo .................................................................................................... 18!
Figura 9. Irradiancia horizontal global (GHI) en Santiago.................................................................................. 19!
Figura 10. Irradiancia normal directa (DNI) en Santiago ................................................................................... 19!
Figura 11. Variación mensual en Santiago........................................................................................................ 20!
Figura 12. Variación diaria en Santiago............................................................................................................. 20!
Figura 13. Recursos eólicos de la República Dominicana a 80 metros ........................................................... 21!
Figura 14. Puntos de la red examinados en las seis provincias........................................................................ 22!
Figura 15. Factor de carga eólica para cada punto de la red ............................................................................ 22!
Figura 16. Variación mensual en la generación de energía eólica por provincia .............................................. 23!
Figura 17. Variación por hora en la generación de energía eólica por provincia .............................................. 23!
Figura 18. Histograma de eventos de rampa cada 10 min. para los sitios representativos en cada provincia . 24!
Figura 19. Histograma de eventos de rampa cada 60 min. para los sitios representativos en cada provincia . 24!
Figura 20. Descripción general de las leyes e instituciones del sector eléctrico ............................................... 42!
Figura 21. Proceso de solicitud del Programa de medición neta ...................................................................... 46!
Figura 22. Estructura del Consejo Nacional para el Cambio Climático y Mecanismo de Desarrollo Limpio.... 51!
Figura 23. Procedimiento administrativo para obtener una concesión de energía renovable........................... 53!
!
Tabla 1. Costos de la producción eléctrica por kilowatt/hora, por fuente de combustible, 2011 ....................... 12!
Tabla 2. Total de puntos de la red y factor de carga eólica por región.............................................................. 23!
Tabla 3. Cálculos de creación de puestos de trabajo para energía solar FV planeada y capacidad eólica en la
República Dominicana ............................................................................................................................... 38!
Tabla 4. Emisiones de dióxido de carbono en la República Dominicana, 2000 y 2007 .................................... 41!
Tabla 5. Incentivos impositivos para apoyar la energía renovable en la República Dominicana ...................... 44!
Tabla 6. Solicitudes de exención de impuestos a la CNE bajo la Ley 57-07..................................................... 44!
Tabla 7. Comparativa internacional de tarifas de alimentación para energía solar........................................... 45!
Tabla 8. Cálculo de un gravamen sobre el combustible fósil en diferentes porcentajes para el Fondo de
Energía Renovable Dominicano ................................................................................................................ 47!
Tabla 9. Descripción general de Proyectos CDM registrados en la República Dominicana ............................. 48!
Tabla 10. Competencias de energía renovable entre instituciones gubernamentales ...................................... 51!
4
LISTA DE ABREVIATURAS
CA
AOSIS
BHD
BEP
CAS
DECCC
CDEEE
CDM
CfRN
CIM
CNCCMDL
CNE
COP
IPC
CSP
GD
DIF
DNI
EIB
EDEHID
ETED
FDI
FiT
PBI
GEF
GHI
GIZ
GMT
GWh
GWth
BIRD
IDA
BID
IEEE
IFC
Corriente alterna
Alianza de Pequeños Estados Insulares
Banco Hipotecario Dominicano
Barriles de Equivalente en Petróleo
Estrategia de Asistencia a Países
Plan de Desarrollo Compatible con el
Clima
Corporación Dominicana de Empresas
Eléctricas Estatales
Mecanismo de Desarrollo Limpio
Coalición de Naciones de la Selva
Tropical
Construcción, Instalación y Fabricación
Consejo Nacional para el Cambio
Climático y Mecanismo de Desarrollo
Limpio
Comisión Nacional de Energía
Conferencia de las Partes
Índice de Precios al Consumidor
Energía Solar Concentrada
Generación distribuida
Irradiancia Horizontal Difusa
Irradiancia Normal Directa
Banco de Inversión Europeo
Empresa de Generación Hidroeléctrica
Dominicana
Empresa de Transmisión Eléctrica
Dominicana
Inversión Extranjera Directa
Tarifa de Alimentación
Producto Bruto Interno
Instalaciones Ambientales Globales
Irradiancia Horizontal Global
Gesellschaft für Internationale
Zusammenarbeit
Hora del Meridiano de Greenwich
Gigawatt-hora
Gigawatts-térmica
Banco Internacional de Reconstrucción y
Desarrollo
Asociación Internacional de Desarrollo
Banco de Desarrollo Interamericano
Instituto de Ingenieros Eléctricos y
Electrónicos
Cooperación Financiera Internacional
ITIBIS
Impuesto de Transferencia de Bienes y
Servicios Industrializados
JICA
Agencia Japonesa de Cooperación
Internacional
kW
Kilowatt
kWh
Kilowatt-hora
GNL
Gas Natural Licuado
MIC
Ministerio de Industria y Comercio
MSW
Residuos Sólidos Municipales
MW
Megawatt
MWh
Megawatt-hora
ONG
Organización No Gubernamental
NREL
Laboratorio Nacional de Energía
Renovable
NWP
Predicción Numérica del Clima
NYISO
Operador Independiente del Sistema de
Nueva York
O&M
Operaciones y Mantenimiento
OC
Organismo Coordinador del Sistema
Eléctrico
OPEP
Organización de Países Exportadores
de Petróleo
PEN
Plan de Energía Nacional
PLDF
Coeficiente de Descuento de la
Disposición del Proyecto
FV
Fotovoltaica
PVUSA
Energía Fotovoltaica para Aplicaciones a
Escala de Servicio Público
SEMARENA Secretaría de Estado de Medio
Ambiente y Recursos Naturales
SENI
Sistema Interconectado Nacional
SIDS
Pequeños Estados Insulares en
Desarrollo
SIE
Superintendencia de Electricidad
SME
Pequeñas y Medianas Empresas
STC
Condiciones Estándares de Prueba
SWH
Calentamiento Solar de Agua
UNDP
Programa de Desarrollo de las Naciones
Unidas
UNFCCC
Convención Marco de las Naciones
Unidas sobre el Cambio Climático
GV
Generación Variable
WFR
Pronóstico de Investigación del Clima
5
RESUMEN EJECUTIVO
El 85% de la producción eléctrica de la República Dominicana se genera a partir de combustibles fósiles
importados. Esta dependencia ocasiona un alto costo a la economía del país, haciéndolo muy vulnerable
a las fluctuaciones del precio global del petróleo, creando una balanza comercial desfavorable y
ocasionando la contaminación local del aire y del agua, así como también contribuyendo al cambio
climático global. La eficiencia de la energía, la generación a partir de recursos de energía renovable
nacional y las soluciones de red inteligentes pueden mostrar la salida de este problema.
Esta Estrategia para un Sistema de Energía Sustentable es el resultado de más de un año de
investigación intensiva del Worldwatch Institute, en conjunto con el gobierno dominicano, expertos
locales y otras partes interesadas claves. Aplicamos un enfoque holístico a nuestro trabajo, comenzando
con la evaluación más detallada de los recursos solares y eólicos llevada a cabo en la República
Dominicana, y luego analizando los desafíos de la integración de la red, así como las consecuencias
socioeconómicas del aumento de suministro de energía renovable. Por último, evaluamos el entorno
regulatorio, de políticas, gubernamental y financiero y formulamos opciones de reformas en todos estos
sectores.
Nuestro análisis detallado del recurso solar en las dos ciudades más grandes de la República
Dominicana, Santo Domingo y Santiago, así como nuestro análisis de los recursos eólicos en seis zonas
prometedoras del país, dio como resultado los siguientes puntos destacados:
•
Existe un sólido potencial solar en todo el país, con una irradiancia horizontal global (GHI)
promedio generalmente en el rango de 210 a 250 vatios por metro cuadrado (W/m2), comparable con
el potencial del suroeste de EE. UU. y superior a otras áreas bien posicionadas, tal como la costa del
Mar Mediterráneo.
•
Tanto Santo Domingo como Santiago tienen un sólido potencial solar. A pesar de que otros sitios en
la República Dominicana cuentan con valores de insolación aún más altos, la eficiencia de
integración de la red y las economías de escala involucradas en la instalación y prestación de
servicio al equipo solar, en los dos centros de mayor carga, hacen de la tecnología una fuente
favorable en ambas ciudades.
•
Para los recursos eólicos, identificamos 78 sitios con un factor de carga superior al 30%, así
como recursos superiores mayormente en el suroeste, incluidos Pedernales y Barní y en Montecristi
en el noroeste.
•
La variabilidad del viento es alta, sin embargo, esto significa que el desarrollo eólico debe tener en
cuenta la diversidad geográfica como una manera de encarar los problemas de intermitencias.
•
La generación de energía descentralizada utilizando sistemas de energía renovable es
especialmente atractiva en la República Dominicana debido a las altas pérdidas en la transmisión y
distribución de la red existente, así como la prevalencia de sistemas de energía residencial de
respaldo, la mayoría generadores de diesel.
•
Es importante mejorar el alcance y la capacidad de la red para logar el nivel más alto y eficiente
de integración de la generación renovable variable
La República Dominicana ofrece buenas oportunidades para inversores en desarrollo solar y eólico
debido a la disminución en los costos de ambas tecnologías y a las señales de inversión favorables
enviadas por incentivos gubernamentales existentes, que pueden y deben mejorarse. Nuestra
evaluación de la política actual y del entorno de investigación demostró que:
6
El avance de la energía limpia se ha convertido en una prioridad nacional que incluso está incluida en la
Constitución. Una ley del año 2007 estableció un objetivo del 25% de la energía renovable en el
consumo final del país para 2025, y crea mecanismos de apoyo para incentivar los recursos de energía
renovable con créditos impositivos integrales, una tarifa de alimentación, y la creación de un fondo para
recursos renovables. Además, el gobierno recientemente declaró un objetivo extremadamente ambicioso
para reducir las emisiones de efecto invernadero en un 50% por debajo de los niveles de 2010 para
2030. El marco político para el avance de la energía renovable existe.
A pesar de que incentivos tales como créditos impositivos han bajado el precio de la generación de
energía eólica y solar, el mercado no ha alcanzado su potencial total. Los riesgos de inversión percibidos
y los costos de capital, así como los subsidios para combustibles fósiles, permanecen altos. La
República Dominicana también enfrenta desafíos para implementar la tarifa de alimentación (Feed-In
Tariff). Los servicios públicos carecen del capital para pagar por la tarifa y tienen limitaciones para pasar
el precio a los consumidores debido a las altas pérdidas de transmisión y distribución, así como el bajo
número de consumidores pagando el precio regular. La legislación de mediciones netas se adoptó sólo
recientemente y no ha tenido una oportunidad de implementarse totalmente.
Además de la rápida implementación total de los mecanismos de políticas existentes y de la reducción
de los subsidios a los combustibles fósiles, recomendamos:
•
Una mejor coordinación y diálogo interministerial entre todas las instituciones involucrados
con promover la energía renovable:
•
Una mejor participación del sector privado, la sociedad civil, los expertos académicos y otras
partes interesadas en la toma de decisiones gubernamentales para mejorar las políticas;
•
Una mayor conciencia y construcción de capacidad en el sector financiero completo, incluida
la comunicación de aspectos potenciales de energía renovable y la creación de productos
financieros respaldados por el gobierno para inversores en energía renovable;
•
Una “Ventanilla única” o una solución integral dentro del gobierno para ayudar a simplificar el
complejo proceso que enfrentan los inversores en energía renovable, para obtener los permisos para
continuar con los proyectos de energía renovable.
Nuestro trabajo se adecua bien con la política existente y con las iniciativas de investigación del
gobierno dominicano y continuará en un nuevo proyecto que extienda nuestro consejo estratégico a un
nivel de detalle mayor y un enfoque más centrado en otros aspectos importantes de la transición a
energía sustentable, incluida la eficiencia de la energía y la utilización de biomasa.
7
I.
DESARROLLO DE UN SISTEMA ELÉCTRICO
SUSTENTABLE PARA LA REPÚBLICA DOMINICANA
Las estrategias de energía son guías importantes para las aspiraciones de progreso económico de un
país. Al mismo tiempo, bosquejan oportunidades para que un país contribuya a los esfuerzos
internacionales para seguir una ruta de desarrollo más sustentable y sin efectos nocivos para el clima.
La República Dominicana ha asumido tal compromiso, buscando reducir su huella de carbono a la vez
que también proporciona a sus ciudadanos un acceso a energía sustentable y segura.
El primer capítulo de este informe brinda contexto internacional para esta tarea y describe las
características fundamentales de un sistema de energía moderno y de bajas emisiones en la República
Dominicana. Describe el sistema eléctrico actual del país, así como los desafíos claves para hacer
avanzar este sistema hacia una mayor independencia y sustentabilidad. Por último, el capítulo describe
en detalle la metodología aplicada en este informe, así como las complementariedades del informe con
otros estudios.
1.
Pequeños estados insulares: Estrategias de desarrollo de bajas emisiones y
cambio global climático
En las Conferencias de las partes (COP) del 2009 y 2010 para la Convención Marco de las Naciones
Unidas sobre el Cambio Climático (UNFCCC), realizadas en Copenhagen, Dinamarca, y Cancún,
México, las economías avanzadas prometieron proporcionar a los países en desarrollo 30 mil millones
de dólares estadounidenses en asistencia financiera y técnica para la adaptación y mitigación del
cambio climático, para el 2012, y 100 mil millones de dólares estadounidenses anualmente para el 2020.
1*
Estos esfuerzos están apoyados por la comunidad de desarrollo internacional, incluido el Banco
Mundial, bancos de desarrollo regional, y otros mecanismos internacionales y bilaterales.
Estas medidas de asistencia refuerzan acuerdos anteriores realizados en la Conferencia para el Cambio
Climático de las NU en 2007, en Bali, Indonesia. De acuerdo con el Plan de Acción de Bali (más
conocido como la “Estrategia Bali”), los países en desarrollo deben considerar: “acciones de mitigación
apropiadas a nivel nacional… en el contexto del desarrollo sustentable, soportado y permitido por
tecnología, financiamiento y construcción de capacidad". Las actividades de los países en desarrollo, así
como las transferencias de tecnología y los esfuerzos de asistencia financiera de los países industriales,
se deben implementar de “forma que se pueda medir, informar y verificar”.2
Los pequeños estados insulares han tenido un papel proactivo en las negociaciones climáticas
internacionales. En la conferencia de Copenhagen en diciembre de 2009, los países miembros de la
Alianza de Pequeños Estados Insulares (AOSIS) lanzaron una iniciativa de energía sustentable conocida
como SIDS DOCK, diseñada como una estación de “conexión” para conectar los sectores de energía de
esos países con mercados más amplios para obtener recursos financieros, de carbono y de energía
sustentable. SIS DOCK compromete a los pequeños estados insulares a trabajar juntos para desarrollar
opciones de energía renovable y de energía eficiente y para buscar el financiamiento de los mercados
internacionales de carbono para implementar sus estrategias de energía de bajas emisiones de carbono.
Históricamente, los países en desarrollo han contribuido comparativamente muy poco a la crisis
climática del mundo. Pero estas naciones son profundamente vulnerables a los impactos del cambio
climático, incluidos las sequías, la producción de alimentos reducida y los desastres “no naturales”
debido al aumento de la intensidad de las tormentas y al aumento del nivel del mar. Mientras tanto, las
emisiones de los países en desarrollo crecen rápidamente, con su parte combinada de resultados de
gas de efecto invernadero global, que se espera que se aumente en las próximas décadas, a menos que
se adopten nuevos enfoques para desarrollar sistemas de energía de bajas emisiones, construcción y
transporte. La mayoría de los países en desarrollo, incluidos los pequeños estados insulares,
*
Todos los montos en dólares en este informe se expresan en dólares estadounidenses a menos que se indique lo contrario.
8
actualmente carecen de las tecnologías y las políticas necesarias para seguir una ruta alternativa e
intensiva de menores emisiones.
Además de proporcionar beneficios ambientales, las estrategias de desarrollo de bajas emisiones
pueden brindar beneficios socioeconómicos al aprovechar los recursos de energía renovables locales,
tales como energía solar, eólica, hidroeléctrica, geotérmica y de biomasa, en lugar de depender de la
importación de combustibles fósiles. Los pequeños estados insulares pueden servir como vidrieras
ideales para las estrategias de desarrollo de bajas emisiones de carbono, debido a la congruencia de su
economía nacional y a los intereses de seguridad con la agenda climática global, así como por sus
tamaños relativamente pequeños y la homogeneidad de sus economías. Con un apoyo adecuado,
pueden demostrar a pequeña escala, lo que se debe hacer globalmente a largo plazo.
Las tecnologías que hay disponibles hoy, y aquellas que se espera que se vuelvan competitivas en los
próximos años, pueden permitir una rápida descarbonización de la economía energética global, si se
implementan correctamente.3 Los sistemas de energía sustentable modernos se construyen sobre un
grado de eficiencia energética avanzada, una gran parte de energía renovable en la mezcla general de
electricidad, y una estructura de red fuerte y flexible. Componentes claves adicionales para aumentar la
seguridad energética y económica incluyen la diversificación de las fuentes y proveedores de energía,
una disminución del nivel de importaciones de energía y una mayor estabilidad de infraestructura
durante desastres naturales.
Como un país especialmente vulnerable a eventos climáticos destructivos, la República Dominicana
debe desarrollar una infraestructura de energía estable que pueda soportar los desastres naturales,
particularmente los huracanes y tormentas tropicales.4 La energía nuclear y del carbón presentan graves
riesgos ambientales y de seguridad, especialmente en una región susceptible a desastres como lo es el
Caribe. La electricidad del gas natural puede alimentarse en la red eléctrica con mucha mayor
flexibilidad que la energía con base nuclear o de carbón, y tiene los beneficios de una mayor eficiencia y
menores emisiones de carbono que la electricidad generada por petróleo. Por lo tanto, el gas natural
podría, potencialmente, tener un papel importante como un aliado natural de la energía renovable, al
compensar la variabilidad y desafíos de almacenamiento que existen actualmente con los recursos
renovables.5
Como la mayoría de los países del mundo, la República Dominicana tiene enormes recursos de energía
renovable. Sin embargo, para poder aprovecharlos, se necesita un entramado inteligente de políticas y
reglamentaciones. Las estrategias de energía de bajas emisiones de carbono requieren la
implementación de soluciones que están físicamente disponibles, son viables económicamente y son
factibles políticamente.
2.
El sistema eléctrico actual en la República Dominicana
La República Dominicana es el tercer consumidor de energía más grande del Caribe, después de Cuba
y Puerto Rico. En 2008, la generación eléctrica fue el 60% del principal consumo de energía del país.6 El
consumo final de electricidad nacional ese año fue de 13,113 gigawatt-hora (GWh), de los cuales 5,342
GWh fueron usados por la industria, 4,327 GWh por el sector residencial, 2.005 GWh por el comercio y
los servicios públicos y 1,439 GWh por la agricultura y la actividad forestal.7
En 2010, 15 compañías de energía estaban funcionando en la República Dominicana con un total de 55
plantas de energía produciendo 12.272 GWh de electricidad, un aumento de producción anual promedio
del 2,8% desde el año 2000.8 Además, una variedad de industrias y muchos individuos privados generan
su propia electricidad de manera independiente. A pesar de la creciente capacidad y producción de
energía del país, los cortes eléctricos ocurren frecuentemente. En 2010, no se cumplió con la demanda
eléctrica adicional de 1,954 GWh y el déficit alcanzó tanto como el 18.4% de las necesidades totales en
noviembre de 2010.9
Hasta 1997, toda la generación, transmisión y distribución en la República Dominicana era de propiedad
estatal. En 1997, el gobierno vendió la mitad de su capacidad de generación eléctrica y cedió todos los
9
servicios de distribución a compañías privadas. En 2007, el país revirtió en parte a propiedad estatal,
comprando nuevamente los derechos de distribución, pero dejando la mitad de la capacidad de
generación en el sector privado.10
El sistema de red en la República Dominicana (vea la Figura 1) tiene uno de los índices de pérdidas de
distribución más altos del mundo, cercano al 38% en 2010.11 De acuerdo con el Departamento de
Estado de EE. UU., los factores responsables de las grandes pérdidas incluyen precios de electricidad
con tope, robo de electricidad, cortes de electricidad, inversión inadecuada en actualizaciones de
capacidad y capacidad regulatoria limitada.12 A pesar de que el 92% de las ciudades y pueblos del país
tiene acceso a la electricidad (dentro y fuera de la red), es difícil calcular la parte real de la población con
acceso a electricidad confiable debido a las grandes pérdidas y a los robos generalizados.13
Figura 1. Red eléctrica integrada nacional
REFERENCIAS
Circuito doble
Central
hidroeléctrica
Central
térmica
Sistema aislado
de subestación
Las pérdidas y limitaciones de la distribución generan la necesidad de mejorar y expandir la red nacional,
incluso a través de la integración de recursos de energía renovable nacional. La inestabilidad de la
electricidad le cuesta al país anualmente un estimado de mil millones de dólares estadounidenses, o
aproximadamente el 3.4% del PBI.14
La demanda de energía nacional excede en gran medida los recursos de energía principales existentes,
generando una alta dependencia de la importación de combustibles fósiles, especialmente petróleo, en
la República Dominicana. Cerca del 90% de la producción eléctrica del país se basa en combustibles
fósiles.15 (Vea la Figura 2.) El petróleo representó casi la mitad de toda la generación eléctrica en 2010,
10
con las 24 plantas de energía a petróleo del país produciendo el 43% de la generación total y los
productores independientes de petróleo sumando otro 3%.
Figura 2. Generación anual de electricidad por tipo de combustible, 2010
Tres plantas de energía a gas natural generaron un poco más que un cuarto de la electricidad del país y
tres plantas a carbón contribuyeron un 15%. Sólo el 12% de la electricidad proviene de recursos
renovables nacionales, dominado por 25 plantas de energía hidroeléctrica grandes.
La mayoría de las plantas de energía a petróleo, que proporcionan la mayor parte de la generación
eléctrica de la República Dominicana, son viejas y deben ser retiradas o reemplazadas. Debido a la poca
confiabilidad de la red nacional, muchas industrias e individuos privados generan su propia electricidad
usando unidades a combustible fósil de pequeña escala, relativamente ineficientes. Esto perpetúa aún
más los altos precios de la electricidad al consumidor del país y la dependencia del petróleo importado.
En 2010, la República Dominicana gastó 2,600 millones de dólares estadounidenses en la importación
de combustible fósil, equivalente a más del 5% de su PBI. Antes de que la reciente crisis económica
mundial golpeara en su totalidad, la importación de petróleo representaba más del 9% del PBI, y es
probable que pronto se alcance este porcentaje nuevamente y posiblemente se exceda.16 Además, el
gobierno proporciona exenciones impositivas para la generación eléctrica a partir de combustibles fósiles,
así como un subsidio para los consumidores de electricidad, que en conjunto totalizan 700 millones de
dólares estadounidenses anuales.17
El sector del transporte del país se basa casi exclusivamente en automóviles y camiones y se suma a la
dependencia general de la importación de combustibles fósiles. Sólo el 5.8% del consumo principal de
energía se produce a nivel nacional.18 El resto se cumple mediante la importación de gas natural licuado
(GNL), carbón y petróleo, siendo más del 70% proveniente de Venezuela.19
Los costos de producción eléctrica en la República Dominicana son más altos para el combustible diesel
que para el carbón y el gas natural.20 (Vea la Tabla 1). Estos costos fluctúan con los precios mundiales
del combustible y cualquier aumento es posible que se traslade a los consumidores. Los grandes gastos
en importación de combustible dejan al país especialmente vulnerable a las fluctuaciones del precio del
11
petróleo. Entre enero y abril de 2011, los precios del combustible de petróleo saltaron de $2.89 a $3.48
por galón, un aumento del 20%.21
La dependencia de combustibles fósiles para la generación eléctrica en la República Dominicana no sólo
produce transferencias masivas de riqueza a otros países en concepto de importaciones, sino también
altos costos por unidad de energía.
Tabla 1. Costos de la producción eléctrica por kilowatt/hora, por fuente de combustible, 2011
Gas natural
Carbón
Combustible diesel nº 6
Combustible diesel nº 2
8 centavos
11 centavos
19 centavos
23 centavos
Nota: Los números del combustible diesel se usaron para clasificar los tipos de petróleo por prácticas de refinería, punto de ebullición y
viscosidad. El combustible diesel nº 2 es un combustible diesel de alta calidad, mientras que el combustible nº 6 es combustible residual
que se obtiene después de la extracción del combustible más valioso. Por lo tanto, el combustible diesel nº 6 es más barato pero mucho
más ineficiente y contaminante que los tipos de petróleo más refinados.
Fuente: Vea la Nota final 20.
3.
Metodología y complementariedad de este estudio
Esta estrategia es el resultado de un proyecto de investigación intensivo, de varios años, sobre cómo
aprovechar oportunidades y superar las barreras existentes en el sector de energía dominicano. Debido
a que las decisiones sobre la infraestructura de energía son decisivas para el desarrollo de un país e
involucran intercambios difíciles, fue esencial reunir los últimos datos de alta calidad, así como
comprender los intereses y opiniones de todas las partes que serán críticas en hacer que el ambicioso
plan de energía propuesto sea una realidad.
Las estrategias de energía de Worldwatch usan un enfoque de múltiples aspectos, combinando
evaluaciones técnicas de la base de recursos renovables de un país, con una investigación detallada, la
evaluación de temas tecnológicos y económicos específicos y el análisis de políticas existentes y
potenciales, a la vez que consideran diferentes ejemplos de mejores prácticas internacionales.
Desde el comienzo, Worldwatch trabajó estrechamente con funcionarios y socios dominicanos para
asegurar que el alcance del trabajo complementaría, no duplicaría, todos los esfuerzos previos de
integración de energía renovable y política de planificación de la red. Los estudios anteriores observaron
diferentes aspectos del potencial de recursos renovables de la República Dominicana y de la región del
Caribe, incluido un informe de 2001 del Laboratorio Nacional de Energía Renovable de EE. UU. (NREL),
Wind Energy Resource Atlas of the Dominican Republic, y un informe más reciente de la Organización
de Estados Americanos, Technical Assistance for Biofuel Market Development in the Dominican
Republic.
Muchos otros informes han estudiado la promoción de la energía renovable como una estrategia
regional, incluido el Blueprint for Green Energy in the Americas financiado por el Banco Interamericano
de Desarrollo (BID).22 A pesar de que todos estos estudios sirvieron como referencias importantes para
este proyecto y brindaron información importante sobre las diferentes partes del escenario de la energía
renovable, aún hacía falta una descripción general integral de las opciones eólica y solar y de las
estrategias a nivel del país. Por ejemplo, el estudio del NREL plantea investigación adicional para
evaluar con más precisión el potencial de energía eólica y determina los mejores sitios para el desarrollo
en base a factores como la red existente. Esta estrategia de Worldwatch apunta a completar esta falta
de información.
La metodología de la estrategia de Worldwatch adopta un enfoque holístico para evaluar los
componentes interdependientes del potencial de energía limpia de un país. (Vea la Figura 3).
Examinamos el potencial de recursos renovables de un país para la producción de energía renovable,
identificando oportunidades para aumentar la eficiencia y el almacenamiento de energía y catalogamos
12
la mejora de la red y las necesidades de extensión. La estrategia también identifica barreras políticas y
socioeconómicas para el desarrollo de energía renovable y confía en las mejores prácticas
internacionales, para sugerir cómo pueden superarse. Finalmente, la estrategia destaca opciones de
financiamiento privadas, públicas y multilaterales para hacer que los planes de energía renovable sean
una realidad. Worldwatch también está comprometido con la construcción de capacidad y compartir el
conocimiento en todos los niveles del gobierno y de la sociedad civil para ayudar a quienes elaboran las
políticas a implementar con éxito nuestras recomendaciones.
Figura 3. Metodología de Worldwatch para el desarrollo de una estrategia de bajas emisiones de carbono
Este informe presenta la evaluación más detallada alguna vez realizada de los recursos eólicos y solares
de la República Dominicana. Worldwatch se asoció con 3TIER, Inc., una compañía de análisis de
riesgos para energía renovable, que desarrolla mapeos y datos de alta resolución, para obtener acceso
a un conjunto de datos integrales de recursos eólicos y solares. En el Caribe, como en cualquier otro
lugar, los patrones climáticos pueden cambiar con el tiempo. Así, es importante capturar la variabilidad a
largo plazo del viento y el clima, para que las observaciones no sean inventarios únicos, sino que
puedan colocarse en el contexto histórico correcto. La simulación de 3TIER también captura el detalle
espacial de los recursos eólicos y climáticos, un factor importante para acelerar el proceso de
prospección y revisión de sitios de desarrollo renovable potenciales, especialmente en áreas de terreno
montañoso complejo.
Un importante primer paso fue la producción de mapas de todo el país para visualizar los recursos
solares y eólicos de la República Dominicana. En base a estas evaluaciones iniciales, y en una intensa
discusión con el gobierno, se definieron dos zonas solares y seis zonas eólicas, a las que luego se les
13
realizó un perfil detallado. El análisis detallado del potencial solar se realizó en las dos ciudades
principales de la República Dominicana, Santo Domingo y Santiago, cada una incluyendo series
temporales por hora para el período 1999-2008, mapas promedio anuales y estimaciones sobre la
variación mensual y diurna. También analizamos la infraestructura existente para identificar el potencial
y la tasa de rendimiento mínimo para llevar la energía solar y eólica en la red. En el Capítulo II de este
estudio se presenta la evaluación de los recursos eólicos y solares. Las evaluaciones individuales más
detalladas de 3TIER se incluyen en el Anexo.
La estrategia se centra en maneras rentables de aprovechar los recursos eólicos y solares locales,
fortalecer las industrias locales y expandir las oportunidades de trabajo. Worldwatch trabajó con expertos
locales para evaluar el estado actual de los recursos de energía renovables, así como los impactos
económico, social y ambiental de su implementación expandida en la República Dominicana. Este
análisis técnico también nos permite catalogar la mejora y la extensión de la red que podría requerir un
aumento del uso de energía renovable. La evaluación técnica y económica presentada en el Capítulo III
de este informe, es el resultado de esas consultas y las relaciona con los descubrimientos de la
evaluación de recursos llevada a cabo, así como a otros estudios.
El equipo del proyecto dirigió una encuesta exhaustiva sobre las leyes y reglamentaciones de energía
vigentes. Tomando de las mejores prácticas internacionales y de las lecciones aprendidas, el Capítulo IV
discute las oportunidades para reformas de políticas, teniendo en cuenta los principios claves que
deberían guiar una exitosa formulación de políticas para recursos renovables, así como políticas y
medidas concretas. El capítulo también identifica importantes mecanismos de apoyo administrativo y
fuentes potenciales de financiamiento para apoyar esos esfuerzos.
A lo largo del proyecto, Worldwatch se comprometió con la construcción de la capacidad local y con
compartir el conocimiento. El personal de la Comisión Nacional de Energía (CNE) del gobierno
dominicano fue entrenado usando el software de datos instrumentales de 3TIER, para asegurar la mayor
utilidad de las evaluaciones de recursos renovables. Hemos realizado talleres, participado activamente
en conferencias y hemos entablado conversaciones cara a cara para reunir a las partes interesadas y
suplir las faltas de conocimiento entre el gobierno, los inversores privados en energía renovable, los
servicios públicos y el sector financiero. Worldwatch ha usado blogs y otros medios sociales para
comunicar mejor nuestros descubrimientos. Esta estrategia final será presentada a las partes
interesadas locales en la República Dominicana, como una herramienta concreta que pueden usar para
la planificación y la implementación de políticas y proyectos de energía renovable.
14
II. EVALUACIÓN DEL POTENCIAL DE ENERGÍA
EÓLICA Y SOLAR DE LA REPÚBLICA DOMINICANA
El primer componente de esta estrategia de energía es una evaluación de los recursos físicos de
energía renovable, específicamente los recursos solares y eólicos, disponibles en la República
Dominicana.
1.
El alcance de nuestras evaluaciones de recursos eólicos y solares
Los datos y mapas de la evaluación de recursos que se desarrollaron a nivel nacional brindan
importantes puntos de referencia para justificar el interés tanto en la República Dominicana, como en
sus recursos energéticos. Sin embargo, los datos de resolución superior que cubren sitios particulares
pueden ser más útiles para tomar decisiones de planificación específicas con respecto a la generación y
transmisión de energía, a pesar de que estos datos también son más difíciles de obtener.
La sección de evaluación de recursos de esta estrategia incluye evaluaciones nacionales para energía
eólica y solar. También incluye análisis exhaustivos del recurso solar en las dos ciudades más grandes
de la República Dominicana, Santo Domingo y Santiago, así como un análisis por zona de los recursos
eólicos en seis provincias: Montecristi, Puerto Plata, Samaná, La Altagracia, Peravia (mencionada de
aquí en adelante como Baní) y Pedernales. 3TIER, una compañía privada de mapeo de recursos
renovables, proporciona estas evaluaciones exhaustivas. Los informes completos de 3TIER están
disponibles en los Apéndices 1 a 3.
1.1
Antecedentes
Santo Domingo y Santiago se eligieron como áreas de interés particular para la evaluación solar debido
al interés en la generación distribuida del gobierno dominicano. Estas dos ciudades son los centros de
mayor consumo de electricidad del país, y la energía solar, junto con los recursos cubiertos, sólo se
adecua al desarrollo a escala doméstica y de negocios, tanto para la generación eléctrica como para el
calentamiento de agua. Este informe aborda las oportunidades para un desarrollo solar a escala
comercial, así como sistemas independientes en pocas áreas no conectadas con la red nacional, pero el
foco se encuentra en el potencial para sistemas a escala residencial y de pequeños comercios.
La CNE eligió las zonas eólicas tras consultar con las partes interesadas claves del gobierno de la
República Dominicana. Los criterios para seleccionar las zonas incluyeron el recurso eólico, el acceso a
la red y la penetración potencial en áreas protegidas, centros turísticos y otras áreas importantes para
los hábitats naturales y el turismo.
1.2
Metodología
Los datos para la evaluación solar se generaron usando datos satelitales procesados y los resultados
del modelo de irradiancia de propiedad de 3TIER. Este conjunto de datos se basa en los últimos más de
13 años (de enero de 1997 a junio de 2010) de imágenes satelitales de alta resolución cada media hora
(aproximadamente 1 kilómetro), de los datos de los satélites GOES. Las imágenes satelitales se
procesaron para crear valores por hora para irradiancia, velocidad del viento y temperatura. Esto permite
a 3TIER generar promedios anuales y mensuales y hacer el seguimiento de cómo el patrón de
irradiación diaria varía a lo largo del año.
El conjunto de datos de 3TIER proporciona información sobre tres medidas de irradiación que juntas
brindan un cuadro completo del recurso solar. Estas son: irradiancia horizontal global, irradiancia normal
directa e irradiancia horizontal difusa, como se definen a continuación.
•
Irradiancia horizontal global (GHI): La cantidad de radiación solar total por unidad de área que es
interceptada por una superficie plana, horizontal. Este valor es de especial interés para las
15
instalaciones fotovoltaicas. Incluye la radiación de rayos directa (radiación que proviene de la
dirección del sol) y la radiación difusa (radiación que se ha diseminado por la atmósfera y que viene
de todas las direcciones del cielo).
•
Irradiancia normal directa (DNI): La cantidad de radiación de rayos solares directa por unidad de
área que es interceptada por una superficie plana que en todo momento está apuntando en la
dirección del sol. Esta cantidad es de especial interés para instalaciones de concentración solar e
instalaciones que hacen el seguimiento de la posición del sol.
•
Irradiancia horizontal difusa (DIF): La cantidad de radiación solar difusa por unidad de área que es
interceptada por una superficie plana, horizontal, que no está sujeta a ninguna sombra y no llega en
una ruta directa desde el sol.
Los datos para la evaluación eólica se generaron usando un modelo de predicción numérica del clima
(NWP, por sus siglas en inglés) a mesoescala, el modelo de Investigación y pronóstico del clima (WRF,
por sus siglas en inglés). 3TIER simuló la meteorología sobre la República Dominicana durante un
período de tiempo de 10 años, desde enero de 1999 a diciembre de 2008. Cada una de las seis
provincias se dividió en puntos de la red adyacentes de 4.5 kilómetros de lado. Esta es una mejora
significativa sobre, por ejemplo, las 2000 evaluaciones eólicas de la República Dominicana realizadas
por el NREL, que sólo tenían una resolución de 15 por 15 kilómetros.
Bajo condiciones ideales, cada punto de la red en el análisis de 3TIER podría contener 40 turbinas en
cuatro filas de diez. Por supuesto, las consideraciones prácticas indican que tal densidad de turbinas
nunca se lograría ampliamente. Por lo tanto, es común incluir un Coeficiente de descuento de la
disposición del proyecto (PLDF, por sus siglas en inglés) para considerar las diferentes limitaciones,
tales como terreno difícil, consideraciones de diseño estético y pérdidas de estela. La experiencia
muestra que la distancia típica para un parque eólico podría permitir aproximadamente 20 turbinas en un
área de 4.5 por 4.5 kilómetros, para un PLDF del 50%.
Los cálculos de energía se realizaron suponiendo que turbinas Vestas V90 (3 MW), el modelo usado
comúnmente por 3TIER en sus análisis, operaban al máximo punto de eficiencia, usando una “velocidad
efectiva del viento”, derivada de datos de velocidad del viento, temperatura y presión modelados en
intervalos de 10 minutos. El resultado es un factor de carga estimado para cada punto de la red que
mide la cantidad de energía potencialmente generada en comparación con la capacidad instalada de la
planta. Por ejemplo, si una turbina de 3 MW genera 1 MW en promedio, el factor de carga sería un tercio,
o 33%. Las estimaciones no incluyen pérdidas eléctricas o de la red, o efectos de turbulencia o estela.
Los detalles adicionales de corrección de la modelización se encuentran en el Apéndice 3.
1.3
Limitaciones
La intención de los análisis de 3TIER es ser usados con el fin de planificar la mezcla de generación y
transmisión central del país, así como brindar una mirada al potencial agregado de las regiones
estudiadas y a los efectos de la dispersión geográfica sobre las fluctuaciones en la generación. Es
demasiado general para capturar el fenómeno de un área pequeña que puede ocasionar una importante
aceleración o detención del viento y, por lo tanto, las desviaciones de la generación estimada. Más aún,
los cálculos de energía en los análisis eólicos sólo son en términos brutos (en lugar de ser cálculos
netos) y, por lo tanto, no son confiables para fines de desarrollo. Sin embargo, estos problemas se
examinarán en el siguiente paso lógico de la evaluación específica de sitios. Es en esta etapa en que se
podrían usar los datos de observación y la modelación adicional en cálculos solares y eólicos para
obtener una comprensión más precisa del potencial de un sitio.
16
2.
Evaluaciones solares
2.1
Evaluación general del país
Evaluado de manera global, el recurso solar de la República Dominicana es bastante bueno.
Generalmente, la GHI promedio en el país se encuentra en el rango de 210 a 250 watts por metro
cuadrado (W/m2), que es comparable a la del Suroeste de EE. UU. y, en general, superior a las áreas a
lo largo del mar Mediterráneo. Por otro lado, la DNI, a pesar de ser más alta que en muchas partes del
mundo, es significativamente menor que en el Mediterráneo y el Suroeste de EE. UU. Los valores
promedios se encuentran en su mayor parte entre 170 y 250 W/m2. (Vea la Figura 4). En general, en la
República Dominicana, la irradiancia es mayor en la mitad occidental del país, para la GHI y la DNI, con
algunas de las mejores áreas ubicadas en el suroeste.
2.2
Santo Domingo
Santo Domingo es la capital y la ciudad más
grande de la República Dominicana, situada
sobre el mar Caribe en la costa sur del país.
Aproximadamente un cuarto de la población total
vive allí, convirtiéndola en el mercado potencial
más importante para la producción de energía
solar descentralizada.
2.2.1
Figura 4. Irradiancia normal directa (DNI) de
la República Dominicana
Recurso solar
El recurso solar de Santo Domingo es intenso de
acuerdo a estándares globales. El valor de la GHI
promedio en el sitio de Santo Domingo es de 5.45
kilowatt-hora (kWh) por metro cuadrado por día
(227.1 W/m2). (Vea la Figura 5). Esto se compara
de forma favorable con la mayor parte del resto
de la región del Caribe y es significativamente
superior a la insolación en las áreas de Europa y
Asia donde la penetración es superior en la actualidad. Por
ejemplo, en Alemania, pocos lugares tiene una GHI por
encima de 3.0 kWh/m2/día y, prácticamente, en ningún lugar
la GHI es superior a 3.5.
Figura 5. Irradiancia horizontal global (GHI)
en Santo Domingo
Irradiancia normal directa
Figura 6. Irradiancia normal directa (DNI)
en Santo Domingo
17
La DNI promedio es 4.97 kWh/m2/día (207.1 W/m2) en el sitio de Santo Domingo, nuevamente es fuerte
cuando se la compara a nivel global, a pesar de que no lo es tanto. (Vea la Figura 6). La DIF promedio
es de 2.04 kWh/m2/día (85.0 W/m2). En comparación con el resto de la República Dominicana, Santo
Domingo tiene un recurso solar mediocre, en términos de GHI y de DNI.
La GHI promedio mensual varía significativamente a lo largo del
Figura 7. Variación mensual en Santo Domingo
año. (Vea la Figura 7). La GHI promedio es más alta en abril y
mayo, con el promedio de mayo en 6.29 kWh/m2/día (262.1 W/m2).
La GHI se encuentra entre 5.82 y 6.08 kWh/m2/día en marzo,
junio, julio y agosto, pero disminuye rápidamente el resto del año,
cayendo por debajo de 5.07 kWh/m2/día para cada mes de
octubre a febrero.
La DNI promedio mensual es mucho menos variable en el curso
del año. Los picos se producen en marzo y abril, con un valor en
marzo de 5.45 kWh/m2/día. La DNI es menor en diciembre, a 4.53
kWh/m2/día, pero todos los meses entre junio y enero se
encuentran por debajo del 4.85. Sin embargo, las DNI promedio
mensuales son más variables año a año.
Durante el día, la GHI tiene picos temprano en la tarde durante el
año, siendo las más altas entre las 11 a.m. y las 3 p.m. y, por lo
general, con picos entre 1 y 2 p.m. (Vea la Figura 8). El promedio
de picos por hora es constantemente tres veces superior al
promedio diario. Por supuesto, la DNI es también más alta
durante la mitad del día, pero como involucra hacer el seguimiento
del movimiento del sol, los picos se parecen más a mesetas que
duran desde las 10 a.m. a las 5 p.m. Los valores más grandes para la DNI se encuentran a media tarde
de febrero a mayo, temprano a la tarde de junio a septiembre
y tarde a la mañana de octubre a enero.
Figura 8. Variación diaria en Santo Domingo
De acuerdo a los datos de los informes anuales del Organismo
Coordinador del Sistema Eléctrico (OC), la generación eléctrica
alcanza su pico en los últimos meses del verano de julio a agosto,
con un promedio de 987,000 megawatt-hora (MWh) generados en
julio de 2005 a 2009. La generación mensual tiene un promedio
de 950,000 MWh o más de mayo a octubre, pero es menor
durante la otra mitad del año, especialmente en enero y febrero.
Además, hay continuamente un alto nivel de demanda eléctrica
insatisfecha en la República Dominicana, a menudo tanto como
200,000 MWh por mes. No hay un patrón claro sobre en qué
momento del año la demanda no satisfecha es más alta en los
años 2005 a 2009. La irradiancia solar se alinea razonablemente
bien con la demanda ya que la GHI se mantiene alta a lo largo de
los meses de mayor uso de electricidad menos septiembre y
octubre. La DNI no coincide tan bien con el consumo, ya que es
relativamente menor a fines del verano.
Las curvas de carga diaria muestran que la demanda de
electricidad más alta ocurre a la noche entre las 7 p.m. y las 11
p.m. Por supuesto, esto significa que serán necesarias otras
soluciones para satisfacer la demanda pico. Durante las horas de
luz solar, la demanda pico varía dependiendo en alguna medida
18
del día de la semana, cayendo tan temprano como de 12 a 1 p.m., o tan tarde como de 2 a 3 p.m. Esto
coincide bien con la variación de irradiancia diaria, a pesar de que lo hace más con la GHI que con la
DNI, ya que la DNI cae justo en el medio del día en algunos meses. La energía térmica solar
concentrada con almacenamiento sería una opción para usar energía solar para cubrir esas demandas
nocturnas.
2.2.2
Efectos del viento y de la temperatura
Para los sistemas fotovoltaicos, hay una degradación significativa de energía cuando se eleva la
temperatura del módulo. Por cada grado que se eleva la temperatura del módulo por encima de las
condiciones estándar de la prueba (STC, por sus siglas en inglés), como regla general el módulo pierde
aproximadamente 0.5% de su capacidad. La conversión de STC (temperatura de modulo de 25º Celsius)
a energía fotovoltaica para condiciones de prueba (PTC) (20°C de temperatura ambiente; la temperatura
del módulo es generalmente de 20 a 30°C por encima del ambiente) para Aplicaciones a escala de
servicios públicos (PVUSA, por sus siglas en inglés) y una velocidad del viento de 1 metro por segundo,
produce una disminución de capacidad del 11%.
En Santo Domingo, las pérdidas debido a la temperatura del módulo probablemente serán más grandes
que en la mayoría de los lugares. La temperatura ambiente promedio por hora en Santo Domingo está
siempre por encima de los 20ºC, superando los 28ºC temprano en la tarde, incluso durante los meses
más fríos del invierno y permaneciendo por encima de 30ºC durante la mitad del día durante el verano.
Esto produciría temperaturas de módulo muy altas. Sin embargo, la velocidad del viento promedio
también es relativamente alta, con promedios por hora superiores a 3 metros por segundo durante casi
todas las horas de luz solar en el año. Los vientos también son más fuertes durante las horas tempranas
de la tarde, cuando la temperatura es la más alta. El aumento de la velocidad del viento conlleva un
aumento de la pérdida de calor en el módulo debido a la convección y, por lo tanto, algo de menor
degradación de energía.
2.3
Santiago
Santiago es la segunda ciudad más grande de la República Dominicana, ubicada en el interior en el
noroeste del país El área metropolitana de Santiago alberga el 15% de la población del país,
convirtiéndola en otro mercado potencial muy importante para la producción de energía solar
descentralizada.
2.3.1
Recurso solar
El recurso solar de Santiago es intenso de acuerdo a estándares globales. El valor de la GHI promedio
en el sitio de Santiago es de 5.60 kWh/m2/día (233.2 W/m2). (Vea la Figura 9). Esto se compara de
Figura 9. Irradiancia horizontal global (GHI)
en Santiago
Figura 10. Irradiancia normal directa (DNI)
en Santiago
19
forma favorable con la mayor parte del resto de la región del Caribe y es significativamente superior a la
insolación en las áreas de Europa y Asia donde la penetración es superior en la actualidad. Por ejemplo,
en Alemania, pocos lugares tiene una GHI por encima de 3.0 kWh/m2/día y, prácticamente, en ningún
lugar la GHI es superior a 3.5.
La DNI promedio es 5,35 kWh/m2/día (223,1 W/m2) en el
sitio de Santiago, nuevamente es fuerte cuando se la
compara a nivel global, a pesar de que no lo es tanto. (Vea la
Figura 10). La DIF promedio es de 1,90 kWh/m2/día (79,3
W/m2). Solamente en la base de una comparación de recursos,
hay lugares más favorables que Santiago. Sin embargo, en
comparación con el resto de la República Dominicana, Santiago
tiene un recurso solar promedio superior, en términos de GHI y
de DNI.
Figura 11. Variación mensual en Santiago
La GHI promedio mensual varía significativamente a lo largo
del año. (Vea la Figura 11). La GHI promedio es más alta de
junio a agosto, con el promedio de julio en 6.72 kWh/m2/día
(280.3 W/m2). La GHI permanece alta, entre 5.66 y 6.22
kWh/m2/día en marzo, abril, mayo y septiembre, pero declina
abruptamente el resto del año, alcanzando un mínimo de 4.05
kWh/m2/día en diciembre.
La DNI promedio mensual es mucho menos variable en el
curso del año. Los picos se producen en julio y agosto, con un
valor en agosto de 5.79 kWh/m2/día. La DNI es
significativamente menor de noviembre a enero que durante el
resto del año, con un mínimo de 4.80 kWh/m2/día en diciembre.
Sin embargo, las DNI promedio mensuales son más variables
año a año.
Durante el día, la GHI tiene picos temprano en la tarde durante
el año, siendo las más altas entre las 11 a.m. y las 4 p.m. y, por
lo general, con picos entre 1 y 2 p.m. (Vea la Figura 12). El
promedio de picos por hora es constantemente más de tres
veces superior al promedio diario. Por supuesto, la DNI también
es más alta durante la mitad del día, pero debido a que
involucra el movimiento del sol, sus picos son menos abruptos
y a diferentes momentos durante las 12 p.m. y las 3 p.m.
dependiendo del mes. La tendencia diaria para la DIF es similar
a la de la GHI, con un pico constante entre la 1 p.m. y las 3 p.m.
Figura 12. Variación diaria en Santiago
Como se mencionó anteriormente, la generación eléctrica
alcanza su pico en los últimos meses del verano de julio a
agosto, con un promedio de 987,000 MWh generados en julio
de 2005 a 2009. La generación mensual tiene un promedio de
950,000 MWh o más de mayo a octubre, pero es menor
durante la otra mitad del año, especialmente en enero y febrero.
También, constantemente hay un alto nivel de demanda
insatisfecha en la República Dominicana, a menudo tanto como
200,000 MWh por mes. No hay un patrón claro sobre en qué
momento del año la demanda no satisfecha es más alta en los
años 2005 a 2009. La irradiancia solar en Santiago y la
generación mensual coinciden muy bien, ya que la GHI y la DNI
20
también son las más altas a fines del verano y la GHI permanece alta durante todo el período de
generación de picos, menos en octubre.
Las curvas de carga diaria muestran que la demanda más alta ocurre a la noche entre las 7 p.m. y las 11
p.m., lo que significa que serán necesarias otras soluciones para satisfacer la demanda pico. Durante las
horas de luz solar, la demanda pico varía de alguna forma dependiendo del día de la semana, cayendo
tan temprano como de 12 p.m. a 1 p.m. o tan tarde como de 2 p.m. a 3 p.m. Esto coincide bien con la
variación diaria de irradiancia, tanto para GHI como para DNI. Nuevamente, la energía térmica solar
concentrada con almacenamiento sería una opción para usar energía solar para cubrir esas demandas
nocturnas.
2.3.2
Efectos del viento y de la temperatura
Como se discutió anteriormente, hay una degradación significativa de energía para los sistemas FV
cuando se eleva la temperatura del módulo. Con pequeñas variaciones, las condiciones en Santiago son
similares a las de Santo Domingo en lo que respecta a la degradación de la eficiencia.
En Santiago, las pérdidas debido a la temperatura del módulo probablemente serán más grandes que en
la mayoría de los lugares. La temperatura ambiente promedio por hora en Santiago está siempre por
encima de los 20ºC durante las horas de luz solar, superando los 26ºC temprano en la tarde, incluso
durante los meses más fríos del invierno y permaneciendo por encima de 30ºC durante la mitad del día
de mayo a octubre. Esto produciría temperaturas de módulo muy altas. Sin embargo, la velocidad del
viento promedio también es relativamente alta, con promedios por hora superiores a 3 metros por
segundo durante las horas de luz solar en el año. Los vientos también son más fuertes durante las horas
de la tarde y durante el verano, cuando la temperatura es la más alta. El aumento de la velocidad del
viento conlleva un aumento de la pérdida de calor en el módulo debido a la convección y, por lo tanto,
algo de menor degradación de energía.
2.4
Resumen del potencial solar
Tanto Santo Domingo como Santiago tienen un gran potencial solar. A pesar de que otros sitios de la
República Dominicana exhiben números de insolación más altos, las eficiencias de integración y la
economía de escala implicadas en la instalación y servicio solar en los dos centros con la mayor carga
son notables y los recursos son muy fuertes.
Hay otros caminos para el desarrollo solar que merecen un estudio más profundo. Fuera de las ciudades,
especialmente en las áreas más soleadas de la parte occidental del país, puede ser viable un desarrollo
solar FV o energía solar concentrada (CSP) a escala de red. También hay oportunidades para el
desarrollo solar fuera de la red, tanto para el pequeño número de casas actualmente no conectadas a la
red nacional, como para la industria del turismo. Con muchos centros turísticos confiando en
generadores por fuera de la red, existe una gran oportunidad para el desarrollo solar. La energía solar
puede no ser claramente económica comparada con el
diesel y otros combustibles en algunas circunstancias,
pero las instalaciones solares junto con otras medidas
pueden permitir a los centros turísticos publicitarse
como "ecológicos" como lo hacen destinos en Costa
Rica y otros lugares de América Latina.
3.
Evaluaciones eólicas
3.1
Descripción general de los datos del país
La República Dominicana tiene buenos recursos
eólicos. Muchos lugares cuentan con una velocidad de
viento promedio de más de 7 metros por segundo a 80
m sobre el nivel del mar, y un número de lugares
Figura 13. Recursos eólicos de la República Dominicana
a 80 metros
21
ofrecen velocidades promedio mayores a 8 metros por segundo. (Vea la Figura 13).
Nuestro estudio global descubrió que aproximadamente el 13% de los lugares tienen velocidades de
viento de 7 metros por segundo o más, generalmente considerado como una indicación de que es
posible un desarrollo de energía eólica de bajo costo.
El mejor recurso eólico se encuentra en la parte occidental del país, en las áreas a lo largo de las costas
sur y norte y en las montañas centrales a lo largo de la frontera con Haití.
3.2
Recurso eólico por zona
Además de producir mapas de recursos eólicos de la nación, 3TIER realizó un análisis más detallado
para seis provincias: Montecristi, Puerto Plata, Samaná, La Altagracia, Baní y Pedernales. Las
provincias se dividieron en puntos de red de 4.5 por 4.5 kilómetros, lo que significa que cada provincia
tiene un número diferente de puntos, de 43 en Baní a 139 en La Altagracia. (Vea la Figura 14).
3TIER dividió estos puntos de la red en el número en
cada provincia con factores de carga de más de 20,
25 y 30%, para determinar las áreas con el mayor
potencial. Un punto de la red con un PLDF del 50%
produciría 105 GWh/año con un factor de carga del
20%, 131 GWh/año al 25% y 158 GWh/año al 30%,
usando turbinas V90 de 3 MW.
Figura 14. Puntos de la red examinados
en las seis provincias
Este análisis muestra que La Altagracia y Samaná no
alcanzaron a cumplir los criterios que generalmente
definen las áreas con fuerte potencial eólico,
teniendo uno solo con un factor de carga superior al
20% entre ellos y ninguno por encima de 25. Puerto
Plata también ofrece oportunidades limitadas. Más
de un tercio de los puntos de la red tiene un factor de
carga de más del 20%, pero sólo dos exceden el 25
y ninguno alcanza el 30.
Montecristi, Pedernales y Baní son las tres
provincias que claramente tienen un recurso superior. (Vea la Figura 15 y la Tabla 2). Un poco menos de
un tercio (30 de 91) de los puntos de la red de Montecristi, el extremo noroeste del país, tiene un factor
de carga de más del 25% y hay cinco por encima del 30%. Baní, junto con la costa sur, cuenta con un
factor de carga de 20% o más en casi toda su área
(41 de 43 puntos de la red).
Más de dos tercios de los puntos de la red están por
encima del 25% y 18 están por encima del 30%. Sin
embargo, Pedernales, tiene la disposición más
grande de puntos de la red con vientos que se
pueden aprovechar. De los 92 puntos de la red 55
tienen un factor de carga superior al 30%. Las seis
provincias tienen 78 sitios en total (todos en
Montecristi, Pedernales y Baní), lo que significa que
el 70% de los sitios más aprovechables están
ubicados en Pedernales.
Figura 15. Factor de carga eólica para cada
punto de la red
22
Tabla 2. Total de puntos de la red y factor de carga eólica por región
Región!
Puntos de la
red totales!
Pedernales
Baní
Montecristi
Puerto Plata
La Altagracia
Samaná
Todas las
regiones
92
43
91
84
139
45
494
Puntos de la red con
un factor de carga >=
20%!
70
41
72
30
0
1
214
25%!
60
29
30
2
0
0
121
30%!
55
18
5
0
0
0
78
Fuente: 3TIER Inc.
3.3
Variabilidad
Uno de los desafíos con la energía eólica es su intermitencia. El viento no sopla de manera continua y
también varía significativamente a lo largo del año y del día. Cuán marcada es la variación y cuán
complementarios son los recursos de un país, son aspectos importantes para determinar la factibilidad
de agregar energía eólica a la red.
La variación estacional en la República
Dominicana es importante, similar a la
mayoría de los otros países tropicales. En
áreas con fuertes lluvias estacionales los
eventos climáticos tienden a estar
fuertemente influenciados por zonas de alta y
baja presión de mucha duración, que ocurren
de forma relativamente constante. Sin
embargo, el patrón no es completamente
constante en toda la República Dominicana.
(Vea la Figura 16). Baní y Pedernales tienen
dos estaciones ventosas diferentes en el
verano y el invierno, mientras que Montecristi
y Puerto Plata tienen una estación ventosa
definida en el verano.
Así mismo, estos patrones son relativamente
constantes año tras año. Los vientos estivales
casi siempre tienen sus picos de junio a
agosto. Los vientos invernales han sido algo
variables en los últimos 10 años, y a veces el
pico de diciembre y enero se atrasa hasta
marzo. Esto puede producir dificultades en la
planificación del sistema de energía y la
programación del mantenimiento a largo plazo.
3.3.2
Variación diurna
La variación diurna, o patrones de ciclo diario
del viento, también es importante ya que el
viento es más útil cuando sopla durante los
momentos de picos de demanda. Aquí,
también existe una divergencia obvia entre las
Generación de energía promedio de una planta de 100 MW (MW)
Variación estacional
Mes del año
Figura 16. Variación mensual en la generación de energía
eólica por provincia
3.3.1
Figura 17. Variación por hora en la generación de energía
eólica por provincia
TODAS LAS REGIONES
23
provincias del noroeste y del suroeste estudiadas (Vea la Figura 17. Observe que la zona horaria de la
República Dominicana es -4:00 GMT). Pedernales y Baní tienen los picos de generación durante la
noche (de 11 p.m. a 2 a.m.) y luego declina lentamente a lo largo del día, hasta que alcanza un mínimo
alrededor de las 6 p.m. Sin embargo, la generación en Montecristi y Puerto Plata, tiene picos alrededor
de las 5 p.m., permanece alta hasta aproximadamente las 9 p.m., y permanece baja durante la noche y
durante casi todo el día.
3.4
Eventos de rampa
La frecuencia con la cual los sitios tienen cambios importantes en la generación durante períodos de
tiempo cortos, conocidos como “eventos de rampa”, también juega un papel en la determinación de sus
posibilidades. De las cuatro provincias con los mejores recursos, sitios representativos de Puerto Plata,
Montecristi y Pedernales muestran menos
variación en intervalos de 10 minutos (vea
la Figura 18), mientras que Puerto Plata y
Baní presentan menos variación de hora a
hora (vea la Figura 19). En ambos casos,
la diversificación geográfica reduce el
número y el tamaño de los eventos de
rampa (cambios positivos o negativos en
la generación que son mayores al 5% de
la capacidad instalada), pero el efecto es
mucho mayor en intervalos de 10 minutos,
ya que hay menos tiempo para que
múltiples sitios se vean afectados por el
mismo patrón climático.
El PLDF también tiene un efecto
importante sobre los eventos de rampa, y
nuevamente es más notable cuando se
Figura 18. Histograma de eventos de rampa cada 10 minutos para
examinan eventos de rampa en períodos
los sitios representativos en cada provincia
de 10 minutos. Un PLDF más alto, con
menos turbinas por puntos de la red,
significaría que una instalación de una capacidad dada cubriría más área. Esto haría que la velocidad
del viento de cada turbina se vea menos relacionada con la velocidad del viento que se observe en otras
turbinas de la instalación y, por lo tanto, haría que los eventos de rampa fueran menos graves y menos
frecuentes.
Control de eventos de rampa de la magnitud dada
La relación entre el área cubierta y el
número de eventos de rampa cada 10
minutos es aproximadamente exponencial,
mientras que es aproximadamente lineal
cuando se observa la variación por hora.
Sin embargo, simplemente expander el
tamaño de las instalaciones no es una
solución. Una pequeña rampa en un
proyecto grande puede ser más grande
en megawatts que una rampa grande en
un proyecto pequeño.
3.5
Complementariedad
Existen oportunidades para reducir
significativamente la variabilidad de la
generación eólica a través de la
Figura 19. Histograma de eventos de rampa cada 60 minutos
para los sitios representativos en cada provincia
24
diversidad geográfica. Observando la variación estacional y diurna entre las diferentes provincias, está
claro que instalar parques eólicos en las regiones del norte (Montecristi y Puerto Plata) y del sur (Baní y
Pedernales), si están ubicados correctamente, podrían producir una generación más constante que
parques ubicados en un solo lugar.
Con picos estacionales en el verano en el sur y en el invierno en el norte, la producción en todo el año
estaría más equilibrada. Las provincias del norte también tienen su pico diario promedio temprano en la
noche, cuando las provincias del sur están en su mínimo. La Figura 17 demuestra que promediando los
patrones de generación diaria de las seis provincias (esto incluye Samaná y La Altagracia) se produce
una línea casi horizontal.
3.6
Resumen del potencial eólico
El análisis de 3TIER demuestra que la República Dominicana tiene muchos lugares con gran potencial
para la energía eólica, especialmente en el suroeste, pero deben seleccionarse cuidadosamente. Los
regímenes de vientos a lo largo y a lo ancho de la República Dominicana también presentan una gran
variabilidad, tanto diurna como estacional, lo que significa que si los proyectos eólicos se construyen
todos en un único lugar, es probable que la generación produzca variaciones en el funcionamiento del
sistema. Sin embargo, diferentes regiones tienen ciclos diurnos complementarios que se pueden usar
para limitar la exposición del sistema de energía a una fuerte variación diaria. Finalmente, la diversidad
geográfica puede jugar un papel importante en la reducción de la variabilidad a corto plazo de la energía
producida, de forma tal que la inclusión de generación de viento puede actuar para fortalecer la
confiabilidad de la red de la República Dominicana.
25
III. EVALUACIÓN ECONÓMICA Y TECNOLÓGICA
Este capítulo contiene un resumen de las tecnologías de energía renovable actuales que son aplicables
en la República Dominicana, examina las consideraciones técnicas para integrar la energía eólica y solar
en la red existente y evalúa el efecto potencial de la implementación de recursos renovables sobre los
puestos de trabajo "verdes" en el país.
1.
Estado de las tecnologías de energía renovable
1.1
Electricidad solar
Un conjunto de tecnologías relativamente consolidadas está disponible para convertir la energía solar en
electricidad. Generalmente se clasifican en una de dos categorías: módulos fotovoltaicos (FV) que
convierten la luz directamente en electricidad, y sistemas de energía solar concentrada (CSP) que
convierten la luz del sol en energía térmica que luego se utiliza para impulsar un generador. La energía
solar puede funcionar en cualquier escala. Mientras que los sistemas CSP generalmente se consideran
viables sólo como plantas de energía a escala de servicios públicos, la tecnología FV es modular y
puede escalarse para ser utilizada en el techo de una residencia, en ambientes de tamaño mediano
tales como centros turísticos e instalaciones industriales, o como parte de una red en parques FV
grandes a escala de servicio público.
En la mayoría de los mercados, la energía solar aún no es competitiva en cuanto a costos con la
generación eléctrica convencional. Generalmente, es necesario el apoyo gubernamental, ya sea en la
forma de tarifas de alimentación, estándares de cartera o créditos impositivos, para acelerar la adopción
de esta tecnología. Sin embargo, los costos de los sistemas solares están bajando rápidamente y un
excedente de provisión de módulos puede acelerar aún más esta disminución. En algunas situaciones,
la energía solar ya es competitiva en costos. Bloomberg New Energy Finance informó recientemente que
las instalaciones FV en la región del Golfo están compensando la electricidad generada a partir de
petróleo, produciendo ingresos positivos.23
En la República Dominicana, la energía solar FV ha sido usada por mucho tiempo en lugares fuera de la
red para proporcionar energía en hogares y negocios alejados, infraestructuras aisladas y otras cargas.
Orange, el segundo proveedor de servicios celulares más grande del país, ha adaptado cada una de las
67 torres celulares con un panel de energía solar de 800 vatios como parte de un esfuerzo para reducir
el consumo de combustible, en más de 500 torres en todo el país. El proyecto, iniciado por la compañía
asociada de Orange, France Telecom, se basa en el éxito de una iniciativa similar llevada a cabo en
África que ha reducido los gastos de combustible en un 15%. Otra instalación destacada es la
disposición de 72 kW conectada a la red en las oficinas centrales de Trace Solar en Santo Domingo, un
desarrollador de energía solar, e instalaciones similares en las otras oficinas de Trace. Actualmente,
Trace está instalando tres sistemas de más de 20 kW cada uno para clientes privados.
Al momento de la elaboración de este informe, ninguna instalación FV a escala de servicio público
estaba funcionando en la República Dominicana. Sin embargo, el Grupo Empresas Dominicanas de
Energía Renovable (GEDER) espera comenzar la construcción de unas instalaciones de 30 MW en
Monteplata en julio de 2011. El primer proyecto estaría en línea a principios de 2012.
1.2
Calentamiento solar de agua
Generalmente, la energía solar se utiliza para el calentamiento de agua, reemplazando los sistemas
eléctricos o de gas. En 2009, la capacidad de calentamiento solar de agua y espacio alcanzó 180
gigawatts térmicos (GWth), 80% de los cuales se encuentra en China y la gran mayoría se utiliza para el
calentamiento de agua.24 El calentamiento solar de agua (SWH, por sus siglas en inglés) puede ser
activo o pasivo, que quiere decir que los sistemas utilizan bombas y controladores para mover y regular
el agua, o sólo se basan en convección. Los sistemas activos son más eficientes, pero también son más
26
costosos y requieren mucho más mantenimiento. Los sistemas pasivos no tienen partes móviles y son
valorados por su simplicidad.
Los sistemas SWH son mucho más económicos que los FV o CSP y son ampliamente competitivos de
manera global. Su atractivo para los estados insulares soleados es claro: Cyprus es el líder mundial de
instalaciones de SWH per capita.25 La experiencia de Barbados con SWH se considera como una
historia de éxito regional sobre energía renovable en el Caribe. La importación de equipamiento libre de
impuestos y los incentivos impositivos crearon un próspero mercado, con 35.000 sistemas SWH
instalados en hogares, negocios y hoteles, así como una penetración en el mercado del 33% para
edificios residenciales. En algunos casos, los períodos de recuperación de inversión son inferiores a dos
años. El éxito de este proyecto fue citado explícitamente por el BID al anunciar un préstamo
multimillonario para que Barbados continúe con el desarrollo de energía renovable.26
La República Dominicana aún no utiliza la SWH a escala significativa. Con los costos de los sistemas
SWH muy por debajo de los de FV por cada unidad de energía generada, la promoción de SWH
ciertamente califica como una buena oportunidad para aumentar la aplicación de energía renovable en la
República Dominicana.
1.3
Viento
La energía eólica ha sido por mucho la más exitosa de las nuevas tecnologías de energía renovable, con
casi 200,000 MW instalados a nivel global para fines de 2010.27 En algunos mercados, los costos de la
energía eólica son competitivos con las tecnologías de combustibles fósiles y se estiman en de 4 a 7
centavos de dólares estadounidenses por kWh en ubicaciones seleccionadas.28 Sin embargo, la energía
eólica no es tan modular como la energía solar. Las turbinas vienen en diferentes tamaños, pero la
energía eólica se utiliza principalmente a escala mayor, de servicio público, ya que las turbinas más
pequeñas ven las velocidades del viento en su elevación y, por lo tanto, son menos eficientes.
En la República Dominicana, los planes a largo plazo del gobierno incluyen agregar una importante
capacidad de energía eólica. A escala de servicio público, dos parques eólicos adyacentes, Juancho Los
Cocos y Quilvio Cabrera, comenzarán a funcionar en el último trimestre de 2011. El proyecto combinado,
ubicado en la frontera de las provincias de Pedernales y Barahona, tendrá una capacidad instalada total
de 33 MW y el potencial de expandirse hasta 75 MW. Dos proyectos adicionales, uno en Matafongo,
Peravia, y el otro en El Guanillo, Montecristi, se espera que estén en línea a fines de 2011 o principios
de 2012, con 80 MW de capacidad instalada. Hacia 2009, la CNE había otorgado más de 40
concesiones para energía eólica, a pesar de que muchas están vencidas y pocos solicitantes están
cerca de la construcción.
Un análisis de costos recientemente realizado para recursos energéticos en la República Dominicana
demostró que los sitios de viento, con y sin respaldo, eran económicos con factores de carga del 30% o
más.29 La evaluación eólica de 3TIER sugiere que varios lugares en Pedernales, Montecristi y Baní son
económicos en base a su recurso y ameritan una evaluación en detalle.
1.4
Plantas hidroeléctricas pequeñas
Las plantas hidroeléctricas pequeñas se utilizan en todo el mundo, especialmente en áreas alejadas.
Generalmente clasificadas como energía hidroeléctrica que genera menos de 10 MW de electricidad,
pueden funcionar como sistemas “de pasada” que desvían agua hacia canales que conducen a una
rueda hidráulica o turbina, o, de forma similar, a grandes plantas hidroeléctricas pueden funcionar como
sistemas con dique que tienen reservas de almacenamiento a pequeña escala.
Las plantas hidroeléctricas pequeñas tienen muchas ventajas como fuente de energía, incluida la
capacidad de proporcionar electricidad económica y limpia a comunidades en áreas alejadas que
pueden no tener acceso a otros recursos. Pero las plantas hidroeléctricas pequeñas tienen costos
iniciales altos comparados con las fuentes de energía convencionales y el sitio requiere ciertas
características, incluidos los usuarios en las cercanías a un recurso hidroeléctrico, así como un caudal
27
con un ritmo de flujo adecuado. La baja demanda de consumo de electricidad debido a la falta de usos
económicamente productivos para la electricidad en las áreas rurales, a menudo dificulta la obtención de
financiamiento. Se ha demostrado que la emisión de subsidios, el establecimiento de esquemas de
financiamiento, así como la generación de pequeñas economías fabriles locales con energía
hidroeléctrica, han sido fundamentales para iniciar y mantener pequeños proyectos hidroeléctricos en
países en desarrollo.
La República Dominicana tiene más potencial hidroeléctrico que cualquier otro país del Caribe, con una
estimación de 9,000 GWh por año factibles técnicamente, de acuerdo con la Red Internacional de
Pequeñas Plantas Hidroeléctricas.30 La agencia de coordinación del sistema eléctrico del país, el
Organismo Coordinador (OC), informa que la República Dominicana tiene 523 MW de grandes plantas
hidroeléctricas instaladas.31 La Compañía Dominicana de Generación de Energía Hidroeléctrica planea
instalar otra planta de 119.2 MW con una capacidad hidroeléctrica grande, mediana y pequeña que
generaría una estimación adicional de 403 GWh por año.32 Por ser sistemas de energía renovables, los
pequeños sistemas hidroeléctricos son elegibles de acuerdo con la Ley 57-07 para beneficios financieros
específicos, incluidas exenciones impositivas a la importación y un precio especial de 0.07 centavos por
kWh por la electricidad generada por los sistemas conectados a la red.
Los pequeños proyectos hidroeléctricos han sido muy beneficiosos para las áreas rurales de la
República Dominicana, especialmente en comunidades que no pueden conectarse con la red nacional.
El Programa de Desarrollo de las Naciones Unidas (UNDP, por sus siglas en inglés), a través del
Programa de Pequeños Subsidios para Instalaciones Ambientales Globales, ha ayudado a iniciar 15
pequeños proyectos hidroeléctricos, que suministran electricidad a 998 familias y tiene una capacidad
instalada total de 233 kW. Además, se están planificando o diseñando 30 pequeños proyectos
hidroeléctricos patrocinados por diferentes programas de electrificación rural, que llevarán 900 kW a más
de 1,000 hogares en partes remotas del país.33
Estos proyectos, a la vez que proveen electricidad también proporcionan desarrollo económico. Los
miembros de la comunidad local están involucrados en la construcción y el funcionamiento de los
pequeños proyectos hidroeléctricos, creando de esta manera un sentido de propiedad. En lugares como
Jarabocoa, los pequeños proyectos hidroeléctricos han ayudado a estimular proyectos de desarrollo de
ecoturismo como el Sonido Del Yaque Ecolodge.
1.5
Biomasa
Existen muchas fuentes potenciales de materia prima de biomasa en el Caribe, incluidos los residuos de
cultivos agrícolas, tales como el bagazo de la caña de azúcar, la cáscara del café, la paja del arroz y las
cáscaras de coco, así como biomasa de leña. Los residuos de cultivos y la biomasa de leña son
renovables y, posiblemente, son recursos energéticos limpios. Los residuos de cultivos siguen un patrón
regular de producción y pueden medirse de forma proporcional a la cantidad de terrenos utilizados para
el cultivo y el número de veces que el cultivo se produce al año. Ambas formas de biomasa se pueden
utilizar para calor o electricidad, o pueden ser gasificados para tener la misma funcionalidad que el
petróleo o gas natural, pero sin bajar las emisiones netas de carbono. El Plan de Desarrollo Climático
Compatible de la República Dominicana contiene una curva de reducción de costos que estima que para
el 2030, la energía de biomasa ahorraría casi 1.5 millones de toneladas métricas de equivalente de
dióxido de carbono.34
En la República Dominicana, como en cualquier otro lugar, una de las barreras fundamentales para
desarrollar biomasa como una fuente de energía es el desafío logístico de recolectar el residuo de
biomasa dispersado de manera económicamente eficiente. Además, será importante gestionar el
desecho agrícola de forma de no comprometer la calidad del suelo para cultivos futuros, para lograr un
resultado neto positivo para la sociedad del uso de la biomasa. Pero escalar la biomasa demasiado
podría tener graves implicancias para el medioambiente local, afectando servicios fundamentales para el
ecosistema, la biodiversidad y la industria turística. Sin embargo, dado el papel considerable que esta
fuente de combustible puede tener en la matriz de energía del país, especialmente por su potencial para
28
llenar las diferencias entre generación y consumo, y así proporcionar un nivel superior de estabilidad de
la red, no puede omitirse.
Un estudio del potencial de biomasa en la República Dominicana demostró que el bagazo de caña de
azúcar solo podría proporcionar una cantidad de energía equivalente a las necesidades de petróleo del
país durante 18 días en el año (2.2 millones de barriles de equivalente a petróleo).35 Los residuos de
cáscara de café, coco y arroz podrían suministrar, en conjunto, la energía equivalente a otros 4.5 días en
el año. Los proyectos piloto de biomasa actualmente encaminados en el país incluyen la generación de
energía a partir de residuos sólidos municipales (MSW, por sus siglas en inglés), la reactivación de los
ingenios azucareros para producir etanol y bagazo en base a caña de azúcar, y la alimentación de
biodigestores con diferentes materias primas.
1.6
Olas y mareas
La energía de las olas es una forma derivada de la energía solar. La luz solar calienta bolsas de aire
produciendo gradientes de temperatura que inducen la circulación atmosférica en forma de viento y el
viento impulsa el agua para producir olas. Los altibajos que almacenan la energía potencial de una ola
son proporcionales a cuan rápido y constante sopla el viento en un área abierta de agua.
La energía mareomotriz se crea por desequilibrios entre las fuerzas gravitacionales de la Tierra, la luna y
el sol en órbita y las fuerzas que se requieren para mantener las órbitas en su lugar. Los ciclos regulares
de las órbitas crean un ciclo regular de entradas y salidas de flujo en ciertos estuarios y canales con
mareas. Muchos sistemas de energía mareomotriz utilizan un diseño similar al de las turbinas eólicas,
excepto que se colocan debajo del agua en la base de estuarios y canales con mareas. Debido a que el
agua es aproximadamente 1,000 veces más densa que el aire, los sistemas son capaces de producir
aproximadamente 1,000 veces más energía que el viento, usando el movimiento del agua con la misma
velocidad de flujo que el aire.
La energía de las olas y mareomotriz enfrenta similares barreras económicas y técnicas. Los costos para
construir e instalar estos sistemas, incluidos el equipamiento para la generación y los cables submarinos,
es extremadamente alto, y la capacidad global existente es casi exclusivamente en la forma de
proyectos pilotos y de demostración. También existen muchas incertidumbres con respecto al
mantenimiento de la tecnología en agua de mar, incluida la corrosión y la coexistencia con otros usos
por parte del hombre de las aguas costeras, tal como la pesca y la recreación. La República Dominicana
no tiene instalaciones para energía de olas o mareomotriz, a pesar de que pronto se instalará en la
provincia de Barahona un proyecto piloto de energía de olas, como parte de una instalación rompeolas.36
2.
Consideraciones técnicas para la generación de energía eólica y solar
Tanto la energía eólica como la solar FV son tipos de generación variable (GV), lo que significa que no
pueden almacenar su fuente de combustible y que, sin un almacenamiento asociado, no pueden ser
“enviadas”, ni se les puede ordenar que generen energía en respuesta a cambios en la demanda. Por lo
tanto, ambas tienen desafíos técnicos particulares en relación a la conexión e integración en la red. Sin
embargo, la naturaleza de estos desafíos depende menos del recurso que de la escala de la instalación.
Los sistemas de generación distribuida (GD), que son pequeños y no alimentan su energía
necesariamente en la red, enfrentan diferentes problemas a los proyectos centralizados y a escala de
servicio público de GV. Tanto la energía eólica como la solar pueden usarse en cada aplicación, a pesar
de que por lo general se considera que la energía eólica es más adecuada para instalaciones a mayor
escala.
Existen una variedad de problemas asociados con la GV que se deben considerar y abordar, como se
indica a continuación. Ninguno de ellos hace que el desarrollo de recursos de energía eólica y solar no
sean factibles, ni niegan los muchos beneficios económicos y sociales de la generación de energía
renovable. Pero para que la República Dominicana pueda aprovechar totalmente su abundante potencial
29
eólico y solar, debe invertir en mejoras para su infraestructura de red e involucrar un amplio rango de
personas interesadas en el diseño de un sistema eléctrico que sea compatible con la GV.
2.1
Generación distribuida
2.1.1
Conexión a la red
Los sistemas de generación distribuida, incluso si están instalados en lugares conectados a la red, no
presentan intrínsecamente problemas técnicos. Un sistema básico de GD conectado a la red
simplemente genera energía detrás del medidor del usuario, reduciendo la cantidad de electricidad que
se toma de la red de distribución y apareciendo en la red simplemente como una reducción en la
demanda de electricidad. Las reglamentaciones que proporcionan incentivos para interconectar los
sistemas de GD para que puedan realmente alimentar a la red con energía (como tarifas de consumo)
complican este escenario, a pesar de que tienen el potencial para mejorar significativamente la
competitividad de los sistemas. Debido a la baja penetración de la GD y a la falta de incentivos para
alimentar a la red de la República Dominicana a la fecha, no se ha requerido aún una mejora de la red
para la instalación de sistemas solares distribuidos.
La creación de una tarifa de alimentación (Feed-In-Tariff) o de un programa de medición neta, cada uno
en una diferente etapa de implementación en el país (vea el Capítulo IV), requeriría otra infraestructura y
supondría demandas adicionales sobre el sistema de distribución. Una política de medición neta puede
precisar la instalación de un medidor de dos vías, que haría el seguimiento de la electricidad consumida
de la red, y de la electricidad enviada a ella. Por otra parte, una tarifa de alimentación sería más
complicada de implementar, y precisaría la instalación de cableado adicional y un segundo medidor para
hacer el seguimiento por separado de la electricidad generada a mayor precio por el sistema de GD.
2.1.2
Integración de la red
Existen inquietudes legítimas acerca del impacto sobre la red de los sistemas de GD interconectados.37
Lograr una alta penetración de GD interconectada requerirá que los operadores y los reguladores de la
red tengan un mejor entendimiento de varios temas fundamentales, así como una mayor conciencia de
las soluciones potenciales. Estos temas incluyen:
•
Inversión del flujo de energía. En circunstancias cuando la alta generación de energía distribuida
exceda la demanda local de electricidad, esto aumenta el voltaje de la red local y puede exceder el
voltaje que la red suministra, invirtiendo el flujo de energía. El flujo de energía inverso puede
sobrecargar y dañar los equipos eléctricos si la red ya está sufriendo un flujo de energía cercano a
su capacidad máxima.38 Para diseñar un sistema que aborde efectivamente la inversión del flujo de
energía y los parámetros de flujo de energía máxima, los ingenieros primero deben identificar la
infraestructura única de la red y la GD para cada nueva instalación grande, así como sobre la base
de agregación localizada si hay una alta densidad de pequeñas instalaciones de GD.
•
Regulación del voltaje. La regulación del voltaje permite a los operadores de la red asegurar una alta
calidad de electricidad al mantener el voltaje de la línea de distribución dentro del 5 al 10% del
voltaje de operación diseñado.39 Los sistemas de GD fluctúan en la generación de voltaje durante el
funcionamiento, o cuando se encienden y apagan y pueden potencialmente dañar cargas sensibles
(como equipo de fabricación) a las cuales suministran energía. Los compensadores estáticos VAR
(un dispositivo eléctrico especializado para sistemas de alto voltaje) y los cambiadores de tomas
(mecanismos contenidos dentro de los transformadores de energía) pueden regular los niveles de
voltaje ajustando la energía de forma incremental en la línea de distribución.40
•
Distorsión armónica. Cuando se distorsiona la frecuencia fundamental de la corriente eléctrica por
otras frecuencias interferentes, esto produce que la corriente efectiva total exceda la capacidad del
sistema de transmisión, lo que produce un sobrecalentamiento y problemas de regulación de
voltaje.41 Cualquier unidad de GD conectada a la red debe cumplir con los límites de máxima
distorsión armónica, como describe el Estándar 519 del Instituto de Ingenieros Eléctricos y
30
Electrónicos (IEEE, por sus siglas en inglés). Los inversores modernos pueden reducir el efecto de
distorsión de la GD al punto de negligencia.42 Los filtros de energía pasiva y activa son dispositivos
electrónicos que también pueden suprimir los efectos armónicos.
•
Interrupción en el esquema de protección. Esto puede ocurrir cuando una red existente tiene varias
medidas establecidas para protegerse del flujo de energía bidireccional, o de un excedente del
máximo de capacidad de la línea de transmisión. Cuando un nuevo sistema de GD comienza a
alimentar con energía a la red, un fusible (por ejemplo) puede derretirse si el flujo de energía excede
un determinado umbral para evitar el daño a partir de la red. Puede ser necesario un rediseño de
fusibles, cortacorrientes, relés, reconectores y seccionalizadores.43
•
Funcionamiento en isla no intencional. Este es el problema más importante que puede ocurrir con los
sistemas de GD, a pesar de que ha sido resuelto por los avances de los estándares inversores. En el
caso de un corte de red, los cortacorrientes aíslan automáticamente la sección de la red en la que
ocurre una interrupción de la energía. Un generador que aun proporciona energía dentro de esta
“isla” durante una interrupción puede interferir con el procedimiento de aislamiento del cortacorriente,
dando como resultado cortes más prolongados de lo necesario. Aún más grave, un técnico que
intente arreglar una línea que se piensa que está desconectada, pero realmente aún tiene energía
puede generar un peligro mortal.44 Más aún, si un generador está funcionando dentro de una isla, la
corriente alterna (CA) en la isla puede comenzar a alternar fuera de fase con la CA de la red, y la
reconexión fuera de fase puede dañar seriamente el equipo.45
Existen soluciones pasivas y activas para evitar el funcionamiento en isla desconectando la GD
dentro de un marco de tiempo estándar. Los métodos pasivos miden la energía de la red en el punto
de conexión de la unidad de GD y desconectan la unidad si cesa la energía de la red, pero están
diseñados para no ser sensibles a la orden de evitar una desconexión innecesaria. Los métodos
activos resuelven el problema del funcionamiento en isla inyectando periódicamente pequeñas
descargas de energía en la red y observando la respuesta, pero son criticados porque reducen la
calidad de la energía.
Es difícil determinar el nivel exacto de penetración de la GD que requerirá fortalecimiento de la red de
distribución de la República Dominicana. Sin embargo, es crucial que los instaladores de la GD y los
operadores de la red presten gran atención a estos problemas. Un ingeniero que instala un sistema de
GD debe tener una gran comprensión de los desafíos y soluciones que se refieren a una ubicación
particular de red, los parámetros de los servicios públicos y el sistema de GD. También es útil para los
ingenieros de servicios públicos planificar para la futura penetración de GD al completar el
mantenimiento estándar de la red para reducir futuras cargas sobre la red o sus clientes.
Como nota final e importante, las altas pérdidas técnicas y no técnicas en las redes de transmisión y
distribución de la República Dominicana, que se estima que alcanza hasta el 38%, tiene un importante
impacto positivo sobre la economía de los sistemas de GD.46 Debido a que estos sistemas generan
electricidad en el punto de uso que no necesita pasar a través de la red, un kilowatt-hora que proviene
de un panel solar en un techo es más valioso que un kilowatt-hora de una planta diesel o de carbón,
equivalente a 1.61 kWh de una planta de energía si las pérdidas son realmente del 38%. Sin embargo, la
integración con la red bajo un régimen de medición neta o de tarifa de alimentación significaría que parte
de la generación del sistema de GD estaría sujeto a las pérdidas de la red.
Las pérdidas de la red de la República Dominicana se reflejan en altos precios de electricidad, que
hacen que los sistemas distribuidos sean más atractivos desde el punto de vista financiero que en los
países donde los precios de la energía de la red son más bajos. Pero la instalación de sistemas de GD
también reduciría el número de kilowatt-hora general que se debe generar en el país, mejorando la
eficiencia del sistema eléctrico. En consecuencia, la promoción de la GD es una prioridad nacional
redituable.
31
2.2
Generación centralizada
2.2.1
Conexión a la red
Conectarse e integrarse en la red de transmisión presenta desafíos para la GV a escala de servicio
público. La producción de las instalaciones eólicas y solares a escala de servicio público depende más
de su ubicación que las plantas basadas en combustibles fósiles, que consumen materias primas
transportables (a pesar de que a menudo es costoso hacerlo). Por lo tanto, encontrar un sitio viable para
generación eólica o solar requiere equilibrar el recurso disponible en el lugar con su proximidad a una
infraestructura existente.
Esto es particularmente cierto en un país como la República Dominicana, donde las líneas de
transmisión no están bien distribuidas, sino que están concentradas en el corredor entre Santo Domingo
y Santiago. Muchas áreas en la parte occidental del país están alejadas de las líneas de transmisión
existentes. Las plantas eólicas de Los Cocos y Quilvio Cabrera, por ejemplo, requirieron la construcción
de una subestación en el lugar, así como 54 kilómetros de línea de transmisión para conectarse a la red.
GEDER decidió ubicar sus primeros dos proyectos solares a escala de servicio público en Monteplata,
una provincia en el medio del país que tiene (de acuerdo a los estándares dominicanos) un recurso solar
mediocre, simplemente porque los generadores podrían ubicarse adyacentes a subestaciones existentes,
haciendo que no fueran necesarias líneas de transmisión nuevas. Incluso en las partes del país que
cuentan con un gran recurso eólico o solar, el costo de la extensión de la red puede hacer que el
desarrollo sea prohibitivo por lo costoso en algunas de las áreas estudiadas por 3TIER.
2.2.2
Integración de la red
La capacidad del sistema de red dominicano para absorber la GV puede disminuir el crecimiento de la
generación renovable en ausencia de mejoras continuas en la infraestructura y diseño de mercado. A
pesar de que mucho de lo que dicta la capacidad de una red para aceptar la GV está predeterminado,
existen muchos pasos que se pueden tomar en la República Dominicana para facilitar el proceso.
2.2.2.1 Flexibilidad e interconexión
La flexibilidad de la red, es decir, la rapidez con la que un sistema eléctrico puede ajustar el suministro
de electricidad y cargar y descargar, es una función de las características físicas de la red, su
funcionamiento y su diseño de mercado.47 Todas las redes requieren un cierto grado de flexibilidad para
equilibrar las fluctuaciones de la demanda durante las horas y el día, así como de cambios inesperados
en el suministro en situaciones tales como mal funcionamiento o eventos climáticos graves. La
integración de la GV agrega otro elemento de variabilidad al sistema de red y, por lo tanto, generalmente
requiere de una mayor flexibilidad de red. En consecuencia, los cambios que pueden aumentar la
flexibilidad general de la red o reducir la necesidad de flexibilidad para responder al aumento en las
fluctuaciones de la demanda aumentan el potencial para considerar mayores penetraciones de GV.
Algunas de las características físicas que determinan la flexibilidad están fuera del control de los
operadores de la red. Por ejemplo, las redes más grandes o las áreas de equilibrio, ya sea que se midan
por el número de instalaciones generadoras o por el área geográfica cubierta, son más flexibles debido a
la variabilidad del suministro y la demanda puede emparejarse por la agregación en las áreas de
equilibrio con tipos más diferentes de plantas de energía. La capacidad de la flota de generación para
suministrar variabilidad para responder a los cambios en la generación de GV aumenta linealmente a
medida que crece el área de equilibrio, pero la variabilidad de la GV aumenta menos que la linealidad.48
Por ejemplo, como se describe en la sección 3.3, dos parques eólicos en diferentes lugares producen
una generación combinada que es menos variable que la de un solo parque eólico. Un estudio en el
Estado de Nueva York, un área geográfica solo 20% más grande que la República Dominicana,
demostró que la combinación de 11 zonas del sistema de energía del estado reducía la variabilidad del
viento por hora en un 33% y la variabilidad del viento cada cinco minutos en un 53%.49
32
Por motivos similares, el número y la capacidad (en MW) de interconexiones con redes vecinas también
se correlacionan de manera positiva con la flexibilidad de la red. Si las redes vecinas están equipadas
para suministrarse entre ellas la variabilidad necesaria para manejar el exceso o la falta de producción,
pueden recrear la ventaja de un área de equilibrio mayor dentro de una única red.
Las correlaciones entre la generación renovable y la demanda también ayudan a determinar la cantidad
de GV que puede integrarse cómodamente. Si los picos y valles de la generación eólica o solar
coinciden bien con los picos y valles de la demanda, es más fácil introducirlos en el resto de la flota de
generación.
En este sentido, la República Dominicana no parece una ubicación ideal para una fuerte penetración de
GV centralizada. Las pequeñas islas están en desventaja debido a que suelen tener redes pequeñas y
aisladas geográficamente (si las tienen). A pesar de que se pueden construir líneas de transmisión de
electricidad submarinas, el costo sube abruptamente con la distancia y las profundidades que deben
cruzar.50 La República Dominicana no es una excepción, ya que su red es más pequeña que las redes
regionales de los Estados Unidos y que las redes nacionales en muchas áreas que tienen una alta
penetración de GV existente. Sin embargo, estudios indican cómo algunas regiones insulares, tal como
Oahu en el estado de Hawai de EE. UU., podría integrar una GV con la red sin perder confiabilidad.51
(Vea la Barra lateral 1.)
A pesar de que la República Dominicana no está completamente aislada, el conjunto de tres redes
locales anticuadas de su vecino Haití, ofrecerían poco como soporte, incluso si las redes de ambos
países estuvieran interconectadas. El gobierno dominicano comenzó discusiones iniciales sobre la
interconexión con Puerto Rico, lo que brindaría a la República Dominicana un acceso a una red mucho
más robusta que la de Haití. A pesar de que el canal entre los dos países es relativamente poco
profundo y corto, la realización de tal interconexión sería extremadamente costosa.52
2.2.2.2 Fortaleza y capacidad de respuesta de la red
Sin embargo, los planificadores de redes tienen control sobre otros factores físicos que afectan la
flexibilidad de las mismas. La fortaleza de la red, la capacidad de transportar electricidad desde su punto
de generación a su punto de demanda, está correlacionada de forma positiva con la flexibilidad de la red.
La fortaleza puede verse limitada por redes de transmisión y distribución viejas, ineficientes o que son
cuello de botella.
Además, el número, ubicación y tipos de plantas de energía contribuyen a determinar la flexibilidad de la
red. Dar cuenta de la GV no requiere aumentar la capacidad instalada de una flota de generación, pero
puede requerir cambiar su composición. Cambios rápidos en la generación de GV deben contrarrestarse
con rápidos aumentos o disminuciones en la generación de otros generadores que están explícitamente
designados como responsables, en la dirección del operador de la red para responder a esos cambios.
Algunas tecnologías de plantas de energía están mejor adecuadas para realizar esta tarea que otras.
Por ejemplo, las turbinas de vapor tardan más en subir y bajar y pierden eficiencia cuando no están
operando en su carga diseñada. Los ciclos ocasionan estrés mecánico en esas plantas, produciendo
potencialmente un aumento de las necesidades de mantenimiento y una vida útil más corta. Otras
tecnologías de planta, tal como turbinas de petróleo o gas, o motores recíprocos, suben y bajan muy
rápidamente y pierden menos eficiencia cuando están funcionando con cargas parciales.
Con esas mediciones, la República Dominicana se ve más atractiva. La dependencia del país del
combustible y del diesel significa que una gran parte de su flota de generación es de la variedad más
flexible. Sólo aproximadamente el 15% de la electricidad de la nación que se produce a partir del carbón
representa una generación de carga de base que no es flexible. Sin embargo, la energía hidroeléctrica
de la República Dominicana no es útil como un recurso para equilibrar por la GV, como se podría
esperar. A menudo se ve a la energía hidroeléctrica como el complemento ideal de la GV debido a que
las instalaciones que almacenan agua detrás de diques están disponibles, es decir que puede utilizarse
de forma casi instantánea.
33
Barra lateral 1. El potencial para integrar la energía eólica y solar en la red de Oahu, Hawai
Un reciente estudio de la red de Oahu, Hawai, demostró el potencial de una red de una isla pequeña para integrar
energía eólica y solar sin perder estabilidad. La red de Oahu es aún más pequeña que la de la República Dominicana,
con menos de 1,800 MW de capacidad instalada y una generación anual de 8,000 GWh. El estudio examinó la
posibilidad de integrar hasta 500 MW de energía eólica y 100 MW de energía solar en la red, lo que daría cuenta de
más del 25% de la producción de electricidad del sistema. Se demostró que hasta el 95% de la energía eólica
generada podría ser enviada con éxito a la red, lo que, junto con la generación de energía solar, disminuiría el
consumo de combustible en un 30% sin que el sistema perdiera confiabilidad.
El estudio mostró que tres cambios en las operaciones de la red relativamente simples permitirían que Oahu lograra
esos resultados. Primero, Oahu debería usar la última tecnología de pronóstico de viento y comprometer sus unidades
de generación de inicio rápido anticipadamente, reduciendo la necesidad de unidades de regulación para administrar
fluctuaciones inesperadas del viento. Un cambio simultáneo sería un aumento en los requisitos para “reserva
aumentada” (unidades reguladoras que funcionan a un nivel base de generación que puede aumentarse a medida que
requiera el operador de la red) para dar cuenta de la variación subhoraria, ya que Oahu funciona sobre una
disponibilidad económica horaria. Estas acciones aumentarían la cantidad de energía eólica que la red podría aceptar
en un 7% y disminuiría los costos de combustible del sistema en un 14%.
El segundo paso del proceso sería reducir el nivel mínimo de operación estable de las instalaciones de carga de base
de propiedad del servicio público de Oahu. Oahu depende más del carbón que la República Dominicana, y un 95% de
su electricidad proviene de unidades relativamente inflexibles. Todas las plantas de carga de base tienen un mínimo
nivel de producción en el cual pueden funcionar con seguridad. A menudo hay momentos de baja demanda de
electricidad, no se puede aceptar la energía eólica debido a que las instalaciones de carga de base convencionales ya
cumplen con los requisitos de carga en este nivel mínimo. Si se pudiera bajar este mínimo, la red podría aceptar más
energía eólica. La implementación de tal estrategia precisaría también de una “reserva mínima" (unidades que
funcionan en un nivel base de generación que puede disminuirse a medida que requiere el operador de la red), para
asegurar la estabilidad en el caso de caídas de carga inesperadas. Esto aumentaría la cantidad de energía eólica que
la red podría aceptar en un 14% y disminuiría los costos de combustible del sistema en un 9%.
De acuerdo con el estudio, el tercer cambio que facilitaría la integración de la energía eólica y solar en Oahu sería
reducir los requisitos de reserva aumentada aprovechando las unidades de generación de inicio rápido y otros
recursos de la red a disposición del operador. Esto no afectaría la cantidad de energía eólica aceptada por la red pero
podría disminuir un poco los costos del combustible. Estas estrategias elevaron el promedio del índice de calor de la
flota (la cantidad de energía primaria requerida para producir una cierta cantidad de electricidad) debido al aumento de
la dependencia en unidades de máxima demanda y requisitos de reserva, pero los costos del combustible aún cayeron
en general en un 30%. Las complicaciones operativas permanecieron, especialmente manejar la variabilidad
subhoraria, pero los autores concluyeron que la integración era posible sin perder estabilidad.
Fuente: Vea la Nota final 51.!
Sin embargo, la generación de energía hidroeléctrica en la República Dominicana depende fuertemente
en el nivel de lluvias, e incluso entonces existe un orden de precedencia para usar esa lluvia: consumo
personal, irrigación y luego generación de electricidad. Toda el agua que se almacena en depósitos se
utiliza rápidamente para mover las turbinas que generan electricidad. Como resultado, esas
instalaciones (como se operan actualmente) no son útiles para manejar la variabilidad, en contraste con
sistemas tales como el de Bonneville Power Administration en la costa noroeste del Pacífico de EE.UU.,
que han usado rutinariamente plantas hidroeléctricas para equilibrar las cantidades en aumento de
generación de energía eólica. Por supuesto, esto podría cambiar si la capacidad de generación general
aumenta significativamente, como ser mediante la adición de nuevos recursos renovables.
2.2.2.3 Renovación de la red
Actualmente, la República Dominicana no tiene una red fuerte y es una de las barreras más grandes
para el desarrollo de la GV. La red de transmisión está centrada en una única línea que va de Santo
Domingo a Santiago, con ramales que llegan a otros lugares. En muchos casos, estos ramales no
pueden aceptar mucha capacidad adicional, ya que son anticuados o ya son responsables de
transportar una cantidad de energía que está cerca de su máximo.
34
De forma similar, la red de distribución necesita mejoras. Un estudio de 2008 de la red de la República
Dominicana mostró que la red no podía manejar más de 268 MW de generación de energía eólica y que
la red requería un fortalecimiento, especialmente en el área alrededor de Santo Domingo, para aliviar el
déficit de energía reactiva que resultaría del reemplazo de la generación convencional.53 En el
escenario más optimista del estudio, que incluía actualizaciones de la infraestructura existente y la
construcción de nuevas líneas de transmisión y subestaciones de alto voltaje, la red podría manejar 415
MW de generación de energía eólica para el año 2013.
La renovación exitosa de la red también debe superar dos obstáculos institucionales. Primero, es
responsabilidad de la CNE desarrollar un plan de expansión del sistema de transmisión. Sin embargo,
en la práctica, es la compañía de transmisión estatal, la Empresa de Transmisión Eléctrica Dominicana
(ETED) la que diseña la expansión de la red cada cuatro años. Un segundo obstáculo importante es que
la ETED carece de los recursos financieros para realizar un plan semejante, y la legislación actual no
permite que la inversión privada ayude a lograrlo.
2.2.2.4 Operaciones, mercados y pronóstico
Los temas operativos también influyen sobre la flexibilidad general de la red, no menos debido a que
existen muchas situaciones cuando no se puede acceder a la generación flexible existente debido al
marco institucional o a las reglas de programación de la red. Cada cuadrícula está dirigida por códigos
de red que definen cómo y si los dispositivos de energía eólica o solar responden a ciertas condiciones
de red, incluidas las caídas breves del voltaje y la generación en exceso. Si los códigos de la red no
están diseñados para incluir energía eólica y solar FV, los operadores de la red pueden, por ejemplo,
reducir la energía renovable más de lo necesario.
La velocidad a la cual operan los mercados de electricidad también afecta la flexibilidad de la red, con
una compensación del mercado casi en tiempo real que permite una mejor respuesta a la variabilidad
inesperada que los mercados por hora.54 Dentro de un único mercado de energía, puede existir un rango
de marcos temporales: algunos generadores proporcionan energía constante y estable y firman
contratos anticipadamente porque su costo de manejo es demasiado alto para responder a las señales
de los precios. Otros firman nuevos contratos (por un cierto nivel de generación a un cierto precio) al
comienzo de cada período del mercado, y otros responden a los cambios de carga o suministro dentro
del período del mercado como requiere el operador de la red. Este último segmento del mercado, el
mercado de servicios auxiliares, es generalmente el más caro desde la perspectiva del operador de la
red, ya que requiere que los operadores aumente o bajen la producción rápidamente. Por lo tanto, estos
generadores restan eficiencia en aras de flexibilidad, y requieren un alto precio para hacer que ese
acuerdo valga la pena.
Históricamente, la mayoría de los mercados de energía han operado con un período de mercado de una
hora, por lo que aquellos que están en esa segunda categoría (generadores intermedios y de máxima
demanda) firman nuevos contratos con el operador cada hora. Esto significa que los cambios en la carga
o suministro dentro de esa hora debe equilibrarse usando servicios de regulación. Si este período del
mercado, que proporciona disponibilidad económica, puede reducirse en 5 ó 15 minutos, como se ha
hecho en muchas partes de Estados Unidos y otros lugares, el mercado ofrece un mayor incentivo para
la flexibilidad de la generación y hay menos necesidad de pagar por servicios de regulación.55
El motivo de esto es que el precio de compensación del mercado cambiará más frecuentemente, y las
plantas intermedias y de máxima demanda que pueden producir económicamente estarán más
adecuadas para la cantidad de energía necesaria para cumplir la carga durante el período del mercado.
Un estudio sobre el Operador del Sistema Independiente de Nueva York (NYISO, por sus siglas en
inglés) demostró que brindar de esta manera una respuesta dentro de la hora, confiando en los
incentivos económicos de un mercado subhorario, no agrega ningún costo. Liberar a los generadores
que venden en el mercado de regulación de responder tanto a los cambios de carga, brinda más
flexibilidad que puede usarse para emparejar las rampas de la GV.56
35
La calidad de los pronósticos eólico y solar también afecta la facilidad de integración de la red. Cuanto
más precisos sean los generadores de GV y el operador de la red sea para predecir la producción eólica
y solar, menos deberán depender del mercado de regulación para dar cuenta de los cambios
inesperados. Mejorar el pronóstico puede ser tan simple como mejorar la metodología o tecnología
usada, pero también hay elementos operativos. Múltiples estudios de pronóstico de viento han
demostrado que el error de pronóstico se reduce significativamente cuando se agrega en un área
geográfica grande, lo que sugiere que es mejor pronosticar la producción de una flota de VG como un
todo, en lugar de a partir de cada instalación independientemente.57 El error de pronóstico también
disminuye a medida que se acerca al tiempo real. Los mercados que operan con una distribución
económica más rápida son, por lo tanto, más capaces de predecir la cantidad de generación de GV que
tendrán disponible durante cada período del mercado.
La República Dominicana tiene un espacio definido para mejorar esas medidas. La red funciona
actualmente por hora, por lo que la conversión a una distribución más rápida, especialmente con una
flota de generación dominada por las tecnologías de generación que están bien adecuadas para
funcionar como plantas intermedias o de máxima demanda, tendría beneficios importantes para la
integración de VG.
La discusión sobre la flexibilidad de la red se basa en el supuesto que el operador de la red debe
entregar la cantidad de energía necesaria para cumplir con la carga en todo momento. La necesidad de
ajustar rápidamente la energía entregada hacia arriba y abajo para responder los cambios en la carga o
la generación de VG, se basa en este requisito. Sin embargo, en la República Dominicana, el relevo de
carga, la suspensión temporaria de la entrega de energía a algunos clientes, se usa comúnmente para
manejar un faltante de generación. Si la República Dominicana continúa dependiendo del relevo de
carga, en esencia esto facilita la integración de GV ya que brinda una solución a una situación donde
caídas inesperadas de generación no pueden contrarrestarse rápidamente.
Sin embargo, si la República Dominicana se compromete a terminar su dependencia del relevo de carga,
las altas penetraciones de GV dificultarían la tarea. Tanto el efecto del relevo de carga sobre la
integración de la GV y el efecto de la integración de GV sobre cualquier intento de terminar la
dependencia del relevo de carga, merecen una discusión adicional. La integración de la GV debe
manejarse con cuidado para evitar aumentos en la necesidad de relevos de carga. La administración de
la demanda planificada para clases de clientes seleccionadas, especialmente grandes consumidores,
podría ayudar a la respuesta a la demanda de suministro de GV de manera ordenada y preacordada.
2.2.2.5 Recomendaciones
Todo esto demuestra que hay muchas cosas que la República Dominicana podría hacer para facilitar la
integración de la GV en su red. Actualizar y expandir sus redes de transmisión y distribución, un
aumento en los índices de rampa de su flota de generación convencional, cambiar a un mercado de
electricidad subhorario, y estudiar la interconexión con Puerto Rico, afectarían de manera positiva la
flexibilidad de la red, siendo las mejoras de la infraestructura de la red la necesidad más acuciante.
Cualquier estrategia para promover los recursos de energía de GV en la República Dominicana debe
considerar los siguientes pasos de acción:
•
Una evaluación preliminar para identificar las áreas claves para la implementación de la GV, así
como las barreras para la instalación y uso de estas tecnologías. (El análisis de seis áreas
presentadas en este informe se puede considerar un primer paso para las tecnologías eólicas).
Estos estudios pueden desarrollarse dentro de un marco que incluya todas las actividades del
proyecto (objetivos, programa de actividades, propuestas de financiamiento, etc.).
•
Estimaciones de costos de la expansión de la red para promover la energía eólica y otros recursos
renovables. Esto requiere estudiar en profundidad por subsistema de transmisión para evaluar las
36
condiciones de acceso de la red de esos proyectos y estimar en detalles el costo de desarrollar el
proyecto de forma independiente.
•
La colaboración entre las partes interesadas nacionales claves y los consultores externos.
Posiblemente, trabajar con otras instituciones del gobierno (Corporación Dominicana de Empresas
Eléctricas Estatales (CDEEE), la Superintendencia de Electricidad (SIE), el Ministerio de
Medioambiente, el Ministerio de Turismo, etc.) y muchas entidades privadas relacionadas con la
generación de electricidad brindarían importantes sinergias para desarrollar el proyecto de manera
más efectiva. Además, la colaboración con instituciones internacionales, tales como Worldwatch y
3TIER, pueden ayudar a definir el tipo de esquema, herramientas y mecanismos de financiamiento
que sean los más apropiados para el desarrollo del proyecto.
3.
Potencial para la creación de puestos de trabajo
3.1
Puestos de trabajo directos
La mano de obra requerida para la adiciones de capacidad solar y eólica crearán nuevas oportunidades
de trabajo en la República Dominicana. Los puestos de trabajo de electricidad renovable se dividen
generalmente en dos categorías: construcción, instalación y fabricación (CIM, por sus siglas en inglés) y
operaciones y mantenimiento (O&M, por sus siglas en inglés). Los puestos de trabajo de CIM se
concentran en los primeros años del establecimiento de una instalación de energía renovable, mientras
que la mayoría de los puestos de trabajo de O&M existe durante la vida útil de la instalación. Para
estimar la creación de puestos de trabajo a largo plazo, se puede calcular el promedio de los puestos de
trabajo de CIM sobre la vida útil esperada de los nuevos proyectos, un cálculo que es especialmente útil
para las estimaciones a nivel país, donde se puede suponer que las nuevas instalaciones continuarán en
los años venideros.
En general, el trabajo en las plantas de energía renovable es más demandante que en las plantas de
energía a petróleo. Un estudio del potencial de creación de puestos de trabajo en la industria de energía
solar global demostró que, cada nuevo MW de capacidad FV creará 20 puestos de trabajo de fabricación,
30 de instalación y uno de mantenimiento.58 Suponiendo una vida útil de 25 años para las instalaciones
FV, da como resultado 0.8 puestos de trabajo de fabricación y 1.2 de instalación anualmente por MW
generado. Un estudio similar de la industria eólica estima que cada nuevo MW de capacidad eólica
creará 16 puestos de trabajo en fabricación y el suministro de componentes, cinco en el desarrollo del
parque eólico, instalación y empleo indirecto y 0.33 en O&M.59 Suponiendo una vida útil de 25 años para
las instalaciones eólicas, da como resultado 0.64 puestos de trabajo de fabricación y 0.2 de instalación
anualmente por MW generado.
Estas estimaciones de creación de puestos de trabajo son significativamente más altas de lo que se
podría esperar de continuar con la dependencia de la generación a petróleo. En tanto, las plantas de gas
natural sólo crean 0.03 puestos de trabajo de CIM anuales y 0.1 de O&M por MW de capacidad.60 En los
países que aumentan sus capacidades de energía renovable, los costos de mano de obra más altos
para las nuevas plantas renovables pueden desviarse en parte por los ahorros obtenidos por no tener
que seguir pagando por las costosas entradas de combustible que requieren las plantas de energía de
combustibles fósiles.
Aplicando las estimaciones globales de creación de puestos de trabajo de la energía eólica y solar a las
adiciones actualmente planificadas a la capacidad de energía FV y eólica de la República Dominicana,
da como resultado la creación de 311 puestos de trabajo a partir de estos proyectos. (Vea la Tabla 3).
Desarrollos adicionales de energía renovable nacional estimularía el crecimiento adicional de puestos de
trabajo. Sin embargo, utilizar la evaluación de recursos de 3TIER provista en este informe para estimar
el potencial de puestos de trabajo de energía solar FV es problemática. Esto se debe a que la escala de
inversión en energía solar depende mucho más del entorno de inversión y sobre la disponibilidad de
financiamiento que el recurso solar por sí mismo.
37
Tabla 3. Cálculos de creación de puestos de trabajo para energía solar FV planeada y capacidad eólica en la
Instalación planeada
Capacidad
Puestos de
fabricación
Puestos de
instalación
Puestos
de O&M
Puestos
totales
30 MW
24
36
30
90
Parques eólicos de Los Cocos y Quilvio
Cabrera*
Expansiones de Los Cocos
33 MW
21
7
11
39
25 MW
16
5
8
29
Parque eólicos de Juancho
50 MW
32
10
17
59
Parque eólicos de Matafongo
30 MW
19
6
10
35
Parque eólicos de El Guanillo
50 MW
32
10
17
59
218 MW
144
74
93
311
Solar FV
Planta GEDER Monteplata
Viento
Total
*Quilvio Cabrera hace 8.5 MW y Los Cocos hace 24.5 MW.
Como referencia, hacia 2007 la energía solar FV había creado 35,000 puestos de trabajo directos e
indirectos en Alemania, un país que ha invertido mucho en la energía solar a pesar de que sus recursos
solares son menos óptimos que los de la República Dominicana.61 En Bangladesh, un pequeño país en
desarrollo con recursos financieros limitados, la organización sin fines de lucro Grameen Shakti instaló
más de 100,000 sistemas solares residenciales desde 1996 y espera alcanzar 1 millón de hogares para
2015. Hasta ahora, el programa ha empleado 660 mujeres para instalar, reparar y mantener los sistemas
FV, y ha capacitado a más de 600 jóvenes locales como técnicos certificados. Grameen Shakti espera
crear 100,000 puestos de trabajo a través de la energía renovable y los negocios relacionados.62
La estimación del potencial de creación de puestos de trabajo de las adiciones de capacidad eólica es
más directa debido a la mayor escala (servicio público) de la mayoría de los proyectos de energía eólica.
La evaluación de 3TIER identifica 78 puntos de la red en Pedernales, Baní y Montecristi que tienen
factores de carga mayores al 30% y supone que en cada uno de estos puntos se pueden colocar 20
turbinas eólicas de 3 MW cada una. Al desarrollar estos tres sitios solos, la República Dominicana habría
sumando un adicional de 4,680 MW de capacidad eólica. Aplicando los números de creación de puestos
de trabajo anteriores, daría como resultado un adicional de 3,000 puestos de trabajo de fabricación,
1,000 de instalación y 1,500 de O&M durante la vida útil de las instalaciones eólicas, o 5,500 puestos de
trabajo en total.
3.2
Puestos de trabajo indirectos e inducidos
Además de los puestos de trabajo directos en CIM y O&M, las instalaciones de energía renovable crean
empleo indirecto e inducido. Los puestos de trabajo indirectos son puestos creados a lo largo de la
cadena de suministros en base al incremento de la demanda para los materiales y componentes
requeridos para el equipo de energía renovable. Los puestos de trabajo inducidos son aquellos creados
a medida que los salarios ganados en los puestos de trabajo directos e indirectos de las cadenas de
valor de los recursos renovables se gastan en una gama de bienes y servicios en la economía ampliada.
El aumento de gastos a partir de los puestos de trabajo de los recursos renovables crea y soporta los
puestos de trabajo inducidos. Además, un acceso confiable y accesible a energía permite inversiones de
nuevos negocios locales, que traen ganancias, ingresos y puestos de trabajo adicionales.
3.3
Construcción de capacidad y empleo
El desarrollo de energía renovable ofrece a la República Dominicana oportunidades promisorias de
empleo y una alternativa a transferir su riqueza fuera del país para pagar las importaciones de
combustibles fósiles. Sin embargo, es importante observar que la mayor parte de los puestos de trabajo
locales iniciales de los recursos renovables ocurrirá en la instalación y O&M, ya que estos puestos están
38
ubicados en el país. Por otro lado, la mayoría de los puestos de trabajo de fabricación y los indirectos se
concentrarán en los países que fabrican los equipos y materiales de los recursos renovables, la mayoría
de los cuales son importados. Para capturar todas las oportunidades de empleo en el país de la energía
renovable, la República Dominicana debe invertir en la construcción de capacidad, incluida la expansión
de su base de fabricación nacional para permitir la producción de equipos de energía renovable y
capacitar una fuerza de trabajo especializada para instalar, operar y mantener las nuevas instalaciones.
4.
Resumen
Existen grandes oportunidades en la República Dominicana para el desarrollo de energía eólica y solar
en base a los costos que están bajando rápidamente para estas tecnologías y en los incentivos
proporcionados por el gobierno (vea el Capítulo IV). La generación distribuida (GD) es especialmente
atractiva debido a que las grandes pérdidas en el sistema de transmisión y distribución existentes y
debido a que muchos clientes residenciales y de pequeños comercios ya tienen inversores y baterías
para energía de respaldo.
A pesar de que la República Dominicana, como un país relativamente pequeño y aislado, enfrenta un
desafío particular para integrar la generación variable (GV) en su red, su flota de generación flexible y
recursos eólicos y solares superiores aún hacen que sea un lugar atractivo para el desarrollo. Más aún,
las muchas cuestiones externas positivas asociadas con la generación renovable, incluidos la reducción
de la dependencia de combustibles fósiles, una mejor calidad de aire y la creación de puestos de trabajo,
hace que el desarrollo sea aún más beneficioso.
La generación eólica y solar distribuida y centralizada presentará desafíos técnicos. Sin embargo, eso
deberá abordarse para estos proyectos iniciales para conducir a una significativamente mayor
penetración de recursos renovables. Se debe considerar manejar la GD al realizar las actualizaciones de
mantenimiento y rendimiento de las redes de distribución, y mejorar el alcance y la capacidad de la red
de transmisión debe ser una de las primeras prioridades para permitir la aceptación de mayores
cantidades de GV. También se debe considerar cuidadosamente el efecto de la GV sobre la necesidad
del relevo de carga. Sin embargo, con mejoras en la infraestructura de la red, la cantidad de generación
flexible disponible de la flota de generación convencional de la República Dominicana sugiere que una
gran cantidad de GV puede integrarse exitosamente en la red nacional.
39
IV. APROVECHAMIENTO DE RECURSOS
RENOVABLES EN EL REPÚBLICA DOMINICANA
En todo el mundo, la energía renovable ha sido constantemente un proceso impulsado por políticas. El
diseño de políticas de apoyo, así como su implementación efectiva, ha sido fundamental en países que
fueron exitosos en el desarrollo de un clima de inversión favorable para los recursos renovables. La
experiencia internacional sugiere que los elementos que son especialmente importantes para el avance
la energía renovable son el desarrollo de una visión a largo plazo, la creación de políticas y medidas de
apoyo concretas y una estructura administrativa efectiva.
Este capítulo examina las políticas de la República Dominicana para acelerar la producción de energía
renovable. Se centra específicamente sobre el papel del gobierno y las instituciones públicas para
alentar la implementación de tecnologías eólicas y solares. La evaluación del capítulo del escenario de
políticas nacionales se basa en entrevistas semiestructuradas con representantes claves de agencias
gubernamentales, el sector privado y organizaciones internacionales, así como en información
complementaria de informes oficiales del gobierno y de agencias donantes, informes académicos y
materiales de los medios de comunicación. Cada subsección incluye sugerencias de reforma, así como
soluciones alternativas.
1.
Una visión a largo plazo para la promoción de recursos renovables
Un primer paso crítico hacia la creación de una política energética integral es desarrollar una visión a
largo plazo que pueda guiar la acción política en el futuro. Esta visión sirve como un punto de referencia
y está diseñada para comprometer todas las ramas del gobierno, así como a partes interesadas que no
son del gobierno en una agenda de cambio conjunta, así proporcionando el ímpetu para el desarrollo y
la implementación de políticas concretas y constantes. Una visión integral para el sector energético
describe los objetivos generales. Es necesario que esté por escrito y que sea de fácil acceso para
cualquier parte interesada. Es posible revisar la visión periódicamente para integrar necesidades y
oportunidades emergentes, así como las lecciones aprendidas.
1.1
Objetivos de clima y energía a largo plazo
Una visión a largo plazo establece el curso de forma que las políticas puedan sobrevivir a los cambios
en el liderazgo político. A pesar de que las políticas son críticas para construir mercados de energía
limpia, la experiencia muestra que es difícil lograr el diseño de la política perfecta desde el comienzo.63
Por lo tanto, es importante permitir la posibilidad para mejoras de la política y de los detalles específicos.
Entretanto, la visión y los objetivos globales deben permanecer constantes para servir como un ejemplo
para el gobierno actual y los futuros.
En 2004, financistas con experiencia en energía renovable que fueron invitados a comentar sobre
políticas en la Conferencia Internacional a Nivel Ministerial sobre Energía renovable en Bonn, Alemania,
concluyeron que para ser efectiva una política debía ser "Sólida, duradera y legal".64 En otras palabras,
debía ser lo suficientemente ambiciosa para marcar una diferencia real en el resultado final (sólida),
debía ser percibida como apoyada durante un período de tiempo que refleje el período de financiamiento
de proyectos (duradera), y debía estar integrada en un entorno regulatorio establecido legalmente
(Legal). Estas características de las políticas sirven para construir la confianza entre todas las partes
claves de que las reglamentaciones políticas y los incentivos del mercado serán estables y brindarán las
bases para inversiones a largo plazo de mucho capital.
La República Dominicana tiene un cuerpo integral de instituciones, objetivos y leyes que se refieren a la
energía renovable. A diferencia de la mayoría de las naciones, el país ha reconocido la importancia de
un suministro de energía limpio en su Constitución. El Artículo 67 de la Constitución de la República
Dominicana eleva el desarrollo de energía limpia a un objetivo nacional de perfil alto, declarando que: “El
40
Estado promoverá en el sector público y privado el uso de tecnologías alternativas limpias para
preservar el medioambiente”.65
La República Dominicana también ha realizado compromisos internacionales para desarrollos bajos en
emisiones de carbono, incluida la firma del Protocolo de Kyoto de la UNFCCC. Mientras muchos países
en desarrollo se han centrado en el lado del ajuste del desafío climático, la República Dominicana, en su
Segundo Comunicado Nacional a la UNFCCC, detalla una estrategia de mitigación climática que incluye
la generación de energía renovable y medidas de eficiencia energéticas.66 En la COP de la UNFCCC en
Cancún, México, en diciembre de 2010, el Vicepresidente Rafael Albuquerque de Castro destacó las
políticas ambientales dominicanas y los esfuerzos de mitigación mientras que recalcó la necesidad de un
fuerte apoyo internacional para continuar y acelerar esas políticas.67
Los Pequeños Estados Insulares en Desarrollo (SIDS), incluida la República Dominicana, también han
tenido un papel proactivo como un grupo en las negociaciones climáticas en las UN, especialmente a
través de la Alianza de Pequeños Estados Insulares (AOSIS). En 2009, en la Cumbre de la UNFCCC en
Copenhagen, la República Dominicana participó en la creación de SIDS DOCK, que compromete a los
países de la AOSIS a trabajar juntos para desarrollar energía renovable y opciones de eficiencia
energética, y para buscar financiamiento en los mercados internacionales de carbono para implementar
sus estrategias de energía con bajas emisiones de carbono.
Más recientemente, el gobierno dominicano anunció que está comprometido a reducir sus emisiones
absolutas de gases de efecto invernadero en un 50% de los niveles de 2010 para 2030, una parte que
es comparable a los objetivos de la Unión Europa y excepcional entre los países en desarrollo, similar al
ambicioso objetivo de neutralidad climática de Costa Rica para 2021 y el recientemente anunciado
objetivo de neutralidad climática de Niue, un pequeño país insular en el Sur del Océano Pacífico.68 Una
versión reciente del plan de desarrollo nacional dominicano apunta a logar este objetivo a la vez que
duplica el PBI del país. En 2007, las emisiones de dióxido de carbono del país a partir de la combustión
de petróleo solamente, totalizaron 19.3 millones de toneladas, más que las 17.6 millones de toneladas
de 2000, haciendo del sector energético un sector central para implementar estrategias de mitigación.69
(Vea la Tabla 4.)
Tabla 4. Emisiones de dióxido de carbono en la República Dominicana, 2000 y 2007
Fuente de emisiones
Sector de energía
Producción eléctrica
Emisiones totales de CO2
2000
2007
millones de toneladas de CO2
17.6
19.3
n/a
9.4
18.4
20.7
Debido al alto costo que el país está pagando por la importación de combustible fósil, se puede
argumentar que los combustibles fósiles deben ser eliminados paulatinamente para liberar los recursos
que serán necesarios para adaptarse a los costosos impactos del cambio climático. Desde esta
perspectiva, mitigar las emisiones de los combustibles fósiles se convierte en parte de la agenda de
adaptación.
Los objetivos de la República Dominicana para el desarrollo de energía renovable no son menos
ambiciosos. La ley 57-07, sobre Incentivos para los Recursos Renovables de Energía y sus Regímenes
Especiales, establece un objetivo de 25% de participación de la energía renovable en el consumo final
de energía del país para 2025.70 Nuevamente, este objetivo es comparable con el objetivo de la Unión
Europea “20 para 2020”, que pide una participación del 20% de recursos renovables en el consumo final
de energía para 2020. Sin embargo, aún persiste la pregunta sobre la implementación efectiva de estos
objetivos.
41
1.2
El marco regulatorio de la energía y el gobierno del sector
Los objetivos antes mencionados están en proceso de ser integrados en el Plan de Energía Nacional
(PEN) de la República Dominicana, que está siendo actualizado actualmente. El PEN anterior de 2004
proporciona una introducción detallada del sector energético y del mercado de la electricidad del país,
estableciendo la línea de base para más reformas. Describe el estado de desarrollo de las fuentes de
hidrocarburos y de energía renovable e incluye proyecciones para una futura demanda de energía, así
como opciones de suministro alternativo.
El PEN está diseñado para contribuir con el desarrollo sustentable del país. Específicamente, apunta a
proporcionar las condiciones correctas para los actores claves del sector energético para asegurar un
suministro de energía suficiente y seguro a un bajo costo y con mínimo impacto ambiental. Está
estructurado alrededor de cuatro tareas principales de la política energética: la consolidación de las
funciones del gobierno en el diseño de la política energética y la regulación del sistema energético; el
desarrollo de recursos de energía nacional; el suministro de energía segura, de bajo costo y de alta
calidad; y una mayor libertad de elección para los consumidores de energía.71
El PEN reconoce un papel potencial para los recursos renovables en el futuro del país y demanda que
“se consideren fuentes alternativas”. Sin embargo, también reconoce que: “aún existen altos costos de
capital comparados con las fuentes convencionales, y el desarrollo [de energía renovable] requiere
incentivos especiales, fuentes de financiamiento permanente y, por encima de todo, una ley específica
que articule los esfuerzos de todos los agentes que puedan contribuir a este desarrollo”.72 El PEN
establece las bases para, y alienta el borrador de, la Ley 57-07, y está siendo revisada actualmente para
reflejar los objetivos e incentivos de energía renovable de la Ley. La CNE está liderando el proceso de
revisión, que será sujeto a revisión de las diferentes partes interesadas, incluida la CDEEE.
Figura 20. Descripción general de las leyes e instituciones del sector eléctrico
42
Como la versión 2004, el nuevo PEN está siendo bosquejado por Grupos de trabajo sobre el sector
eléctrico, hidrocarburos y energía renovable. El documento final estará integrado en la Estrategia
Nacional de Desarrollo, una estrategia de política pública nacional a 20 años. El Ministerio de Economía,
Planificación y Desarrollo bosquejó recientemente la estrategia, de acuerdo con el Artículo 241 de la
Constitución y ahora está siendo examinado en una comisión bicameral del Congreso dominicano.*
La República Dominicana también tiene instituciones especializadas para promover la energía renovable. El
sector energético del país es administrado por un conjunto de leyes, agencias y empresas.73 (Vea la Figura
20). Partes adicionales en el escenario de las políticas climáticas incluyen el Consejo Nacional para el
Cambio Climático y Mecanismo de Desarrollo Limpio, encabezado por personal político superior incluido el
74
Secretario de Estado.
2.
Mecanismos efectivos de apoyo político y financiero
Favorecido por una fuerte voluntad política y una contundente evidencia técnica y científica del potencial
de energía renovable del país, la República Dominicana ha publicado un gran conjunto de leyes escritas
para incentivar los recursos renovables. La Ley 57-07, con sus reglamentaciones anexas, establece una
sólida base legal para el desarrollo de energía renovable y, de acuerdo a su prólogo, "abre la puerta" al
financiamiento comercial sostenido para el sector a través de incentivos financieros tales como una tarifa
de alimentación, exenciones impositivas y una financiación de energía renovable. La ley ha ayudado a
aumentar la confianza de los inversores y crea un entorno favorable para la planificación de inversiones.
Pero aún permanecen algunas barreras que impiden el crecimiento sostenido en el sector de energía
renovable. La primera es la duración e imprevisibilidad de los procedimientos administrativos para
obtener una concesión y para beneficiarse de los créditos impositivos y de las exenciones impositivas
establecidas en la Ley 57-07. Sin embargo, las partes interesadas de negocio observaron que el proceso
ha mejorado considerablemente en años recientes. Una segunda barrera principal es incierta con
respecto a la implementación de la tarifa de alimentación establecida en la Ley 57-07 y su
reglamentación, especialmente para el desarrollo solar. Otras barreras incluyen la falta de disponibilidad
de capital, la ausencia de préstamos a largo plazo de concesiones comerciales, la dificultad para
acceder al financiamiento internacional para energía renovable y eficiencia energética, y una falta de
conocimiento y conciencia de las oportunidades financieras y las condiciones de las instituciones
financieras internacionales sobre el clima.
Algunas de estas barreras podrían ser tratadas efectivamente simplemente a través de una mejor
ejecución de las leyes y reglamentaciones existentes. Como se describe a continuación, por ejemplo, la
Ley 57-07 ha sido implementada sólo parcialmente hasta la fecha. Por lo tanto, la implementación
completa es el paso más inmediato y urgente que debe tomar el gobierno de la República Dominicana.
Para aprovechar el potencial completo de la energía renovable del país, el gobierno debe acompañar
esta implementación con efectivo apoyo internacional efectivo adicional.
2.1
Incentivos basados en inversiones: Exenciones impositivas
Bajar los impuestos a las importaciones para tecnologías de energía renovable es un primer paso
necesario para introducir recursos renovables en un mercado incipiente. La Ley 57-07 describe un
amplio rango de incentivos impositivos, incluida una exención impositiva a las importaciones, para
apoyar las tecnologías relacionadas con la energía eólica (menos de 50 MW), pequeños sistemas
hidroeléctricos (menos de 5 MW), energía solar FP, energía térmica solar, cogeneración de biomasa
(menos de 80 MW), biomasa, biocombustibles y sistemas de energía del océano.75 (Vea la Tabla 5).
Un reciente aumento rápido en ambas solicitudes enviadas y las exenciones ya otorgadas muestran que
el mercado de energía renovable de la República Dominicana está reaccionando de manera positiva a
esos incentivos. Los datos de los últimos cuatro años indican un fuerte crecimiento en las solicitudes de
proyectos, incluido más de cinco veces, de 43 a 231, entre 2009 y 2010 solamente.76 (Vea la Tabla 6).
Los proyectos de autogeneración a pequeña escala constituyeron el 83% de las solicitudes para
43
exenciones impositivas, pero sólo daban cuenta del 5% del total de las exenciones impositivas
otorgadas a la importación, mostrando una predominancia de los proyectos a pequeña escala.
Tabla 5. Incentivos impositivos para apoyar la energía renovable en la República Dominicana
Tipo de incentivo
Detalles
Impuesto a la importación
100% de exención impositiva sobre la importación de equipos y máquinas
necesarias para la producción de energía renovable, así como equipo para la
transformación, transmisión e interconexión eléctrica en la red.
100% de exención sobre el ITBIS para proyectos basados en energía renovable,
un impuesto al valor agregado aplicable a la transferencia e importación de la
mayoría de los bienes y servicios (la tarifa usual es del 16%).
Impuesto sobre la Transferencia
de Bienes y Servicios
Industrializados (ITBIS)
Impuesto a las Ganancias
Tasa de interés baja sobre el
financiamiento externo
Créditos impositivos para
generadores independientes
Préstamos de bajo interés para
proyectos comunitarios
Tarifa de alimentación (Feed-In
Tariff)
Medición neta (no incluida en la
57-07, agosto 2011)
Los generadores están exentos de impuestos derivados de las ganancias
provenientes de la generación y venta de electricidad de recursos renovables. Los
instaladores están exentos de impuestos sobre las ganancias derivadas de la
instalación de equipos con un mínimo de 35% del valor a ser producido en la
República Dominicana. Esta exención es válida por 10 años, hasta 2020.
El pago de la tasa de interés por el financiamiento externo para proyectos de
energía renovable se limita a 5%.
Una exención en las ganancias del propietario de equipos de tecnología de
energía renovable de hasta el 75% de los costos del equipo.
Los subsidios y los préstamos con muchas concesiones para financiar hasta el
75% del costo del equipo para las instalaciones a pequeña escala (< 500kW)
desarrollados por comunidades u organizaciones sociales.
Obliga a pagarse un precio por la energía producida a partir de los recursos de
energía renovable. La tarifa de alimentación dominicana agrega un pago de prima
al precio de electricidad mayorista por un período de 10 años, hasta 2018.
Los pequeños productores autónomos residenciales de energía eólica y solar con
una capacidad de no más de 25 kW y los productores independientes comerciales
con una capacidad de no más de 1 MW, pueden deducir sus salidas de flujo de
energía a partir de las entradas de flujo de energía medidas.
Tabla 6. Solicitudes de exención de impuestos a la CNE bajo la Ley 57-07
2008
Número de
solicitudes
Exención
impositiva a la
importación
de la cual
generadores
independientes
de la cual
concesiones
para proyectos
eólicos
Exención
impositiva IVA
(ITBIS)
Crédito
impositivo a los
ingresos
Total
49
2009
Cantidad
($RD)
5,052,829
Número de
solicitudes
37
2010
Cantidad
($RD)
11,078,345
Número de
solicitudes
Ene-Mar
Cantidad
($RD)
82
298,012,156
68
14,287,455
14
283,724,700
Número de
solicitudes
2011
Cantidad
($RD)
38
22,893,798
0
0.00
0
0.00
26
23,890,844
1
1,765,011
3
4,847,681
6
1,883,916
41
78,559,469
1
1,630,331
52
9,900,510
43
12,962,262
231
400,462,470
40
26,289,140
El 95% del valor total de las exenciones impositivas a la importación otorgadas en 2010 se destinó al
equipamiento para parques eólicos a escala de servicios públicos. La tendencia muestra un aumento a
la importación de equipos para proyectos residenciales y comerciales, generalmente sistemas solares y
pequeños sistemas eólicos, sino también proyectos industriales más grandes a escala de servicios
44
públicos, tales como el parque eólico de 33.5 MW en Los Cocos y Quilvio Cabrera, que está programado
para estar en funcionamiento a mediados de octubre de 2011.
Sin embargo, algunas de las empresas que han pasado por el proceso de exención impositiva a la
importación para las tecnologías eólicas han expresado la preocupación de que el procedimiento aún
carece de previsibilidad y puede ser largo. El proceso puede mejorarse más comunicando mejor los
criterios por los cuales se evalúan las exenciones. Tanto la previsibilidad y la transparencia son críticas
para facilitar el ingreso en el mercado de más empresas.
2.2
Incentivos basados en generación: La tarifa de alimentación
La Ley 57-07 establece una tarifa de alimentación (FiT, por sus siglas en inglés) de 10 años para
instalaciones de energía renovable conectadas a la red, lo que suma un pago especial al precio de la
electricidad mayorista para servicios públicos y generadores independientes. Bajo el decreto
reglamentario de la Ley, el pago es para aumentar en un 4% en 2009 y 2010 y luego ajustar en base al
Índice de Precios al Consumidor (IPC) de EE. UU. Hasta 2018. De 2018 a 2027, la tarifa será ajustada
de acuerdo con el IPC de EE. UU. Menos un punto de porcentaje.
Debido a que estos índices están en el límite superior de las comparaciones internacionales (vea la
Tabla 7 para energía solar), la publicación de la reglamentación de la tasa de FiT de la República
Dominicana ha atraído a muchos inversores y ha aumentado la visibilidad del país como un ambiente de
inversión favorable.77 Además de las exenciones impositivas, el FiT es otro motivo clave del auge de las
solicitudes para concesiones de energía eólica después de la publicación de la Ley 57-07.78
Pero al momento de la elaboración de este informe, no se ha realizado ningún pago de FiT. El operador
de la red (CDEEE) y las empresas de distribución argumentan que la tasa por generación de energía
solar (53 a 60 centavos por kWh) es demasiado alta. A diferencia de muchos países, las empresas de
distribución en la República Dominicana sólo tienen una oportunidad limitada de pasar el precio especial
a los consumidores. Esto se debe a que sólo el 38% de los consumidores de energía del país son
pagadores “típicos”; el 62% restante están fuertemente subsidiados por el gobierno o utilizan la
electricidad sin pagar por ella.79
Tabla 7. Comparativa internacional de tarifas de alimentación para energía solar
País
Tipo de sistema
Alemania
Montaje en tierra
Techo
Montaje en tierra
Techo
España
Italia
Grecia
Reino Unido
Ontario, EE. UU. (Autoridad Energética de Ontario)
Montaje en tierra
Techo
Isla
Independiente
Techo
Montaje en tierra
Kilowatts
> 25
< 25
< 30
< 30
< 20
> 20
> 20–100
> 20–100
< 100
> 10–50
< 10
> 10–250
10–1,000
Tasa (dólares
estadounidenses)
0.53
0.60
0.40
0.56
0.46
0.49
0.45
0.49
0.49
0.63
0.50
0.80
0.71
0.44
Nota: Las tasas son para 2011 (Ene–Jun), excepto por los datos de la República Dominicana que son de 2008.
La incertidumbre que rodea la implementación de la tarifa de alimentación bajo la Ley 57-07 es un
obstáculo importante para el desarrollo de la energía renovable (especialmente solar) en la República
Dominicana. El CNE y la CDEEE están involucrados en negociaciones continuas para definir la tasa de
FiT.
45
2.3
Mediciones netas
Un importante y muy reciente signo de progreso en las negociaciones, algunas veces difíciles, entre la
CNE y la CDEEE es el bosquejo conjunto de la legislación sobre la medición neta, una importante
adición al FiT, publicada el 29 de junio de 2011.80 La legislación se aplica a pequeños productores
autónomos residenciales de energía eólica o solar con una capacidad de no más de 25 kW, y a
productores independientes comerciales con una capacidad de no más de 1 MW. Los productores
elegibles reciben créditos por electricidad de la red igual al exceso de energía que devuelven a la red. La
Figura 21 describe el proceso de solicitud para el programa de medición neta.81
Figura 21. Proceso de solicitud del Programa de medición neta
46
La tasa de medición neta se basará en la tarifa que está vigente a diciembre de 2011. El crédito cubrirá
el 75% de la producción de energía total elegible para compensación, con la empresa de distribución
utilizando el restante 25% para promover la energía renovable. A nivel operativo, la medición neta es
menos complicada que una tarifa de alimentación ya que no requiere la instalación de un segundo
medidor y cableado adicional. Implementar una política funcional de medición neta para fines de 2011
proporcionará a los productores independientes con un incentivo claro para invertir en energía renovable.
2.4
Apoyo público nacional
En países donde el mercado de capital no está listo para financiar proyectos de energía renovable
adecuadamente debido a una falta estructural de capital, conciencia y experiencia, una buena forma de
conseguir el capital privado necesario para la energía renovable, incluso cuando las ganancias a corto
plazo no son evidentes.82 Tan pronto como noviembre de 2000, la República Dominicana estableció los
principios generales de tal fondo en su Ley 112-00 (la Ley de Hidrocarburos). La ley 112-00 describe la
creación de “un fondo especial del diferencial impositivo sobre combustibles fósiles para financiar
proyectos de gran interés nacional para la promoción de energía alternativa, renovable o limpia y
ahorros energéticos”.
Sin embargo, una búsqueda de la bibliografía existente, así como entrevistas con oficiales del gobierno,
reveló la implementación real del fondo no se ha realizado. El informe de evaluación final de un proyecto
por la Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit (GIZ, antes GTZ) de Alemania apoyando el
desarrollo de una política y marco legislativo para la energía renovable en la República Dominicana
establece que las dificultades surgieron en 2007 cuando el Ministro de Industria y Comercio (MIC) y la
CNE dominicanos negociaron el acuerdo de implementación para la administración del fondo.83 Las dos
partes no pudieron acordar una división clara de responsabilidades, reforzado en parte por el hecho que
la CNE en ese momento era una agencia relativamente nueva en su fase de construcción, y no aceptó la
elección de institución a cargo de administrar el fondo.
Donde existe, el Fondo pagaría por la prima de FiT y apoyaría el desarrollo de energía renovable en
áreas de bajos ingresos a través de un subsidio de capital que cubriría hasta el 75% del costo del trabajo
e instalación de proyectos de energía renovable a pequeña escala, como lo estipula la Ley 57-07.84 (Vea
la Tabla 8).
Tabla 8. Cálculo de un gravamen sobre el combustible fósil en diferentes porcentajes para el Fondo de Energía
Renovable Dominicano!
2005
Importaciones anuales
(millones de barriles)
Importaciones diarias
(barriles/día)
Precio promedio por barril
Importaciones anuales
totales (millones)
2006
2007
2008
2009
2010
46.6
46.7
49.6
48.4
48.0
51.7
127,530
127,984
135,977
132,724
131,485
141,506
$52.66
$59.68
$64.95
$87.56
$55.03
$66.36
$2,451
$2,788
$3,224
$4,242
$2,641
$3,427
Millones de dólares estadounidenses
Gravamen del 5%
122.6
139.4
161.2
212.1
132.1
171.4
Gravamen del 4%
98.0
111.5
128.9
169.7
105.6
137.1
Gravamen del 3%
73.5
83.6
$96.7
127.3
79.2
102.8
Gravamen del 2%
49.0
55.8
$64.5
84.8
52.8
68.5
Gravamen del 1%
24.5
27.9
32.2
42.4
26.4
34.3
Otros países han desarrollado con éxito instituciones de financiamiento nacional para alentar el
desarrollo de energía renovable. El diseño de estos fondos varía entre los países por sus fuentes
financieras, su dirección y los tipos de vehículos financieros que tienen para ofrecer. Los fondos de la
47
energía renovable en los países en desarrollo a menudo son una mezcla de financiación nacional e
internacional: por ejemplo, IREDA de India se creó con un subsidio inicial de la Instalación Global
Ambiental y continúa recibiendo financiamiento del Banco Mundial hoy. En el caso de la República
Dominicana, el gobierno podría considerar la diversificación de la fuente de ganancias para su fondo
nacional. La asistencia técnica de donantes internacionales podría apoyar el establecimiento del fondo
por parte del gobierno y una vez establecido, se podría convertir en un instrumento nacional principal
para acceder al financiamiento climático internacional para energía renovable y tecnologías de
mitigación.
2.5
Financiamiento internacional
La República Dominicana ha firmado y ratificado el acuerdo internacional líder sobre el clima, la
Convención Marco sobre el Cambio Climático de las NU. Como un país en desarrollo (una Parte que no
figura en el Anexo I), es elegible para financiamiento climático internacional para energía renovable y
eficiencia energética a través del Mecanismo de Desarrollo Limpio (CDM) de la UNFCCC.85
Las estructuras administrativas para los proyectos de CDM ya están implementadas en la República
Dominicana. La Oficina de Cambio Climático ha encargado varios estudios para evaluar el potencial de
los proyectos de CDM en el país y estableció una Autoridad Nacional Designada (DNA, por sus siglas en
inglés) para los proyectos de CDM en 2004. Un estudio de 2010 por la Agencia Japonesa de
Cooperación Internacional (JICA) examina el potencial de proyectos de CDM en la República
Dominicana y destaca el gran potencial del sector eólico del país.86 Un proyecto de CDM de energía
eólica ya ha sido aprobado, lo que crea un precedente para proyectos eólicos adicionales y puede
acelerar solicitudes futuras. Sin embargo, a la fecha sólo dos proyectos están registrados bajo el
mecanismo de CDM: una planta de biogas financiada por Francia y un parque eólico en El Guanillo
financiado por España.87 (Vea la Tabla 9.)
Tabla 9. Descripción general de Proyectos CDM registrados en la República Dominicana
Fecha
Nombre
Partes
contribuyentes
Verificación
Reducciones de
emisiones estimadas
N.º de
proyecto
(toneladas métricas de
equivalente de CO2 /año)
9 de abril de 2010
20 de octubre de
2006
Proyecto Bionersis
en el vertedero La
Duquesa
Parque eólico El
Guanillo
Francia
AMS-I.D. ver.
13
359,810
2595
España
ACM0002
ver. 6
123,916
0175
La UNFCCC también pone a disposición financiamiento a través de su mecanismo financiero, las
Instalaciones Ambientales Globales (GEF, por sus siglas en inglés). El Ministerio de Medioambiente
dominicano coordina el financiamiento internacional y sirve como el punto focal político de los proyectos
de GEF. Los proyectos de energía renovable son administrados en conjunto por el Ministerio de
Medioambiente y la CNE. Actualmente, no hay proyectos GEF activos en la República Dominicana para
tecnologías de energía renovable. La dificultad para acceder a la financiación climática internacional es
una preocupación recurrente mencionada por muchas partes interesadas del país. Los principales
obstáculos son la falta de información y conocimiento sobre el escenario de financiación que evoluciona
rápidamente, la arquitectura financiera internacional sobre el clima, los criterios de elegibilidad para
fondos, los instrumentos de financiamiento y los ciclos de los proyectos.
Como un país clasificado como de “ingresos medios” por el Banco Mundial, la República Dominicana no
es elegible para financiamiento a largo plazo en la forma de préstamos de concesión y subsidios de la
rama de la Asociación de Desarrollo Internacional (IDA, por sus siglas en inglés) del Banco.88 La mayor
parte del financiamiento del Banco Mundial del país proviene del Banco Internacional para la
Reconstrucción y Desarrollo (IBRD) y de la Cooperación Financiera Internacional (IFC). Las actividades
relacionadas con la energía bajo la Estrategia de Asistencia a Países (CAS) del Banco Mundial para la
48
República Dominicana caen bajo el Objetivo Estratégico II, para “promover la competitividad en un
entorno económico sustentable y flexible”, que se enfoca en una reforma del sector más que en
tecnologías de mitigación.
A través de sus “Préstamos de la Política de Desarrollo de Finanzas Públicas y Sectores Sociales”, el
Banco Mundial prioriza la reforma del sector energético de la República Dominicana en el siguiente
período de financiamiento, dándole énfasis a la reducción de la diferencia de costos entre los precios de
la energía minorista y los costos del servicio.89 CAS también menciona un paquete de préstamo de 120
millones de dólares estadounidenses en un período de tiempo de 2010 a 2013 del BID, la Organización
de Países Exportadores de Petróleo (OPEP), y el Banco Mundial para ayudar a mejorar la distribución
de energía en el país.
Por el contrario, el IFC del Banco Mundial incluye acciones de mitigación y apoyo para la eficiencia
energética y energía renovable en sus actividades de CAS. El IFC también es activo en el
fortalecimiento de los intermediarios financieros tales como el Banco Hipotecario Dominicano (BHD)
para promover el financiamiento de la energía renovable. En mayor de 2011, el Banco de Inversión
Europeo (EIB) anunció un proyecto para apoyar a las pequeñas y medianas empresas (PYME) que
invierten en energía limpia y para fortalecer la capacidad de préstamo del BHD para energía renovable.
El EIB proporcionará 80 millones de Euros en moneda local para prestar a través de tres líneas de
crédito.
Un análisis del alcance de los fondos internacionales que financian la energía renovable y la eficiencia
energética puede ayudar a quienes elaboran políticas en la República Dominicana a comprender mejor
la variedad de herramientas financieras e instituciones internacionales disponibles. El Worldwatch
Institute está actualmente realizando tal evaluación y pondrá los resultados a disposición del gobierno
dominicano. La capacitación sobre finanzas climáticas internacionales a planificadores gubernamentales,
desarrolladores de proyectos e instituciones financieras nacionales ayudaría a reunir los fondos
internacionales disponibles con la demanda nacional.
2.6
Construcción de capacidad en el sector bancario
A largo plazo, el sector privado, respaldado por los bancos comerciales, deberá ser la fuente principal de
financiamiento para la energía renovable. Sin embargo, los desarrolladores de negocios y financistas de
la República Dominicana enfrentan una variedad de desafíos, incluida una falta de disponibilidad de
capital para invertir en fuente de energía renovable, así como una falta de disponibilidad de préstamos
(préstamos blandos, crédito, subsidios, créditos condicionados o no) y garantiza instrumentos para
recursos renovables.90
El sector bancario dominicano aún carece de la conciencia y preparación requerida para financiar la
energía renovable. Actualmente, sólo uno de los cinco principales bancos comerciales nacionales, el
Banco BHD, proporciona una línea de crédito para energía limpia. Los bancos dominicanos enfrentan
dificultades importantes, y el período de repago más largo que pueden ofrecer es de 5 a 7 años, que es
corto en comparación con el período de repago para las tecnologías de energía renovable, que a nivel
internacional llega de 10 a 20 años.91
La falta de un mecanismo de garantía pública o privada adecuada (que permita a los bancos transferir
algo del riesgo al gobierno o a otra organización), así como una tasa alta de provisión para pérdidas por
préstamos para los bancos, que es otra barrera para el sector bancario. La provisión para pérdidas por
préstamos, determinada por la Superintendencia de Bancos Dominicana, requiere que los bancos
aparten una asignación alta en caso de que los clientes no paguen. En ausencia de un mercado
nacional desarrollado para las tecnologías eólica y solar, los bancos tienen el cuidado de usar los
equipos como garantía.92
El IFC y el BHD están actualmente desarrollando una nueva línea de créditos para productos limpios,
que incluye energía renovable. La línea de crédito ofrecería un interés bajo (aproximadamente 5.5%) y
préstamos a mediano plazo (repago en cinco años con un año de período de gracia) para pequeños o
49
medianos desarrolladores de proyectos, que cubren hasta el 70 u 80% de los costos de inversión del
proyecto. BHD es responsable de la mayoría de los aspectos del proceso de préstamos, incluidos el
marketing, la evaluación y aprobación del crédito. BHD también proporcionará experiencia técnica
(evaluación de recursos, estudios de factibilidad, etc.) y asistencia comercial a los desarrolladores a
través del proceso de preparación del proyecto. BHD ya ha comenzado a prestar a proyectos que
cambian de combustible, pero aún no a proyectos de energía renovable.
La línea de crédito de IFC/BHD ayuda a construir la experiencia de BHD para financiar energía
renovable y abordar efectivamente las barreras principales que los inversores privados y los financistas
comerciales enfrentan para financiar proyectos de energía renovable. Recomendamos que la
experiencia de IFC/BHD se utilice para nuevas iniciativas conjuntas entre las corporaciones financieras
internacionales y los bancos comerciales nacionales.
Resumen de las barreras principales para el financiamiento de energía renovable en la República
Dominicana
Barreras del mercado
• Distorsión de precios de los subsidios existentes y cargas impositivas no equitativas
• Alto riesgo de inversión percibido y real debido a la falta de experiencia de las instituciones
financieras con tecnologías nuevas y de rápida evolución
• Altos costos de transacción en mercados pequeños
• Falta de disponibilidad de financiamiento a largo plazo para proyectos
• Falta de instrumentos de compensación de riesgos adecuados
Barreras adicionales para el sector bancario
• Falta de fondos disponibles en moneda local
• Alta tasa de provisión para los bancos
• Baja calidad de los proyectos presentados para financiamiento
Barreras adicionales para inversores y desarrolladores privados
• Falta de conocimiento y experiencia del sector para el desarrollo de proyectos de energía limpia
• Bajo nivel de fondos propios para inversiones de contribución de costo
• Falta de registros crediticios
3.
Efectividad administrativa y organizacional!
3.1
Objetivos integrados de política y políticas integradas
Integrar los diferentes objetivos de desarrollo y la energía integrada, los problemas económicos,
ambientales y sociales al diseñar e implementar políticas energéticas es un predecesor crucial del éxito
de largo alcance. Esto requiere la participación de todos los departamentos del gobierno. Por ejemplo,
los datos en las solicitudes enviadas para exención impositiva, presentados en la Tabla 6, muestran sólo
los proyectos enviados a la CNE bajo la Ley 57-07. Estos datos brindan sólo una mirada parcial del
estado del mercado de energía renovable en la República Dominicana, ya que otros ministerios están a
cargo del régimen de exenciones impositivas más amplio, que también corresponde a la energía
renovable. Los datos completos sobre actividades de inversión en energía renovable, un componente
fundamental para la planificación informada del gobierno, es difícil de conseguir debido a la falta de
coordinación entre agencias.
Un sistema claro para la coordinación de energía renovable con otros departamentos del gobierno, así
como un diálogo entre ministerios, promovería en gran medida la comprensión de las profundas
implicancias de una transición a un sistema de energía renovable. Después de todo, el desarrollo de
energía renovable tiene profundas implicancias para las políticas de transporte, salud, infraestructura,
fabricación, mano de obra, comercio, educación, agricultura y utilización de terrenos, así como la
diplomacia internacional, mencionando solo algunas.
50
El Consejo Nacional para el Cambio Climático y el Mecanismo de Desarrollo Limpio (CNCCMDL) fue
creado en septiembre de 2008 mediante el decreto presidencial 601-08. Utiliza las estructuras existentes
ya involucradas en el área del cambio climático como el comité de dirección para la oficina y establece la
coordinación local y la construcción de consenso institucional con las partes interesadas en el gobierno,
el sector privado y la sociedad civil.93 (Vea la Figura 22.) La CNE también es responsable de coordinar a
los diferentes actores en el sector energético.
Figura 22. Estructura organizacional del Consejo Nacional para
el Cambio Climático y Mecanismo de Desarrollo Limpio
El Concejo Nacional podría extenderse para incluir la promoción de energía renovable, o servir como un
ejemplo de cómo puede establecerse con éxito un ente multisectorial. Un Concejo de Energía
Renovable debería involucrar a representantes de un amplio rango de departamentos actualmente
involucrados con la energía renovable, incluye los ministerios de agricultura, salud y turismo.94 (Vea la
Tabla 10).
Tabla 10. Competencias de energía renovable entre instituciones gubernamentales!
Área
Políticas y programas energéticos
Políticas y programas de generación y suministros eléctricos
Políticas y programas de desarrollo de energía renovable
(relacionados con la Ley 57-07)
Acuerdo de compra de energía
Abastecimiento de biomasa agrícola para uso como energía
Abastecimiento de otro tipo de biomasa para uso como energía
Electrificación rural
Desarrollo de energía eólica (dependiendo del lugar)
Desarrollo de energía hidroeléctrica
Institución
CNE
SENI, EDE, CDEEE
SENI, EDE, CDEEE
EDE
Ministerio de Agricultura
SEMARENA
Ministerio de Salud Pública y Asuntos Sociales
Ministerio de Turismo, SEMARENA
SEMARENA, Ministerio de Agricultura, EDEHID, etc.
3.2
Participación de partes interesadas
Las políticas son más exitosas cuando están bien apoyadas por participantes políticos claves. Como
partes interesadas críticas en la generación de políticas energéticas, el sector privado, expertos y la
sociedad civil deben involucrarse en el desarrollo de una política energética.95 Involucrar a un número
51
de partes interesadas durante el proceso de elaboración de políticas alienta el compromiso y la
participación en las políticas. El proceso de consulta con estas partes interesadas ayuda a asegurar que
las políticas sean factibles políticamente, sigan un horizonte de tiempo adecuado, reconozcan costos, se
complementen con otras prioridades políticas, creen lugar para las necesidades de desarrollo, e integren
aspectos ambientales y sociales para todos los miembros de la sociedad.
Sobre un tema altamente técnico como la electricidad, quienes elaboran políticas pueden ser reacios a
abrir el debate con quienes no son expertos. Los procesos de decisión oficial a menudo son lo
suficientemente lentos sin agregar las complicaciones de la participación pública. Sin embargo,
investigaciones muestran son más probables resultados sociales y ambientales exitosos del desarrollo
del sector energético si las políticas y reglamentaciones están abiertas al debate y escrutinio públicos.
Por ejemplo, una revisión de 239 casos de participación pública en la toma de decisiones ambientales
en Estados Unidos muestra que en un número significativo de casos, las decisiones mejoraron
ampliamente a través de este involucramiento.96 Otro estudio sobre la participación de la sociedad civil
en la dirección del sector de electricidad en India, las Filipinas, Indonesia y Tailandia concluyó que “una
mejor dirección puede abrir la puerta a soluciones más creativas para [los desafíos de proporcionar
acceso a electricidad confiable y accesible], mejores sistemas de implementación, y mecanismos de
responsabilidad más sólidos”.97
El próximo Plan de Desarrollo Compatible con el Cambio Climático (DECCC) de la República
Dominicana será revisado por “partes interesadas relevantes” cuyos comentarios se integrarán durante
la revisión del documento final del plan. El número de partes interesadas involucradas y su participación
real aún no se ha determinado.98 Sin embargo, esta apertura es la manera adecuada de seguir.
3.3
Monitoreo, informes y evaluación de la implementación de la política
Establecer una visión y publicar objetivos nacionales no es suficiente para asegurar que se alcanzará un
objetivo de política específico. Es importante implementar mediciones para medir el progreso hacia el
objetivo. Los estándares y prácticas de medición internacionales, tales como el Protocolo del Gas de
Efecto Invernadero y las Normas ISO para medir las emisiones de carbono, pueden guiar a quienes
elaboran políticas para construir metodologías y sistemas responsables en el país para hacer el
seguimiento de la implementación de las políticas.99 Estas funciones se atribuyen al CNCCMDL en el
Artículo 3 del Decreto 601-08.
Actualmente la República Dominicana no tiene un sistema sistemático e integrado para monitorear y
verificar el progreso hacia los objetivos de energía renovable expresados en la Ley 57-07. También
carece de un proceso sistemático para revisar el desarrollo de energía renovable, por lo menos en la
práctica. En teoría, se supone que el PEN ha sido revisado y ajustado anualmente desde 2007, pero
esto aún no ha sucedido.
La CNE guarda registros de las concesiones otorgadas bajo la Ley 57-07, pero el sistema puede
mejorarse y vincularse a datos de otros ministerios relevantes. Construir una base de datos común entre
el CNCCMDL Nacional, el punto GEF Focal y la CNE aseguraría una mejor armonización de los datos.
Grupos de la sociedad civil deberían realizar un monitoreo independiente de la implementación de
medidas y asegurar la transparencia de la comunicación de los resultados.100 La financiación
internacional para el clima podría apoyar los esfuerzos para construir este sistema de medición nacional.
3.4
Una solución integral para inversores en recursos renovables
La Ley 57-07 proporciona incentivos a dos categorías importantes de productores de energía renovable:
productores independientes y productores a gran escala. Los últimos deberían recibir una concesión
para ser elegibles para recibir incentivos. Obtener concesiones para el desarrollo de energía renovable
en la República Dominicana requiere que los inversores pasen a través de un proceso complejo, que
involucra varias instituciones del gobierno, la obtención de una certificación ambiental y la realización de
evaluaciones técnicas y financieras exhaustivas.101 (Vea la Figura 23). Sumando a la confusión
52
burocrática, diferentes leyes, incluidas 340-06, 57-07, 125-01 y 64-00, cubren diferentes aspectos del
proceso necesario para obtener concesiones de energía renovable.
Figura 23. Procedimiento administrativo para obtener una concesión de energía renovable
Por ejemplo, la empresa EGE-Haina tardó nueve años en desarrollar el parque eólico Juancho-Los
Cocos. Otro entrevistado informó que él había estado intentando desarrollar un proyecto desde 1999 y
aún no había obtenido todos los permisos: "Comenzamos en 1999, y en 2004 teníamos todos los
permisos, pero apareció la ley de energía renovable en 2007, y tuvimos que empezar todo de cero
nuevamente".102
La creación de una “Ventanilla Única” o una única ventanilla administrativa dentro del gobierno para que
los inversores de energía renovable pudieran ayudar a acelerar y simplificar los procesos
significativamente. Esa única opción para inversión y exportaciones fue diseñada en 1998 y establecida
en 2005 por el Ministerio de Inversiones Extranjeras. El SIVUCEX, como se llama esta solución integral,
apunta a optimizar las formalidades de exportación entre las instituciones públicas y a reducir la duración
de los procedimientos administrativos, pero no está directamente relacionada con la energía renovable.
Una sociedad entre la CNE y el Ministerio de Medioambiente serviría como una entidad coordinadora
interministerial para ayudar a optimizar los procedimientos de solicitud para obtener concesiones e
incentivos financieros, así como para mitigar la complejidad de los procedimientos burocráticos, que aún
son una importante barrera para los inversores. Para facilitar el proceso de solicitud, se podrían reunir
los documentos de información que indican los diferentes pasos administrativos y armar un manual para
todas las preguntas de los inversores relacionadas con las concesiones que podría servir con recurso de
información centralizado. Establecer una línea o servicio de información también es útil para los
solicitantes.
Sugerimos que el gobierno cree una solución integral para el procesamiento de todos los permisos que
se requieren para ser elegibles para una concesión e incentivos financieros bajo la Ley 57-07. De
acuerdo con una evaluación de todo el país, la CNE aprobó más de 33 concesiones en 2009, bajo las
cuales se deberían instalar más de 1,905 MW de energía eólica.103 Sin embargo, una revisión de
Worldwatch que utiliza los últimos datos de la CNE muestra que sólo unas pocas de estas concesiones
condujeron a la construcción real de un proyecto. Los oficiales del gobierno han expresado la
preocupación de que las concesiones se otorgaron a proyectos para los cuales posteriormente no era
posible encontrar financiamiento.
Una revisión en profundidad de la capacidad bancaria de un proyecto y de la disponibilidad de fondos
comprometidos podría agregarse a los requisitos para fortalecer el proceso de desarrollo de un proyecto.
A menudo, los desarrolladores de proyectos sin experiencia carecen de las habilidades para desarrollar
53
proyectos de energía renovable, lo que complica enormemente la burocracia general. Además de
realizar un análisis integral de la viabilidad financiera de un proyecto cuando se otorga la concesión, el
ente que la otorga debería establecer un servicio para hacer coincidir las necesidades financieras del
proyecto con el financiamiento público nacional disponible, o financiamiento climático internacional.
La medición, los informes y la verificación no sólo son importantes para las políticas a nivel nacional.
Después de que se otorga la concesión, también es necesaria una verificación cuidadosa del progreso
del proyecto a nivel del mismo, Actualmente, la CNE realiza esta tarea con un pequeño equipo de
técnicos. Actualmente no hay un proceso de informes sistemático sobre el progreso del proyecto.
54
V. PERSPECTIVA ENERGÉTICA DE LA
REPÚBLICA DOMINICANA
La República Dominicana ha realizado un progreso importante promoviendo la energía renovable
mediante el establecimiento de una fuerte visión a largo plazo y un compromiso con el desarrollo de
energía limpia y la implementación de políticas para estimular las inversiones. Estos esfuerzos han
tenido el éxito de aumentar el número de proyectos de energía renovable en curso, así como de las
concesiones para futuros proyectos planificados.
Las próximas elecciones presidenciales han elevado más la atención a temas de seguridad energética,
accesibilidad y acceso en el país, independientemente de la afiliación política. El gobierno actual ha
demostrado un compromiso claro con la energía limpia, y el Partido Revolucionario Dominicano, un
partido de la oposición, ha prometido de igual manear aumentar la eficiencia, reducir los desechos y
robo de energía y diversificar las fuentes de energía con alternativas renovables.104 Esta estrategia
informará las ambiciones y estrategias de todos los grupos políticos principales y de la sociedad civil
involucrados en el proceso de toma de decisiones. El objetivo de nuestro trabajo imparcial es guiar a los
gobiernos actuales y futuros en sus esfuerzos para realizar la transición a un sistema de energía que
sea económica, social y ambientalmente sustentable.!
!
Las partes interesadas de la República Dominicana aceptan ampliamente la necesidad de reformas
adicionales para asegurar que las aspiraciones y planes de energía limpia en el país sean una realidad.
Los esfuerzos nacionales y la cooperación con organizaciones internacionales de expertos tales como el
Worldwatch Institute son fundamentales para encontrar las soluciones de mejores prácticas para que
avance el desarrollo de energía de bajas emisiones.
La República Dominicana bosquejó recientemente el primer paso de su Plan de Desarrollo Compatible
con el Cambio Climático (DECCC).105 El DECCC presenta un plan global de reducción de gases de
efecto invernadero que identifica las opciones de emisiones bajas en los sectores de electricidad,
transporte, agricultura, actividad forestal y gestión de terrenos, entre otros. El potencial para la
disminución de emisiones a partir de la combinación de estas medidas, se encuentra hasta un 65% por
debajo del negocio actual (50% por debajo de los niveles de 2010) para 2030. Las opciones de
disminución se priorizan por sector sobre un potencial de reducción de emisiones, costo, y facilidad de
implementación. El DECCC también analiza el impacto socioeconómico de la estrategia general de
disminución, incluidos la creación de puestos de trabajo, los efectos de los ingresos disponibles, los
flujos entrantes de inversión extranjera directa (FDI, por sus siglas en inglés) y las mejoras en la balanza
comercial.
Para realizar estas disminuciones y beneficios socioeconómicos, el DECCC revisa políticas, identifica
oportunidades para cambios legislativas e institucionales, y propone estrategias concretas de
implementación para los sectores objetivos. El plan también evalúa los niveles necesarios de inversión e
identifica las opciones de financiamiento disponibles. Estamos complacidos al ver que muchas de las
recomendaciones de la DECCC coinciden con nuestro análisis y las reformas sugeridas que hemos
realizado durante la implementación de nuestro proyecto y en este informe final. Como nuestra
estrategia renovable incluye un análisis detallado y consejos específicos por sector, esperamos que sea
utilizado para informar, complementar y avanzar con los objetivos y estrategias del DECCC.
Hemos identificado varias áreas para realizar investigaciones detalladas que planeamos realizar para
construir sobre este informe, los esfuerzos continuos del gobierno dominicano y de otras organizaciones.
Estamos agradecidos a la Iniciativa Internacional Climática (ICI, por sus siglas en inglés) del gobierno
alemán, por permitirnos extender nuestro trabajo en la República Dominicana, además del apoyo que ya
proporcionan al DECCC. Worldwatch se ha estado comunicando estrechamente con el gobierno de la
República Dominicana y sus socios de DECCC para asegurar que nuestro trabajo de estrategia
complemente su iniciativa sin duplicar ninguno de sus valiosos trabajos. Continuaremos comprometidos
55
en un enfoque que apunta específicamente al sector energético, a través de evaluaciones detalladas y
mapeo de recursos de energía renovable, evaluación de eficiencia energética y evaluaciones técnicas y
de la red de electricidad, además de recomendaciones sobre políticas y financiamiento.
Nuestro trabajo futuro incluirá investigación sobre recursos de energía renovable adicionales, problemas
de consumo y ahorro de energía. Detallaremos soluciones tecnológicas, incluidos el calentamiento solar
de agua y la generación de electricidad basada en bagazo. Worldwatch examinará el papel importante
que la eficiencia energética puede tener en diferentes sectores de la economía de la República
Dominicana para disminuir aún más las importaciones de combustibles fósiles. Trabajo adicional
examinará en más detalle el impacto socioeconómico de diferentes estrategias energéticas, incluidos los
costos de la energía residencial y el impacto de los subsidios al petróleo. La investigación también se
centrará en como apuntar la generación de energía renovable a sectores económicos específicos en
base a como la demanda pico de diferentes industrias coincide con la generación pico de los recursos
renovables variables.
Para comparar con confianza el progreso y los desafíos únicos del desarrollo de energía de emisiones
bajas de la República Dominicana, Worldwatch colocará los elementos de estos análisis en un contexto
internacional. Las comparaciones incluirán el potencial físico de diferentes fuentes de energía renovable,
impulsores de patrones de consumo de energía por los diferentes sectores económicos y medidas de
políticas de mejores prácticas para inversión en recursos renovables y acceso a energía de bajo costo.
La investigación y los esfuerzos de implementación actuales y futuros dependen de la disponibilidad de
datos confiables. En la República Dominicana existen oportunidades para mejorar la generación de
datos, el monitoreo, los informes y la verificación, incluidas la coordinación entre las agencias del
gobierno y otras entidades que generan energía y los datos estadísticos relacionados en el país.
Worldwatch dará recomendaciones para mejorar la calidad y distribución de los datos para crear un
ambiente más certero para futuras inversiones y desarrollo en energía de bajas emisiones de carbono
entre departamentos del gobierno.
El Worldwatch Institute está comprometido con hacer avanzar nuestra productiva relación con el
gobierno dominicano, así como con partes interesadas privadas y ONG para el desarrollo de energía de
bajas emisiones. Nuestros esfuerzos de investigación continuarán centrándose en las necesidades y
prioridades del país para asegurar que nuestras estrategias proporcionen herramientas valiosas para
políticas y planificación, fundamentales para quienes toman decisiones en la República Dominicana.
56
NOTAS FINALES
1
Convención Marco sobre el Cambio Climático de las Naciones Unidas (UNFCCC), Copenhagen Acuerdo del 18 de diciembre de
2009, 15º Sesión de la Conferencia de las Partes, Copenhagen, Dinamarca.
2
UNFCCC, Plan de Acción de Bali de diciembre de 2007, 13ª Sesión de la Conferencia de las Partes, Bali, Indonesia.
3
C. Flavin, Low-Carbon Energy: A Roadmap, Worldwatch Report 178 (Washington, DC: Worldwatch Institute), p. 5.
4
En 1998, el Huracán George ocasionó 235 mueres y una pérdida económica estimada de 2.200 millones de dólares
estadounidenses, o el 14% de los ingresos brutos nacionales. Otros huracanes y tormentas desde entonces han ocasionado más
daños. Vea el Banco Mundial, Dominican Republic Environmental Priorities and Strategic Options Country Environmental
Analysis, 29 de junio de 2004.
5
A. Ochs, “Mapping the future: Why Bidding Farewell to Fossil Fuels Is in Our Interests – And How It Can Be Done,” Climate
Action, lanzado en la 16ª Conferencia de las partes de la UNFCCC, Cancún, México (Londres y Nairobi: United Nations
Environment Programme and Sustainable Development International, 2010).
6
En base a dados de la Agencia Internacional de la Energía (IEA, por sus siglas en inglés), “2008 Energy Balance for Dominican
Republic,” www.iea.org/stats/balancetable.asp?COUNTRY_CODE=DO.
7
IEA, “Electricity/Heat in Dominican Republic in 2008,” www.iea.org/stats/electricitydata.asp?COUNTRY_CODE=DO.
8
Organismo Coordinador (OC), Informe de Operación Real, OC-GO-IOPERACION-DIC-10 diciembre de 2010.
9
lbid.
10
McKinsey & Company, “Climate-Compatible Development Plan (CCDP) for the Dominican Republic,” presentación para la 3ª
Reunión del Comité de Dirección, Santo Domingo, 3 de mayo de 2011.
11
Ibid. Figura 1 del OC, 2011, con modificación de la Comisión Nacional de Energía (CNE).
12
Departamento de Estado de EE. UU., “Background Note: Dominican Republic,” www.state.gov/r/pa/ei/bgn/35639.htm.
13
CNE, Energy Access and Poverty Alleviation to Achieve the Millennium Development Goals in Latin America and the
Caribbean, datos proporcionados por el Sistema Eléctrico Interconectado Nacional (SENI), 2009.
14
Las datos son de 2004, de acuerdo con el Documento de Evaluación de Proyecto sobre un Préstamo Propuesto en el Monto
Equivalente de 42 millones de dólares estadounidenses para la República Dominicana para un Proyecto de Rehabilitación de
Distribución Eléctrico del Departamento de Desarrollo Sustentable, Unidad de Administración de Países del Caribe, Región de
Latinoamérica y el Caribe del Banco Mundial del 18 de abril de 2008.
15
Figure 2 del OC, op. cit. nota 8.
16
El Banco Central de la República Dominicana informa que en 2010, se gastaron 3,464 millones de dólares estadounidenses en
la importación de combustible fósil y un PBI nacional de 51,657 millones de dólares.
17
”Gobierno Duplicará los US350 Millones del Subsidio Eléctrico,” Diario Libre, 11 de mayo de 2011.
18
IEA, op. cit. nota 6.
19
En 2009, la República Dominicana consumió 122,000 barriles de petróleo por día, con un máximo de 50.000 barriles
importados bajo el contrato PetroCaribe con Venezuela, que proporciona petróleo a la República Dominicana y otros países de
América Central y el Caribe a costos subsidiados. Bajo el contrato, el 40% de los pagos por la importación de petróleo deben
pagarse en efectivo contra entrega y el 60% restante puede financiarse en un período de 25 años a una tasa de interés del 1%.
Fuentes: U.S. Energy Information Administration, Dominican Republic Country Analysis Brief, 30 de junio de 2010; C.R. Seelke.
“Dominican Republic: Background and U.S. Relations.” Congressional Research Service, www.fas.org/sgp/crs/row/R41482.pdf;
“Petrocaribe: Making Our Case For Us,” ReVolt (blog del Worldwatch Institute), 9 de febrero de 2011.
20
AES Dominican Presentation, Changing the Energy Matrix: Natural Gas in Dominican Republic and the Caribbean, Simposio
LNG para América Central y el Caribe, Ciudad de Panamá, Panamá, enero de 2011.
21
”Gasoline Paces Fuel Price Jumps,” Dominican Today, 8 de enero de 2011; “Dominican Republic Fuel Prices Set Record,”
Dominican Today, 8 de abril de 2011. Los montos en dólares están convertido a una tasa de cambio de 1 dólar estadounidense
37.4 pesos dominicanos en enero de 2011 y 37.7 pesos dominicanos en abril de 2011.
22
G. Rothkopf, A Blueprint for Green Energy in the Americas (Preparado para el Banco de Desarrollo Interamericano, 2007); F.
Gerner y M. Hansen, Caribbean Regional Electricity Supply Options: Toward Greater Security, Renewables, and Resilience
(Banco Muncial, Unidad de Energía, Departamento de Desarrollo Sustentable, América Latina y el Caribe, 2011); Nexant,
Caribbean Regional Electricity Generation, Interconnection, and Fuels Supply Strategy, preparado para el Banco Mundial, 2010.
23
“Sun Sets on Oil for Gulf Power Generation,” Bloomberg New Energy Finance, 19 de enero de 2011.
24
REN21, Renewables 2010 Global Status Report (Paris: 2010).
25
Ibid.
26
B. Perlack y W. Hinds, Evaluation of the Barbados Solar Water Heating Experience (Oak Ridge, TN: Oak Ridge National
Laboratory, 2003); Banco de Desarrollo Interamericano, “Barbados to Boost Renewable Energy Use, Reduce Fossil Fuel
Dependence with IDB Help,” 15 de septiembre de 2010, en www.iadb.org/mobile/news/detail.cfm?lang=en&id=7907.
27
M. Konold, “Global Wind Power Growth Takes a Breather in 2010,” Vital Signs Online (Washington, DC: Worldwatch Institute,
2011).
28
M. Delucchi y M. Jacobson, “Providing All Global Energy with Wind, Water, and Solar Power, Part II: Reliability, System and
Transmission Costs, and Policies,” Energy Policy, vol. 39 (2011), pp. 1170–90.
29
Nexant, op. cit. nota 22.
30
J. Tong, “The Opportunties & Proposals for Small Hydropower Development in Latin American & Caribbean Region,”
presentación disponible en www.unido.org.
31
Organismo Coordinador del Sistema Eléctrico Nacional Interconectado de la República Dominicana, Inc, Memoria Anual 2009.
57
32
Concejo Nacional para el Cambio Climático y Mecanismo de Desarrollo Limpio de la República Dominicana, The Study for the
Promotion of CDM Projects in the Dominican Republic, 2010, disponible en
www.cambioclimatico.gob.do/eng/Portals/0/pdf/DFR_MainEN.pdf.
33
J. Liriano, Los Campos Pueden Generar Su Energía, Listin Diario, 14 de septiembre de 2010.
34
Concejo Nacional para el Cambio Climático y Mecanismo de Desarrollo Limpio de la República Dominicana, “A Journey to
Sustainable Growth: The Draft Climate-Compatible Development Plan of the Dominican Republic,” septiembre de 2011.
35
Ibid.
36
Alvaro Atilano, Nova Oceanic Energy, personal communication with Worldwatch.
37
M. Golkar, “Distributed Generation and Competition in Electric Distribution Market,” IEEE Eurocon 2009.
38
S.G.M. Therien, “Distributed Generation: Issues Concerning a Changing Power Grid Paradigm,” Tesis presentada a Docentes
de la California Polytechnic State University, San Luis Obispo, CA.
39
C. Lawrence, M. Salama y R. Elshatshat, “Analysis of the Impact of Distributed Generation on Voltage Regulation,” 2004 IEEE
PES Power Systems Conference and Exposition.
40
Therien, op. cit. nota 35.
41
Taufik, Introduction to Power Electronics, 6ª Rev., 2008.
42
Taufik, Advanced Power Electronics, 3ª Rev., 2009.
43
Ibid.
44
G.M. Masters, Renewable and Efficient Electric Power Systems (Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2004).
45
P. Barker y R. De Mello, “Determining the Impact of Distributed Generation on Power Systems: Part 1 - Radial Distribution
Systems,” Actas del Congreso IEEE Power Engineering Society Transmission and Distribution Conference, vol. 3 (2000), pp.
1645–56.
46
McKinsey & Company, op. cit. nota 10.
47
IEA, Harnessing Variable Renewables: A Guide to the Balancing Challenge – 2011 (Paris: mayo de 2011).
48
M. Milligan y B.Kirby, Market Characteristics for Efficient Integration of Variable Generation in the Western Interconnection
(Golden, CO: Laboratorio Nacional de Energía Renovable de EE. UU. (NREL), agosto de 2010).
49
GE Energy, The Effects of Integrating Wind Power on Transmission System Planning, Reliability, and Operations: Report on
Phase 2, preparado para The New York State Energy Research and Development Authority, 2005.
50
Tales cables submarinos se propusieron para varios lugares en el Caribe, incluida la República Dominicana, Sin embargo, las
interconexiones más beneficiosas generalmente se perciben para las Antillas Menores, de acuerdo a Gerner y Hansen, op. cit.
nota 22.
51
University of Hawaii, Hawaii Natural Energy Institute, Oahu Wind Integration Study: Final Report, preparado para el
Departamento de Energía de EE. UU., Oficina de Distribución Eléctrica y Confiabilidad de la Energía, 2011.
52
El costo del sistema de cable para la interconexión de Puerto Rico y la República Dominicana se estima en 282 millones de
dólares estadounidenses. Nexant, op. cit. nota 22.
53
Centro Nacional de Energías Renovables, Proyecto: Estudio de las características necesarias de la red eléctrica para la
evacuación de la energía eólica en la Republica Dominicana, preparado para la CNE, 2008.
54
Milligan and Kirby, op. cit. nota 48.
55
Ibid.
56
Ibid.
57
M. Ahlstrom, Short-term Forecasting: Integration of Forecast Data into Utility Operations Planning Tools, presentado al Grupo
de Integración de Servicios Públicos con Energía Eólica/NREL Aplicaciones de Pronóstico del Viento para la Planificación y
Operaciones de Servicios Públicos, St. Paul, MN, 21–22 febrero de 2008; K. Rohrig, ed., Entwicklung eines Rechenmodells zur
Windleistungsprognose für das Geboet des deutschen Verbundnetzes, Abschlussbericht Forchungsvorhaben Nr. 0329915A,
gefördert durch Bundesministeriums für Umwelt, Naturschutz und Reaktorsicherheit (BMU) (Kassel, Alemania, 2005).
58
European Photovoltaic Industry Association and Greenpeace International, Solar Generation: Solar Electricity for over One
Billion People and Two Million Jobs by 2020 (Bruselas: septiembre de 2006).
59
Global Wind Energy Council and Greenpeace International, Global Wind Energy Outlook 2006, (Bruselas: septiembre de
2006).
60
M. Wei, S. Patadia, y D.M. Kammen, “Putting Renewables and Energy Efficiency to Work: How Many Jobs Can the Clean
Energy Industry Generate in the US?” Energy Policy, vol. 38 (2010), pp. 919–31.
61
T. Bühler, H. Klemisch y K. Ostenrath, Ausbildung und Arbeit für Erneuerbare Energien. Statusbericht 2007 (Bonn:
Wissenscaftsladen Bonn, 2007), p. 15.
62
D.P. Barua, Grameen Shakti: Pioneering and Expanding Green Energy Revolution to Bangladesh (Dhaka: Grameen Bank
Bhaban, abril de 2008).
63
Por ejemplo, en 2007, España introduce ambiciosas tarifas de alimentación que estimularon la inversión en energía eólica.
Pero la escala del subsidio fue percibida por algunos como demasiado cara y se presionó para eliminarla. Cuando el gobierno
redujo drásticamente la tarifa y estableció un rígida capacidad anual para limitar el número de proyectos elegibles, la inversión en
energía solar colapsó.
64
K. Hamilton, Scaling Up Renewable Energy in Developing Countries, Finance and Investments Perspectives (Londres:
Chatham House, 2010).
65
Constitución de la Republica Dominicana, 2010.
66
SEMARENA, Segunda Comunicación Nacional, 2009.
67
“Discurso del Dr. Rafael Alburquerque de Castro Vicepresidente Constitucional de la República Dominicana, en la 16ª
Conferencia de las Partes Sobre Cambio Climático (COP16 MOP6,” Cancún, México, 16 de diciembre de 2010, en
http://unfccc.int/files/meetings/cop_16/statements/application/pdf/101209_cop16_hls_dominican_republic.pdf.
68
Oficina para el Cambio Climático de la República Dominicana, A Journey to Sustainable Growth, 2011, p. 3.
58
69
IEA, “Selected 2008 Indicators for Dominican Republic,” http://iea.org/stats/indicators.asp?COUNTRY_CODE=DO;
SEMARENA, op. cit. nota 66. Datos de la Tabla 4 para 2000 de la Segunda Comisión Nacional de la UNFCCC; datos para 2007
de World Resouces Institute, Climate Analysis Indicators Tool, Washington, DC, 2011 2011).
70
CNE, Ley 57-07, 2007.
71
Plan Nacional de Energía para la República Dominicana, 2004–2015.
72
Ibid.
73
Regulación de Medición Neta de la CNE, adaptada por Worldwatch.
74
CNE, 2011.
75
Ley 57-07, Capítulo 3, Artículos 9 al 14.
76
Tabla 6 de la CNE.
77
Entrevistas en la CNE, 2011. Tabla 7 de “Global Feed-in-Tariff Tracker,” PV News, agosto de 2011.
78
Entrevistas en la CNE, 2011.
79
Banco Muncial, Country Assistance Strategy for the Dominican Republic FY10-13, párrafo 52.
80
CNE, Reglamento de Medición Neta, mayo de 2011, “CNE apoyará a usuarios usen energía renovable”, Diario Librea, 30 de
junio de 2011.
81
CNE, op. cit. nota 80. Figura 22 de la CNE, adaptada por Worldwatch.
82
M. Lindstein, Financing Renewable Energies (Frankfurt: Kreditanstalt für Wiederaufbau (KfW), 2005).
83
Deutsche Gesellschaft fuer Technische Zusammenarbeit, Proyecto Fomento de Energías Renovables – PROFER, República
Dominicana, Evaluación Final 2007.
84
Tabla 8 de la Subdirección de Balanza de Pagos, División de Análisis de Exportaciones e Importaciones a partir de
informaciones suministradas por la Dirección General de Aduanas (DGA) y empresas del sector privado, Dominican Republic,
Worldwatch calculation.
85
UNFCCC, “CDM–Home,” http://cdm.unfccc.int/.
86
Agencia de Cooperación Internacional Japonesa (JICA), The Dominican Republic’s National Action Plan for CDM Development,
diciembre de 2010.
87
Tabla 9 de la UNFCCC, “CDM Registry,” http://cdm.unfccc.int/Registry/index.html.
88
El ingreso per capita es de 3,990 dólares estadounidenses, según el Banco Mundial, op. cit. nota 79. La Asociación de
Desarrollo Internacional del Banco Mundial (IDA) proporciona créditos sin interés a los países más pbres con un repago de 35 a
40 años, incluido un período de gracia de gracia de 10 años y otorga subsidios a os países en riego de embargo de deuda. La
República Dominicana se “graduó” de IDA desde el año fiscal 1973.
89
Banco Mundial, op. cit. nota 79, para. 53.
90
X. Fu-Bertaux, “Financing Renewable Energies in the Dominican Republic, Part 1,” ReVolt (blog del Worldwatch Institute), julio
de 2011.
91
Entrevista con BHD, disponible en www.youtube.com/watch?v=sZXeL73utIU&feature=channel_video_title
92
Ibid
93
Figura 22 del Consejo Nacional para el Cambio Climático y Mecanismo de Desarrollo Limpio (CNCCCMDL).
94
Tabla 10 del CNCCMDL/JICA, Study for the Promotion of CDM Projects in the Dominican Republic, octubre de 2010.
95
S. Nakhooda, S. Dixit y N.K. Dubash, Empowering People: A Governance Analysis of Electricity; India, Indonesia, Philippines,
Thailand (Washington, DC: World Resources Institute, 2007).
96
T. Beierle y J. Crawford, Public Participation in Environmental Decisions, Resources for the Future, citado en Nakhooda, Dixit y
Dubash, ibid.
97
Nakhooda, Dixit y Dubash, op. cit. nota 95.
98
O. Ramirez, Presentación de Climate Change Development Plan en Bonn, Alemania, junio de 2011.
99
The Greenhouse Gas Protocol Initiative, “About the GHG Protocol,” www.ghgprotocol.org/about-ghgp.
100
L. Weischer y col., Grounding Green Power: Bottom-Up Perspectives on Smart Renewable Energy Policy in Developing
Countries (Washington, DC: German Marshall Fund de Estados Unidos en colabroación con la Heinrich Boell Foundation y el
World Resources Institute, mayor de 2011).
101
Figura 23 de la CNE Ley 57-07 y entrevistas realizadas por Worldwatch.
102
“Investors Suggest Creating a Single Stop Window,” El Dia, 5 de mayo de 2011.
103
TERNA Wind Energy Program, ”Energy-policy Framework Conditions for Electricity Markets and Renewable Energies, Country
Profile, Dominican Republic“ (Eschborn, Germany: GTZ, 2009).
104
H. Mejía, Candidato presidencial del PRD, “El sector électrico y los engaños del PLD,” Editora Acento, agosto de 2011.
105
Office of Climate Change of the Dominican Republic, op. cit. note 68.
59
FullView
SOLAR
ANÁLISIS DE UN REGISTRO DE 13 AÑOS
Análisis de variabilidad
climática de sitio
Santo Domingo, República Dominicana
PARA
WorldWatch Institute
FECHA
26 de julio de 2010
CONTACTO
Tel.: +1 206.325.1573
fax: +1 206.325.1618
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AVISO
Copyright c 2010 3TIER, Inc. Todos los derechos reservados. 3TIER reclama los derechos de
autor de todo el texto y de todos los gráficos con derechos de propietario y sujetos al derecho de
autor en este Informe, del diseño general de este Informe, así como de la selección, disposición y
presentación de todos los materiales de este Informe. Queda prohibida su reproducción y
redistribución sin el consentimiento expreso y por escrito de 3TIER. Las solicitudes de
consentimiento pueden dirigirse a [email protected].
Introduction
Introducción
1
Santo Domingo
Para WorldWatch Institute
INTRODUCCIÓN
........................................................................................................................................
3TIER ha sido contratado por WorldWatch Institute para evaluar la variabilidad y magnitud de la irradiancia solar, la
velocidad del viento y la temperatura en el sitio del proyecto Santo Domingo ubicado en la República Dominicana (Latitud:
18.472! N, Longitud: 69.892! O). En este informe se presenta un análisis retrospectivo de más de 13 años anteriores de datos
sobre irradiancia solar, velocidad del viento y temperatura.
El valor de la irradiancia horizontal global promedio a largo plazo (1 de enero de 1997 – 31 de diciembre de 2009) en el sitio
de Santo Domingo es 5.452 kWh/m2 /día (227.1 W/m2). El valor de irradiancia normal directa promedio a largo plazo es
4.971 kWh/m2 /día (207.1 W/m2), y el valor de irradiancia horizontal difusa es 2.039 kWh/m2 /día (84.97 W/m2).
La velocidad del viento promedio a largo plazo (1 de enero de 1997 – 31 de diciembre de 2009) a 10 metros sobre el nivel del
suelo es 3.31 m/s. La temperatura promedio a largo plazo a 2 metros a nivel del suelo es 25.9 ! C.
No se proporcionaron observaciones in situ en esta ubicación del proyecto; por lo tanto, todos los datos presentados en este
informe son estrictamente resultados satelitales procesados y resultados del modelo en bruto. Si llegaran a estar disponibles
datos de observación, 3TIER puede incorporar dichos datos a través de un análisis adicional y proporcionar resultados
corregidos estadísticamente.
c 2010 3TIER, Inc.
1
Table
Índiceof Contents
Santo Domingo
Índice
1 Introducción!
1
2 Explicación de los valores de irradiancia!
2.1 Irradiancia horizontal global. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
2.2 Irradiancia normal directa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
2.3 Irradiancia horizontal difusa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
3
3
3
3
3 Mapas espaciales!
3.1 Mapas de promedios anuales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
4
4
4 Evaluación del recurso solar!
4.1 Variabilidad promedio mensual de la irradiancia solar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
4.2 Distribuciones de la irradiancia solar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
4.3 Variabilidad diurna de la irradiancia solar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
4.4 Datos tabulares. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
8
8
9
10
11
5 Simulaciones de modelos de 3TIER!
14
6 Evaluación de recursos de viento y temperatura!
15
6.1 Variabilidad promedio mensual. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 15
6.2 Distribución de la dirección del viento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 16
6.3 Variabilidad diurna de la velocidad del viento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ! 18
6.4 Variabilidad diurna de la temperatura. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . !
19
6.5 Datos tabulares. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 20
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2
Methodology
Metodología
2
Santo Domingo
EXPLICACIÓN DE LOS VALORES DE IRRADIANCIA
........................................................................................................................................
Los valores de irradiancia que se presentan en este informe son de un conjunto de datos solares de 3TIER. Este conjunto de
datos se basa en más de 13 años anteriores (de enero de 1997 a junio de 2010) de imágenes satelitales visibles de alta
resolución (aproximadamente 1 km) procesadas cada media hora, de datos de los satélites GOES (GOES Este y GOES Oeste,
usando el canal de onda larga visible de banda ancha). Las imágenes satelitales se procesaron para crear más de 13 años de
valores horarios de Irradiancia horizontal global, Irradiancia normal directa, e Irradiancia horizontal difusa, a una resolución
horizontal de 2 arcminutos. Para desarrollar y validar el modelo, y estimar el error, 3TIER comparó los valores de irradiancia
derivada con observaciones de mediciones directas de radiación superficial, contenidas en la Base de Datos de Radiación
Solar Nacional y en la Red de Radiación Superficial de Línea de Base. Las estimaciones de error se derivaron mediante la
comparación de los datos del modelo con observaciones que no se usaron en la capacitación, o afinación del sistema de
modelación. Para obtener más información sobre los procedimientos de validación de 3TIER, incluidas las notas técnicas de
validación, consulte la siguiente página web:
http://www.3tier.com/en/support/solar-prospecting-tools/what-were-3tiers-solar-prospecting-data-validation-procedures/.
2.1 Irradiancia horizontal global
La irradiancia horizontal global es la cantidad de radiación solar total por unidad de área que se interceptada por una
superficie plana y horizontal. Este valor es de especial interés para las instalaciones fotovoltaicas. Incluye la radiación de
rayos directa (radiación que proviene de la dirección del sol) y la radiación difusa (radiación que se ha diseminado por la
atmósfera y que viene de todas las direcciones del cielo). La estimación tiene un error estándar de 10%.
2.2 Irradiancia normal directa
La irradiancia normal directa es la cantidad de radiación de rayos solares directa por unidad de área que es interceptada por
una superficie plana que en todo momento está apuntando en la dirección del sol. Esta cantidad es de especial interés para las
instalaciones de concentración solar y las instalaciones que hacen el seguimiento de la posición del sol. La estimación tiene
un error estándar de 16%.
2.3 Irradiancia horizontal difusa
La irradiancia horizontal difusa es la cantidad de radiación solar difusa por unidad de área, que es interceptada por una
superficie plana y horizontal que no está sujeta a ninguna sombra y no llega según una trayectoria directa desde el sol. La
estimación tiene un error estándar de 10%.
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3
Solar
3
Maps
Mapas
Santo Domingo
MAPAS ESPACIALES
........................................................................................................................................
3.1 Mapas de promedios anuales
En esta sección se presentan mapas espaciales de la irradiancia solar en la región del proyecto Santo Domingo. Todos los
mapas promedios anuales de esta sección se calcularon a partir de datos de irradiancia basados en satélites de más de 13 años.
Se incluyen mapas de promedio anual para la irradiancia horizontal global, normal directa y horizontal difusa, con respecto a
un área de aproximadamente 50 km por 50 km centrada en la Latitud: 18.472! N, Longitud: 69.892! O. Estos mapas se
muestran en las Figuras 1 a 3.
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4
Solar
Santo Domingo
Maps
Mapas
70˚00'O
69˚40'O
69˚50'O
18˚40'N
18˚40'N
18˚30'N
18˚30'N
Santo Domingo
18˚20'N
18˚20'N
70˚00'O
Ubicación evaluada
69˚40'O
69˚50'O
W/m2
200.0
210.0
220.0
230.0
240.0
Irradiancia horizontal global
Figura 1: Irradiancia horizontal global promedio anual. El punto amarillo señala la ubicación del proyecto Santo Domingo
analizado en las Secciones 4 y 6.
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5
Solar
Santo Domingo
Maps
Mapas
70˚00'O
69˚40'O
69˚50'O
18˚40'N
18˚40'N
18˚30'N
18˚30'N
Santo Domingo
18˚20'N
18˚20'N
70˚00'O
Ubicación evaluada
69˚40'O
69˚50'O
W/m2
160.0
180.0
200.0
220.0
240.0
Figura 2: Irradiancia normal directa promedio anual. El punto amarillo señala la ubicación del proyecto Santo Domingo
c 2010 3TIER, Inc.
6
Solar
Santo Domingo
Maps
Mapas
70˚00'O
69˚40'O
69˚50'O
18˚40'N
18˚40'N
18˚30'N
18˚30'N
Santo Domingo
18˚20'N
18˚20'N
70˚00'O
Ubicación evaluada
69˚40'O
69˚50'O
W/m2
70.0
75.0
80.0
85.0
90.0
95.0
Irradiancia horizontal difusa
Figura 3: Irradiancia horizontal difusa promedio anual. El punto amarillo señala la ubicación del proyecto Santo Domingo
c 2010 3TIER, Inc.
7
Solar
4
Santo Domingo
Análisis de variabilidad climática de sitio
EVALUACIÓN DE RECURSO SOLAR
........................................................................................................................................
En esta sección se presenta un análisis retrospectivo de más de 13 años anteriores de datos de irradiancia solar en el sitio del
proyecto Santo Domingo (Latitud: 18.472! N, Longitud: 69.892! O). Todos los datos de irradiancia que se presentan en esta
sección sólo son válidos para esta ubicación en particular.
4.1 Variabilidad promedio mensual de la irradiancia solar
W / m2
300
200
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
300
W / m2
200
100
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
120
Diffuse Horizontal Irradiance
W / m2
100
80
60
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago Sep
Oct
Nov
Dic
Mes
Figura 4: Variabilidad de irradiancia horizontal global promedio mensual [superior], normal directa [medio], y horizontal
difusa [inferior]. Los valores promedio mensuales a largo plazo están marcados con círculos de colores. Los
límites superior e inferior del sombreado oscuro corresponden a los cuartiles de 75% y de 25%, mientras que el
sombreado claro marca los valores de irradiancia promedio mensual máximo y mínimo. Observe que la escala
vertical varía entre los gráficos.
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8
Solar
Santo Domingo
4.2 Distribuciones de la irradiancia solar
12
Frecuencia (%)
8
4
0
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
12
Frecuencia (%)
8
4
0
0
100
200
300
400
500
600
800
900
1000
20
Frecuencia (%)
700
16
12
8
4
0
0
100
200
300
400
500
W / m2
600
700
800
900
1000
Figura 5: Distribución de valores de irradiancia de luz de día horizontal global por hora [superior], normal directa [medio]
y horizontal difusa [inferior] usando contenedores de 50 W/m2 (el contenedor de 0 W/m2 sólo contiene valores "
25). Cada barra vertical representa la frecuencia de los valores de irradiancia que se registran en cada contenedor.
Por ejemplo, una barra vertical centrada en 200 W/m2 que alcanza hasta el 10% significa que un décimo de todos
los valores diurnos se sitúa entre 175 y 225 W/m2. Observe que la escala vertical varía entre los gráficos.
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9
Solar
Santo Domingo
4.3 Variabilidad diurna de la irradiancia solar
Enero
1000
Febrero
Marzo
W / m2
800
600
400
200
0
0
4
8
12 16 20 24
0
4
8
Abril
1000
12 16 20 24
0
4
8
Mayo
12 16 20 24
Junio
W / m2
800
600
400
200
0
0
4
8
12 16 20 24
0
4
8
Julio
1000
12 16 20 24
0
4
Agosto
8
12 16 20 24
Septiembre
W / m2
800
600
400
200
0
0
4
8
12 16 20 24
0
Octubre
1000
4
8
12 16 20 24
0
Noviembre
4
8
12 16 20 24
Diciembre
W / m2
800
600
400
200
0
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
Horizontal global
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
Normal directa
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
Horizontal difusa
Figura 6: Ciclo diurno de la irradiancia horizontal global (negro), normal directa (anaranjado), y horizontal difusa (azul)
para cada mes del año. El eje horizontal es la Hora del Este del Caribe (ECT). Las Figuras 7, 8, y 9 muestran el
ciclo diurno de la irradiancia solar horizontal global, normal directa, y horizontal difusa, respectivamente, para
cada mes calendario, como una tabla de “12 X 24”.
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10
Solar
Santo Domingo
4.4 Datos tabulares
"#$%!&'(!&)%!*+,-.!
Hour of Day (ECT)
Ene Feb
Mar
Abr
0
1
2
3
4
5
6
7
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
0.0
May
o0.0
Prom
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
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50.4
92.9
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92.5
51.4
120.3
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374.0 425.5 480.9 548.5 550.4 550.3 554.3 548.2 535.2 517.8 459.4 384.9 494.1
517.3 570.9 627.1 687.4 693.6 668.2 684.4 681.2 667.0 634.9 573.4 508.3 626.4
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446.9 536.3 603.8 600.2 585.5 552.9 560.5 533.4 498.5 419.7 393.7 384.1 511.1
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93.0
62.5
72.7
167.9
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Prom 182.0 211.3 242.6 260.8 262.1 253.3 253.7 248.8 234.4 210.5 189.4 170.2 227.1
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Figura 7: Valores de irradiancia horizontal global promedio por hora en W/m 2. El eje vertical es la Hora del Este del Caribe
(ECT). El promedio general en el ángulo inferior derecho se basa sólo en años completos. El gráfico de series
temporales de la variabilidad diurna se muestra en la Figura 6.
c 2010 3TIER, Inc.
11
Solar
Santo Domingo
For WorldWatch Institute
"#$%!&'(!&)%!*+,-.!
Hour of Day (ECT)
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13.3
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76.1
Prom
113.1 150.6 245.4 249.7 228.4 232.6 231.5 242.1 240.8 177.0 114.1 191.5
361.1 402.3 401.5 423.4 388.5 375.8 418.6 431.1 448.8 480.2 462.4 380.7 413.6
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567.5 566.5 518.6 520.7 503.3 465.4 491.7 504.7 512.9 541.4 555.8 540.7 523.9
516.9 541.3 553.6 556.3 537.5 491.7 479.8 509.4 511.1 523.3 538.3 499.3 521.8
13
14
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15
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527.6 586.2 625.4 583.6 551.8 494.5 492.3 485.8 519.3 487.8 520.1 491.6 531.2
533.8 562.3 599.1 597.9 583.4 533.3 513.1 528.4 553.0 518.8 546.5 505.9 548.5
504.9 556.8 590.2 527.6 492.0 431.0 435.9 418.5 437.1 414.2 468.0 456.4 478.7
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244.6 323.9 339.5 304.5 279.6 242.4 256.7 241.6 195.6 146.3 127.6 151.3 239.2
12.9
55.4
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81.8
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Prom 201.2 219.4 227.0 224.8 215.3 197.7 200.7 201.4 201.3 198.5 202.4 188.7 207.1
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Figura 8: Valores de irradiancia normal directa promedio por hora en W/m2. El eje vertical es la Hora del Este del Caribe
c 2010 3TIER, Inc.
12
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Santo Domingo
Hour of Day (ECT)
"#$%!&'(!&)%!*+,-.!
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0.0
10.4
21.0
28.7
57.4
86.8
101.6 104.4
96.3
87.9
78.5
69.7
55.1
29.9
68.2
84.6
95.8
121.8 149.6 164.2 169.6 157.8 149.9 134.8 120.5 106.2
92.0
129.1
125.2 136.8 173.5 205.4 215.7 223.1 211.7 199.9 189.5 163.0 142.0 131.0 176.7
169.5 187.9 228.7 250.7 258.6 269.7 269.5 258.4 246.7 220.5 194.0 175.2 227.6
214.0 223.2 244.5 263.7 269.9 279.5 292.2 282.2 270.1 255.1 224.5 212.8 252.7
13
14
229.0 242.6 249.0 267.3 271.9 273.7 284.9 278.5 269.8 262.9 233.9 224.8 257.4
15
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20
21
22
23
196.1 203.3 214.7 231.9 242.5 247.6 245.8 244.9 223.9 207.4 186.5 188.0 219.6
Prom
219.7 232.9 244.9 251.7 252.5 260.6 266.0 264.1 247.3 239.3 218.1 218.0 243.0
161.3 175.4 184.3 208.6 214.7 221.5 220.5 214.0 193.5 171.9 150.1 152.3 189.3
119.0 138.4 147.9 169.5 175.3 184.3 184.8 173.2 152.6 124.0 104.1 104.9 148.5
65.0
86.1
98.8
112.8 118.9 127.4 131.3 118.8
88.8
59.6
39.8
44.8
91.4
5.7
16.5
26.9
35.0
43.9
53.2
56.2
42.5
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2.8
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0.0
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73.7
83.1
93.6
98.2
97.0
88.4
79.3
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Mar
Abr
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
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May
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Jun
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200
250
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Figura 9: Valores de irradiancia horizontal difusa promedio por hora en W/m2. El eje vertical es la Hora del Este del Caribe
c 2010 3TIER, Inc.
13
Santo Domingo
Model
Simulations
Simulaciones
de modelos
5
SIMULACIONES DE MODELOS DE 3TIER
........................................................................................................................................
La evaluación del recurso de viento en el sitio del proyecto Santo Domingo presentada en este informe se basa en datos
simulados de más de 13 años (de enero de 1997 a junio de 2010). El conjunto de datos simulados se construyó usando un
modelo de vanguardia de Predicción numérica del clima (NWP, por sus siglas en inglés) que procesa datos históricos de
resolución gruesa organizados en cuadrículas, así como datos topográficos y de superficie de alta resolución, para generar los
datos de series temporales metereológicas.
El conjunto de datos simulados del modelo NWP se construyó a partir de dos ejecuciones separadas del modelo: una
simulación con una resolución de 13.5 km de 13 años, y una simulación con una resolución de 4.5 km de 1 año.
En la Tabla 1 a continuación se muestran algunos detalles de la configuración del modelo NWP. El alcance de la cuadrícula
más gruesa se seleccionó para capturar el efecto de los eventos climáticos sinópticos en el recurso de viento en el sitio, así
como para que se puedan desarrollar, mediante el modelo, circulaciones regionales impulsadas térmicamente. Las cuadrículas
cada vez más finas de 40.5 km, 13.5 km y 4.5 km se seleccionaron para imitar el efecto del terreno local y de las circulaciones
atmosféricas a escala local.
Parámetro!
Valor!
Modelo de predicción numérica del clima a mesoescala!
Resolución horizontal del área de estudio válida!
Número de niveles verticales!
WRF!
4,5 km!
31
Base de datos de elevación!
3 segundos SRTM!
Base de datos de vegetación!
Parametrización de la superficie!
30 segundos USGS!
Modelo de similitud de Monin-Obukhov!
Parametrización de la capa límite!
Modelo YSU (MRF con reordenamiento)!
Esquema de superficie del suelo!
Modelo de difusión del suelo de 5 capas!
Tabla 1: Configuración del modelo de predicción numérica del clima.
c 2010 3TIER, Inc.
14
Viento y temperatura
6
Santo Domingo
EVALUACIÓN DE LOS RECURSOS DE VIENTO Y TEMPERATURA
........................................................................................................................................
En esta sección se presenta un análisis retrospectivo de más de 13 años anteriores de datos de viento y temperatura en el sitio del
proyecto Santo Domingo (Latitud: 18.472! N, Longitud: 69.892! O). Todos los datos que se presentan en esta sección sólo son
válidos para esta ubicación en particular.
6.1 Variabilidad promedio mensual
Velocidad del viento (m/s)
5
4
3
2
Ene
Feb
Mar
Abr
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Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Mes
Figura 10: Variabilidad de la velocidad del viento promedio mensual a 10 m sobre el nivel del suelo en Santo Domingo. Los
valores promedio mensuales a largo plazo están marcados con círculos de colores. Los límites superior e inferior
del sombreado oscuro corresponden a los cuartiles de 75% y de 25%, mientras que el sombreado claro marca los
valores de velocidades del viento promedio mensual máximo y mínimo.
Temperatura (oC)
30
25
20
Ene
Feb
Mar
Abr
Mayo
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Mes
Figura 11: Variabilidad de la temperatura promedio mensual a 2 m sobre el nivel del suelo en Santo Domingo. Los valores
promedio mensuales a largo plazo están marcados con círculos de colores. Los límites superior e inferior del
sombreado oscuro corresponden a los cuartiles de 75% y de 25%, mientras que el sombreado claro marca los
valores de temperatura promedio mensual máximo y mínimo.
c 2010 3TIER, Inc.
15
Santo Domingo
6.2 Distribución de la dirección del viento
N
NO
NE
O
E
SO
SE
S
10 %
Figura 12: La rosa de los vientos anual en Santo Domingo muestra las direcciones prevalentes del viento a 10 m a nivel del
suelo. Los contenedores direccionales tienen 22.5º de ancho, y el intervalo de contorno radial es de 10%.
c 2010 3TIER, Inc.
16
Enero
N
Febrero
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E
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Abril
Mayo
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E
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S
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10%
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N
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N
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E
10%
O
10 %
N
S
Noviembre
!!!!E
10 %
Junio
O
E
S
N
S
N
O
10 %
O
10 %
N
Marzo
E
S
N
S
N
O
10 %
O
Julio
Santo Domingo
10%
N
O
S
!!!!E
10 %
Figura 13: La rosa de los vientos mensual en Santo Domingo muestra las direcciones prevalentes del viento a 10 m a nivel
del suelo. Los contenedores direccionales tienen 22.5º de ancho, y el intervalo de contorno radial es de 10%.
c 2010 3TIER, Inc.
17
Santo Domingo
6.3 Variabilidad diurna de la velocidad del viento
Enero
5
Febrero
5
4
4
4
3
3
3
2
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Abril
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Julio
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12 16 20 24
Agosto
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Octubre
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12 16 20 24
Noviembre
5
4
3
3
3
2
2
2
4
8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
8
12 16 20 24
4
8
12 16 20 24
Diciembre
5
4
12 16 20 24
Septiembre
0
4
0
4
5
4
4
8
Junio
0
4
0
4
5
4
0
Marzo
5
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
Figura 14: Ciclo diurno de la velocidad del viento a 10 m sobre el nivel del suelo para cada mes del año. El eje vertical es la
Hora del Este del Caribe (ECT). La Figura 16 muestra el ciclo diurno de la velocidad del viento para cada mes
calendario como una tabla de ‘12 X 24’.
c 2010 3TIER, Inc.
18
Santo Domingo
Temperatura (oC)
6.4 Variabilidad diurna de la temperatura
Enero
35
30
30
25
25
25
20
20
20
Temperatura (oC)
8
12 16 20 24
Abril
35
0
4
8
12 16 20 24
Mayo
35
0
30
30
25
25
25
20
20
20
4
8
12 16 20 24
Julio
35
0
4
8
12 16 20 24
Agosto
35
30
25
25
25
20
20
20
8
12 16 20 24
Octubre
35
0
4
8
12 16 20 24
Noviembre
35
30
25
25
25
20
20
20
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
8
12 16 20 24
4
8
12 16 20 24
Diciembre
35
30
12 16 20 24
Septiembre
0
30
0
4
35
30
4
8
Junio
0
30
0
4
35
30
0
Temperatura (oC)
4
Marzo
35
30
0
Temperatura (oC)
Febrero
35
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
Figura 15: Ciclo diurno de temperatura a 2 m sobre el nivel del suelo para cada mes del año. El eje vertical es la Hora del Este
del Caribe (ECT). La Figura 17 muestra el ciclo diurno de la temperatura para cada mes calendario como una tabla
de ‘12 X 24’.
c 2010 3TIER, Inc.
19
Santo Domingo
"#$%!&'(!&)%!*+,-.!
Hour of Day (ECT)
6.5 Datos tabulares
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
0
1
2
3.44
3.33
2.95
2.83
2.70
2.77
3.08
2.91
2.61
2.74
3.07
3.43
2.99
3.35
3.22
2.92
2.77
2.64
2.66
2.92
2.78
2.57
2.68
3.03
3.32
2.90
3.28
3.14
2.87
2.69
2.55
2.55
2.80
2.71
2.52
2.66
2.98
3.26
2.83
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
3.24
3.09
2.76
2.65
2.50
2.48
2.74
2.67
2.49
2.67
2.98
3.22
2.79
3.20
3.09
2.73
2.63
2.50
2.49
2.77
2.72
2.51
2.74
3.03
3.24
2.80
3.22
3.08
2.73
2.68
2.52
2.54
2.86
2.80
2.54
2.77
3.05
3.29
2.84
3.27
3.10
2.76
2.70
2.53
2.59
2.94
2.88
2.61
2.80
3.12
3.30
2.88
3.30
3.13
2.82
2.73
2.62
2.72
3.05
2.95
2.64
2.82
3.17
3.35
2.94
3.37
3.07
3.03
3.02
2.80
2.85
3.17
3.09
2.71
2.77
3.25
3.41
3.05
3.58
3.49
3.29
3.15
2.94
2.94
3.19
3.16
2.84
3.00
3.41
3.59
3.21
3.69
3.62
3.38
3.29
3.16
3.15
3.26
3.23
3.02
3.07
3.44
3.70
3.33
3.70
3.71
3.56
3.52
3.52
3.59
3.61
3.53
3.38
3.32
3.51
3.76
3.56
3.77
3.84
3.80
3.84
3.84
3.96
4.02
3.92
3.82
3.60
3.65
3.84
3.83
13
14
15
16
17
3.93
4.05
4.01
4.06
4.02
4.08
4.15
4.07
4.05
3.81
3.79
3.95
4.00
3.99
4.13
4.07
4.11
4.09
4.09
4.16
4.05
4.13
3.90
3.92
4.09
4.06
4.02
4.16
4.08
4.10
4.08
4.08
4.16
4.03
4.06
3.85
3.96
4.09
4.06
3.99
4.13
4.02
4.11
4.06
4.11
4.20
4.05
4.01
3.80
3.95
4.04
4.04
3.96
4.03
3.92
4.00
3.96
4.03
4.13
3.94
3.92
3.70
3.85
3.96
3.95
18
19
20
21
22
3.70
3.78
3.75
3.84
3.73
3.78
3.84
3.65
3.70
3.50
3.57
3.58
3.70
3.65
3.43
3.18
3.13
3.12
3.09
3.13
2.82
2.88
2.99
3.45
3.63
3.21
3.59
3.50
3.09
3.08
2.84
2.74
2.98
2.73
2.63
2.93
3.44
3.66
3.10
3.55
3.52
3.04
3.03
2.81
2.93
3.19
2.90
2.59
2.91
3.39
3.66
3.12
3.52
3.47
3.04
2.97
2.82
2.97
3.23
3.01
2.59
2.86
3.31
3.60
3.12
23
3.49
3.41
3.00
2.92
2.76
2.92
3.20
3.00
2.64
2.80
3.21
3.56
3.08
3.58
3.52
3.28
3.24
3.13
3.17
3.37
3.23
3.06
3.11
3.40
3.60
3.31
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
Prom
m/s
2.0
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
Velocidad del viento
Figura 16: Los valores de la velocidad del viento promedio por hora a 10 m sobre el nivel del suelo en m/s. El eje vertical es la
Hora del Este del Caribe (ECT). El promedio general en el ángulo inferior derecho se basa sólo en años completos.
El gráfico de series temporales de la variabilidad diurna para cada mes se muestra en la Figura 14.
c 2010 3TIER, Inc.
20
"#$%!&'(!&)%!*+,-.!
Hour
of Day (ECT)
Santo Domingo
Ene Feb
Mar
Abr
May Jun
0
1
2
22.7
22.5
22.9
23.5
24.3
22.5
22.3
22.7
23.2
22.3
22.1
22.5
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
22.1
22.0
21.9
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
24.7
24.7
25.0
25.3
25.0
24.0
23.3
24.0
24.1
24.4
24.4
24.7
25.0
24.7
23.7
23.1
23.7
23.0
23.9
24.1
24.1
24.4
24.7
24.4
23.4
22.9
23.5
22.3
22.8
23.6
23.9
23.8
24.1
24.4
24.2
23.2
22.7
23.2
21.8
22.2
22.6
23.5
23.7
23.6
23.9
24.2
24.0
23.1
22.6
23.1
21.7
21.7
22.0
22.5
23.3
23.5
23.3
23.7
24.0
23.8
22.9
22.4
22.9
21.6
21.5
21.9
22.3
23.1
23.3
23.2
23.5
23.8
23.7
22.8
22.3
22.7
21.5
21.4
21.9
22.5
23.6
24.0
23.9
23.9
23.8
23.6
22.7
22.2
22.9
22.2
22.5
23.6
24.6
25.8
26.2
26.2
26.1
25.8
25.0
23.6
22.8
24.5
24.3
24.7
25.6
26.5
27.6
28.3
28.5
28.6
28.3
27.5
25.9
24.8
26.7
26.2
26.3
26.9
27.7
28.7
29.4
29.8
30.0
29.8
29.2
27.9
26.8
28.2
27.4
27.5
27.8
28.5
29.3
30.0
30.6
30.8
30.5
30.2
29.0
27.9
29.1
28.2
28.2
28.3
28.8
29.5
30.2
30.7
31.0
30.8
30.7
29.7
28.8
29.6
13
14
28.5
28.3
28.4
28.9
29.5
30.2
30.7
30.9
30.8
30.8
30.0
29.2
29.7
28.4
28.1
28.2
28.7
29.3
30.0
30.5
30.8
30.6
30.5
29.9
29.0
29.5
15
16
17
18
19
20
21
22
23
28.0
27.8
27.9
28.3
29.0
29.8
30.1
30.4
30.3
30.1
29.5
28.7
29.1
27.5
27.3
27.3
27.8
28.6
29.3
29.7
29.9
29.8
29.6
29.1
28.2
28.7
26.8
26.7
26.7
27.2
28.1
28.9
29.3
29.5
29.4
29.1
28.2
27.3
28.1
25.4
25.4
25.6
26.3
27.3
28.2
28.5
28.6
28.3
27.8
26.9
26.0
27.0
24.5
24.4
24.6
25.1
26.1
27.0
27.3
27.3
27.1
26.9
26.0
25.2
25.9
24.0
23.9
24.1
24.7
25.6
26.2
26.4
26.6
26.6
26.3
25.5
24.7
25.4
23.6
23.5
23.7
24.3
25.2
25.8
26.0
26.2
26.2
25.9
25.0
24.2
25.0
23.2
23.1
23.4
24.0
24.9
25.4
25.5
25.8
25.9
25.6
24.6
23.9
24.6
22.9
22.8
23.2
23.7
24.6
25.0
25.1
25.4
25.6
25.3
24.3
23.6
24.3
24.5
24.4
24.7
25.3
26.2
26.7
26.9
27.1
27.1
26.8
25.9
25.1
25.9
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
Prom
o
20
25
C
30
Temperatura
Figura 17: Los valores de temperatura promedio por hora a 2 m sobre el nivel del suelo en grados Celsius. El eje vertical es
la Hora del Este del Caribe (ECT). El promedio general en el ángulo inferior derecho se basa sólo en años
completos. El gráfico de series temporales de la variabilidad diurna para cada mes se muestra en la Figura 15.
c 2010 3TIER, Inc.
21
FullView
SOLAR
ANÁLISIS DE UN REGISTRO DE 13 AÑOS
Santiago, República Dominicana
PARA
Análisis de
variabilidad
climática de sitio
FECHA
26 de julio de 2010
CONTACTO
Tel.: +1 206.325.1573
fax: +1 206.325.1618
[email protected]
www.3tier.com
2001 6th Avenue, Suite 2100
Seattle, WA 98121-2534
AVISO
Copyright c 2010 3TIER, Inc. Todos los derechos reservados. 3TIER reclama los derechos de
autor de todo el texto y de todos los gráficos con derechos de propietario y sujetos al derecho de
autor en este Informe, del diseño general de este Informe, así como de la selección, disposición y
presentación de todos los materiales de este Informe. Queda prohibida su reproducción y
distribución sin el consentimiento expreso y por escrito de 3TIER. Las solicitudes de consentimiento
pueden dirigirse a [email protected].
Introducción
Introduction
1
Santiago
INTRODUCCIÓN
........................................................................................................................................
3TIER ha sido contratado por WorldWatch Institute para evaluar la variabilidad y magnitud de la irradiancia solar, la
velocidad del viento y la temperatura en el sitio del proyecto Santiago ubicado en la República Dominicana (Latitud: 19.454!
N, Longitud: 70.709! O). En este informe se presenta un análisis retrospectivo de más de 13 años anteriores de datos sobre
irradiancia solar, velocidad del viento y temperatura.
El valor de la irradiancia horizontal global promedio a largo plazo (1 de enero de 1997 – 31 de diciembre de 2009) en el sitio
de Santiago es 5.596 kWh/m2 /día (233.2 W/m2). El valor de irradiancia normal directa promedio a largo plazo es 5.353
kWh/m2 /día (223.0 W/m2), y el valor de irradiancia horizontal difusa es 1.904 kWh/m2 /día (79.34 W/m2).
La velocidad del viento promedio a largo plazo (1 de enero de 1997 – 31 de diciembre de 2009) a 10 metros sobre el nivel
del suelo es de 3.95 m/s. La temperatura promedio a largo plazo a 2 metros a nivel del suelo es de 24.8 ! C.
No se proporcionaron observaciones in situ en esta ubicación del proyecto; por lo tanto, todos los datos presentados en este
informe son estrictamente resultados satelitales procesados y resultados del modelo en bruto. Si llegaran a estar disponibles
datos de observación, 3TIER puede incorporar dichos datos a través de un análisis adicional y proporcionar resultados
corregidos estadísticamente.
c 2010 3TIER, Inc.
1
Table
Índiceof Contents
Santiago
Índice
1 Introducción!
1
2 Explicación de los valores de irradiancia!
2.1 Irradiancia horizontal global . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
2.2 Irradiancia normal directa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
2.3 Irradiancia horizontal difusa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
3
3
3
3
3 Mapas espaciales!
3.1 Mapas de promedios anuales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
4
4
4 Evaluación del recurso solar!
4.1 Variabilidad promedio mensual de la irradiancia solar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
4.2 Distribuciones de la irradiancia solar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
4.3 Variabilidad diurna de la irradiancia solar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
4.4 Datos tabulares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
8
8
9
10
11
5 Simulaciones de modelos de 3TIER!
14
6 Evaluación de recursos de viento y temperatura!
6.1 Variabilidad promedio mensual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
6.2 Distribución de la dirección del viento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
6.3 Variabilidad diurna de la velocidad del viento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
6.4 Variabilidad diurna de la temperatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
6.5 Datos tabulares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .!
15
15
16
18
19
20
c 2010 3TIER, Inc.
2
Methodology
Metodología
2
Santiago
EXPLICACIÓN DE LOS VALORES DE IRRADIANCIA
........................................................................................................................................
Los valores de irradiancia que se presentan en este informe son de un conjunto de datos solares de 3TIER. Este conjunto de
datos se basa en más de 13 años anteriores (de enero de 1997 a junio de 2010) de imágenes satelitales visibles de alta
resolución (aproximadamente 1 km), procesadas cada media hora, de datos de los satélites GOES (GOES Este y GOES Oeste,
usando el canal de onda larga visible de banda ancha). Las imágenes satelitales se procesaron para crear más de 13 años de
valores horarios de Irradiancia horizontal global, Irradiancia normal directa, e Irradiancia horizontal difusa, a una resolución
horizontal de 2 arcminutos. Para desarrollar y validar el modelo y estimar el error, 3TIER comparó los valores de irradiancia
derivada con observaciones de mediciones directas de radiación superficial contenidas en la Base de Datos de Radiación Solar
Nacional y en la Red de Radiación Superficial de Línea de Base. Las estimaciones de error se derivaron mediante la
comparación de los datos del modelo con observaciones que no se usaron en la capacitación o afinación del sistema de
modelación. Para obtener más información sobre los procedimientos de validación de 3TIER, incluidas las notas técnicas de
validación, consulte la siguiente página web:
http://www.3tier.com/en/support/solar-prospecting-tools/what-were-3tiers-solar-prospecting-data-validation-procedures/.
2.1 Irradiancia horizontal global
La irradiancia horizontal global es la cantidad de radiación solar total por unidad de área que se interceptada por una
superficie plana y horizontal. Este valor es de especial interés para las instalaciones fotovoltaicas. Incluye la radiación de
rayos directa (radiación que proviene de la dirección del sol) y la radiación difusa (radiación que se ha diseminado por la
atmósfera y que viene de todas las direcciones del cielo). La estimación tiene un error estándar de 10%.
2.2 Irradiancia normal directa
La irradiancia normal directa es la cantidad de radiación de rayos solares directa por unidad de área que es interceptada por
una superficie plana que en todo momento está apuntando en la dirección del sol. Esta cantidad es de especial interés para las
instalaciones de concentración solar y las instalaciones que hacen el seguimiento de la posición del sol. La estimación tiene
un error estándar de 16%.
2.3 Irradiancia horizontal difusa
La irradiancia horizontal difusa es la cantidad de radiación solar difusa por unidad de área que es interceptada por una
superficie plana y horizontal que no está sujeta a ninguna sombra y no llega según una trayectoria directa desde el sol. La
estimación tiene un error estándar de 10%.
c 2010 3TIER, Inc.
3
Solar
3
Maps
Mapas
Santiago
MAPAS ESPACIALES
........................................................................................................................................
3.1 Mapas de promedios anuales
En esta sección se presentan mapas espaciales de la irradiancia solar en la región del proyecto Santiago. Todos los mapas
promedios anuales de esta sección se calcularon a partir de datos de irradiancia basados en satélites de más de 13 años.
Se incluyen mapas de promedio anual para la irradiancia horizontal global, normal directa y horizontal difusa, con respecto a
un área de aproximadamente 50 km por 50 km centrada en la Latitud: 19.454! N, Longitud: 70.709! O. Estos mapas se
muestran en las Figuras 1 a 3.
c 2010 3TIER, Inc.
4
Solar
Santiago
Maps
Mapas
70˚50'O
70˚30'O
70˚40'O
19˚40'N
19˚40'N
19˚30'N
19˚30'N
Santiago
19˚20'N
19˚20'N
70˚50'O
Ubicación evaluada
70˚30'O
70˚40'O
W/m2
200.0
210.0
220.0
230.0
240.0
Figura 1: Irradiancia horizontal global promedio anual. El punto amarillo señala la ubicación del proyecto Santiago
c 2010 3TIER, Inc.
5
Solar
Santiago
Maps
Mapas
70˚50'O
70˚30'O
70˚40'O
19˚40'N
19˚40'N
19˚30'N
19˚30'N
Santiago
19˚20'N
19˚20'N
70˚50'O
Ubicación evaluada
70˚30'O
70˚40'O
W/m2
160.0
180.0
200.0
220.0
240.0
Figura 2: Irradiancia normal directa promedio anual. El punto amarillo señala la ubicación del proyecto Santiago analizado
en las Secciones 4 y 6.
c 2010 3TIER, Inc.
6
Solar
Santiago
Maps
Mapas
70˚50'O
70˚30'O
70˚40'O
19˚40'N
19˚40'N
19˚30'N
19˚30'N
Santiago
19˚20'N
19˚20'N
70˚50'O
Ubicación evaluada
70˚30'O
70˚40'O
W/m2
70.0
75.0
80.0
85.0
90.0
95.0
Figura 3: Irradiancia horizontal difusa promedio anual. El punto amarillo señala la ubicación del proyecto Santiago
c 2010 3TIER, Inc.
7
Solar
4
Santiago
EVALUACIÓN DE RECURSO SOLAR
........................................................................................................................................
En esta sección se presenta un análisis retrospectivo de más de 13 años anteriores de datos de irradiancia solar en el sitio del
proyecto Santiago (Latitud: 19.454! N, Longitud: 70.709! O). Todos los datos de irradiancia que se presentan en esta sección
sólo son válidos para esta ubicación en particular.
Variabilidad promedio mensual de la irradiancia solar
W / m2
300
200
100
Ene Feb Mar Abr May Jun
Jul
Ago Sep Oct Nov Dic
W / m2
300
200
100
Jul
Ago Sep Oct Nov Dic
120
W / m2
100
80
60
40
Jul
Ago Sep Oct Nov Dic
Mes
Figura 4: Variabilidad de irradiancia horizontal global promedio mensual [superior], normal directa [medio], y horizontal
difusa [inferior]. Los valores promedio mensuales a largo plazo están marcados con círculos de colores. Los
límites superior e inferior del sombreado oscuro corresponden a los cuartiles de 75% y de 25%, mientras que el
sombreado claro marca los valores de irradiancia promedio mensual máximo y mínimo. Observe que la escala
vertical varía entre los gráficos.
c 2010 3TIER, Inc.
8
Solar
Santiago
4.2 Distribuciones de la irradiancia solar
12
Frecuencia (%)
8
4
0
12
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900 1000 1100
Frecuencia (%)
8
4
0
24
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900 1000 1100
Frecuencia (%)
20
16
12
8
4
0
0
100
200
300
400
500
600
W / m2
700
800
900 1000 1100
Figura 5: Distribución de valores de irradiancia de luz de día horizontal global por hora [superior], normal directa [medio] y
horizontal difusa [inferior] usando contenedores de 50 W/m2 (el contenedor de 0 W/m2 sólo contiene valores "
25). Cada barra vertical representa la frecuencia de los valores de irradiancia que se registran en cada contenedor.
Por ejemplo, una barra vertical centrada en 200 W/m2 que alcanza hasta el 10% significa que un décimo de todos
los valores diurnos se sitúa entre 175 y 225 W/m2. Observe que la escala vertical varía entre los gráficos.
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9
Solar
Santiago
4.3 Variabilidad diurna de la irradiancia solar
Enero
1000
Febrero
Marzo
W / m2
800
600
400
200
0
0
4
8
12 16 20 24
0
4
8
Abril
1000
12 16 20 24
0
4
8
Mayo
12 16 20 24
Junio
W / m2
800
600
400
200
0
0
4
8
12 16 20 24
0
4
Julio
1000
8
12 16 20 24
0
4
Agosto
8
12 16 20 24
Septiembre
W / m2
800
600
400
200
0
0
4
8
12 16 20 24
0
Octubre
1000
4
8
12 16 20 24
0
Noviembre
4
8
12 16 20 24
Diciembre
W / m2
800
600
400
200
0
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
Horizontal global
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
Normal directa
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
Horizontal difusa
Figura 6: Ciclo diurno de la irradiancia horizontal global (negro), normal directa (anaranjado) y horizontal difusa (azul) para
cada mes del año. El eje horizontal es la Hora del Este del Caribe (ECT). Las Figuras 7, 8, y 9 muestran el ciclo
diurno de la irradiancia solar horizontal global, normal directa y horizontal difusa, respectivamente, para cada
mes calendario, como una tabla de “12 X 24”.
c 2010 3TIER, Inc.
10
Solar
Santiago
4.4 Datos tabulares
"#$%!&'(!&)%!*+,-.!
Hour of Day (ECT)
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
0
1
2
3
4
5
6
7
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
1.3
14.3
34.0
36.4
25.1
13.6
10.2
5.3
1.0
0.0
11.9
8
9
10
11
12
24.5
38.9
82.1
150.1 178.8 184.4 169.1 153.3 136.0 116.3
79.5
39.5
112.9
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
Prom
162.5 198.6 266.8 342.6 375.2 388.4 376.8 366.4 340.5 309.3 254.1 182.4 297.1
336.4 388.0 471.1 548.0 579.2 593.4 580.1 579.0 555.1 511.3 427.6 351.5 493.5
476.4 548.3 645.1 717.9 729.7 750.2 745.0 745.0 725.6 657.6 551.1 486.6 648.4
569.8 658.4 759.8 823.4 821.7 862.4 855.5 856.4 830.7 745.3 634.3 569.6 749.2
612.0 703.6 788.7 844.2 860.7 897.1 895.3 892.1 857.1 754.0 651.0 608.0 780.7
623.1 723.3 772.3 798.3 808.0 848.4 868.5 854.1 821.4 727.0 627.8 592.3 755.7
555.7 658.2 687.3 699.6 672.7 741.1 766.9 759.7 702.5 604.1 527.1 508.7 657.3
437.6 528.6 540.8 541.7 516.7 581.6 630.6 602.0 515.2 435.9 389.0 391.5 509.7
296.0 368.0 388.8 389.5 366.4 413.2 447.4 418.1 326.9 265.5 228.5 240.1 346.5
128.2 186.5 211.4 218.0 208.3 242.3 264.9 231.8 162.0 100.9
70.9
81.1
176.3
8.9
29.0
44.4
57.5
69.2
88.7
97.2
74.9
28.2
4.5
0.2
0.8
42.3
0.0
0.0
0.0
0.0
0.8
3.2
4.2
0.9
0.0
0.0
0.0
0.0
0.8
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
Prom 176.3 209.6 235.8 256.1 259.2 276.4 280.3 272.8 250.5 218.2 185.1 168.8 233.2
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
W/m2
0
200
400
600
800
Figura 7: Valores de irradiancia horizontal global promedio por hora en W/m2. El eje vertical es la Hora del Este del
Caribe (ECT). El promedio general en el ángulo inferior derecho se basa sólo en años completos. El gráfico de
series temporales de la variabilidad diurna se muestra en la Figura 6.
c 2010 3TIER, Inc.
11
Solar
Santiago
"#$%!&'(!&)%!*+,-.!
Hour of Day (ECT)
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
0
1
2
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
1.3
24.3
60.0
55.1
38.3
18.1
20.2
9.4
0.6
0.0
19.2
67.0
95.5
96.9
192.5
146.2 255.3 256.3 252.4 250.1 252.3 246.0 227.2 166.4
Prom
328.3 367.7 384.8 422.4 410.5 425.7 442.1 462.1 452.0 451.4 437.7 344.8 410.1
495.9 519.7 524.9 539.5 536.2 548.4 555.6 589.1 584.1 585.4 543.6 494.6 542.6
547.1 578.2 599.6 603.9 585.3 605.3 611.1 636.4 647.5 618.4 567.0 550.9 595.6
558.0 603.1 633.8 629.5 604.2 647.4 640.7 665.2 672.3 630.0 585.0 559.6 618.8
13
14
560.4 594.2 599.0 602.0 607.1 641.4 642.2 653.1 647.3 586.6 574.1 567.7 606.0
15
16
17
18
19
20
21
22
23
541.0 601.8 545.7 513.7 475.9 544.2 572.1 581.2 573.4 531.3 518.3 529.8 543.4
564.6 615.1 576.2 561.2 562.3 598.8 623.3 621.9 632.9 587.3 562.4 563.4 588.6
501.1 550.6 478.5 429.5 390.3 469.3 520.0 498.0 465.6 437.9 456.6 492.3 473.6
451.7 485.1 433.4 374.5 330.6 386.1 423.1 404.9 349.9 349.2 364.5 409.4 397.0
288.0 368.5 337.7 290.3 247.7 285.8 314.9 288.1 235.2 179.0 164.4 191.2 266.7
24.1
75.9
94.8
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
2.0
3.4
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
104.5 100.7 123.3 138.1 118.7
49.3
6.8
0.0
0.6
70.3
0.1
0.0
0.0
0.0
0.0
0.5
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
Prom 205.3 227.3 223.2 222.9 215.3 232.8 240.6 241.2 232.3 216.7 205.9 200.0 223.0
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
W/m2
0
200
400
600
Figura 8: Valores de irradiancia normal directa promedio por hora en W/m2. El eje vertical es la Hora del Este del Caribe
c 2010 3TIER, Inc.
12
Solar
Santiago
"#$%!&'(!&)%!*+,-.!
Hour of Day (ECT)
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
0
1
2
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
1.2
11.3
24.2
27.2
19.5
11.4
8.0
4.5
0.9
0.0
9.1
15.5
22.3
49.5
79.8
96.8
101.9
93.3
82.5
71.8
63.1
45.6
23.0
62.2
75.7
86.4
115.3 140.5 158.5 164.4 154.2 142.4 130.3 117.6
98.0
82.8
122.4
115.0 128.8 159.1 182.5 197.2 205.2 196.5 180.4 170.4 154.1 137.7 122.5 162.7
149.4 165.2 191.5 216.2 227.8 234.0 231.4 215.4 200.8 191.4 170.9 155.0 196.0
175.7 188.5 208.4 234.9 244.4 246.8 250.2 231.5 218.3 213.4 191.2 180.6 215.5
13
14
187.4 206.2 235.4 254.3 256.9 260.3 257.8 247.5 241.3 241.5 200.2 191.8 231.9
15
16
17
18
19
20
21
22
23
185.6 195.5 227.0 245.5 245.9 249.1 245.1 236.7 219.1 205.5 183.5 172.4 217.9
Prom
199.6 210.7 245.3 258.2 260.0 263.6 256.9 248.7 234.5 231.9 204.3 190.9 234.0
155.2 172.0 199.6 219.4 218.5 215.9 219.9 217.5 187.4 172.1 151.0 142.6 189.6
115.1 135.7 156.2 176.1 171.2 176.4 183.2 175.0 145.4 120.3 103.4 101.2 147.0
64.2
82.9
99.6
113.2 112.5 123.1 130.7 118.0
89.2
59.9
41.5
46.0
90.4
6.6
17.9
29.1
37.5
46.7
57.7
62.2
48.3
20.3
3.8
0.2
0.8
27.8
0.0
0.0
0.0
0.0
0.8
3.1
3.9
0.9
0.0
0.0
0.0
0.0
0.7
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
60.2
67.2
79.9
90.4
94.2
97.1
96.0
89.8
80.7
74.1
63.7
58.7
79.3
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
W/m2
0
50
100
150
200
250
300
Figura 9: Valores de irradiancia horizontal difusa promedio por hora en W/m2. El eje vertical es la Hora del Este del
Caribe (ECT). El promedio general en el ángulo inferior derecho se basa sólo en años completos. El gráfico de
series temporales de la variabilidad diurna se muestra en la Figura 6.
c 2010 3TIER, Inc.
13
Santiago
Model
Simulations
Simulaciones
de modelos
5
SIMULACIONES DE MODELOS DE 3TIER
........................................................................................................................................
La evaluación del recurso de viento en el sitio del proyecto Santiago presentada en este informe se basa en datos simulados de
más de 13 años (de enero de 1997 a junio de 2010). El conjunto de datos simulados se construyó usando un modelo de
vanguardia de Predicción numérica del clima (NWP, por sus siglas en inglés) que procesa datos históricos de resolución
gruesa organizados en cuadrículas, así como datos topográficos y de superficie de alta resolución, para generar los datos de
series temporales metereológicas.
El conjunto de datos simulados del modelo NWP se construyó a partir de dos ejecuciones separadas del modelo: una
simulación con una resolución de 13.5 km de 13 años, y una simulación con una resolución de 4.5 km de 1 año.
En la Tabla 1 a continuación se muestran algunos detalles de la configuración del modelo NWP. El alcance de la cuadrícula
más gruesa se seleccionó para capturar el efecto de los eventos climáticos sinópticos en el recurso de viento en el sitio, así
como para que se puedan desarrollar, mediante el modelo, circulaciones regionales impulsadas térmicamente. Las cuadrículas
cada vez más finas de 40.5 km, 13.5 km y 4.5 km se seleccionaron para imitar el efecto del terreno local y de las circulaciones
atmosféricas a escala local.
Parámetro!
Valor!
Modelo de predicción numérica del clima a mesoescala!
Resolución horizontal del área de estudio válida!
Número de niveles verticales!
WRF!
4.5 km!
31
Base de datos de elevación!
3 segundos SRTM!
Base de datos de vegetación!
Parametrización de la superficie!
30 segundos USGS!
Modelo de similitud de Monin-Obukhov!
Parametrización de la capa límite!
Modelo YSU (MRF con reordenamiento)!
Esquema de superficie del suelo!
Modelo de difusión del suelo de 5 capas!
Tabla 1: Configuración del modelo de predicción numérica del clima.
c 2010 3TIER, Inc.
14
6
Santiago
EVALUACIÓN DE LOS RECURSOS DE VIENTO Y TEMPERATURA
........................................................................................................................................
En esta sección se presenta un análisis retrospectivo de más de 13 años anteriores de datos de viento y temperatura en el sitio
del proyecto Santiago (Latitud: 19.454! N, Longitud: 70.709! O). Todos los datos que se presentan en esta sección sólo son
válidos para esta ubicación en particular.
6.1 Variabilidad promedio mensual
Velocidad del viento m/s)
6
5
4
3
2
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Mes
Figura 10: Variabilidad de la velocidad del viento promedio mensual a 10 m sobre el nivel del suelo en Santiago. Los
valores promedio mensuales a largo plazo están marcados con círculos de colores. Los límites superior e inferior
del sombreado oscuro corresponden a los cuartiles de 75% y de 25%, mientras que el sombreado claro marca las
velocidades de los vientos promedio mensual máximo y mínimo.
Temperatura (oC)
30
25
20
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Mes
Figura 11: Variabilidad de la temperatura promedio mensual a 2 m sobre el nivel del suelo en Santiago. Los valores
promedio mensuales a largo plazo están marcados con círculos de colores. Los límites superior e inferior del
sombreado oscuro corresponden a los cuartiles de 75% y de 25%, mientras que el sombreado claro marca la
temperatura promedio mensual máxima y mínima.
c 2010 3TIER, Inc.
15
Santiago
6.2 Distribución de la dirección del viento
N
NO
NE
O
E
SO
SE
S
10 %
Figura 12: La rosa de los vientos anual en Santiago muestra las direcciones prevalentes del viento a 10 m a nivel del suelo.
Los contenedores direccionales tienen 22.5º de ancho, y el intervalo de contorno radial es de 10%.
c 2010 3TIER, Inc.
16
Enero
N
Febrero
O
Mayo
10 %
Agosto
O
Junio
10 %
10 %
N
Noviembre
N
E
S
Septiembre
10%
N
E O
S
N
10%
E O
E O
S
S
N
S
N
E
10 %
E O
S
Octubre
S
N
N
E O
10 %
O
Julio
Marzo
E O
S
Abril
N
Santiago
N
10 %
E
S
Diciembre
10%
N
E
O
E
S
10 %
O
S
E O
10 %
S
10 %
Figura 13: La rosa de los vientos mensual en Santiago muestra las direcciones prevalentes del viento a 10 m a nivel del suelo.
Los contenedores direccionales tienen 22.5º de ancho, y el intervalo de contorno radial es de 10%.
c 2010 3TIER, Inc.
17
Santiago
6.3 Variabilidad diurna de la velocidad del viento
Enero
Febrero
6
6
6
5
5
5
4
4
4
3
3
3
2
2
2
0
4
8 12 16 20 24
0
4
Abril
0
6
6
5
5
5
4
4
4
3
3
3
2
2
2
0
4
8 12 16 20 24
0
4
8 12 16 20 24
0
6
6
5
5
4
4
4
3
3
3
2
2
2
8 12 16 20 24
0
4
8 12 16 20 24
0
6
5
5
5
4
4
4
3
3
3
2
2
2
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
8 12 16 20 24
8 12 16 20 24
Diciembre
6
4
8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
4
Noviembre
6
0
8 12 16 20 24
Septiembre
5
4
4
Agosto
6
0
4
Junio
6
Octubre
8 12 16 20 24
Mayo
Julio
Figura 14:
Marzo
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
Ciclo diurno de la velocidad del viento a 10 m sobre el nivel del suelo para cada mes del año. El eje
horizontal es la Hora del Este del Caribe (ECT). La Figura 16 muestra el ciclo diurno de la velocidad del
viento para cada mes calendario como una tabla de ‘12 X 24’.
c 2010 3TIER, Inc.
18
Santiago
6.4 Variabilidad diurna de la temperatura
Temperatura (oC)
Enero
Febrero
35
35
35
30
30
30
25
25
25
20
20
20
15
15
0
4
8 12 16 20 24
15
0
4
Temperatura (oC)
Abril
0
30
30
30
25
25
25
20
20
20
15
8 12 16 20 24
15
0
4
Julio
8 12 16 20 24
0
35
30
30
30
25
25
25
20
20
20
15
4
8 12 16 20 24
15
0
4
Octubre
8 12 16 20 24
0
35
30
30
30
25
25
25
20
20
20
15
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
8 12 16 20 24
Diciembre
35
0
4
Noviembre
35
15
8 12 16 20 24
Septiembre
35
0
4
Agosto
35
15
8 12 16 20 24
Junio
35
4
4
Mayo
35
0
Temperatura (oC)
8 12 16 20 24
35
15
Temperatura (oC)
Marzo
15
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
0
4 8 12 16 20 24
Hora del día (ECT)
Figura 15: Ciclo diurno de temperatura a 2 m sobre el nivel del suelo para cada mes del año. El eje horizontal es la Hora del
Este del Caribe (ECT). La Figura 17 muestra el ciclo diurno de la temperatura para cada mes calendario como una
tabla de ‘12 X 24’.
c 2010 3TIER, Inc.
19
Santiago
"#$%!&'(!&)%!*+,-.!
Hour
of Day (ECT)
6.5 Datos tabulares
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
0
1
2
3.25
3.80
3.51
3.22
3.70
4.38
4.26
3.97
3.53
3.22
2.99
3.45
3.61
3.09
3.65
3.37
3.07
3.63
4.24
4.05
3.78
3.36
3.04
2.84
3.21
3.45
2.93
3.49
3.27
2.87
3.49
4.12
3.90
3.64
3.25
2.88
2.66
3.03
3.30
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
2.77
3.34
3.19
2.78
3.39
4.04
3.75
3.52
3.14
2.74
2.53
2.89
3.18
2.74
3.22
3.14
2.70
3.34
3.98
3.64
3.44
3.06
2.67
2.43
2.80
3.10
2.70
3.13
3.10
2.65
3.24
3.92
3.57
3.35
3.00
2.58
2.39
2.74
3.03
2.62
3.06
3.06
2.59
3.17
3.83
3.51
3.28
2.97
2.52
2.33
2.68
2.97
2.57
2.99
3.04
2.55
3.13
3.85
3.48
3.22
2.89
2.43
2.31
2.60
2.92
2.60
3.19
3.38
3.07
3.59
4.30
3.97
3.64
3.13
2.66
2.36
2.59
3.21
3.19
3.71
3.90
3.44
4.05
4.90
4.75
4.35
3.77
3.25
2.91
3.13
3.78
3.64
4.09
4.22
3.61
4.28
5.23
5.18
4.76
4.16
3.65
3.29
3.61
4.14
3.96
4.37
4.41
3.78
4.34
5.32
5.35
4.93
4.29
3.88
3.63
4.09
4.36
4.22
4.57
4.57
3.88
4.36
5.33
5.45
5.02
4.32
3.98
3.87
4.44
4.50
13
14
15
16
17
4.39
4.75
4.70
4.09
4.49
5.37
5.47
5.08
4.33
4.09
4.01
4.65
4.62
4.55
4.95
4.80
4.31
4.70
5.47
5.56
5.16
4.45
4.19
4.07
4.79
4.75
4.73
5.13
4.93
4.57
5.02
5.61
5.66
5.30
4.61
4.32
4.13
4.84
4.91
4.78
5.29
5.15
4.87
5.22
5.81
5.81
5.48
4.95
4.60
4.27
4.79
5.09
4.56
5.26
5.33
4.94
5.28
5.83
5.82
5.59
5.16
4.68
4.17
4.50
5.10
18
19
20
21
22
4.21
4.88
5.04
4.86
5.14
5.56
5.67
5.33
5.03
4.37
3.94
4.17
4.85
4.07
4.65
4.64
4.26
4.45
4.91
4.84
4.65
4.43
4.01
3.79
4.07
4.40
3.85
4.33
4.26
3.73
4.07
4.38
4.32
3.99
3.73
3.50
3.42
3.87
3.96
3.66
4.04
3.89
3.48
3.99
4.39
4.30
4.05
3.68
3.32
3.17
3.77
3.81
3.50
4.02
3.70
3.48
3.94
4.54
4.46
4.18
3.80
3.40
3.12
3.70
3.82
23
3.41
3.91
3.64
3.38
3.83
4.52
4.43
4.13
3.76
3.40
3.12
3.63
3.76
3.58
4.07
4.01
3.59
4.08
4.74
4.63
4.33
3.87
3.47
3.24
3.67
3.95
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
Prom
m/s
2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 5.5 6.0
Velocidad
del viento
Figura 16: Los valores de la velocidad del viento promedio por hora a 10 m sobre el nivel del suelo en m/s. El eje vertical es
c 2010 3TIER, Inc.
20
"#$%!&'(!&)%!*+,-.!
Hour of Day (ECT)
Santiago
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
0
1
2
21.0
21.0
21.4
21.8
22.7
23.3
23.3
23.6
23.7
23.2
22.2
21.6
22.4
20.8
20.8
21.2
21.6
22.5
23.0
23.0
23.3
23.4
22.9
22.0
21.3
22.1
20.6
20.6
21.0
21.3
22.2
22.7
22.7
23.1
23.1
22.7
21.7
21.1
21.9
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
20.4
20.5
20.9
21.1
21.9
22.5
22.5
22.8
22.9
22.5
21.5
20.9
21.7
20.2
20.3
20.7
21.0
21.8
22.3
22.3
22.6
22.6
22.3
21.3
20.8
21.5
20.1
20.2
20.6
20.8
21.6
22.2
22.1
22.4
22.4
22.1
21.2
20.7
21.4
20.0
20.1
20.5
20.7
21.5
22.0
21.9
22.2
22.3
22.0
21.0
20.6
21.2
19.9
20.0
20.4
20.7
21.8
22.5
22.4
22.4
22.2
21.9
20.9
20.5
21.3
20.3
20.7
21.5
22.3
23.5
24.2
24.3
24.3
23.8
23.0
21.5
20.8
22.5
21.7
22.1
22.8
23.9
25.3
26.0
26.1
26.2
25.8
24.9
23.2
22.3
24.2
23.1
23.4
24.3
25.6
27.5
28.1
28.1
28.3
28.1
26.8
24.7
23.8
26.0
24.4
24.7
25.6
27.2
29.2
29.8
29.7
30.1
30.0
28.5
26.1
25.1
27.5
25.4
25.8
26.7
28.4
30.6
31.1
31.1
31.4
31.5
29.8
27.2
26.1
28.7
13
14
26.1
26.6
27.4
29.2
31.5
32.1
32.1
32.4
32.5
30.7
27.9
26.8
29.6
26.5
27.0
27.8
29.5
31.9
32.6
32.6
32.9
33.0
31.1
28.3
27.2
30.0
15
16
17
18
19
20
21
22
23
26.6
27.0
27.8
29.3
31.5
32.6
32.6
33.0
33.0
31.0
28.2
27.2
30.0
26.2
26.5
27.3
28.5
30.6
31.9
32.0
32.4
32.4
30.4
27.8
26.8
29.4
25.3
25.6
26.3
27.5
29.3
30.8
31.0
31.3
31.0
29.2
26.9
25.9
28.3
23.8
24.1
24.9
26.1
27.7
29.1
29.3
29.4
28.9
27.4
25.4
24.3
26.7
22.7
22.8
23.4
24.4
25.9
27.0
27.1
27.2
26.8
25.8
24.2
23.3
25.0
22.2
22.3
22.8
23.6
24.7
25.5
25.5
25.8
25.8
24.9
23.5
22.8
24.1
21.8
21.9
22.3
23.0
24.0
24.7
24.7
25.1
25.1
24.3
23.1
22.4
23.5
21.5
21.5
22.0
22.5
23.5
24.1
24.1
24.5
24.6
23.9
22.7
22.1
23.1
21.2
21.2
21.7
22.2
23.1
23.6
23.7
24.0
24.1
23.5
22.4
21.8
22.7
22.6
22.8
23.4
24.3
25.7
26.4
26.4
26.7
26.6
25.6
24.0
23.2
24.8
Ene Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Prom
Prom
o
20
25
30
C
35
Temperatura
Figura 17: Los valores de temperatura promedio por hora a 2 m sobre el nivel del suelo en grados Celsius. El eje vertical es
c 2010 3TIER, Inc.
21
Advanced
Applications
ANÁLISIS E INTEGRACIÓN DE DATOS EÓLICOS
Modelación y análisis de
generación simulada de
energía eólica en la
FECHA
16 de marzo de 2011
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PARA
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con derechos de propietario y sujetos al derecho de autor en este Informe, del
diseño general de este Informe, así como de la selección, disposición y
presentación de todos los materiales de este Informe. Queda prohibida su
reproducción y redistribución sin el consentimiento expreso y por escrito de
3TIER. Las solicitudes de permiso pueden dirigirse a Cameron Potter,
[email protected].
3TIER - Modelación y análisis de generación simulada de energía eólica
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2
3
Modelación y análisis de energía
eólica de generación simulada
de la República Dominicana
para WorldWatch Institute
YELLOW = Search and Replace
GREEN = Rewrite
MAGENTA = Consider if this is correct
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todo el texto y de todos los gráficos con derechos de propietario y sujetos al derecho de autor en este
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prohibida su reproducción y redistribución sin consentimiento por escrito. Las solicitudes de
consentimiento se pueden dirigir a Cameron Potter, [email protected].
4
Resumen ejecutivo
El presente es el Informe Final del proyecto “Evaluación de datos de
recursos eólicos y solares”, conforme al contrato entre 3TIER y
WorldWatch Institute. Durante este proyecto, 3TIER configuró y ejecutó un
modelo de predicción numérica del clima (NWP, por sus siglas en inglés) a
mesoescala para simular la meteorología en la República Dominicana,
durante un período de 10 años, desde enero de 1999 a diciembre de 2008,
para establecer las características a largo plazo de toda la República
Dominicana. Debido a la naturaleza del proyecto, los resultados no
pudieron ajustarse con observaciones in situ.
Los entregables finales de este proyecto incluyen:
• Una capa conforme al Sistema de Información Geográfica (GIS, por
sus siglas en inglés) de la velocidad promedio del viento en 10
años, la densidad de energía promedio del viento y el factor de
carga bruto promedio, para toda la República Dominicana, a una
resolución de 4.5 km a 80 m de altura. Nota: el término factor de
carga bruto y los supuestos usados para obtener esta información,
se explican de manera más detallada en el informe.
•
En este informe se presenta un análisis de series temporales
representativas de las seis regiones de la República Dominicana.
Los resultados muestran que la República Dominicana tiene un gran
potencial para la energía eólica en algunos lugares, pero deben ser
elegidos cuidadosamente, siendo las regiones occidentales las más
proclives a tener un potencial de vientos fuertes. Los regímenes de
vientos en el territorio de la República Dominicana también presentan una
gran variabilidad, tanto diurna como estacional, lo que significa que si
los proyectos eólicos se construyen todos en un único lugar, podrían
surgir inquietudes en cuanto a la generación debido al funcionamiento del
sistema.
Sin
embargo,
diferentes
regiones
tienen
ciclos
diurnos
complementarios que se podrían usar para limitar la exposición del
sistema de energía a una fuerte variación diaria. Por ultimo, la
diversidad geográfica puede ser importante en la reducción de la
variabilidad a corto plazo de la energía producida, de forma tal que la
inclusión de generación de viento puede actuar para fortalecer la
confiabilidad de la red de transmisión de la República Dominicana.
Se han planteado muchos supuestos en este informe, como se discute en el
cuerpo del trabajo, y éstos no tienen en cuenta algunas consideraciones
muy
importantes
(aprobaciones
de
planificación,
contratos
con
propietarios de terrenos, disponibilidad de los terrenos, problemas
técnicos con la integración y transmisión, factibilidad financiera, etc.).
Estos asuntos podrían hacer que se reduzca de manera considerable el
número de sitios viables, pero tales consideraciones estaban fuera del
alcance de este proyecto y todos los cálculos se realizaron suponiendo
una disponibilidad total.
Índice
1
Introducción ................................................................................................................. 5
2
Enfoque y supuestos del proyecto ............................................................................ 6
3
Uso pretendido de este informe y estos datos ...................................................... 11
4
Enfoque de modelación eólica ................................................................................. 12
5
Análisis de las series de generación de energía eólica modelada ...................... 16
5.1 Potencial de energía en bruto ............................................................................. 16
5.2 Variabilidad de energía ....................................................................................... 21
6
5.2.1
Variación estacional ..................................................................................... 21
5.2.2
Variación diurna ........................................................................................... 23
5.2.3
Variación cada diez minutos ....................................................................... 25
5.2.4
Variación por hora ........................................................................................ 23
Conclusiones .............................................................................................................. 36
5
1
6
Introducción
El presente es el Informe Final del proyecto “Evaluación de datos
de recursos eólicos y solares”, conforme al contrato entre 3TIER y
WorldWatch Institute. Durante este proyecto 3TIER configuró y
ejecutó un modelo de predicción numérica del clima (NWP, por sus
siglas en inglés) para simular la metereología en la República
Dominicana, durante un período de 10 años, desde enero de 1999 a
diciembre de 2008, para establecer las características a largo
plazo de toda la República Dominicana.
Ha sido establecido como la vanguardia de los estudios de
integración eólica 1 . Los entregables acordados en el alcance del
estudio se diseñaron para evaluar el potencial eólico de la
República Dominicana para estudios de planificación de transmisión
macroscópica. Para lograr este objetivo, se examinó la capacidad de
energía bruta en seis regiones de la República Dominicana, tanto de
manera conjunta como individual. El informe incluye una breve
comparativa del ciclo diurno promedio y los promedios mensuales
para cada región. También se comparó la variabilidad de la energía
eólica para los diferentes lugares usando comparativas tales como
histogramas de generación y cambios en la generación. Por último,
el informe también incluye un breve análisis de sensibilidad del
Coeficiente de descuento de la disposición del proyecto (que se
explica a continuación en Presupuestos del Proyecto).
1
J. C. Smith, M. R. Milligan, E. A. DeMeo y B. Parsons, “Utility Wind
Integration and Operating Impact State of the Art”, IEEE Transactions On
Power Systems, Vol. 22, No. 3, págs. 900-908, Ago. 2007
7
2 Enfoque y supuestos del proyecto
Una consideración fundamental en este tipo de proyectos es entender
de manera clara el enfoque aplicado y los presupuestos planteados.
No es práctico desarrollar un modelo de alta precisión con un
diseño exhaustivo de proyectos individuales cuando se tienen en
cuenta cuestiones de planificación a gran escala. Para que este
trabajo se realizara rápida y eficientemente, todos los procesos
usados tenían que ser escalables y no podían involucrar una
investigación detallada de lugares específicos. En lugar de ello,
el enfoque estará en la realización de modelaciones a lo largo y a
lo ancho de la República Dominicana, y para realizar este trabajo
efectivamente se plantearon determinados supuestos. Los supuestos
del proyecto se enumeran en esta sección.
•
Se comprende que existen muchos lugares en la República
Dominicana donde puede no ser adecuado construir un proyecto
eólico a escala industrial. Estas deliberaciones estaban fuera
del alcance de este proyecto. Sin embargo, para limitar las
distracciones que podrían producirse por lugares donde se
considera que el desarrollo no es probable, WorldWatch Institute,
después de consultar a las principales partes interesadas,
identificó seis regiones para estudiarse con mayor detalle.
Estas regiones están marcadas en cuadros rojos en la Figura 1.
La modelación se realizó para toda el área de la República
Dominicana, y se proporcionaron capas de datos según el Sistema
de Información Geográfica (GIS) promedio a largo plazo para toda
el área, pero el procesamiento adicional se limitó a las
regiones de interés. Los nombres de las regiones son Puerto
Plata, Montecristi, Pedernales, Baní, La Altagracia y Samaná.
8
Figura' 1.' Mapa' de' la' República' Dominicana' con' las' seis' regiones' de' interés' identificadas' por' el' WorldWatch'
Institute.'
9
•
Cada región tiene puntos de cuadrícula adyacentes seleccionados
que podrían representar un proyecto del tamaño dado en la Figura
1. Éstos fueron elegidos de tal manera que los puntos
seleccionados coincidieran lo más posible con la generación
promedio de energía para toda la región.
•
Las turbinas que se eligieron para realizar todos los cálculos
de energía fueron las turbinas Vestas V90 (3MW) funcionando a su
máximo punto de eficiencia. Tras consultar a WorldWatch
Institute, se eligió esta turbina como una buena representante
del tamaño promedio de turbina esperado desde el presente hasta
la próxima década, lo cual también coincidió con otros estudios
de integración, tal como el Western Wind and Solar Integration
Study2.
•
La curva de energía cambia con la densidad del aire y esto se
tuvo en cuenta calculando la "velocidad efectiva del viento",
dadas una presión, temperatura y velocidad del viento en cada
intervalo de 10 minutos, durante los 10 años de datos modelados.
Obsérvese que de esta manera se obtuvieron cálculos de
generación de energía más precisos que con el simple uso de una
curva de energía, o si se tomara como referencia la versión de
la curva de energía con la densidad de aire más cercana.
•
Habiendo seleccionado las turbinas, se debía determinar cuántas
turbinas podrían caber en una celda de cuadrícula del modelo.
Para lograr esto se recurrió a una sencilla heurística:
o un mínimo de cuatro (4) diámetros de rotores entre turbinas
en "línea”;
o un mínimo de diez (10) diámetros de rotores entre líneas;
o también se requirió una zona intermedia adecuada en el borde
de cada celda de cuadrícula, de forma tal que las
disposiciones de las turbinas podrían estar dispuestas en
mosaico junto a las áreas adyacentes sin contravenir las
instrucciones de separación entre turbinas.
Siguiendo
estas
instrucciones
es
posible
colocar
aproximadamente 40 turbinas en un área de 4.5 km por 4.5 km,
como se muestra en la Figura 2. Estas instrucciones se
establecieron como una regla a seguir por el Laboratorio
Nacional de Energía Renovable del Departamento de Energía (NREL,
por sus siglas en inglés) de EE. UU., y también se usaron en el
Western Wind and Solar Integration Study.
2
“Western Wind and Solar Integration Study”, National Renewable Energy
Laboratory.
Se
accedió:
Marzo
2010,
www.nrel.gov/wind/integrationdatasets/western/methodology.html
10
metros
Kiló
Kilómetros
Kiló
metros
Kilómetros
Figura'2.'Ejemplo'de'disposición'que'muestra'las'turbinas'eólicas'separadas'con'un'mínimo'de'diez'diámetros'de'
rotor'entre'líneas'y'de'cuatro'diámetros'entre'turbinas'en'la'misma'línea.' '
•
Sin embargo, la experiencia ha demostrado que las turbinas no
estarán en una cuadrícula tan estrecha como permiten las
instrucciones. Esto puede ocurrir por varios motivos: terreno
difícil, deseo de aprovechar los lugares con la mayor velocidad
de viento, consideraciones estéticas sobre el diseño, o incluso
simplemente el deseo de minimizar las pérdidas de estelas. Por
este motivo, se aplicará a cada cuadrícula un coeficiente de
descuento de la disposición del proyecto (PLDF, por sus siglas
en inglés). La experiencia muestra que la distancia típica para
un parque eólico podría permitir aproximadamente 20 turbinas en
un área de 4.5 km por 4.5 km. Esto es un PLDF de 50%.
•
Pese a que este proyecto se ha diseñado para ser una evaluación
de nivel alto del recurso en la República Dominicana, se
reconoce que el PLAF puede influir en el proyecto. Sin embargo,
debido a los tamaños diferentes de las plantas de la Figura 1,
las PLDF no serán una fuente importante de sensibilidad
comparada con el tamaño del proyecto. Una breve comparación de
diferentes tamaños de proyectos se destaca más adelante en el
informe.
•
Todos los cálculos de energía se realizarán en base a los
cálculos de energía “brutos". La energía bruta se calcula a
partir de velocidades de viento, presión y temperatura modeladas,
así como de la curva de energía del fabricante. Ningún valor de
energía incluye pérdidas de fuentes tales como pérdidas
eléctricas, pérdidas de estelas, pérdidas de disponibilidad,
pérdidas de intensidad de turbulencia, etc.
•
El uso de una curva de energía determinista (como se describe en
el punto anterior) presenta dos problemas importantes que
Generación de energía normalizada
11
limitan la precisión de la velocidad del viento para la
conversión de energía generada:
o Incluso si el viento se modela perfectamente, la energía de
un
proyecto
eólico
no
se
adhiere
perfectamente
al
comportamiento de una curva de clasificación determinista;
consulte la Figura 3.
o Los modelos de predicción numérica del clima (NWP) a
! Observaciones
mesoescala suelen
producir series temporales de velocidad del
viento que son excesivamente suaves en una resolución de 10
--- Curva de energía del fabricante
minutos.
Velocidad del viento [m/s]
'
Figura'3.'Observaciones'reales'comparadas'con'la'curva'de'clasificación'del'fabricante'para'un'ejemplo'de'turbina.'
Una'curva'de'energía'determinista'una'a'una'nunca'podrá'coincidir'con'la'variación'de'un'proyecto'eólico'real'sin'
una' modelación' de' muy' alta' resolución,' por' turbina' de' viento,' incluso' cuando' aún' existan' problemas' con' la'
variación'temporal'de'la'modelación.'
•
•
Para este proyecto se utilizó un segundo modelo de energía, una
energía generada corregida estadísticamente, que mejora los
modelos de variación. El objetivo de la corrección estadística a
la energía generada desde una metodología de extensión de
registro (SCORE), es ajustar las series temporales de energía
generada de forma tal que la variación entre puntos adyacentes
se modele más adecuadamente desde el punto de vista estadístico.
3TIER desarrolló SCORE y originalmente se propuso en un trabajo
presentado en el Encuentro General de la Sociedad de Ingeniería
de Energía de IEEE en 2007 3 . El proceso de SCORE se ha utilizado
en un determinado número de estudios de integración importantes,
incluido el ya mencionado Western Wind and Solar Integration
Study.
3
C. W. Potter, H. A. Gil and J. McCaa, “Wind Power Data for Grid
Integration Studies”, Proc. 2007 Encuentro General de la Sociedad de
Ingeniería de Energía, Tampa, FL, EE. UU. Trabajo Nº 07GM0808, Jun. 2007
12
•
Existe una clara necesidad de algún tipo de corrección
estadística, ya que la realidad demuestra que no existe una
relación determinista entre la velocidad del viento y la energía
generada. Estas desviaciones deben ser consideradas para
proporcionar una serie temporal de energías generadas realistas.
Las desviaciones de la curva de clasificación se producen por un
número de factores:
o Las velocidades del viento en diferentes puntos de un parque
eólico no son iguales. Usar la velocidad del viento en un
único
punto
(ya
sea
pronosticado
u
observado)
para
representar los vientos en todo un parque no representará las
diferencias de velocidad del viento en el parque y, por lo
tanto, no representará las fluctuaciones de energía en el
parque.
o Las velocidades del viento que se promedian en el parque no
representarán de manera determinista la energía generada. Una
curva de gastos no es una relación linear, ni siquiera es una
relación continua (debido a eventos de corte). Así, un
promedio
de
las
velocidades
de
viento
en
el
parque
representará con precisión la velocidad del viento promedio
que afecta a cada turbina, pero no representará de manera
determinista la energía generada de todo el parque. Por
ejemplo, si hay dos turbinas, una que recibe vientos de 10
m/s y la otra vientos de 20 m/s, la velocidad del viento
promedio es de 15 m/s, aunque para la mayoría de las turbinas
que producen energía a la escala de un servicio público, dos
turbinas que reciban vientos de 15 m/s producirán mucha más
energía que una turbina que reciba vientos de 10 m/s y una
turbina que reciba vientos de 20 m/s.
o Las velocidades del viento promedio en tiempo en un único
lugar, no representan de manera determinante el resultado de
energía promedio en tiempo. De forma similar al promedio que
se realiza de la velocidad del viento en el parque, las
velocidades de viento promediadas en el tiempo tampoco podrán
representar de forma determinista la energía generada de una
única
turbina,
por
los
mismos
motivos
mencionados
anteriormente.
•
El proceso SCORE usa desviaciones estadísticas observadas de un
valor medio para crear funciones de densidad de probabilidad de
la desviación desde algún punto central. Originalmente, el
proceso se diseñó para ser operado en cada ubicación de la
turbina con el fin de producir una serie temporal de datos de
energías generadas para cada turbina, que podría luego ser
agregado a un subproyecto, o al resultado del proyecto completo.
Sin embargo, intentar ejecutar un proceso probabilístico en
muchas turbinas en toda el área objeto de modelación, uno por 10
años a una resolución de 10 minutos, sería un proceso
extremadamente arduo. Por otra parte, requeriría que las
ubicaciones de las turbinas fueran aproximadas y que las
ubicaciones de cada una de las turbinas fueran una fuente
13
potencial de discusión. Así, el proceso SCORE se modificó para
simular cada punto de la cuadrícula del modelo NWP en lugar de
cada turbina, donde cada punto de la cuadrícula representaba un
grupo de turbinas (en este caso 20 turbinas). Esto se logró
mediante un muestreo múltiple de las funciones de densidad de
probabilidad (PDF) originales de SCORE, una por cada turbina por
punto de cuadrícula. El proceso de remuestreo se realizó diez
millones de veces para crear nuevos PDF.
•
SCORE toma la potencia “nominal” como una entrada y la modifica
de forma tal que las características de cambio generales se
parecen más a las observadas en la realidad.
•
SCORE ha sido validado en proyectos anteriores contra datos
reales de proyectos eólicos. Se determinó que SCORE produjo un
histograma de cambio más realista que el uso de una curva de
gasto sola sin ninguna pérdida de precisión apreciable al
modelar el ciclo diurno. Esto lo hace adecuado para producir
datos para estudios de integración.
14
3 Uso pretendido de este informe y estos datos
Para comprender el valor de este informe y estos datos, es
importante comprender el uso previsto de este tipo de información.
La modelación se realizó a una resolución de 4.5 km en la República
Dominicana. Esto es adecuado para proporcionar información de
planificación a una escala amplia.
•
La resolución espacial es suficiente para la identificación de
regiones adecuadas para el desarrollo.
•
La modelación basada en regiones y las capas de datos del
Sistema de Información Geográfico (GIS) pueden proporcionar
información útil para determinar los corredores de transmisión
potenciales.
•
Los datos también pueden usarse para identificar el potencial de
energía a granel de una región, tanto para planificación de la
transmisión como para planificación de la mezcla de generación
en la República Dominicana y calcular la penetración potencial
del viento.
•
Por último, se puede investigar el efecto de la dispersión
geográfica en los perfiles de generación en la República
Dominicana. Esto puede afectar las características de la
generación.
o La dispersión geográfica puede afectar el histograma de
energía (es decir, la generación probable máxima y mínima).
o Reduce los cambios máximos en la energía (rampas), tanto en
términos de fluctuaciones de energía locales a corto plazo
como el suministro de energía en toda República Dominicana.
Útil para determinar los requisitos del sistema con el fin de
manejar los cambios potenciales en la energía eólica. A su
vez, los pronósticos aumentarían en gran medida la capacidad
del sistema para prepararse proactivamente para la energía
eólica en la cuadrícula.
Sin embargo, también es importante comprender que este conjunto de
datos tiene limitaciones: no es adecuado para la evaluación de
sitios específicos. El modelo es demasiado grueso para tener en
cuenta los pequeños fenómenos que se presentan en una determinada
área que pueden producir la aceleración o la desaceleración del
viento, lo cual puede determinar el éxito o el fracaso de un
proyecto. Dichos fenómenos también pueden causar cambios rápidos
localizados en la energía eólica que podrían no tenerse en cuenta
en esta modelación. Por último, los cálculos de energía se
presentan también sólo en términos brutos, no son cálculos netos.
Esto significa que los valores de energía son útiles para
estimaciones aproximadas, pero no son confiables para fines de
desarrollo, ni incluso para estimaciones absolutas de energía.
15
4 Enfoque de modelación eólica
La modelación realizada para este proyecto se basó en otros
estudios de integración exitosos, ajustados para adecuarse a las
características específicas del sistema de energía de la República
Dominicana. Para desarrollar datos consistentes en la República
Dominicana se usó un modelo a mesoescala. El modelo preferido por
3TIER es el modelo avalado por la comunidad de meteorología de
Investigación y Pronóstico del Clima (WRF, por sus siglas en
inglés) 4 . 3TIER considera que el WRF es el modelo a mesoescala más
avanzado para la modelación de energía eólica, muestra de lo cual
es el hecho de que se está convirtiendo rápidamente en un estándar
de la industria. Es importante comprender que el término modelo a
mesoescala puede aplicarse a una amplia gama de modelos, y ellos no
proporcionan, necesariamente, capacidades similares. Una simple
analogía es comparar el software Paint con el PhotoShop, ambos
crean imágenes, pero uno tiene muchas más opciones para ofrecer un
mejor resultado final. El modelo WRF está diseñado para ejecutarse
en
grandes
clusters
de
supercomputadoras
para
simular
el
comportamiento climático. En consecuencia, instituciones tales como
la NASA, la Agencia de Aviación Federal (FAA), la Marina de EE. UU.
Y el NCAR (Centro Nacional para Investigación Atmosférica) lo usan
(y avalan). En la Tabla 1 se detalla la configuración para este
proyecto, que se basa en la experiencia de 3TIER.
Tabla'1'–'Configuración'de'NWP'usando'el'WRF'Central'de'Investigación'Avanzada'
Niveles
vertical
es
Parametrización de la
capa límite planetaria
Conjunto de datos
de elevación
Superficie del
suelo
31
Universidad de Yonsei
(con capacitación en
MRF)
3 arcsegundos
SRTM
Difusión del
suelo de 5 capas
Las siguientes figuras se crearon a partir de los datos de GIS
entregados al WorldWatch Institute como parte de los entregables de
este proyecto. Las figuras muestran los resultados de la modelación
en la República Dominicana. La Figura 4 muestra la velocidad del
viento promedio a largo plazo a 80 m. La Figura 5 muestra el
“factor de carga” bruto promedio a largo plazo a 80m. El factor de
carga es una medida de la cantidad de energía generada (o
potencialmente generada en el caso del factor de carga bruto)
comparado con la capacidad instalada de la planta. Por ejemplo, si
un proyecto tenía 300 MW de turbinas y generó 120 MW en promedio,
el factor de carga sería 120 / 300 = 40%
4
Skamarock, W. C. y col. “A description of the Advanced Research WRF
Version 2”, NCAR Tech. Note, NCAR/TN-468+STR, EE. UU., 2005.
72ºO
71ºO
70ºO
69ºO
16
Factor de carga (%)
72ºO
71ºO
70ºO
69ºO
Figura'4.'Gráfico'de'la'velocidad'del'viento'promedio'a'largo'plazo'a'80'm'por'encima'del'nivel'de'superficie.'Los'
datos'se'promediaron'para'el'período'completo.' '
Figura'5.'Gráfico'del'factor'de'carga'promedio'a'largo'plazo'a'80'm'por'encima'del'nivel'de'superficie.'Los'datos'se'
promediaron'para'el'período'completo.
72ºO
17
La resolución especial del modelo fue tal que el dominio se dividió
en celdas de cuadrícula de 4.5 km por 4.5 km, que cubren la
República Dominicana. A partir de ello, se identificaron los puntos
de la cuadrícula
comprendidos
en cada69ºO
región para realizar cálculos
71ºO
70ºO
adicionales que se presentan en este informe. WorldWatch Institute
identificó las regiones, según la Figura 1 y como se muestran en la
Figura 6, los puntos de cuadrícula de cada región se destacan con
un color diferente.
72˚W
72ºO
71˚W
71ºO
70ºO
70˚W
69˚W
69ºO
19˚N
19˚N
18˚N
18˚N
72˚W
71˚W
70˚W
69˚W
Figura'6.'Puntos'de'cuadrícula'de'cada'región.'Los'puntos'de'Puerto'Plata'están'en'rojo,'los'de'Montecristi'en'azul,'
los'de'Pedernales'en'verde,'los'de'Baní'en'amarillo,'los'de'La'Altagracia'en'magenta'y'los'de'Samaná'en'cian.' '
Como se puede observar en la Figura 6, el número de puntos de
cuadrícula de cada región no es igual. La Tabla 2 muestra el número de
puntos de cuadrícula en cada región. La Tabla 2 también muestra el
número de puntos de cuadrícula por encima de los umbrales del factor
de carga (CF, por sus siglas en inglés). Los umbrales se eligieron en
20%, 25% y 30% tras consultar con el WorldWatch Institute. Observe que
los resultados discutidos en este informe son del factor de carga
bruto, no del factor de carga neto, y los factores de carga brutos son
más altos que los factores de carga netos. De manera inversa, la
modelación realizada para este estudio no tiene en cuenta los
fenómenos más pequemos que pueden afectar fuertemente el clima en un
sitio dado. Es probable que para cada punto de cuadrícula haya algunas
áreas con factores de carga superiores y áreas con factores de carga
menores. La disposición cuidadosa de las turbinas apuntará a
aprovechar los lugares de vientos más fuertes, contrarrestando hasta
cierto punto la pérdida bruta con respecto a la neta.
18
Tabla'2'–'Número'de'puntos'de'cuadrícula'en'cada'región'
Región
Puerto Plata
Montecristi
Pedernales
Baní
La Altagracia
Samaná
TODAS LAS
REGIONES
Puntos de Puntos de cuadrícula Puntos de cuadrícula Puntos de cuadrícula
cuadrícula
con un factor de
con un factor de
con un factor de
totales
Carga >= 20%
Carga >= 25%
Carga >= 30%
84
30
2
0
91
72
30
5
92
70
60
55
43
41
29
18
139
0
0
0
45
1
0
0
494
214
121
78
La República Dominicana es un país en desarrollo que ha registrado
un rápido crecimiento en algunos períodos en los últimos años, pero
como la mayoría de las naciones en desarrollo aún posee una
infraestructura poco desarrollada. Una parte fundamental de esta
infraestructura es la infraestructura eléctrica. Sin avances en
este sector, continuará siendo un cuello de botella para el
crecimiento
económico
constante.
Los
altos
precios
de
los
combustibles, una transmisión limitada y grandes pérdidas de
distribución han dado lugar a altas tarifas de electricidad. En la
actualidad, el sistema de energía está dominado por la generación
con combustibles fósiles, que se complementa con generación
hidroeléctrica. Las instalaciones de energía renovable ofrecen una
fuente de energía local atractiva, que también puede desarrollarse
de forma más distribuida.
Sin embargo, actualmente no se ve a la República Dominicana como un
mercado fácil para el desarrollo eólico. Algunos de los aspectos
que desalientan el desarrollo eólico en la República Dominicana son
el pequeño tamaño del mercado, la dificultad para transportar la
energía a otros mercados, la falta de financiamiento para el
desarrollo a gran escala, y un sector de energía inestable. Sin
embargo, existen también algunos beneficios definidos para el
desarrollo de proyectos eólicos, tales como la seguridad energética,
la falta de otras fuentes de energía locales (por ejemplo, carbón,
gas, petróleo), la capacidad del sistema existente para incorporar
energía variable, la necesidad de un desarrollo rápido, el turismo
atraído por la imagen “verde”, el apoyo de inversionistas
extranjeros.
NOTA: existen otros desafíos técnicos para la incorporación de
energía eólica en la red de electricidad de la República Dominicana.
Sin embargo, la mayoría de estos desafíos son universales y están
siendo abordados, y en cierta medida mitigados, por los fabricantes
de turbinas y los investigadores de sistemas de energía.
Velocidad del viento promedio [m/s]
19
5
Análisis de las series de generación de
energía eólica modelada
Este análisis de la generación de energía incluye diagramas que muestran
el potencial de energía a granel, una comparativa del ciclo estacional
promedio y del ciclo diurno para cada región, así como la variabilidad
para las plantas eólicas simuladas para diferentes lugares dentro de cada
región. Como parte del alcance de este proyecto, cada una de las áreas
propuestas también tuvo un dimensionamiento específico de la capacidad
eólica provista. Esto puede verse en la Figura 1. Como se muestra en la
Tabla 2, algunas de las regiones, específicamente La Altagracia, Samaná y
Puerto Plata en menor medida, tenían pocas ubicaciones que se pudieran
considerar adecuadas para el desarrollo eólico. Para La Altagracia y
Samaná, la ubicación “representativa” se eligió como la mejor ubicación
para representar, con optimismo, las ubicaciones que podían ser factibles
en esas regiones. Para determinar el sitio “representativo” de Puerto
Plata sólo se usaron sitios con un factor de carga mayor al 20%,
nuevamente para tratar de inclinarse hacia las áreas más valiosas. Para
Montecristi, Pedernales y Baní no hubo restricciones en cuanto a los
sitios que podían aspirar a convertirse en sitios representativos, y
simplemente se eligieron para representar mejor las condiciones eólicas
promedio en la región.
5.1
Potencial'de'energía'en'bruto'
Las siguientes figuras (y el resto de este informe) se centran en
las regiones específicas que se identificaron para estudios
adicionales. Observe que cada cuadrado en las siguientes imágenes
corresponde a un punto de cuadrícula de la Figura 6. El factor
fundamental de la generación de energía a partir de una turbina
eólica es, por supuesto, la velocidad del viento, y esto se muestra
en la Figura 7.
Figura'7.'Velocidades'de'viento'promedio'para'cada'región'identificadas'en'este'estudio.'Los'datos'se'promediaron'
para'el'período'completo.'
Factor de carga promedio (% de capacidad instalada)
20
A partir de las series temporales de velocidad del viento, se
pudieron calcular los valores de energía. Los datos de energía que
se muestran en esta sección del informe se presentarán a partir de
los datos de energía de SCORE, explicados en la Sección 2: “Enfoque
y supuestos del proyecto”. Sin embargo, incluso este tipo de datos
en particular puede mostrarse en un determinado número de formas
diferentes. La Figura 8 muestra el “factor de carga” promedio. El
factor de carga representa la cantidad de energía generada (o
potencialmente generada en este caso) comparada con la capacidad
instalada de la planta. Por ejemplo, si un proyecto tenía
suficientes turbinas para crear una planta de 300 MW, y generó 120
MW en promedio, el factor de carga sería de 120/300 = 40%.
Figura'8.'Factor'de'carga'promedio'para'cada'región'identificada'en'este'estudio.'Los'datos'se'promediaron'para'el'
período'completo.'
Observe que es muy importante comprender que la relación entre la
velocidad del viento y la energía generada no es lineal, como se
muestra en la curva de energía del fabricante en la Figura 3. Esto
significa que la misma velocidad del viento promedio no indica
necesariamente la misma energía generada promedio. Para tomar un
estudio de caso exagerado, suponga un lugar que tenga velocidades
de viento de 30 m/s la mitad del tiempo y 0 m/s la otra mitad. La
velocidad del viento promedio sería 15 m/s, pero la mayoría de las
turbinas a escala industrial sólo comienzan a funcionar a partir de
los 3-4 m/s y cortan (dejan de producir energía) a los 25 m/s. Esto
significa que no habría generación en este lugar. Por otro lado, si
el sitio registró vientos de 15 m/s todo el tiempo, la energía
generada sería, teóricamente, la energía generada máxima en la
mayoría de las turbinas a escala industrial, dando como resultado
un factor de carga (bruto) de 100%. Estos dos ejemplos extremos
muestran la importancia de tener en cuenta los valores de energía,
en lugar de los valores de velocidad del viento, a pesar de que los
valores de energía sólo se dan en términos brutos. Una comparativa
Factor de carga promedio [% de capacidad instalada]
21
de las velocidades del viento promedio y de los factores de carga
promedio para las regiones de la República Dominicana muestra que
incluso con la misma velocidad del viento promedio a largo plazo,
los factores de carga alcanzar hasta 12 puntos porcentuales de
diferencia, generando casi el doble de energía con la misma
velocidad del viento promedio.
La Figura 9 y la Figura 10 muestran gráficos de los datos limitados
a los factores de carga mayores o iguales a 20% y 25%
respectivamente. El número de esos puntos se encuentra en la Tabla
2.
Figura'9.'Factor'de'carga'bruto'promedio'para'cada'región'identificada'en'este'estudio,'limitado'a'los'puntos'de'la'
cuadrícula'donde'el'factor'de'carga'es'mayor'o'igual'al'20%.'Los'datos'se'promediaron'para'el'período'completo.'
Generación promedio de 16 turbinas V90
3.0MW [MW]
22
Como se puede observar en la Figura 9 y la Figura 10, las regiones
que se identificaron en la zona occidental de la República
Dominicana muestran mejores posibilidades para el desarrollo eólico
que las zonas orientales. Debe considerarse que este trabajo de
modelación
tiene
el
propósito
de
identificar
regiones,
no
ubicaciones específicas y puede haber algunos lugares en la costa
este que también ameriten un desarrollo eólico. Las dos regiones de
Azua y Barahona que se consideraron, pero que no fueron
seleccionadas para este estudio, fueron modeladas como si tuvieran
mayores recursos eólicos que las regiones del este. Sin embargo, la
proximidad de las regiones que muestran ese enfoque puede haber
significado que la variabilidad climática no fue emparejada a lo
largo de la cuadrícula de energía.
En este estudio se utilizó principalmente un Coeficiente de
Descuento de la Disposición del Proyecto (PLDF) del 50%. Sin
embargo, diferentes PLDF producirán diferentes potenciales de
energía para las regiones dadas. Se pusieron a prueba tres niveles
diferentes de PLDF. La Figura 11, la Figura 12 y la Figura 13
muestran la diferencia en la generación de energía promedio para un
PLDF de 60%, 50% y 40% respectivamente.
Figura' 11.' Generación' promedio' para' una' planta' con' un' PLDF' del' 60%,' reduciendo' el' número' de' turbinas' por'
punto'de'cuadrícula'de'40'a'16.'Los'datos'se'promediaron'para'el'período'completo.'
Generaciónpromedio
promediode
de24
20turbinas
turbinasV90
V90
Generación
3.0MW[MW]
[MW]
3.0MW
23
En este informe se toma un PLDF del 50% como el caso base y, a
menos que se indique de otra manera, todos los cálculos de energía
de aquí en adelante se muestran en términos de poder colocar 20
turbinas a cada punto de la cuadrícula. Con ayuda de este
presupuesto y limitando los sitios a lugares con un factor de carga
bruto del 30%, es posible derivar el potencial bruto para el
desarrollo eólico, como se muestra en la Figura 14.
3.0MW [MW]
24
Figura' 14.' Generación' promedio' para' una' planta' con' un' PLDF' del' 50%,' limitada' a' sitios' con' un' factor' de' carga'
mayor'o'igual'al'30%.'Los'datos'se'promediaron'para'el'período'completo.'
Los 78 sitios que se muestran en la Figura 14 representan una
instalación potencial de más de 4 GW de capacidad de turbina. Sin
embargo, es muy importante tener en cuenta que el filtrado de
sitios sólo se realizó a un nivel muy alto. No se tuvo en cuenta la
disponibilidad de terrenos (a no ser las regiones aproximadas
identificadas por el WorldWatch Institute en la Figura 1). Se
espera que una parte del área cubierta no esté disponible para el
desarrollo de proyectos eólicos (por ejemplo, paisajes urbanos,
áreas sensibles cultural y ambientalmente, etc.). Asimismo, es
posible que en algunas áreas se identifique terreno escarpado. Es
difícil construir proyectos eólicos en terrenos escarpados y es
otro factor limitante para el potencial que se ha identificado. Más
aún, se debe tener en cuenta que el desarrollo eólico extremo
potencialmente podría producir efectos de estela importantes. Así,
en la realidad los proyectos exitosos tendrían espacio entre ellos,
con lo cual también se eliminarían algunos de los lugares
identificados. Sin embargo, con los incentivos correctos, el
desarrollo puede ser factible en otros lugares dentro del marco del
estudio. También existen áreas adecuadas para el desarrollo eólico
que estaban fuera del alcance de este trabajo, como se puede
observar en la Figura 5.
También se debe observar que los resultados se basan exclusivamente
en datos primarios del modelo. La naturaleza de este estudio
significó que no se realizó una corrección de los datos “in situ” a
fin de afinar el modelo para un mejor comportamiento en
determinados lugares. Esto significa que los resultados del modelo
no serán tan precisos a los que se podrían haber logrado con un
modelo más detallado. Algunas zonas pueden tener velocidades de
viento altas que no son realistas y, por lo tanto, pueden
destacarse como un sitio viable cuando realmente sólo se trata de
un sitio marginal. De manera similar, el modelo podría dejar de
registrar algunos efectos a escala pequeña, especialmente en las
regiones costeras, que pueden ser factores
determinar el éxito de un proyecto eólico.
importantes
25
para
Para completar este trabajo se planteó un determinado número de
supuestos y en éstos obviaron algunas consideraciones importantes
(aprobaciones de planificación, contratos con propietarios de
terrenos, disponibilidad de terrenos, problemas técnicos con la
integración y transmisión, viabilidad financiera, etc.). Para
obtener una estimación precisa del potencial, se deben esclarecer
estos supuestos y podrían actuar en el sentido de reducir
considerablemente el número de sitios viables. Sin embargo, con la
debida consideración de todos los factores limitantes que podrían
reducir el número total de sitios disponibles con un buen factor de
carga, aún existiría un determinado número de sitios que serían muy
atractivos para el desarrollo eólico en la República Dominicana.
5.2
Variabilidad'de'energía'
La variabilidad de la energía eólica generada para la penetración
de energía eólica a gran escala puede suponer desafíos para los
operadores de los sistemas de energía y de las redes de transmisión.
La energía eólica variable debe incorporarse en un sistema que haya
sido optimizado para plantas de energía convencionales totalmente
programables.
5.2.1
La variación estacional de la República Dominicana es importante,
al igual que muchas otras ubicaciones tropicales. Generalmente,
esto es típico en las regiones con variaciones eólicas estacionales
donde los eventos climáticos suelen estar fuertemente influidos por
zonas de alta y baja presión de mucha duración, que ocurren de
forma relativamente constante.
Lo que es potencialmente más
interesante en el contexto de la integración eólica es que las
condiciones no parecen ser consistentes en todo el país, como se
muestra en la Figura 15. Pedernales y Baní tienen dos estaciones
pronunciadamente ventosas. Sin embargo, Montecristi y Puerto Plata
se ven afectadas en mayor medida por los vientos de junio a agosto
que por los vientos de diciembre a enero. Más aún, lo inverso
parece corresponder a Samaná y en menor medida a La Altagracia.
Cuando se considera esto a escala regional, el comportamiento
estacional también es relativamente consistente de año a año, como
se muestra en la Figura 16. Sin embargo, los vientos de enero
pueden trasladarse más tarde en el año, produciendo eventos
climáticos tales como los que se registraron en marzo de 2004.
Estos factores pueden ocasionar dificultades en la planificación de
sistemas de energía y de programación de mantenimiento a largo
plazo durante esos meses.
Generaciónde
de energía
energía promedio
de unade
planta
1000 MW
Generación
promedio
unadeplanta
de(MW)
100 MW (MW)
26
Año 1999
Año 2000
Año 2001
Año 2002
Año 2003
Año 2004
Año 2005
Año 2006
Año 2007
Año 2008
MesMes
del año
del año
Figura'15.'Generación'mensual'promedio,'promediada'para'cada'región'de'sitios'que'representarían'un'proyecto'
con'100'MW'de'capacidad'instalada.'Los'datos'se'promediaron'para'el'período'completo.'
Figura'16.'Generación'mensual'promedio,'promediada'para'todas'las'regiones.'Esta'vez'los'datos'se'dividieron'año'
a'año.'
5.2.2
27
Variación diurna
Al considerar las altas penetraciones de energía eólica, la
variación diaria puede tener un papel considerable en la utilidad
del viento. Si el viento ocurre durante las horas de carga baja (es
decir, durante la noche) existe un valor de capacidad relativamente
baja en el viento.
La fuente principal de la generación de energía en la República
Dominicana es la generación con combustibles fósiles. La mezcla de
generación para la República Dominicana parece razonablemente bien
equilibrada
entre
la carga base y las unidades de respuesta rápida,
TODAS
LAS REGIONES
especialmente con la inclusión de aproximadamente 15% de energía
hidráulica. Desafortunadamente, debido a que el sistema no es
Hora del díade
(GMT)
robusto, la respuesta
las unidades no es tan grande como se
desea. Sin embargo, existe cierto grado de flexibilidad, lo cual
reduce la necesidad de un valor de capacidad de las unidades de
generación eólica. Sin embargo, porque la República Dominicana
tiene un sistema de energía pequeño y no es robusto, en
consecuencia, las fluctuaciones en la generación, que serían
insignificantes
en
un
sistema
más
grande,
puede
ocasionar
interrupciones en el sistema de la República Dominicana. Por lo
tanto, para poder aprovechar los recursos de vientos naturales, a
través de una penetración eólica significativa, es importante
comprender el ciclo diurno del viento y su correspondiente
correlación de carga. La Figura 17 muestra la variación diurna de
la energía eólica para cada región, con base en la suma de todos
los puntos en la región.
28
Figura'17.'Ciclo'diurno'de'generación'para'la'energía'promedio'de'cada'región.'Todas'las'horas'están'en'GMT.' '
Después de evaluar la Figura 17, se puede observar que las
regiones meridionales (Pedernales y Baní) tienen un comportamiento
complementario con respecto a las regiones septentrionales (Puerto
Plata, Montecristi y Samaná en menor medida). Esto significa que
las condiciones del viento en los lados opuestos del país tienden a
producir energía en momentos diferentes del día. Cuando se
promedian todas las regiones (sin considerar el tamaño posible de
las plantas de energía) se produce una traza negra que es
relativamente consistente en todas las horas del día. Observe que
la traza está en GMT, la República Dominicana está a -4:00 GMT, lo
que significa que 04:00 GMT corresponde a 00:00 AST (Horario
estándar del Atlántico). Puerto Plata y Montecristi tienden a no
generar mucha energía durante el día, pero aumentan para producir
electricidad durante los picos de la noche, justo cuando Pedernales
y Baní comienzan a mermar. Esto es casi un ciclo diurno ideal para
el funcionamiento de sistemas de energía.
En este punto del estudio, las características regionales se usaron
para representar las condiciones del viento para cada lugar. Sin
embargo, es más probable que los proyectos eólicos se desarrollen
en áreas concentradas, y las características del viento de un sitio
particular pueden ser diferentes que las características del viento
de la región. Por ese motivo se usaron sitios representativos para
simular plantas eólicas individuales. Estos sitios se eligieron de
forma tal que Pedernales, Baní y Montecristi se representaron con
un área pequeña en cada una de las regiones que mejor coincidiera
con las condiciones de viento promedio para la región. Puerto Plata
se representó con un área pequeña que coincidiera mejor con las
condiciones de viento promedio en los sitios con un factor de
capacidad mayor al 20%, y Samaná y La Altagracia se representaron
por los sitios con condiciones de viento más fuertes de aquellas
regiones, ya que el recurso eólico en aquellos lugares es bajo y
los sitios necesitan identificarse cuidadosamente. La Figura 18
muestra el ciclo diurno para los datos representativos de cada
región, en contraste con la Figura 17.
29
TODOS LOS SITIOS
Hora del día (GMT)
Figura'18.'Ciclo'diurno'de'generación'de'energía'para'las'series'temporales'representativas'de'cada'región.'Todas'
las'horas'están'en'GMT.'
Al considerar cada una de las trazas de manera individual, se puede
observar que la Figura 18 tiene un determinado número de
diferencias con respecto a la Figura 17. Puerto Plata, Baní, La
Altagracia y Samaná tienen forma relativamente similar entre los
dos números, pero Montecristi y Pedernales tienen formas de trazas
muy diferentes entre los dos números, que a su vez afectaron la
suma de todos los sitios para llegar a un pico a aproximadamente
las 04:00 GMT (00:00 AST) en lugar de las 20:00 GMT (16:00 AST).
Estas diferencias fueron generadas por fenómenos locales (por
ejemplo, la brisa marina, los flujos térmicos, etc.) que pueden no
afectar la región completa.
5.2.3
Variación cada diez minutos
Considerando que el alcance de la variación que se introducirá en
el sistema a través de cambios rápidos en la energía eólica
(eventos rampa) es crucial para un funcionamiento confiable del
sistema de energía, usando los datos de energía de SCORE es posible
cuantificar la frecuencia y la escala de los eventos rampa.
La variabilidad de la energía eólica tiende a ser localizada,
especialmente en los marcos de tiempo más cortos. En esta sección
se investiga la probabilidad de cambio en los intervalos de 10
minutos para cada una de las regiones, y también se investigan los
efectos
de
la
dispersión
geográfica.
Esto
se
demuestra
cuantitativamente en muchas de las siguientes figuras, pero también
se demuestra cualitativamente en la Figura 19 y la Figura 20.
Factor de carga (%)
30
La Figura 19 muestra una comparación del comienzo del registro de
datos para tres trazas de datos diferentes. La traza verde muestra
los datos promedio de todos los sitios en la región de Pedernales.
La traza roja muestra los datos del sitio representativo y la traza
azul muestra la media de todos los sitios representativos. Esto
demuestra de manera cualitativa el efecto de emparejamiento de la
dispersión geográfica.
Sitio representativo de Pedernales
Región completa de Pedernales
TodosClaramente,
los sitios representativos la
traza roja es la más variable. El período entre el
incremento temporal 600 y el 80 muestra mucha variación en más de
200 períodos de diez minutos (un poco más de 33 horas). También se
Primeros
100 puntos
en la serie temporal
(datos
cada 10 minutos)
muestra
la naturaleza
de la
variabilidad
a corto plazo en las
fluctuaciones menores de los datos. La traza azul y la traza verde
muestran la agregación geográfica en dos niveles diferentes. La
traza azul es la suma de sólo un pequeño número de puntos, pero
esos puntos son del área modelada total. Esto llevó a un mayor
emparejamiento de los cambios grandes en los resultados, ya que
esos cambios no ocurrieron simultáneamente en toda el área. Sin
embargo, debido a que aún existen relativamente pocos puntos que se
agreguen, aún existe cierto grado de variabilidad de alta
frecuencia. La traza verde se promedió sobre muchos más puntos,
pero sólo sobre la región de Pedernales. Esto eliminó casi toda la
variación de alta frecuencia, pero no emparejó los cambios grandes
tan eficazmente como una agregación más amplia.
Figura'19.'Ejemplos'de'tres'trazas'de'datos'tomadas'de'los'primeros'1000'puntos'de'las'series'temporales.'La'traza'
verde' muestra' el' promedio' de' todos' los' puntos' de' la' región' de' Pedernales.' La' traza' roja' muestra' el' sitio'
representativo'de'la'región'de'Pedernales,'y'la'traza'azul'muestra'la'media'de'todos'los'sitios'representativos.'
La Figura 20 muestra el mismo intervalo de tiempo, pero esta vez
centrada en el efecto máximo que resulta de agregar los proyectos
eólicos representativos. Cada sitio representativo se graficó con
una traza de color que se muestra en la referencia a la derecha del
diagrama. Posteriormente, estas trazas se promediaron para crear la
Factor de carga (%)
31
traza negra, que es el factor de carga sumado de todos los sitios.
Nota: El factor de carga se usó en lugar de la generación para
asignar la misma ponderación a cada traza, maximizando el efecto de
Todos
los sitios representativos
la dispersión geográfica. Considere las trazas
cerca
del punto de
tiempo 470. Pedernales está casi a máxima capacidad, Puerto Plata
está casi en capacidad cero y la capacidad eólica promedio en todos
los sitios es de aproximadamente el 60% de capacidad. Cuando se
promedian todos los sitios representativos (la traza negra) el
resultado es un perfil de generación más parejo y estable.
Primeros 100 puntos en la serie temporal (datos cada 10 minutos)
Figura' 20.' Ejemplo' de' las' trazas' de' datos' representativas' tomadas' de' los' primeros' 1000' puntos' de' las' series'
temporales'para'cada'región.'La'traza'negra'muestra'la'importancia'de'la'dispersión'geográfica'para'lograr'perfiles'
de'generación'más'parejos.'
En las siguientes figuras se intenta proporcionar una apreciación más
cuantitativa del efecto de la variabilidad de los proyectos eólicos, y
también de los factores que se pueden usar para mitigar la variabilidad.
La mayoría de las siguientes figuras son histogramas de eventos, pero
dada la gran cantidad de información que presentan, estas figuras son
complejas. Conviene explicar previamente los dos tipos principales de
figuras. Un estilo de figura muestra las cuentas de la generación
promedio para una magnitud dada. Esta figura simplemente muestra el
histograma de generación de energía en intervalos de 5%. Debido a la
forma de la curva de energía eólica, como se muestra en la Figura 3, hay
dos valores que tienen más probabilidad de presentarse en sitios
adecuados para generación de energía eólica a escala industrial: energía
generada cercana a cero y energía generada cercana máxima. A esto obedece
la “forma en U” de la curva que muestran algunos lugares. Debajo del
gráfico hay un cuadro de datos que muestra los valores reales, lo cual
permite una comparación directa de los diferentes sitios en la figura sin
tener que realizar una comparación cruzada de valores de datos en el
gráfico. Sin embargo, la tabla de datos es realmente más importante en el
segundo estilo de figura de histograma.
El segundo tipo de figura de histograma muestra el conteo de “eventos de
rampa” (es decir, cambios en energía generada) que están dentro de un
rango de magnitudes. Hay tres elementos claves para obtener información
de estas figuras. Lo primero que se puede observar es que hay una banda
muerta en el medio. La mayor parte del tiempo, los parques eólicos no
Conteo de eventos de rampa de la magnitud dad
TODAS LAS
REGIONES
32
cambian rápidamente su generación. Se debe recordar que cada valor debe
ser una cuenta de 1 de 526032 puntos para datos de 10 minutos. Esto
significa que en la gran mayoría de los valores (incluso en el peor de
los casos) no se producen cambios importantes. Por lo tanto, se
eliminaron estos datos de las figuras para que se pueda tener una mejor
resolución de los eventos de rampa reales. La única excepción es la
Figura 21, que se incluyó en aras de la claridad. El segundo aspecto
importante de estas imágenes es el “intervalo” real del histograma. Cada
intervalo representa eventos que caen dentro de cierta magnitud, mayor
que el número en la parte
del gráfico (y por encima del cuadro),
SIN inferior
RAMPAS
pero menor que el siguiente número más grande (positivo o negativo). El
último aspecto que es necesario comprender es el propósito de los datos
del cuadro. La naturaleza de los histogramas de rampas muestra que
incluso si se eliminan los datos centrales, la caída en el tamaño de las
rampas es rápida. Sin embargo, las rampas de gran magnitud son
importantes, incluso si no se producen con mucha frecuencia. Por lo tanto,
es importante poder obtener información sobre rampas más frecuentes, pero
más pequeñas y sobre rampas menos frecuentes, pero más grandes. Por
último, se debe tener en cuenta que los valores de rampa negativos
indican una rápida pérdida de generación, mientras que los valores de
rampa positivos indican un rápido aumento de generación.
Como se mencionó anteriormente, la Figura 21 es una excepción a la regla
sobre eliminar completamente los datos sin rampa: los datos no están
graficados, pero los números se incluyen en la columna central del cuadro.
Esto se hace para demostrar el número relativo de eventos de rampa con
respecto a los eventos que no lo son. La figura muestra el histograma de
eventos de rampa para los datos de energía eólica promediados sobre todos
los puntos de datos en cada región completa.
Figura'21.'Histograma'de'eventos'de'rampa'cada'10'minutos'para'datos'promediados'de'cada'punto'en'cada'región.'
Este
tipo
de
modelación
representa
una
generación
de
energía
33
extremadamente distribuida. Cada punto de cuadrícula modelado
tendría una turbina (o varias turbinas distribuidas de forma
pareja). Si ese fuera el caso, los eventos de rampa grandes cada 10
minutos estarían limitados para comenzar dentro de +/- 20% de la
capacidad instalada de una única región. El efecto de agregar cada
una de las regiones en la categoría de datos “TODAS LAS REGIONES”
muestra el efecto de la diversidad geográfica. Cuando se hace esto,
no se identifican rampas mayores a +/- 5%. Sin embargo, dado el
enfoque típico de los proyectos de desarrollo eólico (más grandes y
más económicos), la generación absolutamente distribuida se
considera improbable, y desde este punto en adelante, el informe
sólo considerará un diseño de proyecto eólico más centrado,
analizando los sitios representativos así como las variaciones
potenciales del dimensionamiento de los proyectos eólicos.
La Figura 22 muestra el histograma de las magnitudes de los sitios
representativos de cada región y también los datos negros de "TODOS
LOS SITIOS", que es la suma de cada sitio representativo. Estos
datos también son útiles ya que muestran el resultado que se puede
lograr si se tienen proyectos eólicos distribuidos en forma pareja
a lo largo de la República Dominicana. Al analizar la Figura 22 se
puede observar que cada una de las regiones tiene su propio
comportamiento típico. El sitio representativo de La Altagracia
presenta la menor cantidad de veces en que la energía está cerca de
cero. El sitio en Pedernales registra más instancias en que la
energía se aproxima a cero, pero también más instancias en que la
energía se aproxima al máximo. Probablemente, el resultado más
interesante de esta figura sea la forma de los datos de “TODOS”. La
dispersión geográfica minimiza el conteo de generación cerca de
cero a un punto por debajo del sitio representativo más bajo. Más
aún, la cantidad de tiempo en que las plantas están produciendo
entre el 30 y el 60% de su factor de carga aumenta sustancialmente
en comparación con cualquier sitio representativo particular. Por
último, la cantidad de veces que la generación está en su capacidad
máxima en todos los proyectos es muy baja: menos que una instancia
por año. Esto se ve fuertemente afectado por la inclusión de los
regímenes de vientos más débiles.
Conteo
magnituddada
dada
Conteodedegeneración
eventos depromedio
rampa dedelalamagnitud
34
TODOSLOS
LOS
TODOS
SITIOS
SITIOS
Figura'22.'Histograma'de'generación'promediada'cada'10'minutos'para'los'sitios'representativos'de'cada'región.'
La Figura 23 muestra el histograma de rampa para los sitios
representativos. Este histograma es visiblemente diferente al de la
Figura 21. Nuevamente, mostramos una banda muerta en el centro
donde se eliminaron los datos que no son de rampa, pero ahora se
ven instancias de rampas más grandes y las rampas más pequeñas son
más frecuentes. Esta figura tiene mucha información importante.
Figura'23.'Histograma'de'eventos'de'rampa'cada'10'minutos'para'los'sitios'representativos'de'cada'región.'
35
Un análisis atento de la Figura 23 muestra que el sitio
representativo de Samaná presenta la rampa de 10 minutos más grande,
con una magnitud superior en un 40% a la capacidad del rótulo.
Observe que la rampa es positiva, lo que implica un rápido aumento
de generación. Montecristi registra la rampa negativa más grande.
Los sitios representativos de Samaná y de La Altagracia presentan
la frecuencia más alta de rampas por un gran margen. La causa
principal de esta variabilidad es el tamaño de los proyectos. Esto
se discutirá con más detalle más adelante. Es interesante observar
que los datos de TODOS LOS SITIOS apenas se pueden ver en el
gráfico y se obtienen mejor del cuadro debajo de la figura. Al
sumar solo seis proyectos eólicos, cada uno en una región diferente,
la probabilidad de un cambio general del 5% o más, durante un único
período de 10 minutos se vuelve escasa y no se modelaron cambios
mayores al 10%.
El tamaño general del proyecto tiene un efecto significativo sobre
la variación subhoraria, lo cual se demuestra por la variabilidad
de los sitios representativos de Samaná y La Altagracia. Se decidió
que estos proyectos fueran lo suficientemente pequeños para que
pudieran representarse en una única celda de la cuadrícula del
modelo, con el fin de reducir el efecto de emparejamiento espacial.
En consecuencia, estos sitios tuvieron la mayor cantidad de rampas,
a pesar de que el viento en esas regiones no es muy variable; ver
la Figura 21. Sin embargo, incluso un proyecto de la misma
capacidad puede ver su variabilidad afectada por la distancia
geográfica del proyecto. Considere el efecto de un Factor de
Descuento de la Disposición del Proyecto (PLDF) variable en un
proyecto con 100 turbinas. Con un PLDF del 50%, es posible
representar 20 turbinas en un único punto de la cuadrícula, lo que
significa que un proyecto con 100 turbinas cubriría cinco puntos de
cuadrícula. Con un PLDF del 40%, es posible representar 24 turbinas
por punto de cuadrícula, lo que significa que se pueden colocar 96
(efectivamente 100) turbinas en sólo cuatro puntos de cuadrícula.
Por último, con un PLDF del 60%, sólo se representan 16 turbinas en
cada punto de cuadrícula, lo que significa que se deben usar seis
puntos de la cuadrícula para englobar un proyecto de 96 turbinas.
Una planta con la misma capacidad cubriría 4, 5 ó 6 puntos de la
cuadrícula dependiendo de la distancia entre las turbinas. Esto se
demuestra en la Figura 24.
Conteo de generación promedio de la magnitud dada
36
Planta1
Planta2
Planta3
Figura' 24.' Histograma' de' generación' promediada' cada' 10' minutos' para' tres' proyectos' eólicos,' cada' uno' con' un'
Factor' de' Descuento' de' Disposición' de' Proyecto' (PLDF).' La' Planta' 1' tiene' un' PLDF' de' 40%,' la' Planta'2' tiene' un'
PLDF' de' 50%' y' la' Planta' 3' tiene' un' PLDF' de' 60%.' Los' datos' se' eligieron' de' un' lugar' con' vientos' fuertes' para'
demostrar'mejor'los'efectos.'
La Figura 24 muestra que el PLDF tiene un efecto mínimo sobre la
generación del proyecto eólico. A pesar de que significa que se
requiere más terreno para generar la misma cantidad de energía,
también significa que las turbinas se colocan en diferentes lugares,
lo que puede afectar levemente el factor de carga. Sin embargo,
existe un pequeño efecto general sobre el histograma de generación.
Por supuesto, en la práctica, la distancia entre turbinas es muy
importante en virtud de a la pérdida de energía y al desgaste
debido a la mezcla mecánica de las turbina que crea una intensidad
de turbulencia adicional, pero un trabajo tan detallado excede el
alcance de este estudio.
Donde el PLDF tiene mayor importancia es en el efecto que tiene
sobre el histograma de rampa cada 10 minutos. Este efecto se
destaca en la Figura 25 y la Figura 26. La Figura 25 muestra el
histograma de rampa cada 10 minutos para una energía generada
normalizada, desde un punto de cuadrícula que aumenta gradualmente
a diez puntos de cuadrícula 5. El efecto de la reducción de rampa es
muy claro, tanto en el tamaño del evento de rampa máximo como en la
frecuencia de los eventos de rampa. La reducción de la frecuencia
se visualiza con mayor facilidad en la Figura 26 donde cada evento
de rampa superior al 10% se ha sumado para cada incremento gradual
del área. Hay una caída muy rápida que lleva a GradInc4 (que
coincide con la Planta 1 de la Figura 24 y la Figura 25), pero
5
La Planta 1, la Planta 2 y la Planta 3 están representadas por GradInc4,
GradInc5 y GradInc6 respectivamente.
Conteo de rampas mayores
al eventos
10% de la
rótulo
Conteo de
decapacidad
rampa de de
la magnitud
da
37
incluso desde GradInc4 a GradInc10 hay una reducción significativa
en la frecuencia de eventos de rampa.
Diversidad espacial (de menor a la izquierda a mayor a la derecha)
Figura' 25.' Histograma' de' eventos' de' rampa' cada' 10' minutos' para' una' energía' generada' normalizada,' que'
aumentan'gradualmente'de'un'punto'de'cuadrícula'(GradInc1)'a'diez'puntos'de'cuadrícula'(GradInc'10).'
Figura'26.'Gráfico'que'muestra'el'efecto'de'la'diversidad'espacial'sobre'la'frecuencia'de'eventos'de'rampa'cada'10'
minutos'mayores'al'10%'de'la'capacidad'de'rótulo.'
5.2.4
TODOS LOS
SITIOS
38
Variación por hora
Las siguientes figuras demuestran el efecto que se produce al
considerar la variación por hora en lugar de variaciones cada 10
minutos. El efecto general consiste en que, generalmente, el número
y el tamaño de los eventos de rampa aumentan y el efecto de
diversidad espacial disminuye. Esto obedece a que el marco de
tiempo mayor implica que hay más tiempo para que se afecten varias
ubicaciones dentro del mismo período de muestra, pero también
significa que es probable que los vientos que originan estos
cambios sean más sostenidos y cubran un área mayor. Sin embargo,
esto no niega totalmente el valor de la diversidad geográfica, como
se mostrará en las siguientes figuras. Se debe observar que ahora
los conteos en los histogramas son 1 de 87672 puntos, en lugar de
526032.
a lo largo de la República Dominicana. Al comparar la Figura 27 con
la Figura 22 se puede observar que existen relativamente pocas
diferencias, lo cual se debe a que la naturaleza del viento general
no cambia en gran manera, ya sea que se considere en una resolución
por hora o en una resolución cada 10 minutos. Sin embargo, la
naturaleza de la variabilidad sí cambia, como se muestra en la
Figura 28.
Figura'27.'Histograma'de'generación'promediada'por'hora'para'los'sitios'representativos'de'cada'región.'
'
Conteo de eventos de rampa de la magnitud dada
TODOS LOS
SITIOS
Figura'28.'Histograma'de'eventos'de'rampa'por'hora'para'los'sitios'representativos'de'cada'región.'
39
40
La Figura 28 muestra el histograma de rampa por hora para los
sitios representativos. Este histograma es visiblemente diferente a
la Figura 23. Hay eventos de rampa que exceden el 70% de la
capacidad de rótulo, y el conteo real de eventos de rampa de un
tamaño dado ha en efecto aumentado para la mayoría de los sitios
representativos, a pesar de que el número de intervalos de tiempo
ha sido reducido por un factor de 6. Sin embargo, probablemente el
cambio mayor es el efecto de la diversidad geográfica. La Figura 23
muestra que al tener los proyectos eólicos distribuidos de forma
pareja a lo largo de las regiones, los eventos de rampa cada 10
minutos desaparecen en gran medida; este efecto de emparejamiento
en un área amplia no es lo suficientemente fuerte para los datos
sumados por hora que se muestran en la Figura 28. Sin embargo,
Samaná y La Altagracia se benefician del emparejamiento temporal en
un mayor grado que los otros sitios debido a la falta comparativa
de emparejamiento espacial o temporal en los datos de cada 10
minutos. La diversidad geográfica reduce la frecuencia de los
eventos de rampa y reduce drásticamente el tamaño de los eventos,
pero los eventos de rampa mayores al 10% de la capacidad de rótulo
siguen presentes. Esto se atribuye parcialmente a la mayor escala
de los eventos climáticos que ocurren en una hora frente a la
naturaleza cambiante de los datos cada 10 minutos, pero también se
atribuye al hecho de que uno o dos de las seis regiones pueden
cambiar por una gran cantidad en una sola hora, lo que podría
resultar en una rampa de 10% en la agregación de todos los datos.
Por último, para estudiar los efectos del tamaño de los proyectos
se replicaron la Figura 25 y la Figura 26 a partir de datos por
hora para elaborar la Figura 29 y la Figura 30. La Figura 29
muestra que aun con un proyecto que cubra diez puntos de la
cuadrícula, sigue habiendo un número significativo de eventos de
rampa, pero sigue manifestándose un poco de emparejamiento. El
tamaño del evento de rampa máximo también se reduce por la
diversidad espacial.
41
Figura' 29.' Histograma' de' eventos' de' rampa' por' hora' para' energías' generadas' normalizadas,' que' aumentan'
gradualmente'de'un'punto'de'cuadrícula'(GradInc1)'a'diez'puntos'de'cuadrícula'(GradInc'10).'
Conteo de rampas mayores al 10% de la capacidad de rótulo
42
También es importante considerar que los datos que se muestran en
la Figura 29 no toman en consideración la escala del proyecto. Un
proyecto que cubra diez puntos de la cuadrícula de 4.5 km estaría
muy espaciado (poco probable) o sería un proyecto muy grande, donde
una rampa del 50% de la capacidad del rótulo podría ser un cambio
muy grande en MW, lo que resultaría en un cambio mucho más
importante en la cuadrícula de energía.
La Figura 30 muestra la reducción en la frecuencia de los eventos
de rampa por hora, donde cada evento de rampa es mayor que el 10%
de la capacidad de rótulo. Al comparar la Figura 30 con la Figura
26 se puede observar que la reducción de la frecuencia de rampa es
mucho menos pronunciada en la escala temporal por hora. La Figura
26
muestra
disminución
Diversidad
espacialuna
(de menor
a la izquierda aexponencial
mayor a la derecha)en la frecuencia de rampa,
pero la Figura 30 muestra una disminución casi lineal.
Figura'30.'Gráfico'que'muestra'el'efecto'de'la'diversidad'espacial'sobre'la'frecuencia'de'eventos'de'rampa'por'hora'
mayores'al'10%'de'la'capacidad'de'rótulo.'
43
6 Conclusiones
Este proyecto se realizó con modelación de energías generadas en la
República Dominicana. También se realizó una modelación más
detallada en seis regiones identificadas por el WorldWatch
Institute. 3TIER desarrolló las series temporales de la velocidad
del viento usando modelos de predicción numérica del clima de
vanguardia, y los datos de velocidad del viento se trasladaron a
energía eólica mediante la técnica SCORE para representar mejor la
variación realista en escalas de tiempo más cortas. La técnica
SCORE se desarrolló para modelar mejor la conversión de los datos
de velocidad del viento, obtenidos de los modelos numéricos, en
generación de energía real en los parques eólicos. De este análisis,
se pueden derivar las siguientes conclusiones:
Potencial de energía en bruto
La República Dominicana tiene algunas regiones con un excelente
recurso de viento, pero no todas las regiones tienen lugares que
puedan ser atractivos para el desarrollo eólico. El factor de carga
bruto (generación total como un porcentaje de la generación
potencial sin tener en cuenta ninguna pérdida) es excepcionalmente
alto en algunos lugares de la República Dominicana, en comparación
con otros recursos eólicos viables en el mundo. La disponibilidad
de vientos fuertes no debe ser una limitación para el desarrollo de
energía eólica en la República Dominicana.
Las condiciones climáticas de la República Dominicana se ven
afectadas significativamente por el ciclo de variaciones eólicas
estacionales. Al considerar la integración de la energía eólica, se
debe tener en cuenta que durante algunas épocas del año, es
probable que la generación de viento sea alta y capaz de reemplazar
la generación mediante el uso de combustibles fósiles, que es
costosa y contaminante, pero en otras épocas del año es probable
que la generación del viento sea baja durante períodos prolongados
y se requerirá el respaldo de otra fuente de energía. El viento
puede tener un papel importante en el sistema de energía para la
República Dominicana, pero sólo será una entre varias tecnologías
de generación. Sin embargo, la fuerte estacionalidad también es
razonablemente predecible, lo cual implica que la planificación del
combustible
(así
como
la
planificación
de
la
energía
hidroeléctrica) puede beneficiarse de pronósticos a largo plazo en
lo relativo a la generación de energía eólica con probabilidad de
ser comparativamente precisos.
Variación diurna
Una característica inusual de los recursos eólicos de la República
44
Dominicana es que la variación diurna es fuerte, pero en diferentes
momentos del día para las diferentes regiones. Se espera que el
sistema de energía se beneficie de dos grandes áreas que se están
explotando con fines de generación de energía eólica, el noroeste
(Puerto Plata y Montecristi) y el suroeste (Pedernales y Baní). Si
todo el desarrollo eólico se realiza en un área concentrada, es
probable que el ciclo diurno sea fuerte y difícil de manejar. Sin
embargo, si los proyectos se coordinan a través de un cuidadoso
esquema de planificación que tenga en cuenta los ciclos diurnos
complementarios, es probable que el ciclo diurno general se pueda
manejar adecuadamente. Observe que se debe tener cuidado al evaluar
cada uno de los lugares, ya que no todos los lugares en una región
determinada tienen el mismo ciclo diurno.
El emparejamiento espacial entre regiones es significativo en la
escala temporal cada 10 minutos, reduciendo drásticamente el número
de rampas en todo el sistema. También tiene el efecto de producir
más períodos donde la generación de energía se sitúe entre 30 y 60%,
en lugar de fuera en los extremos.
El área del proyecto eólico también tiene un efecto marcado sobre
el tamaño de las rampas. Las áreas más grandes no se ven afectadas
por rampas de la misma magnitud en términos de porcentaje de la
generación total. Esto significa que el PLDF puede tener un peso
significativo sobre la variabilidad de un proyecto en la escala
temporal cada 10 minutos. Sin embargo, también es importante
recordar que una gran área puede dar lugar a muchas turbinas, lo
que significa que una pequeña rampa en un gran proyecto puede ser
más grande en MW que una gran rampa en un proyecto pequeño.
El área cubierta por un proyecto eólico también tiene un efecto
marcado sobre la frecuencia de las rampas grandes. Las áreas más
grandes tienen menos eventos de rampa rápidos (cambios en la
generación
de
energía).
Esta
relación
es
aproximadamente
exponencial.
Variación por hora
El histograma de posible generación de energía es en gran medida el mismo
que el histograma cada 10 minutos que muestra la posible generación de
energía.
Sin
embargo,
el
comportamiento
de
rampa
cambia
significativamente.
A
pesar
de
que
el
número
de
períodos
de
muestra
se
reduce
considerablemente para la escala temporal por hora, el número de eventos
de rampa a gran escala aumenta (con la excepción de Samaná y La
Altagracia debido a una falta anterior de emparejamiento espacial o
temporal). Esto se debe a la mayor cantidad de tiempo en que cambia la
generación y también a la naturaleza de los eventos climáticos que
ocasionan grandes cambios en la generación.
45
Más aún, el emparejamiento espacial entre regiones es mucho menos
significativo que en la escala temporal cada 10 minutos, a pesar de que
aún tiene un papel importante en la limitación de la variabilidad general.
El área del proyecto eólico sigue teniendo un efecto marcado sobre el
tamaño de las rampas. Las áreas más grandes no se ven afectadas por
rampas de la misma magnitud en términos de porcentaje de la generación
total. Sin embargo, la reducción en la frecuencia de las rampas grandes
es mucho más gradual. Esta relación es aproximadamente lineal.
Conclusiones generales
El resultado más importante de este trabajo probablemente sea identificar
las regiones más adecuadas para el desarrollo eólico. En segundo lugar,
los ciclos estacional y diurno son fuertes y necesitan una consideración
cuidadosa de cómo se manejará la variación de la energía eólica. En
tercer lugar, como se puede observar en el análisis, se muestra un
considerable efecto de emparejamiento al agregar la generación de lugares
del proyecto geográficamente diversos. Este efecto de emparejamiento se
refleja en la disminución de eventos de rampas con respecto a la
capacidad de rótulo de los parques eólicos en el marco temporal por hora
y, especialmente, cada 10 minutos. Sin embargo, es importante recordar
que incluso un porcentaje de cambio relativamente pequeño derivado del
resultado combinado puede constituir un cambio grande en MW cuando se
considera como un resultado agregado.
También es importante observar que algunas áreas de la República
Dominicana cuentan con un recurso eólico muy adecuado que puede
explotarse con fines de generación de energía. Sin embargo, debe
considerarse con sumo cuidado la colocación de los recursos eólicos,
especialmente porque una gran cantidad de energía eólica puede ejercer
una gran presión sobre un sistema de energía de por sí presionado.
Por último, estos datos modelados muestran varios resultados importantes,
a pesar de que, como con todo lo que es sólo modelación, no se pueden
considerar perfectos. En este trabajó se planteó un determinado número de
supuestos (tales como en qué regiones es más probable que se lleve a cabo
el desarrollo y los puntos específicos del diseño del proyecto, el tipo
de turbinas, la elección de un lugar representativo, etc.). Además, el
trabajo de modelación sólo se realizó en una resolución de 4.5 km con el
fin de limitar la escala y el costo del proyecto. Esto implica que el
modelo se limitaría a modelar fenómenos climáticos a gran escala, útil
para investigaciones a gran escala, pero inadecuado para una evaluación
detallada de los sitios. A medida que se identifican sitios individuales
para llevar a cabo el desarrollo, esos resultados deberían complementarse
con una modelación más detallada, y muy probablemente con muchos más años
de datos para realizar análisis de variabilidad climática significativos.
Sin embargo, los datos proporcionados son útiles para comparativas
estadísticas y ayudarán en la tarea de integrar recursos eólicos a gran
escala en el sistema de energía de la República Dominicana.
Advanced
Applications
ANÁLISIS E INTEGRACIÓN DE DATOS EÓLICOS
Modelación y análisis de
generación simulada de
energía eólica en la
FECHA
16 de marzo de 2011
CONTACTO
Cameron Potter
Tel.: +61 447 433 016
[email protected]
PARA
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3TIER reclama los derechos de autor de todo el texto y de todos los gráficos
con derechos de propietario y sujetos al derecho de autor en este Informe, del
diseño general de este Informe, así como de la selección, disposición y
presentación de todos los materiales de este Informe. Queda prohibida su
reproducción y redistribución sin el consentimiento expreso y por escrito de
3TIER. Las solicitudes de permiso pueden dirigirse a Cameron Potter,
[email protected].
2
3
Modelación y análisis de energía
eólica de generación simulada
de la República Dominicana
para WorldWatch Institute
YELLOW = Search and Replace
GREEN = Rewrite
MAGENTA = Consider if this is correct
Copyright 2011 © 3TIER. Todos los derechos reservados. 3TIER reclama los derechos de autor de
todo el texto y de todos los gráficos con derechos de propietario y sujetos al derecho de autor en este
Informe, del diseño general de este Informe, así como de la selección, disposición y presentación de
todos los materiales de este Informe, incluida la información de conocimiento público. Queda
prohibida su reproducción y redistribución sin consentimiento por escrito. Las solicitudes de
consentimiento se pueden dirigir a Cameron Potter, [email protected].
4
Resumen ejecutivo
El presente es el Informe Final del proyecto “Evaluación de datos de
recursos eólicos y solares”, conforme al contrato entre 3TIER y
WorldWatch Institute. Durante este proyecto, 3TIER configuró y ejecutó un
modelo de predicción numérica del clima (NWP, por sus siglas en inglés) a
mesoescala para simular la meteorología en la República Dominicana,
durante un período de 10 años, desde enero de 1999 a diciembre de 2008,
para establecer las características a largo plazo de toda la República
Dominicana. Debido a la naturaleza del proyecto, los resultados no
pudieron ajustarse con observaciones in situ.
Los entregables finales de este proyecto incluyen:
• Una capa conforme al Sistema de Información Geográfica (GIS, por
sus siglas en inglés) de la velocidad promedio del viento en 10
años, la densidad de energía promedio del viento y el factor de
carga bruto promedio, para toda la República Dominicana, a una
resolución de 4.5 km a 80 m de altura. Nota: el término factor de
carga bruto y los supuestos usados para obtener esta información,
se explican de manera más detallada en el informe.
•
En este informe se presenta un análisis de series temporales
representativas de las seis regiones de la República Dominicana.
Los resultados muestran que la República Dominicana tiene un gran
potencial para la energía eólica en algunos lugares, pero deben ser
elegidos cuidadosamente, siendo las regiones occidentales las más
proclives a tener un potencial de vientos fuertes. Los regímenes de
vientos en el territorio de la República Dominicana también presentan una
gran variabilidad, tanto diurna como estacional, lo que significa que si
los proyectos eólicos se construyen todos en un único lugar, podrían
surgir inquietudes en cuanto a la generación debido al funcionamiento del
sistema.
Sin
embargo,
diferentes
regiones
tienen
ciclos
diurnos
complementarios que se podrían usar para limitar la exposición del
sistema de energía a una fuerte variación diaria. Por ultimo, la
diversidad geográfica puede ser importante en la reducción de la
variabilidad a corto plazo de la energía producida, de forma tal que la
inclusión de generación de viento puede actuar para fortalecer la
confiabilidad de la red de transmisión de la República Dominicana.
Se han planteado muchos supuestos en este informe, como se discute en el
cuerpo del trabajo, y éstos no tienen en cuenta algunas consideraciones
muy
importantes
(aprobaciones
de
planificación,
contratos
con
propietarios de terrenos, disponibilidad de los terrenos, problemas
técnicos con la integración y transmisión, factibilidad financiera, etc.).
Estos asuntos podrían hacer que se reduzca de manera considerable el
número de sitios viables, pero tales consideraciones estaban fuera del
alcance de este proyecto y todos los cálculos se realizaron suponiendo
una disponibilidad total.
Índice
1
Introducción ................................................................................................................. 5
2
Enfoque y supuestos del proyecto ............................................................................ 6
3
Uso pretendido de este informe y estos datos ...................................................... 11
4
Enfoque de modelación eólica ................................................................................. 12
5
Análisis de las series de generación de energía eólica modelada ...................... 16
5.1 Potencial de energía en bruto ............................................................................. 16
5.2 Variabilidad de energía ....................................................................................... 21
6
5.2.1
Variación estacional ..................................................................................... 21
5.2.2
Variación diurna ........................................................................................... 23
5.2.3
Variación cada diez minutos ....................................................................... 25
5.2.4
Variación por hora ........................................................................................ 23
Conclusiones .............................................................................................................. 36
5
1
6
Introducción
El presente es el Informe Final del proyecto “Evaluación de datos
de recursos eólicos y solares”, conforme al contrato entre 3TIER y
WorldWatch Institute. Durante este proyecto 3TIER configuró y
ejecutó un modelo de predicción numérica del clima (NWP, por sus
siglas en inglés) para simular la metereología en la República
Dominicana, durante un período de 10 años, desde enero de 1999 a
diciembre de 2008, para establecer las características a largo
plazo de toda la República Dominicana.
Ha sido establecido como la vanguardia de los estudios de
integración eólica 1 . Los entregables acordados en el alcance del
estudio se diseñaron para evaluar el potencial eólico de la
República Dominicana para estudios de planificación de transmisión
macroscópica. Para lograr este objetivo, se examinó la capacidad de
energía bruta en seis regiones de la República Dominicana, tanto de
manera conjunta como individual. El informe incluye una breve
comparativa del ciclo diurno promedio y los promedios mensuales
para cada región. También se comparó la variabilidad de la energía
eólica para los diferentes lugares usando comparativas tales como
histogramas de generación y cambios en la generación. Por último,
el informe también incluye un breve análisis de sensibilidad del
Coeficiente de descuento de la disposición del proyecto (que se
explica a continuación en Presupuestos del Proyecto).
1
J. C. Smith, M. R. Milligan, E. A. DeMeo y B. Parsons, “Utility Wind
Integration and Operating Impact State of the Art”, IEEE Transactions On
Power Systems, Vol. 22, No. 3, págs. 900-908, Ago. 2007
7
2 Enfoque y supuestos del proyecto
Una consideración fundamental en este tipo de proyectos es entender
de manera clara el enfoque aplicado y los presupuestos planteados.
No es práctico desarrollar un modelo de alta precisión con un
diseño exhaustivo de proyectos individuales cuando se tienen en
cuenta cuestiones de planificación a gran escala. Para que este
trabajo se realizara rápida y eficientemente, todos los procesos
usados tenían que ser escalables y no podían involucrar una
investigación detallada de lugares específicos. En lugar de ello,
el enfoque estará en la realización de modelaciones a lo largo y a
lo ancho de la República Dominicana, y para realizar este trabajo
efectivamente se plantearon determinados supuestos. Los supuestos
del proyecto se enumeran en esta sección.
•
Se comprende que existen muchos lugares en la República
Dominicana donde puede no ser adecuado construir un proyecto
eólico a escala industrial. Estas deliberaciones estaban fuera
del alcance de este proyecto. Sin embargo, para limitar las
distracciones que podrían producirse por lugares donde se
considera que el desarrollo no es probable, WorldWatch Institute,
después de consultar a las principales partes interesadas,
identificó seis regiones para estudiarse con mayor detalle.
Estas regiones están marcadas en cuadros rojos en la Figura 1.
La modelación se realizó para toda el área de la República
Dominicana, y se proporcionaron capas de datos según el Sistema
de Información Geográfica (GIS) promedio a largo plazo para toda
el área, pero el procesamiento adicional se limitó a las
regiones de interés. Los nombres de las regiones son Puerto
Plata, Montecristi, Pedernales, Baní, La Altagracia y Samaná.
8
Figura' 1.' Mapa' de' la' República' Dominicana' con' las' seis' regiones' de' interés' identificadas' por' el' WorldWatch'
Institute.'
9
•
Cada región tiene puntos de cuadrícula adyacentes seleccionados
que podrían representar un proyecto del tamaño dado en la Figura
1. Éstos fueron elegidos de tal manera que los puntos
seleccionados coincidieran lo más posible con la generación
promedio de energía para toda la región.
•
Las turbinas que se eligieron para realizar todos los cálculos
de energía fueron las turbinas Vestas V90 (3MW) funcionando a su
máximo punto de eficiencia. Tras consultar a WorldWatch
Institute, se eligió esta turbina como una buena representante
del tamaño promedio de turbina esperado desde el presente hasta
la próxima década, lo cual también coincidió con otros estudios
de integración, tal como el Western Wind and Solar Integration
Study2.
•
La curva de energía cambia con la densidad del aire y esto se
tuvo en cuenta calculando la "velocidad efectiva del viento",
dadas una presión, temperatura y velocidad del viento en cada
intervalo de 10 minutos, durante los 10 años de datos modelados.
Obsérvese que de esta manera se obtuvieron cálculos de
generación de energía más precisos que con el simple uso de una
curva de energía, o si se tomara como referencia la versión de
la curva de energía con la densidad de aire más cercana.
•
Habiendo seleccionado las turbinas, se debía determinar cuántas
turbinas podrían caber en una celda de cuadrícula del modelo.
Para lograr esto se recurrió a una sencilla heurística:
o un mínimo de cuatro (4) diámetros de rotores entre turbinas
en "línea”;
o un mínimo de diez (10) diámetros de rotores entre líneas;
o también se requirió una zona intermedia adecuada en el borde
de cada celda de cuadrícula, de forma tal que las
disposiciones de las turbinas podrían estar dispuestas en
mosaico junto a las áreas adyacentes sin contravenir las
instrucciones de separación entre turbinas.
Siguiendo
estas
instrucciones
es
posible
colocar
aproximadamente 40 turbinas en un área de 4.5 km por 4.5 km,
como se muestra en la Figura 2. Estas instrucciones se
establecieron como una regla a seguir por el Laboratorio
Nacional de Energía Renovable del Departamento de Energía (NREL,
por sus siglas en inglés) de EE. UU., y también se usaron en el
Western Wind and Solar Integration Study.
2
“Western Wind and Solar Integration Study”, National Renewable Energy
Laboratory.
Se
accedió:
Marzo
2010,
www.nrel.gov/wind/integrationdatasets/western/methodology.html
10
metros
Kiló
Kilómetros
Kiló
metros
Kilómetros
Figura'2.'Ejemplo'de'disposición'que'muestra'las'turbinas'eólicas'separadas'con'un'mínimo'de'diez'diámetros'de'
rotor'entre'líneas'y'de'cuatro'diámetros'entre'turbinas'en'la'misma'línea.' '
•
Sin embargo, la experiencia ha demostrado que las turbinas no
estarán en una cuadrícula tan estrecha como permiten las
instrucciones. Esto puede ocurrir por varios motivos: terreno
difícil, deseo de aprovechar los lugares con la mayor velocidad
de viento, consideraciones estéticas sobre el diseño, o incluso
simplemente el deseo de minimizar las pérdidas de estelas. Por
este motivo, se aplicará a cada cuadrícula un coeficiente de
descuento de la disposición del proyecto (PLDF, por sus siglas
en inglés). La experiencia muestra que la distancia típica para
un parque eólico podría permitir aproximadamente 20 turbinas en
un área de 4.5 km por 4.5 km. Esto es un PLDF de 50%.
•
Pese a que este proyecto se ha diseñado para ser una evaluación
de nivel alto del recurso en la República Dominicana, se
reconoce que el PLAF puede influir en el proyecto. Sin embargo,
debido a los tamaños diferentes de las plantas de la Figura 1,
las PLDF no serán una fuente importante de sensibilidad
comparada con el tamaño del proyecto. Una breve comparación de
diferentes tamaños de proyectos se destaca más adelante en el
informe.
•
Todos los cálculos de energía se realizarán en base a los
cálculos de energía “brutos". La energía bruta se calcula a
partir de velocidades de viento, presión y temperatura modeladas,
así como de la curva de energía del fabricante. Ningún valor de
energía incluye pérdidas de fuentes tales como pérdidas
eléctricas, pérdidas de estelas, pérdidas de disponibilidad,
pérdidas de intensidad de turbulencia, etc.
•
El uso de una curva de energía determinista (como se describe en
el punto anterior) presenta dos problemas importantes que
Generación de energía normalizada
11
limitan la precisión de la velocidad del viento para la
conversión de energía generada:
o Incluso si el viento se modela perfectamente, la energía de
un
proyecto
eólico
no
se
adhiere
perfectamente
al
comportamiento de una curva de clasificación determinista;
consulte la Figura 3.
o Los modelos de predicción numérica del clima (NWP) a
! Observaciones
mesoescala suelen
producir series temporales de velocidad del
viento que son excesivamente suaves en una resolución de 10
--- Curva de energía del fabricante
minutos.
Velocidad del viento [m/s]
'
Figura'3.'Observaciones'reales'comparadas'con'la'curva'de'clasificación'del'fabricante'para'un'ejemplo'de'turbina.'
Una'curva'de'energía'determinista'una'a'una'nunca'podrá'coincidir'con'la'variación'de'un'proyecto'eólico'real'sin'
una' modelación' de' muy' alta' resolución,' por' turbina' de' viento,' incluso' cuando' aún' existan' problemas' con' la'
variación'temporal'de'la'modelación.'
•
•
Para este proyecto se utilizó un segundo modelo de energía, una
energía generada corregida estadísticamente, que mejora los
modelos de variación. El objetivo de la corrección estadística a
la energía generada desde una metodología de extensión de
registro (SCORE), es ajustar las series temporales de energía
generada de forma tal que la variación entre puntos adyacentes
se modele más adecuadamente desde el punto de vista estadístico.
3TIER desarrolló SCORE y originalmente se propuso en un trabajo
presentado en el Encuentro General de la Sociedad de Ingeniería
de Energía de IEEE en 2007 3 . El proceso de SCORE se ha utilizado
en un determinado número de estudios de integración importantes,
incluido el ya mencionado Western Wind and Solar Integration
Study.
3
C. W. Potter, H. A. Gil and J. McCaa, “Wind Power Data for Grid
Integration Studies”, Proc. 2007 Encuentro General de la Sociedad de
Ingeniería de Energía, Tampa, FL, EE. UU. Trabajo Nº 07GM0808, Jun. 2007
12
•
Existe una clara necesidad de algún tipo de corrección
estadística, ya que la realidad demuestra que no existe una
relación determinista entre la velocidad del viento y la energía
generada. Estas desviaciones deben ser consideradas para
proporcionar una serie temporal de energías generadas realistas.
Las desviaciones de la curva de clasificación se producen por un
número de factores:
o Las velocidades del viento en diferentes puntos de un parque
eólico no son iguales. Usar la velocidad del viento en un
único
punto
(ya
sea
pronosticado
u
observado)
para
representar los vientos en todo un parque no representará las
diferencias de velocidad del viento en el parque y, por lo
tanto, no representará las fluctuaciones de energía en el
parque.
o Las velocidades del viento que se promedian en el parque no
representarán de manera determinista la energía generada. Una
curva de gastos no es una relación linear, ni siquiera es una
relación continua (debido a eventos de corte). Así, un
promedio
de
las
velocidades
de
viento
en
el
parque
representará con precisión la velocidad del viento promedio
que afecta a cada turbina, pero no representará de manera
determinista la energía generada de todo el parque. Por
ejemplo, si hay dos turbinas, una que recibe vientos de 10
m/s y la otra vientos de 20 m/s, la velocidad del viento
promedio es de 15 m/s, aunque para la mayoría de las turbinas
que producen energía a la escala de un servicio público, dos
turbinas que reciban vientos de 15 m/s producirán mucha más
energía que una turbina que reciba vientos de 10 m/s y una
turbina que reciba vientos de 20 m/s.
o Las velocidades del viento promedio en tiempo en un único
lugar, no representan de manera determinante el resultado de
energía promedio en tiempo. De forma similar al promedio que
se realiza de la velocidad del viento en el parque, las
velocidades de viento promediadas en el tiempo tampoco podrán
representar de forma determinista la energía generada de una
única
turbina,
por
los
mismos
motivos
mencionados
anteriormente.
•
El proceso SCORE usa desviaciones estadísticas observadas de un
valor medio para crear funciones de densidad de probabilidad de
la desviación desde algún punto central. Originalmente, el
proceso se diseñó para ser operado en cada ubicación de la
turbina con el fin de producir una serie temporal de datos de
energías generadas para cada turbina, que podría luego ser
agregado a un subproyecto, o al resultado del proyecto completo.
Sin embargo, intentar ejecutar un proceso probabilístico en
muchas turbinas en toda el área objeto de modelación, uno por 10
años a una resolución de 10 minutos, sería un proceso
extremadamente arduo. Por otra parte, requeriría que las
ubicaciones de las turbinas fueran aproximadas y que las
ubicaciones de cada una de las turbinas fueran una fuente
13
potencial de discusión. Así, el proceso SCORE se modificó para
simular cada punto de la cuadrícula del modelo NWP en lugar de
cada turbina, donde cada punto de la cuadrícula representaba un
grupo de turbinas (en este caso 20 turbinas). Esto se logró
mediante un muestreo múltiple de las funciones de densidad de
probabilidad (PDF) originales de SCORE, una por cada turbina por
punto de cuadrícula. El proceso de remuestreo se realizó diez
millones de veces para crear nuevos PDF.
•
SCORE toma la potencia “nominal” como una entrada y la modifica
de forma tal que las características de cambio generales se
parecen más a las observadas en la realidad.
•
SCORE ha sido validado en proyectos anteriores contra datos
reales de proyectos eólicos. Se determinó que SCORE produjo un
histograma de cambio más realista que el uso de una curva de
gasto sola sin ninguna pérdida de precisión apreciable al
modelar el ciclo diurno. Esto lo hace adecuado para producir
datos para estudios de integración.
14
3 Uso pretendido de este informe y estos datos
Para comprender el valor de este informe y estos datos, es
importante comprender el uso previsto de este tipo de información.
La modelación se realizó a una resolución de 4.5 km en la República
Dominicana. Esto es adecuado para proporcionar información de
planificación a una escala amplia.
•
La resolución espacial es suficiente para la identificación de
regiones adecuadas para el desarrollo.
•
La modelación basada en regiones y las capas de datos del
Sistema de Información Geográfico (GIS) pueden proporcionar
información útil para determinar los corredores de transmisión
potenciales.
•
Los datos también pueden usarse para identificar el potencial de
energía a granel de una región, tanto para planificación de la
transmisión como para planificación de la mezcla de generación
en la República Dominicana y calcular la penetración potencial
del viento.
•
Por último, se puede investigar el efecto de la dispersión
geográfica en los perfiles de generación en la República
Dominicana. Esto puede afectar las características de la
generación.
o La dispersión geográfica puede afectar el histograma de
energía (es decir, la generación probable máxima y mínima).
o Reduce los cambios máximos en la energía (rampas), tanto en
términos de fluctuaciones de energía locales a corto plazo
como el suministro de energía en toda República Dominicana.
Útil para determinar los requisitos del sistema con el fin de
manejar los cambios potenciales en la energía eólica. A su
vez, los pronósticos aumentarían en gran medida la capacidad
del sistema para prepararse proactivamente para la energía
eólica en la cuadrícula.
Sin embargo, también es importante comprender que este conjunto de
datos tiene limitaciones: no es adecuado para la evaluación de
sitios específicos. El modelo es demasiado grueso para tener en
cuenta los pequeños fenómenos que se presentan en una determinada
área que pueden producir la aceleración o la desaceleración del
viento, lo cual puede determinar el éxito o el fracaso de un
proyecto. Dichos fenómenos también pueden causar cambios rápidos
localizados en la energía eólica que podrían no tenerse en cuenta
en esta modelación. Por último, los cálculos de energía se
presentan también sólo en términos brutos, no son cálculos netos.
Esto significa que los valores de energía son útiles para
estimaciones aproximadas, pero no son confiables para fines de
desarrollo, ni incluso para estimaciones absolutas de energía.
15
4 Enfoque de modelación eólica
La modelación realizada para este proyecto se basó en otros
estudios de integración exitosos, ajustados para adecuarse a las
características específicas del sistema de energía de la República
Dominicana. Para desarrollar datos consistentes en la República
Dominicana se usó un modelo a mesoescala. El modelo preferido por
3TIER es el modelo avalado por la comunidad de meteorología de
Investigación y Pronóstico del Clima (WRF, por sus siglas en
inglés) 4 . 3TIER considera que el WRF es el modelo a mesoescala más
avanzado para la modelación de energía eólica, muestra de lo cual
es el hecho de que se está convirtiendo rápidamente en un estándar
de la industria. Es importante comprender que el término modelo a
mesoescala puede aplicarse a una amplia gama de modelos, y ellos no
proporcionan, necesariamente, capacidades similares. Una simple
analogía es comparar el software Paint con el PhotoShop, ambos
crean imágenes, pero uno tiene muchas más opciones para ofrecer un
mejor resultado final. El modelo WRF está diseñado para ejecutarse
en
grandes
clusters
de
supercomputadoras
para
simular
el
comportamiento climático. En consecuencia, instituciones tales como
la NASA, la Agencia de Aviación Federal (FAA), la Marina de EE. UU.
Y el NCAR (Centro Nacional para Investigación Atmosférica) lo usan
(y avalan). En la Tabla 1 se detalla la configuración para este
proyecto, que se basa en la experiencia de 3TIER.
Tabla'1'–'Configuración'de'NWP'usando'el'WRF'Central'de'Investigación'Avanzada'
Niveles
vertical
es
Parametrización de la
capa límite planetaria
Conjunto de datos
de elevación
Superficie del
suelo
31
Universidad de Yonsei
(con capacitación en
MRF)
3 arcsegundos
SRTM
Difusión del
suelo de 5 capas
Las siguientes figuras se crearon a partir de los datos de GIS
entregados al WorldWatch Institute como parte de los entregables de
este proyecto. Las figuras muestran los resultados de la modelación
en la República Dominicana. La Figura 4 muestra la velocidad del
viento promedio a largo plazo a 80 m. La Figura 5 muestra el
“factor de carga” bruto promedio a largo plazo a 80m. El factor de
carga es una medida de la cantidad de energía generada (o
potencialmente generada en el caso del factor de carga bruto)
comparado con la capacidad instalada de la planta. Por ejemplo, si
un proyecto tenía 300 MW de turbinas y generó 120 MW en promedio,
el factor de carga sería 120 / 300 = 40%
4
Skamarock, W. C. y col. “A description of the Advanced Research WRF
Version 2”, NCAR Tech. Note, NCAR/TN-468+STR, EE. UU., 2005.
72ºO
71ºO
70ºO
69ºO
16
Factor de carga (%)
72ºO
71ºO
70ºO
69ºO
Figura'4.'Gráfico'de'la'velocidad'del'viento'promedio'a'largo'plazo'a'80'm'por'encima'del'nivel'de'superficie.'Los'
datos'se'promediaron'para'el'período'completo.' '
Figura'5.'Gráfico'del'factor'de'carga'promedio'a'largo'plazo'a'80'm'por'encima'del'nivel'de'superficie.'Los'datos'se'
promediaron'para'el'período'completo.
72ºO
17
La resolución especial del modelo fue tal que el dominio se dividió
en celdas de cuadrícula de 4.5 km por 4.5 km, que cubren la
República Dominicana. A partir de ello, se identificaron los puntos
de la cuadrícula
comprendidos
en cada69ºO
región para realizar cálculos
71ºO
70ºO
adicionales que se presentan en este informe. WorldWatch Institute
identificó las regiones, según la Figura 1 y como se muestran en la
Figura 6, los puntos de cuadrícula de cada región se destacan con
un color diferente.
72˚W
72ºO
71˚W
71ºO
70ºO
70˚W
69˚W
69ºO
19˚N
19˚N
18˚N
18˚N
72˚W
71˚W
70˚W
69˚W
Figura'6.'Puntos'de'cuadrícula'de'cada'región.'Los'puntos'de'Puerto'Plata'están'en'rojo,'los'de'Montecristi'en'azul,'
los'de'Pedernales'en'verde,'los'de'Baní'en'amarillo,'los'de'La'Altagracia'en'magenta'y'los'de'Samaná'en'cian.' '
Como se puede observar en la Figura 6, el número de puntos de
cuadrícula de cada región no es igual. La Tabla 2 muestra el número de
puntos de cuadrícula en cada región. La Tabla 2 también muestra el
número de puntos de cuadrícula por encima de los umbrales del factor
de carga (CF, por sus siglas en inglés). Los umbrales se eligieron en
20%, 25% y 30% tras consultar con el WorldWatch Institute. Observe que
los resultados discutidos en este informe son del factor de carga
bruto, no del factor de carga neto, y los factores de carga brutos son
más altos que los factores de carga netos. De manera inversa, la
modelación realizada para este estudio no tiene en cuenta los
fenómenos más pequemos que pueden afectar fuertemente el clima en un
sitio dado. Es probable que para cada punto de cuadrícula haya algunas
áreas con factores de carga superiores y áreas con factores de carga
menores. La disposición cuidadosa de las turbinas apuntará a
aprovechar los lugares de vientos más fuertes, contrarrestando hasta
cierto punto la pérdida bruta con respecto a la neta.
18
Tabla'2'–'Número'de'puntos'de'cuadrícula'en'cada'región'
Región
Puerto Plata
Montecristi
Pedernales
Baní
La Altagracia
Samaná
TODAS LAS
REGIONES
Puntos de Puntos de cuadrícula Puntos de cuadrícula Puntos de cuadrícula
cuadrícula
con un factor de
con un factor de
con un factor de
totales
Carga >= 20%
Carga >= 25%
Carga >= 30%
84
30
2
0
91
72
30
5
92
70
60
55
43
41
29
18
139
0
0
0
45
1
0
0
494
214
121
78
La República Dominicana es un país en desarrollo que ha registrado
un rápido crecimiento en algunos períodos en los últimos años, pero
como la mayoría de las naciones en desarrollo aún posee una
infraestructura poco desarrollada. Una parte fundamental de esta
infraestructura es la infraestructura eléctrica. Sin avances en
este sector, continuará siendo un cuello de botella para el
crecimiento
económico
constante.
Los
altos
precios
de
los
combustibles, una transmisión limitada y grandes pérdidas de
distribución han dado lugar a altas tarifas de electricidad. En la
actualidad, el sistema de energía está dominado por la generación
con combustibles fósiles, que se complementa con generación
hidroeléctrica. Las instalaciones de energía renovable ofrecen una
fuente de energía local atractiva, que también puede desarrollarse
de forma más distribuida.
Sin embargo, actualmente no se ve a la República Dominicana como un
mercado fácil para el desarrollo eólico. Algunos de los aspectos
que desalientan el desarrollo eólico en la República Dominicana son
el pequeño tamaño del mercado, la dificultad para transportar la
energía a otros mercados, la falta de financiamiento para el
desarrollo a gran escala, y un sector de energía inestable. Sin
embargo, existen también algunos beneficios definidos para el
desarrollo de proyectos eólicos, tales como la seguridad energética,
la falta de otras fuentes de energía locales (por ejemplo, carbón,
gas, petróleo), la capacidad del sistema existente para incorporar
energía variable, la necesidad de un desarrollo rápido, el turismo
atraído por la imagen “verde”, el apoyo de inversionistas
extranjeros.
NOTA: existen otros desafíos técnicos para la incorporación de
energía eólica en la red de electricidad de la República Dominicana.
Sin embargo, la mayoría de estos desafíos son universales y están
siendo abordados, y en cierta medida mitigados, por los fabricantes
de turbinas y los investigadores de sistemas de energía.
Velocidad del viento promedio [m/s]
19
5
Análisis de las series de generación de
energía eólica modelada
Este análisis de la generación de energía incluye diagramas que muestran
el potencial de energía a granel, una comparativa del ciclo estacional
promedio y del ciclo diurno para cada región, así como la variabilidad
para las plantas eólicas simuladas para diferentes lugares dentro de cada
región. Como parte del alcance de este proyecto, cada una de las áreas
propuestas también tuvo un dimensionamiento específico de la capacidad
eólica provista. Esto puede verse en la Figura 1. Como se muestra en la
Tabla 2, algunas de las regiones, específicamente La Altagracia, Samaná y
Puerto Plata en menor medida, tenían pocas ubicaciones que se pudieran
considerar adecuadas para el desarrollo eólico. Para La Altagracia y
Samaná, la ubicación “representativa” se eligió como la mejor ubicación
para representar, con optimismo, las ubicaciones que podían ser factibles
en esas regiones. Para determinar el sitio “representativo” de Puerto
Plata sólo se usaron sitios con un factor de carga mayor al 20%,
nuevamente para tratar de inclinarse hacia las áreas más valiosas. Para
Montecristi, Pedernales y Baní no hubo restricciones en cuanto a los
sitios que podían aspirar a convertirse en sitios representativos, y
simplemente se eligieron para representar mejor las condiciones eólicas
promedio en la región.
5.1
Potencial'de'energía'en'bruto'
Las siguientes figuras (y el resto de este informe) se centran en
las regiones específicas que se identificaron para estudios
adicionales. Observe que cada cuadrado en las siguientes imágenes
corresponde a un punto de cuadrícula de la Figura 6. El factor
fundamental de la generación de energía a partir de una turbina
eólica es, por supuesto, la velocidad del viento, y esto se muestra
en la Figura 7.
Figura'7.'Velocidades'de'viento'promedio'para'cada'región'identificadas'en'este'estudio.'Los'datos'se'promediaron'
para'el'período'completo.'
20
A partir de las series temporales de velocidad del viento, se
pudieron calcular los valores de energía. Los datos de energía que
se muestran en esta sección del informe se presentarán a partir de
los datos de energía de SCORE, explicados en la Sección 2: “Enfoque
y supuestos del proyecto”. Sin embargo, incluso este tipo de datos
en particular puede mostrarse en un determinado número de formas
diferentes. La Figura 8 muestra el “factor de carga” promedio. El
factor de carga representa la cantidad de energía generada (o
potencialmente generada en este caso) comparada con la capacidad
instalada de la planta. Por ejemplo, si un proyecto tenía
suficientes turbinas para crear una planta de 300 MW, y generó 120
MW en promedio, el factor de carga sería de 120/300 = 40%.
Figura'8.'Factor'de'carga'promedio'para'cada'región'identificada'en'este'estudio.'Los'datos'se'promediaron'para'el'
período'completo.'
Observe que es muy importante comprender que la relación entre la
velocidad del viento y la energía generada no es lineal, como se
muestra en la curva de energía del fabricante en la Figura 3. Esto
significa que la misma velocidad del viento promedio no indica
necesariamente la misma energía generada promedio. Para tomar un
estudio de caso exagerado, suponga un lugar que tenga velocidades
de viento de 30 m/s la mitad del tiempo y 0 m/s la otra mitad. La
velocidad del viento promedio sería 15 m/s, pero la mayoría de las
turbinas a escala industrial sólo comienzan a funcionar a partir de
los 3-4 m/s y cortan (dejan de producir energía) a los 25 m/s. Esto
significa que no habría generación en este lugar. Por otro lado, si
el sitio registró vientos de 15 m/s todo el tiempo, la energía
generada sería, teóricamente, la energía generada máxima en la
mayoría de las turbinas a escala industrial, dando como resultado
un factor de carga (bruto) de 100%. Estos dos ejemplos extremos
muestran la importancia de tener en cuenta los valores de energía,
en lugar de los valores de velocidad del viento, a pesar de que los
valores de energía sólo se dan en términos brutos. Una comparativa
Factor de carga promedio [% de capacidad instalada]
21
de las velocidades del viento promedio y de los factores de carga
promedio para las regiones de la República Dominicana muestra que
incluso con la misma velocidad del viento promedio a largo plazo,
los factores de carga alcanzar hasta 12 puntos porcentuales de
diferencia, generando casi el doble de energía con la misma
velocidad del viento promedio.
La Figura 9 y la Figura 10 muestran gráficos de los datos limitados
a los factores de carga mayores o iguales a 20% y 25%
respectivamente. El número de esos puntos se encuentra en la Tabla
2.
3.0MW [MW]
22
Como se puede observar en la Figura 9 y la Figura 10, las regiones
que se identificaron en la zona occidental de la República
Dominicana muestran mejores posibilidades para el desarrollo eólico
que las zonas orientales. Debe considerarse que este trabajo de
modelación
tiene
el
propósito
de
identificar
regiones,
no
ubicaciones específicas y puede haber algunos lugares en la costa
este que también ameriten un desarrollo eólico. Las dos regiones de
Azua y Barahona que se consideraron, pero que no fueron
seleccionadas para este estudio, fueron modeladas como si tuvieran
mayores recursos eólicos que las regiones del este. Sin embargo, la
proximidad de las regiones que muestran ese enfoque puede haber
significado que la variabilidad climática no fue emparejada a lo
largo de la cuadrícula de energía.
En este estudio se utilizó principalmente un Coeficiente de
Descuento de la Disposición del Proyecto (PLDF) del 50%. Sin
embargo, diferentes PLDF producirán diferentes potenciales de
energía para las regiones dadas. Se pusieron a prueba tres niveles
diferentes de PLDF. La Figura 11, la Figura 12 y la Figura 13
muestran la diferencia en la generación de energía promedio para un
PLDF de 60%, 50% y 40% respectivamente.
Generaciónpromedio
promediode
de24
20turbinas
turbinasV90
V90
Generación
3.0MW[MW]
[MW]
3.0MW
23
En este informe se toma un PLDF del 50% como el caso base y, a
menos que se indique de otra manera, todos los cálculos de energía
de aquí en adelante se muestran en términos de poder colocar 20
turbinas a cada punto de la cuadrícula. Con ayuda de este
presupuesto y limitando los sitios a lugares con un factor de carga
bruto del 30%, es posible derivar el potencial bruto para el
desarrollo eólico, como se muestra en la Figura 14.
3.0MW [MW]
24
Figura' 14.' Generación' promedio' para' una' planta' con' un' PLDF' del' 50%,' limitada' a' sitios' con' un' factor' de' carga'
mayor'o'igual'al'30%.'Los'datos'se'promediaron'para'el'período'completo.'
Los 78 sitios que se muestran en la Figura 14 representan una
instalación potencial de más de 4 GW de capacidad de turbina. Sin
embargo, es muy importante tener en cuenta que el filtrado de
sitios sólo se realizó a un nivel muy alto. No se tuvo en cuenta la
disponibilidad de terrenos (a no ser las regiones aproximadas
identificadas por el WorldWatch Institute en la Figura 1). Se
espera que una parte del área cubierta no esté disponible para el
desarrollo de proyectos eólicos (por ejemplo, paisajes urbanos,
áreas sensibles cultural y ambientalmente, etc.). Asimismo, es
posible que en algunas áreas se identifique terreno escarpado. Es
difícil construir proyectos eólicos en terrenos escarpados y es
otro factor limitante para el potencial que se ha identificado. Más
aún, se debe tener en cuenta que el desarrollo eólico extremo
potencialmente podría producir efectos de estela importantes. Así,
en la realidad los proyectos exitosos tendrían espacio entre ellos,
con lo cual también se eliminarían algunos de los lugares
identificados. Sin embargo, con los incentivos correctos, el
desarrollo puede ser factible en otros lugares dentro del marco del
estudio. También existen áreas adecuadas para el desarrollo eólico
que estaban fuera del alcance de este trabajo, como se puede
observar en la Figura 5.
También se debe observar que los resultados se basan exclusivamente
en datos primarios del modelo. La naturaleza de este estudio
significó que no se realizó una corrección de los datos “in situ” a
fin de afinar el modelo para un mejor comportamiento en
determinados lugares. Esto significa que los resultados del modelo
no serán tan precisos a los que se podrían haber logrado con un
modelo más detallado. Algunas zonas pueden tener velocidades de
viento altas que no son realistas y, por lo tanto, pueden
destacarse como un sitio viable cuando realmente sólo se trata de
un sitio marginal. De manera similar, el modelo podría dejar de
registrar algunos efectos a escala pequeña, especialmente en las
regiones costeras, que pueden ser factores
determinar el éxito de un proyecto eólico.
importantes
25
para
Para completar este trabajo se planteó un determinado número de
supuestos y en éstos obviaron algunas consideraciones importantes
(aprobaciones de planificación, contratos con propietarios de
terrenos, disponibilidad de terrenos, problemas técnicos con la
integración y transmisión, viabilidad financiera, etc.). Para
obtener una estimación precisa del potencial, se deben esclarecer
estos supuestos y podrían actuar en el sentido de reducir
considerablemente el número de sitios viables. Sin embargo, con la
debida consideración de todos los factores limitantes que podrían
reducir el número total de sitios disponibles con un buen factor de
carga, aún existiría un determinado número de sitios que serían muy
atractivos para el desarrollo eólico en la República Dominicana.
5.2
Variabilidad'de'energía'
La variabilidad de la energía eólica generada para la penetración
de energía eólica a gran escala puede suponer desafíos para los
operadores de los sistemas de energía y de las redes de transmisión.
La energía eólica variable debe incorporarse en un sistema que haya
sido optimizado para plantas de energía convencionales totalmente
programables.
5.2.1
La variación estacional de la República Dominicana es importante,
al igual que muchas otras ubicaciones tropicales. Generalmente,
esto es típico en las regiones con variaciones eólicas estacionales
donde los eventos climáticos suelen estar fuertemente influidos por
zonas de alta y baja presión de mucha duración, que ocurren de
forma relativamente constante.
Lo que es potencialmente más
interesante en el contexto de la integración eólica es que las
condiciones no parecen ser consistentes en todo el país, como se
muestra en la Figura 15. Pedernales y Baní tienen dos estaciones
pronunciadamente ventosas. Sin embargo, Montecristi y Puerto Plata
se ven afectadas en mayor medida por los vientos de junio a agosto
que por los vientos de diciembre a enero. Más aún, lo inverso
parece corresponder a Samaná y en menor medida a La Altagracia.
Cuando se considera esto a escala regional, el comportamiento
estacional también es relativamente consistente de año a año, como
se muestra en la Figura 16. Sin embargo, los vientos de enero
pueden trasladarse más tarde en el año, produciendo eventos
climáticos tales como los que se registraron en marzo de 2004.
Estos factores pueden ocasionar dificultades en la planificación de
sistemas de energía y de programación de mantenimiento a largo
plazo durante esos meses.
Generaciónde
de energía
energía promedio
de unade
planta
1000 MW
Generación
promedio
unadeplanta
de(MW)
100 MW (MW)
26
Año 1999
Año 2000
Año 2001
Año 2002
Año 2003
Año 2004
Año 2005
Año 2006
Año 2007
Año 2008
MesMes
del año
del año
Figura'15.'Generación'mensual'promedio,'promediada'para'cada'región'de'sitios'que'representarían'un'proyecto'
con'100'MW'de'capacidad'instalada.'Los'datos'se'promediaron'para'el'período'completo.'
Figura'16.'Generación'mensual'promedio,'promediada'para'todas'las'regiones.'Esta'vez'los'datos'se'dividieron'año'
a'año.'
5.2.2
27
Variación diurna
Al considerar las altas penetraciones de energía eólica, la
variación diaria puede tener un papel considerable en la utilidad
del viento. Si el viento ocurre durante las horas de carga baja (es
decir, durante la noche) existe un valor de capacidad relativamente
baja en el viento.
La fuente principal de la generación de energía en la República
Dominicana es la generación con combustibles fósiles. La mezcla de
generación para la República Dominicana parece razonablemente bien
equilibrada
entre
la carga base y las unidades de respuesta rápida,
TODAS
LAS REGIONES
especialmente con la inclusión de aproximadamente 15% de energía
hidráulica. Desafortunadamente, debido a que el sistema no es
Hora del díade
(GMT)
robusto, la respuesta
las unidades no es tan grande como se
desea. Sin embargo, existe cierto grado de flexibilidad, lo cual
reduce la necesidad de un valor de capacidad de las unidades de
generación eólica. Sin embargo, porque la República Dominicana
tiene un sistema de energía pequeño y no es robusto, en
consecuencia, las fluctuaciones en la generación, que serían
insignificantes
en
un
sistema
más
grande,
puede
ocasionar
interrupciones en el sistema de la República Dominicana. Por lo
tanto, para poder aprovechar los recursos de vientos naturales, a
través de una penetración eólica significativa, es importante
comprender el ciclo diurno del viento y su correspondiente
correlación de carga. La Figura 17 muestra la variación diurna de
la energía eólica para cada región, con base en la suma de todos
los puntos en la región.
28
Figura'17.'Ciclo'diurno'de'generación'para'la'energía'promedio'de'cada'región.'Todas'las'horas'están'en'GMT.' '
Después de evaluar la Figura 17, se puede observar que las
regiones meridionales (Pedernales y Baní) tienen un comportamiento
complementario con respecto a las regiones septentrionales (Puerto
Plata, Montecristi y Samaná en menor medida). Esto significa que
las condiciones del viento en los lados opuestos del país tienden a
producir energía en momentos diferentes del día. Cuando se
promedian todas las regiones (sin considerar el tamaño posible de
las plantas de energía) se produce una traza negra que es
relativamente consistente en todas las horas del día. Observe que
la traza está en GMT, la República Dominicana está a -4:00 GMT, lo
que significa que 04:00 GMT corresponde a 00:00 AST (Horario
estándar del Atlántico). Puerto Plata y Montecristi tienden a no
generar mucha energía durante el día, pero aumentan para producir
electricidad durante los picos de la noche, justo cuando Pedernales
y Baní comienzan a mermar. Esto es casi un ciclo diurno ideal para
el funcionamiento de sistemas de energía.
En este punto del estudio, las características regionales se usaron
para representar las condiciones del viento para cada lugar. Sin
embargo, es más probable que los proyectos eólicos se desarrollen
en áreas concentradas, y las características del viento de un sitio
particular pueden ser diferentes que las características del viento
de la región. Por ese motivo se usaron sitios representativos para
simular plantas eólicas individuales. Estos sitios se eligieron de
forma tal que Pedernales, Baní y Montecristi se representaron con
un área pequeña en cada una de las regiones que mejor coincidiera
con las condiciones de viento promedio para la región. Puerto Plata
se representó con un área pequeña que coincidiera mejor con las
condiciones de viento promedio en los sitios con un factor de
capacidad mayor al 20%, y Samaná y La Altagracia se representaron
por los sitios con condiciones de viento más fuertes de aquellas
regiones, ya que el recurso eólico en aquellos lugares es bajo y
los sitios necesitan identificarse cuidadosamente. La Figura 18
muestra el ciclo diurno para los datos representativos de cada
región, en contraste con la Figura 17.
29
TODOS LOS SITIOS
Hora del día (GMT)
Figura'18.'Ciclo'diurno'de'generación'de'energía'para'las'series'temporales'representativas'de'cada'región.'Todas'
las'horas'están'en'GMT.'
Al considerar cada una de las trazas de manera individual, se puede
observar que la Figura 18 tiene un determinado número de
diferencias con respecto a la Figura 17. Puerto Plata, Baní, La
Altagracia y Samaná tienen forma relativamente similar entre los
dos números, pero Montecristi y Pedernales tienen formas de trazas
muy diferentes entre los dos números, que a su vez afectaron la
suma de todos los sitios para llegar a un pico a aproximadamente
las 04:00 GMT (00:00 AST) en lugar de las 20:00 GMT (16:00 AST).
Estas diferencias fueron generadas por fenómenos locales (por
ejemplo, la brisa marina, los flujos térmicos, etc.) que pueden no
afectar la región completa.
5.2.3
Considerando que el alcance de la variación que se introducirá en
el sistema a través de cambios rápidos en la energía eólica
(eventos rampa) es crucial para un funcionamiento confiable del
sistema de energía, usando los datos de energía de SCORE es posible
cuantificar la frecuencia y la escala de los eventos rampa.
La variabilidad de la energía eólica tiende a ser localizada,
especialmente en los marcos de tiempo más cortos. En esta sección
se investiga la probabilidad de cambio en los intervalos de 10
minutos para cada una de las regiones, y también se investigan los
efectos
de
la
dispersión
geográfica.
Esto
se
demuestra
cuantitativamente en muchas de las siguientes figuras, pero también
se demuestra cualitativamente en la Figura 19 y la Figura 20.
Factor de carga (%)
30
La Figura 19 muestra una comparación del comienzo del registro de
datos para tres trazas de datos diferentes. La traza verde muestra
los datos promedio de todos los sitios en la región de Pedernales.
La traza roja muestra los datos del sitio representativo y la traza
azul muestra la media de todos los sitios representativos. Esto
demuestra de manera cualitativa el efecto de emparejamiento de la
dispersión geográfica.
Sitio representativo de Pedernales
Región completa de Pedernales
TodosClaramente,
los sitios representativos la
traza roja es la más variable. El período entre el
incremento temporal 600 y el 80 muestra mucha variación en más de
200 períodos de diez minutos (un poco más de 33 horas). También se
Primeros
100 puntos
en la serie temporal
(datos
cada 10 minutos)
muestra
la naturaleza
de la
variabilidad
a corto plazo en las
fluctuaciones menores de los datos. La traza azul y la traza verde
muestran la agregación geográfica en dos niveles diferentes. La
traza azul es la suma de sólo un pequeño número de puntos, pero
esos puntos son del área modelada total. Esto llevó a un mayor
emparejamiento de los cambios grandes en los resultados, ya que
esos cambios no ocurrieron simultáneamente en toda el área. Sin
embargo, debido a que aún existen relativamente pocos puntos que se
agreguen, aún existe cierto grado de variabilidad de alta
frecuencia. La traza verde se promedió sobre muchos más puntos,
pero sólo sobre la región de Pedernales. Esto eliminó casi toda la
variación de alta frecuencia, pero no emparejó los cambios grandes
tan eficazmente como una agregación más amplia.
Figura'19.'Ejemplos'de'tres'trazas'de'datos'tomadas'de'los'primeros'1000'puntos'de'las'series'temporales.'La'traza'
verde' muestra' el' promedio' de' todos' los' puntos' de' la' región' de' Pedernales.' La' traza' roja' muestra' el' sitio'
representativo'de'la'región'de'Pedernales,'y'la'traza'azul'muestra'la'media'de'todos'los'sitios'representativos.'
La Figura 20 muestra el mismo intervalo de tiempo, pero esta vez
centrada en el efecto máximo que resulta de agregar los proyectos
eólicos representativos. Cada sitio representativo se graficó con
una traza de color que se muestra en la referencia a la derecha del
diagrama. Posteriormente, estas trazas se promediaron para crear la
Factor de carga (%)
31
traza negra, que es el factor de carga sumado de todos los sitios.
Nota: El factor de carga se usó en lugar de la generación para
asignar la misma ponderación a cada traza, maximizando el efecto de
Todos
los sitios representativos
la dispersión geográfica. Considere las trazas
cerca
del punto de
tiempo 470. Pedernales está casi a máxima capacidad, Puerto Plata
está casi en capacidad cero y la capacidad eólica promedio en todos
los sitios es de aproximadamente el 60% de capacidad. Cuando se
promedian todos los sitios representativos (la traza negra) el
resultado es un perfil de generación más parejo y estable.
Primeros 100 puntos en la serie temporal (datos cada 10 minutos)
Figura' 20.' Ejemplo' de' las' trazas' de' datos' representativas' tomadas' de' los' primeros' 1000' puntos' de' las' series'
temporales'para'cada'región.'La'traza'negra'muestra'la'importancia'de'la'dispersión'geográfica'para'lograr'perfiles'
de'generación'más'parejos.'
En las siguientes figuras se intenta proporcionar una apreciación más
cuantitativa del efecto de la variabilidad de los proyectos eólicos, y
también de los factores que se pueden usar para mitigar la variabilidad.
La mayoría de las siguientes figuras son histogramas de eventos, pero
dada la gran cantidad de información que presentan, estas figuras son
complejas. Conviene explicar previamente los dos tipos principales de
figuras. Un estilo de figura muestra las cuentas de la generación
promedio para una magnitud dada. Esta figura simplemente muestra el
histograma de generación de energía en intervalos de 5%. Debido a la
forma de la curva de energía eólica, como se muestra en la Figura 3, hay
dos valores que tienen más probabilidad de presentarse en sitios
adecuados para generación de energía eólica a escala industrial: energía
generada cercana a cero y energía generada cercana máxima. A esto obedece
la “forma en U” de la curva que muestran algunos lugares. Debajo del
gráfico hay un cuadro de datos que muestra los valores reales, lo cual
permite una comparación directa de los diferentes sitios en la figura sin
tener que realizar una comparación cruzada de valores de datos en el
gráfico. Sin embargo, la tabla de datos es realmente más importante en el
segundo estilo de figura de histograma.
El segundo tipo de figura de histograma muestra el conteo de “eventos de
rampa” (es decir, cambios en energía generada) que están dentro de un
rango de magnitudes. Hay tres elementos claves para obtener información
de estas figuras. Lo primero que se puede observar es que hay una banda
muerta en el medio. La mayor parte del tiempo, los parques eólicos no
Conteo de eventos de rampa de la magnitud dad
TODAS LAS
REGIONES
32
cambian rápidamente su generación. Se debe recordar que cada valor debe
ser una cuenta de 1 de 526032 puntos para datos de 10 minutos. Esto
significa que en la gran mayoría de los valores (incluso en el peor de
los casos) no se producen cambios importantes. Por lo tanto, se
eliminaron estos datos de las figuras para que se pueda tener una mejor
resolución de los eventos de rampa reales. La única excepción es la
Figura 21, que se incluyó en aras de la claridad. El segundo aspecto
importante de estas imágenes es el “intervalo” real del histograma. Cada
intervalo representa eventos que caen dentro de cierta magnitud, mayor
que el número en la parte
del gráfico (y por encima del cuadro),
SIN inferior
RAMPAS
pero menor que el siguiente número más grande (positivo o negativo). El
último aspecto que es necesario comprender es el propósito de los datos
del cuadro. La naturaleza de los histogramas de rampas muestra que
incluso si se eliminan los datos centrales, la caída en el tamaño de las
rampas es rápida. Sin embargo, las rampas de gran magnitud son
importantes, incluso si no se producen con mucha frecuencia. Por lo tanto,
es importante poder obtener información sobre rampas más frecuentes, pero
más pequeñas y sobre rampas menos frecuentes, pero más grandes. Por
último, se debe tener en cuenta que los valores de rampa negativos
indican una rápida pérdida de generación, mientras que los valores de
rampa positivos indican un rápido aumento de generación.
Como se mencionó anteriormente, la Figura 21 es una excepción a la regla
sobre eliminar completamente los datos sin rampa: los datos no están
graficados, pero los números se incluyen en la columna central del cuadro.
Esto se hace para demostrar el número relativo de eventos de rampa con
respecto a los eventos que no lo son. La figura muestra el histograma de
eventos de rampa para los datos de energía eólica promediados sobre todos
los puntos de datos en cada región completa.
Figura'21.'Histograma'de'eventos'de'rampa'cada'10'minutos'para'datos'promediados'de'cada'punto'en'cada'región.'
Este
tipo
de
modelación
representa
una
generación
de
energía
33
extremadamente distribuida. Cada punto de cuadrícula modelado
tendría una turbina (o varias turbinas distribuidas de forma
pareja). Si ese fuera el caso, los eventos de rampa grandes cada 10
minutos estarían limitados para comenzar dentro de +/- 20% de la
capacidad instalada de una única región. El efecto de agregar cada
una de las regiones en la categoría de datos “TODAS LAS REGIONES”
muestra el efecto de la diversidad geográfica. Cuando se hace esto,
no se identifican rampas mayores a +/- 5%. Sin embargo, dado el
enfoque típico de los proyectos de desarrollo eólico (más grandes y
más económicos), la generación absolutamente distribuida se
considera improbable, y desde este punto en adelante, el informe
sólo considerará un diseño de proyecto eólico más centrado,
analizando los sitios representativos así como las variaciones
potenciales del dimensionamiento de los proyectos eólicos.
a lo largo de la República Dominicana. Al analizar la Figura 22 se
puede observar que cada una de las regiones tiene su propio
comportamiento típico. El sitio representativo de La Altagracia
presenta la menor cantidad de veces en que la energía está cerca de
cero. El sitio en Pedernales registra más instancias en que la
energía se aproxima a cero, pero también más instancias en que la
energía se aproxima al máximo. Probablemente, el resultado más
interesante de esta figura sea la forma de los datos de “TODOS”. La
dispersión geográfica minimiza el conteo de generación cerca de
cero a un punto por debajo del sitio representativo más bajo. Más
aún, la cantidad de tiempo en que las plantas están produciendo
entre el 30 y el 60% de su factor de carga aumenta sustancialmente
en comparación con cualquier sitio representativo particular. Por
último, la cantidad de veces que la generación está en su capacidad
máxima en todos los proyectos es muy baja: menos que una instancia
por año. Esto se ve fuertemente afectado por la inclusión de los
regímenes de vientos más débiles.
Conteo
magnituddada
dada
Conteodedegeneración
eventos depromedio
rampa dedelalamagnitud
34
TODOSLOS
LOS
TODOS
SITIOS
SITIOS
Figura'22.'Histograma'de'generación'promediada'cada'10'minutos'para'los'sitios'representativos'de'cada'región.'
La Figura 23 muestra el histograma de rampa para los sitios
representativos. Este histograma es visiblemente diferente al de la
Figura 21. Nuevamente, mostramos una banda muerta en el centro
donde se eliminaron los datos que no son de rampa, pero ahora se
ven instancias de rampas más grandes y las rampas más pequeñas son
más frecuentes. Esta figura tiene mucha información importante.
Figura'23.'Histograma'de'eventos'de'rampa'cada'10'minutos'para'los'sitios'representativos'de'cada'región.'
35
Un análisis atento de la Figura 23 muestra que el sitio
representativo de Samaná presenta la rampa de 10 minutos más grande,
con una magnitud superior en un 40% a la capacidad del rótulo.
Observe que la rampa es positiva, lo que implica un rápido aumento
de generación. Montecristi registra la rampa negativa más grande.
Los sitios representativos de Samaná y de La Altagracia presentan
la frecuencia más alta de rampas por un gran margen. La causa
principal de esta variabilidad es el tamaño de los proyectos. Esto
se discutirá con más detalle más adelante. Es interesante observar
que los datos de TODOS LOS SITIOS apenas se pueden ver en el
gráfico y se obtienen mejor del cuadro debajo de la figura. Al
sumar solo seis proyectos eólicos, cada uno en una región diferente,
la probabilidad de un cambio general del 5% o más, durante un único
período de 10 minutos se vuelve escasa y no se modelaron cambios
mayores al 10%.
El tamaño general del proyecto tiene un efecto significativo sobre
la variación subhoraria, lo cual se demuestra por la variabilidad
de los sitios representativos de Samaná y La Altagracia. Se decidió
que estos proyectos fueran lo suficientemente pequeños para que
pudieran representarse en una única celda de la cuadrícula del
modelo, con el fin de reducir el efecto de emparejamiento espacial.
En consecuencia, estos sitios tuvieron la mayor cantidad de rampas,
a pesar de que el viento en esas regiones no es muy variable; ver
la Figura 21. Sin embargo, incluso un proyecto de la misma
capacidad puede ver su variabilidad afectada por la distancia
geográfica del proyecto. Considere el efecto de un Factor de
Descuento de la Disposición del Proyecto (PLDF) variable en un
proyecto con 100 turbinas. Con un PLDF del 50%, es posible
representar 20 turbinas en un único punto de la cuadrícula, lo que
significa que un proyecto con 100 turbinas cubriría cinco puntos de
cuadrícula. Con un PLDF del 40%, es posible representar 24 turbinas
por punto de cuadrícula, lo que significa que se pueden colocar 96
(efectivamente 100) turbinas en sólo cuatro puntos de cuadrícula.
Por último, con un PLDF del 60%, sólo se representan 16 turbinas en
cada punto de cuadrícula, lo que significa que se deben usar seis
puntos de la cuadrícula para englobar un proyecto de 96 turbinas.
Una planta con la misma capacidad cubriría 4, 5 ó 6 puntos de la
cuadrícula dependiendo de la distancia entre las turbinas. Esto se
demuestra en la Figura 24.
36
Planta1
Planta2
Planta3
Figura' 24.' Histograma' de' generación' promediada' cada' 10' minutos' para' tres' proyectos' eólicos,' cada' uno' con' un'
Factor' de' Descuento' de' Disposición' de' Proyecto' (PLDF).' La' Planta' 1' tiene' un' PLDF' de' 40%,' la' Planta'2' tiene' un'
PLDF' de' 50%' y' la' Planta' 3' tiene' un' PLDF' de' 60%.' Los' datos' se' eligieron' de' un' lugar' con' vientos' fuertes' para'
demostrar'mejor'los'efectos.'
La Figura 24 muestra que el PLDF tiene un efecto mínimo sobre la
generación del proyecto eólico. A pesar de que significa que se
requiere más terreno para generar la misma cantidad de energía,
también significa que las turbinas se colocan en diferentes lugares,
lo que puede afectar levemente el factor de carga. Sin embargo,
existe un pequeño efecto general sobre el histograma de generación.
Por supuesto, en la práctica, la distancia entre turbinas es muy
importante en virtud de a la pérdida de energía y al desgaste
debido a la mezcla mecánica de las turbina que crea una intensidad
de turbulencia adicional, pero un trabajo tan detallado excede el
alcance de este estudio.
Donde el PLDF tiene mayor importancia es en el efecto que tiene
sobre el histograma de rampa cada 10 minutos. Este efecto se
destaca en la Figura 25 y la Figura 26. La Figura 25 muestra el
histograma de rampa cada 10 minutos para una energía generada
normalizada, desde un punto de cuadrícula que aumenta gradualmente
a diez puntos de cuadrícula 5. El efecto de la reducción de rampa es
muy claro, tanto en el tamaño del evento de rampa máximo como en la
frecuencia de los eventos de rampa. La reducción de la frecuencia
se visualiza con mayor facilidad en la Figura 26 donde cada evento
de rampa superior al 10% se ha sumado para cada incremento gradual
del área. Hay una caída muy rápida que lleva a GradInc4 (que
coincide con la Planta 1 de la Figura 24 y la Figura 25), pero
5
La Planta 1, la Planta 2 y la Planta 3 están representadas por GradInc4,
GradInc5 y GradInc6 respectivamente.
Conteo de rampas mayores
al eventos
10% de la
rótulo
Conteo de
decapacidad
rampa de de
la magnitud
da
37
incluso desde GradInc4 a GradInc10 hay una reducción significativa
en la frecuencia de eventos de rampa.
Diversidad espacial (de menor a la izquierda a mayor a la derecha)
Figura' 25.' Histograma' de' eventos' de' rampa' cada' 10' minutos' para' una' energía' generada' normalizada,' que'
aumentan'gradualmente'de'un'punto'de'cuadrícula'(GradInc1)'a'diez'puntos'de'cuadrícula'(GradInc'10).'
Figura'26.'Gráfico'que'muestra'el'efecto'de'la'diversidad'espacial'sobre'la'frecuencia'de'eventos'de'rampa'cada'10'
minutos'mayores'al'10%'de'la'capacidad'de'rótulo.'
5.2.4
TODOS LOS
SITIOS
38
Variación por hora
Las siguientes figuras demuestran el efecto que se produce al
considerar la variación por hora en lugar de variaciones cada 10
minutos. El efecto general consiste en que, generalmente, el número
y el tamaño de los eventos de rampa aumentan y el efecto de
diversidad espacial disminuye. Esto obedece a que el marco de
tiempo mayor implica que hay más tiempo para que se afecten varias
ubicaciones dentro del mismo período de muestra, pero también
significa que es probable que los vientos que originan estos
cambios sean más sostenidos y cubran un área mayor. Sin embargo,
esto no niega totalmente el valor de la diversidad geográfica, como
se mostrará en las siguientes figuras. Se debe observar que ahora
los conteos en los histogramas son 1 de 87672 puntos, en lugar de
526032.
a lo largo de la República Dominicana. Al comparar la Figura 27 con
la Figura 22 se puede observar que existen relativamente pocas
diferencias, lo cual se debe a que la naturaleza del viento general
no cambia en gran manera, ya sea que se considere en una resolución
por hora o en una resolución cada 10 minutos. Sin embargo, la
naturaleza de la variabilidad sí cambia, como se muestra en la
Figura 28.
Figura'27.'Histograma'de'generación'promediada'por'hora'para'los'sitios'representativos'de'cada'región.'
'
TODOS LOS
SITIOS
Figura'28.'Histograma'de'eventos'de'rampa'por'hora'para'los'sitios'representativos'de'cada'región.'
39
40
La Figura 28 muestra el histograma de rampa por hora para los
sitios representativos. Este histograma es visiblemente diferente a
la Figura 23. Hay eventos de rampa que exceden el 70% de la
capacidad de rótulo, y el conteo real de eventos de rampa de un
tamaño dado ha en efecto aumentado para la mayoría de los sitios
representativos, a pesar de que el número de intervalos de tiempo
ha sido reducido por un factor de 6. Sin embargo, probablemente el
cambio mayor es el efecto de la diversidad geográfica. La Figura 23
muestra que al tener los proyectos eólicos distribuidos de forma
pareja a lo largo de las regiones, los eventos de rampa cada 10
minutos desaparecen en gran medida; este efecto de emparejamiento
en un área amplia no es lo suficientemente fuerte para los datos
sumados por hora que se muestran en la Figura 28. Sin embargo,
Samaná y La Altagracia se benefician del emparejamiento temporal en
un mayor grado que los otros sitios debido a la falta comparativa
de emparejamiento espacial o temporal en los datos de cada 10
minutos. La diversidad geográfica reduce la frecuencia de los
eventos de rampa y reduce drásticamente el tamaño de los eventos,
pero los eventos de rampa mayores al 10% de la capacidad de rótulo
siguen presentes. Esto se atribuye parcialmente a la mayor escala
de los eventos climáticos que ocurren en una hora frente a la
naturaleza cambiante de los datos cada 10 minutos, pero también se
atribuye al hecho de que uno o dos de las seis regiones pueden
cambiar por una gran cantidad en una sola hora, lo que podría
resultar en una rampa de 10% en la agregación de todos los datos.
Por último, para estudiar los efectos del tamaño de los proyectos
se replicaron la Figura 25 y la Figura 26 a partir de datos por
hora para elaborar la Figura 29 y la Figura 30. La Figura 29
muestra que aun con un proyecto que cubra diez puntos de la
cuadrícula, sigue habiendo un número significativo de eventos de
rampa, pero sigue manifestándose un poco de emparejamiento. El
tamaño del evento de rampa máximo también se reduce por la
diversidad espacial.
41
Figura' 29.' Histograma' de' eventos' de' rampa' por' hora' para' energías' generadas' normalizadas,' que' aumentan'
gradualmente'de'un'punto'de'cuadrícula'(GradInc1)'a'diez'puntos'de'cuadrícula'(GradInc'10).'
Conteo de rampas mayores al 10% de la capacidad de rótulo
42
También es importante considerar que los datos que se muestran en
la Figura 29 no toman en consideración la escala del proyecto. Un
proyecto que cubra diez puntos de la cuadrícula de 4.5 km estaría
muy espaciado (poco probable) o sería un proyecto muy grande, donde
una rampa del 50% de la capacidad del rótulo podría ser un cambio
muy grande en MW, lo que resultaría en un cambio mucho más
importante en la cuadrícula de energía.
La Figura 30 muestra la reducción en la frecuencia de los eventos
de rampa por hora, donde cada evento de rampa es mayor que el 10%
de la capacidad de rótulo. Al comparar la Figura 30 con la Figura
26 se puede observar que la reducción de la frecuencia de rampa es
mucho menos pronunciada en la escala temporal por hora. La Figura
26
muestra
disminución
Diversidad
espacialuna
(de menor
a la izquierda aexponencial
mayor a la derecha)en la frecuencia de rampa,
pero la Figura 30 muestra una disminución casi lineal.
Figura'30.'Gráfico'que'muestra'el'efecto'de'la'diversidad'espacial'sobre'la'frecuencia'de'eventos'de'rampa'por'hora'
mayores'al'10%'de'la'capacidad'de'rótulo.'
43
6 Conclusiones
Este proyecto se realizó con modelación de energías generadas en la
República Dominicana. También se realizó una modelación más
detallada en seis regiones identificadas por el WorldWatch
Institute. 3TIER desarrolló las series temporales de la velocidad
del viento usando modelos de predicción numérica del clima de
vanguardia, y los datos de velocidad del viento se trasladaron a
energía eólica mediante la técnica SCORE para representar mejor la
variación realista en escalas de tiempo más cortas. La técnica
SCORE se desarrolló para modelar mejor la conversión de los datos
de velocidad del viento, obtenidos de los modelos numéricos, en
generación de energía real en los parques eólicos. De este análisis,
se pueden derivar las siguientes conclusiones:
Potencial de energía en bruto
La República Dominicana tiene algunas regiones con un excelente
recurso de viento, pero no todas las regiones tienen lugares que
puedan ser atractivos para el desarrollo eólico. El factor de carga
bruto (generación total como un porcentaje de la generación
potencial sin tener en cuenta ninguna pérdida) es excepcionalmente
alto en algunos lugares de la República Dominicana, en comparación
con otros recursos eólicos viables en el mundo. La disponibilidad
de vientos fuertes no debe ser una limitación para el desarrollo de
energía eólica en la República Dominicana.
Las condiciones climáticas de la República Dominicana se ven
afectadas significativamente por el ciclo de variaciones eólicas
estacionales. Al considerar la integración de la energía eólica, se
debe tener en cuenta que durante algunas épocas del año, es
probable que la generación de viento sea alta y capaz de reemplazar
la generación mediante el uso de combustibles fósiles, que es
costosa y contaminante, pero en otras épocas del año es probable
que la generación del viento sea baja durante períodos prolongados
y se requerirá el respaldo de otra fuente de energía. El viento
puede tener un papel importante en el sistema de energía para la
República Dominicana, pero sólo será una entre varias tecnologías
de generación. Sin embargo, la fuerte estacionalidad también es
razonablemente predecible, lo cual implica que la planificación del
combustible
(así
como
la
planificación
de
la
energía
hidroeléctrica) puede beneficiarse de pronósticos a largo plazo en
lo relativo a la generación de energía eólica con probabilidad de
ser comparativamente precisos.
Variación diurna
Una característica inusual de los recursos eólicos de la República
44
Dominicana es que la variación diurna es fuerte, pero en diferentes
momentos del día para las diferentes regiones. Se espera que el
sistema de energía se beneficie de dos grandes áreas que se están
explotando con fines de generación de energía eólica, el noroeste
(Puerto Plata y Montecristi) y el suroeste (Pedernales y Baní). Si
todo el desarrollo eólico se realiza en un área concentrada, es
probable que el ciclo diurno sea fuerte y difícil de manejar. Sin
embargo, si los proyectos se coordinan a través de un cuidadoso
esquema de planificación que tenga en cuenta los ciclos diurnos
complementarios, es probable que el ciclo diurno general se pueda
manejar adecuadamente. Observe que se debe tener cuidado al evaluar
cada uno de los lugares, ya que no todos los lugares en una región
determinada tienen el mismo ciclo diurno.
El emparejamiento espacial entre regiones es significativo en la
escala temporal cada 10 minutos, reduciendo drásticamente el número
de rampas en todo el sistema. También tiene el efecto de producir
más períodos donde la generación de energía se sitúe entre 30 y 60%,
en lugar de fuera en los extremos.
El área del proyecto eólico también tiene un efecto marcado sobre
el tamaño de las rampas. Las áreas más grandes no se ven afectadas
por rampas de la misma magnitud en términos de porcentaje de la
generación total. Esto significa que el PLDF puede tener un peso
significativo sobre la variabilidad de un proyecto en la escala
temporal cada 10 minutos. Sin embargo, también es importante
recordar que una gran área puede dar lugar a muchas turbinas, lo
que significa que una pequeña rampa en un gran proyecto puede ser
más grande en MW que una gran rampa en un proyecto pequeño.
El área cubierta por un proyecto eólico también tiene un efecto
marcado sobre la frecuencia de las rampas grandes. Las áreas más
grandes tienen menos eventos de rampa rápidos (cambios en la
generación
de
energía).
Esta
relación
es
aproximadamente
exponencial.
Variación por hora
El histograma de posible generación de energía es en gran medida el mismo
que el histograma cada 10 minutos que muestra la posible generación de
energía.
Sin
embargo,
el
comportamiento
de
rampa
cambia
significativamente.
A
pesar
de
que
el
número
de
períodos
de
muestra
se
reduce
considerablemente para la escala temporal por hora, el número de eventos
de rampa a gran escala aumenta (con la excepción de Samaná y La
Altagracia debido a una falta anterior de emparejamiento espacial o
temporal). Esto se debe a la mayor cantidad de tiempo en que cambia la
generación y también a la naturaleza de los eventos climáticos que
ocasionan grandes cambios en la generación.
45
Más aún, el emparejamiento espacial entre regiones es mucho menos
significativo que en la escala temporal cada 10 minutos, a pesar de que
aún tiene un papel importante en la limitación de la variabilidad general.
El área del proyecto eólico sigue teniendo un efecto marcado sobre el
tamaño de las rampas. Las áreas más grandes no se ven afectadas por
rampas de la misma magnitud en términos de porcentaje de la generación
total. Sin embargo, la reducción en la frecuencia de las rampas grandes
es mucho más gradual. Esta relación es aproximadamente lineal.
Conclusiones generales
El resultado más importante de este trabajo probablemente sea identificar
las regiones más adecuadas para el desarrollo eólico. En segundo lugar,
los ciclos estacional y diurno son fuertes y necesitan una consideración
cuidadosa de cómo se manejará la variación de la energía eólica. En
tercer lugar, como se puede observar en el análisis, se muestra un
considerable efecto de emparejamiento al agregar la generación de lugares
del proyecto geográficamente diversos. Este efecto de emparejamiento se
refleja en la disminución de eventos de rampas con respecto a la
capacidad de rótulo de los parques eólicos en el marco temporal por hora
y, especialmente, cada 10 minutos. Sin embargo, es importante recordar
que incluso un porcentaje de cambio relativamente pequeño derivado del
resultado combinado puede constituir un cambio grande en MW cuando se
considera como un resultado agregado.
También es importante observar que algunas áreas de la República
Dominicana cuentan con un recurso eólico muy adecuado que puede
explotarse con fines de generación de energía. Sin embargo, debe
considerarse con sumo cuidado la colocación de los recursos eólicos,
especialmente porque una gran cantidad de energía eólica puede ejercer
una gran presión sobre un sistema de energía de por sí presionado.
Por último, estos datos modelados muestran varios resultados importantes,
a pesar de que, como con todo lo que es sólo modelación, no se pueden
considerar perfectos. En este trabajó se planteó un determinado número de
supuestos (tales como en qué regiones es más probable que se lleve a cabo
el desarrollo y los puntos específicos del diseño del proyecto, el tipo
de turbinas, la elección de un lugar representativo, etc.). Además, el
trabajo de modelación sólo se realizó en una resolución de 4.5 km con el
fin de limitar la escala y el costo del proyecto. Esto implica que el
modelo se limitaría a modelar fenómenos climáticos a gran escala, útil
para investigaciones a gran escala, pero inadecuado para una evaluación
detallada de los sitios. A medida que se identifican sitios individuales
para llevar a cabo el desarrollo, esos resultados deberían complementarse
con una modelación más detallada, y muy probablemente con muchos más años
de datos para realizar análisis de variabilidad climática significativos.
Sin embargo, los datos proporcionados son útiles para comparativas
estadísticas y ayudarán en la tarea de integrar recursos eólicos a gran
escala en el sistema de energía de la República Dominicana.

Estrategia para un sistema de energía sustentable

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