Diseño e implementación de una Geodatabase para centrales de energía eólica en el cantón Loja, Ecuador. Claudio-Andrés-González-Zhinín UNIGIS América Latina, Paris Lodron University Salzburg, Hellbrunnerstrasse 34, 5020 Salzburg, Austria ([email protected]) Resumen: Esta investigación recurre al poder de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) para respaldar las decisiones relativas a una serie de posibles centrales de energía eólica en el cantón de Loja (Ecuador). El objetivo principal es mejorar el manejo de los proyectos eólicos mediante un uso óptimo de SIG y proporcionar ideas para otras aplicaciones beneficiosas dentro del marco metodológico resultante para proyectos de generación de energía eléctrica en todo el país. Este objetivo se logró recopilando la información existente sobre los proyectos de energía eólica en el cantón Loja, y se agregaron datos geográficos cruciales, que permitieron un proceso de modelado espacial para apoyar la toma de decisiones sobre el uso óptimo de los recursos. Se identificó, estructuró, estandarizó y organizó todos los datos relevantes disponibles en un único diseño de una geodatabase espacial. Se comprobó la utilidad de la geodatabase resultante mediante un proceso de selección de emplazamientos de generación de energía eólica en Loja, implementando una evaluación multicriterio (EMC) de jerarquía analítica (AHP). Se comparó los resultados del proceso de EMC y analizó más a profundidad los criterios espaciales de dos (2) posibles sitios con alta potencialidad de generación eléctrica. Además, relaciona los resultados con preguntas sobre proyectos de energía eólica que analizan las ventajas y limitaciones de los SIG. Tópicos: geodatabase, evaluación multicriterio, emplazamiento, eólica, energía eléctrica. 1. Introducción Las energías renovables a nivel mundial han tenido un crecimiento muy importante en base a varios aspectos como: La evolución y mejoramiento de la tecnología, la preocupación por la excesiva contaminación que producen las energías no renovables como el carbón y el petróleo, que degeneran en una preocupación mayor como es el cambio climático. El Ecuador sigue esta tendencia buscando un cambio en la matriz energética, priorizando las fuentes de energías no convencionales como la hidráulica, eólica y solar, y disminuyendo el uso de energías no renovables. En el año 2008, el petróleo representaba el 84% de la matriz energética en el país y la hidroelectricidad el 59% de la matriz eléctrica, con un 38% de electricidad generada en centrales térmicas de combustibles fósiles y lo más grave es que otras fuentes de energía renovable como solar, eólica y geotérmica no constituían ni el 1% (Organización Latinoamericana de Energía [OLADE], 2011; Consejo Nacional de Electrificación [CONELEC], 2010; citado en Castro, 2011). El Atlas Eólico del Ecuador (Ministerio de Electricidad y Energía Renovables [MEER], 2013, p.9) confirmó que la provincia de Loja cuenta con el mayor recurso eólico con fines de generación, específicamente los cantones que se encuentran en la cadena montañosa de los Andes, como el cantón Loja y el cantón Saraguro, debido a las condiciones características del viento valle – montaña que existen. En el cantón Loja existen 3 proyectos eólicos monitoreados “Ducal-Membrillo”, “Huayrapamba” y “Cachipamba”. (ENERSUR, 2014). Estos proyectos se componen de datos espaciales y no espaciales, no cuentan con una herramienta de planificación que integre todos los aspectos relevantes de proyectos eólicos con fines de generación eléctrica (Gonzalez, 2014), afectando el desarrollo de los proyectos actuales y futuros, Claudio Andrés González Zhinín UNIGIS América Latina disminuyendo el avance del Ecuador en búsqueda del cambio de matriz energética y reduciendo la inversión económica en el cantón Loja. Con el fin de solucionar esta problemática, la presente investigación busca darle integridad, organización, formalidad a la información tanto espacial como no espacial disponible del cantón Loja, diseñando e implementando una geodatabase que sirva como soporte de decisión en proyectos energéticos eólicos. Una forma de validar la geodatabase generada, es mediante la aplicación de una EMC que permita la identificación de potenciales emplazamientos para la explotación del recurso eólico. La EMC se define como un conjunto de operaciones espaciales con la finalidad de conseguir un objetivo, siempre considerando todas las variables que intervienen de acuerdo a su ponderación. La combinación de métodos de EMC con las potencialidades de un SIG optimizaron la búsqueda y selección de emplazamientos, esto se debe a que los SIG permiten analizar, gestionar, almacenar, calcular, visualizar todo tipo de información. El método de toma de decisión multicriterio AHP, es “la mejor fundamentada estadísticamente y actualmente una de las de mayor uso en el mundo, vista en el entorno de los Sistemas de Información Geográfica” (Ramírez, 2007, p.45). A todo esto, debemos añadir que el método AHP, es un proceso estructurado y puede emplear tanto datos cualitativos como cuantitativos, así como medir su consistencia. Otro objetivo es analizar posibles formatos para el diseño de las consultas y sus procesos de análisis espacial con el fin de sistematizar la integración de criterios espaciales al instrumento de la EMC. 2. Área de Estudio El cantón Loja se encuentra ubicado al sur de la república del Ecuador, en la provincia del mismo nombre, limitando al norte con el cantón Saraguro; al sur y al este con la provincia de Zamora Chinchipe; y al oeste con la provincia de El Oro y los cantones de Catamayo, Gonzanamá y Quilanga. Cuenta con aproximadamente 1,883 km2, siendo el cantón más extenso de la provincia. La ciudad de Loja es la cabecera cantonal y se encuentra a una altura media de 2,150 msnm. Se han identificado grandes recursos de energías, tanto eólica como solar. La topografía de la provincia de Loja es muy diversa e irregular y, debido a esto, se originan diferencias de alturas y de temperaturas, las cuales provocan la existencia de microclimas, con lo cual se confirma la presencia de vientos locales que pueden ser aprovechados para la generación de energía eléctrica. 3. Metodología El desarrollo de este trabajo investigativo gira en torno a dos temas principales: El diseño e implementación de una geodatabase del cantón Loja y su aprovechamiento mediante el uso de una EMC para definir emplazamientos aptos para el desarrollo de proyectos eólicos. 3.1. Geodatabase del Cantón Loja Se obtuvo la información disponible del cantón Loja relacionada a proyectos eólicos. Se generaron los atributos de las entidades referentes a los datos de ENERSUR EP, siguiendo los lineamientos del Catálogo de objetos Geográficos: básicos y Temáticos. Para el diseño de la geodatabase del cantón Loja, se aplicó una metodología estándar (Cabarcas, 2015), generando el diseño conceptual, lógico y físico. Para la implementación de la geodatabase se aplicó los procedimientos de ESRI para construir una geodatabase de archivo en el software ArcGIS Desktop 10.2, generando las feature dataset, feature class, subtipos y dominios. Claudio Andrés González Zhinín UNIGIS América Latina 3.2. EMC para selección de los mejores emplazamientos para proyectos eólicos Esta investigación aplica la EMC mediante la metodología AHP (Saaty, 1980), ampliamente utilizada para la selección de emplazamientos eólicos. En base al análisis de la información disponible, entrevistas a personal técnico y observación científica, se definió los siguientes criterios restrictivos y ponderados: Tabla 1. Tabla de criterios restrictivos Ámbitos Ambiental Social Técnico Capas Temáticas Restringidas Sistema Nacional de Áreas Protegidas (SNAP) Área de Protección de Parques Nacionales Red hidrográfica (Cuerpos de agua, ríos dobles) Distancia a Núcleos Grandes (Áreas Tabla 2. Tabla de criterios Ponderados normalizados Alternativas Apto No Apto No pertenece Pertenece mayor a 1 kM de distancia mayor a 100 m de distancia mayor a 1 kM de distancia menor a 1 km de distancia menor a 100 m de Distancia menor a 1 km de distancia Mayores a 8500 m2 ) Distancia a Núcleos Pequeños (Áreas mayor a 500 m de distancia menores a 8500 m2 ) mayor a 1 kM Distancia a Otro Proyecto Eólico de distancia menor a 500 m de distancia menor a 1 Km de distancia Ámbitos Económico Técnico Capas Temáticas Ponderadas Sumamente Apto Distancia a Subestaciones Distancia a la Carretera Pendiente en % Altura del Terreno No apto 0 - 4 Km 4 - 8 km 8 - 12 Km mayor a 12 Km 0 - 4 km 4 - 8 km 8 - 12 km mayor a 12 Km 0% - 12% 12% -25% 25% - 40% 10 - 13 m/s Nulo y No Aplicable Nulo y No Aplicable 7 - 10 m/s 4 - 7 m/s Mayor a 40% mayor a 3500 m menor a 4 m/s Bajo Medio Alto Bajo Medio Alto Sin bosque Muy Alterado Medianamente Alterado Poco Alterado 500 m - 1500 m 1500 m - 2500m 2500 m - 3500 m Recurso Eólico Zona de Amenaza por Deslizamiento Zona de Amenaza por Ambiental caídas Bosques Nativos Alternativas Moderadamente Marginalmente apto apto Establecida la normalización de las variables, es posible continuar con la matriz de comparación por pares de criterio (MCP), la cual permite a los expertos analizar los criterios por pares mediante una matriz de ponderación. Mediante el análisis de consistencia se analiza los juicios de las personas que realizaron el análisis de comparación por pares de criterio, para la presente investigación se obtuvo un radio de consistencia de 0.04 inferior al 0.1 que se considera como inconsistente. Concluida la etapa de cálculos matemáticos y ponderación, se trabaja en la cartografía y análisis espacial, mediante el software ArcGIS Desktop 10.2 y sus extensiones, que permiten en primer lugar elaborar un modelo vectorial de restricciones para obtener un mapa de sitios restrictivos para proyectos eólicos con fines de generación, así como generar un modelo de aplicación matemática booleana raster para obtener el mapa ponderado de aptitud para proyectos eólicos. En base a la definición de criterios de los expertos se pudo generar varias preguntas consideradas importantes para los proyectos eólicos con fines de generación, que fueron respondidas utilizando la geodatabase generada. Tabla 3. Valores Ponderados de los criterios Vector de prioridad para los criterios Criterio Distancia a Subestaciones Pendiente en % Ponderación Porcentaje % 0.03 3.00% 0.09 9.00% Altura del Terreno 0.05 5.00% Recurso Eólico 0.36 36.00% Distancia a la Carretera 0.02 2.00% 0.18 18.00% 0.18 18.00% Zona de Amenaza por Deslizamiento Zona de Amenaza por caídas Bosques Nativos TOTAL 0.09 9.00% 1.00 100.00% 4. Resultados De la información disponible se concretó las capas necesarias, influyentes o meramente referenciales, en el desarrollo de proyectos eólicos de generación, así como su ámbito de influencia que puede ser social, técnico, ambiental o económico. Se identificó las capas y atributos que estructuran la geodatabase del Cantón Loja, se estableció un prototipo de proyectos eólicos adaptable a los requerimientos de empresas del ramo. Se definió los datasets de entidad, relaciones, índices, etc., así como los atributos básicos que podrán ser ampliados si se requiere. Claudio Andrés González Zhinín UNIGIS América Latina Tabla 4 Capas temáticas de la Geodatabase Capa Información de la Geodatabase Fuente Escala Uso 1 Límite Administrativo IEE 1:25,000 Límite Parroquial Útiles para limitar el objeto de estudio y en caso de ser necesario conocer a las autoridades parroquiales correspondientes. 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 SNI 1:50,000 Red Vial IEE 1:25,000 Ubicación de Subestaciones IEE 1:25,000 Forma del Relieve (Pendiente) IEE 1:25,000 Mapa Eólico del MEER (grilla 200 metros) MEER Zona de Amenazas por Deslizamiento IEE 1:25,000 IEE 1:25,000 Bosque nativo IEE 1:25,000 Modelo digital de Elevación (MDE) SRTM grilla 76 metros Zonas de amenazas por Caídas SRTM Oficial Sistema Nacional de Áreas Protegidas del Ecuador (SNAP) IEE 1:25,000 Hidrografía (Ríos Dobles y Cuerpos de Agua) IEE 1:25,000 Poblados grandes IEE Poblados pequeños IEE Factores condicionantes para la implantación de proyectos eólicos con fines de Generación eléctrica, adaptadas a las condiciones del cantón Loja. Factores restrictivos para la implantación de 1:25,000 proyectos eólicos con fines de Generación eléctrica, adaptadas a las condiciones del cantón Loja. 1:25,000 Proyectos Eólicos de Loja IEE 1:5,000 Red Hidrográfica (Quebradas y Ríos Pequeños) IEE 1:25,000 Líneas Eléctricas de Transmisión IEE 1:25,000 Isoterma Atmosférica IEE 1:25,000 Isoyeta IEE 1:25,000 Zona de temperatura Atmosférica IEE 1:25,000 Zona de precipitación IEE 1:25,000 Estaciones Metereológicas Automáticas INAMHI 1:100,000 Estaciones Metereológicas INAMHI 1:100,000 24 Capacidad de Uso del Terreno IEE 1:25,000 25 MDE (ASTGTM2 grilla 36m) ASTGTM oficial Capas Temáticas de apoyo, no forman parte de los cálculos, son de carácter referencial para proyectos eólicos. Con la inclusión de datos de viento localizados del cantón Loja pueden ser utilizados para la elaboración de un mapa eólico con mejor resolución que el generado por el MEER FIG. 1. Geodatabase del cantón Loja En el campo de la EMC, se aplicó la técnica AHP. Mediante esta evaluación se consiguió generar un mapa de proyectos sumamente aptos para el desarrollo de proyectos eólicos con fines de generación, mediante el cual obtuvo, adicionales a los 3 proyectos actuales monitoreados, 2 posibles proyectos eólicos con gran perspectiva de explotación. Desarrollando los criterios y restricciones se logró conceptualizar varias preguntas que la geodatabase puede responder como, por ejemplo ¿El posible proyecto Eólico se encuentra en un área Protegida o en su radio de protección? ¿El posible proyecto eólico interfiere con otro existente? ¿A qué distancia se encuentra la subestación más cercana para poder evacuar la energía generada al Sistema Nacional Interconectado?, etc. 5. Discusión y Conclusión FIG. 2. Mapa de Aptitud de Proyectos Eólicos En base a la información actual, el prototipo de geodatabase es una excelente fuente de información y soporte para proyectos eólicos con fines de generación. La funcionalidad de la misma ha sido comprobada mediante la aplicación de la EMC y la facilidad de respuesta a preguntas relacionadas a proyectos energéticos eólicos. Como una medida de verificación del modelo espacial de potencial Eólico, se plantea 3 escenarios adicionales a los presentados en la evaluación multicriterio, en los cuales se modifica las variables del modelo espacial y se verifica su comportamiento. Se procedió a evaluar nuevamente con la MCP, para obtener los vectores de prioridad de los criterios y después el análisis de consistencia de los juicios propuestos, para una vez ejecutado este paso proceder con las operaciones aritméticas, generación de mapas y el análisis de los escenarios propuestos. Claudio Andrés González Zhinín UNIGIS América Latina Tabla 5 Escenarios analizados del modelo espacial eólico Tabla 6 Resultados de los diferentes escenarios CRITERIOS PONDERATIVOS Escenario 1 2 3 4 Descripción Modelo con criterios definidos por grupo Interdisciplinario Modelo con una variación mínima considerando que la altura sobre el nivel del mar del terreno, tienen igual importancia Modelo con una gran variación en caso de no disponer de la información este modelo ignora los factores de Zonas de amenaza por deslizamiento y por caídas Modelo de Sensibilidad, sirve para comprobar la incidencia de los criterios, para lo cual se da igual ponderación a todos los criterios Zona de Zona de Distancia a Pendiente Altura del Recurso Distancia a Bosques Amenaza por Amenaza por Subestaciones en % Terreno Eólico la Carretera Nativos Deslizamiento caídas 3.00% 9.00% 5.00% 36.00% 2.00% 18.00% 18.00% 9.00% 3.00% 9.00% 3.00% 36.00% 3.00% 19.00% 19.00% 9.00% 4.00% 17.00% 8.00% 51.00% 4.00% 12.50% 12.50% 12.50% 12.50% 12.50% Escenario 1 2 No está No está 16.00% Considerado Considerado 12.50% 12.50% 12.50% 3 4 Descripción Áreas (Ha) Radio de Sumamente Moderadamente Marginalmente Consistencia NO Apto Apto Apto Apto Modelo con criterios definidos por 0.04 grupo Interdisciplinario (Aprueba) Modelo con una variación mínima considerando que la altura sobre 0.03 el nivel del mar del terreno, tienen (Aprueba) igual importancia Modelo con una gran variación en caso de no disponer de la 0.04 información este modelo ignora (Aprueba) los factores de Zonas de amenaza por deslizamiento y por caídas Modelo de Sensibilidad, sirve para comprobar la incidencia de los 0.0 criterios, para lo cual se da igual (Aprueba) ponderación a todos los criterios TOTAL (Ha) 48.09 43,380.74 97,079.01 267.94 140,775.79 48.09 43,402.50 97,104.64 267.99 140,823.23 0 19,853.96 120,831.39 131.66 140,817.01 601.85 58,014.54 82,228.00 140,844.39 La variación de 1 a 3 % en las variables no altera sobremanera los resultados del modelo espacial. El uso de las capas de zona de deslizamiento y zona de caídas, además de ser importante en su concepción, ayuda a minimizar el peso de la capa pendientes, que, en el caso del cantón Loja, es de vital importancia porque impediría aprovechar algunos sitios considerados explotables, como muestra la experiencia con el Parque Eólico Villonaco, que es construido en un filo de cumbre. El escenario 1 puede ser considerado ideal para la búsqueda de emplazamientos del cantón Loja. Adicionalmente, se efectuó un análisis basado en los lineamientos generales del National Renewable Energy Laboratory, (NREL, 2001), buscando una viabilidad preliminar de los emplazamientos seleccionados, en base a criterios adicionales como espacio aprovechable y orientación con respecto a la velocidad predominante del viento en el cantón Loja, que no se encuentran reflejados dentro de los criterios aplicados para la selección inicial. FIG. 3. Posibles Aerogeneradores Proyecto Eólico 1 FIG. 4. Posibles Aerogeneradores Proyecto Eólico 2 El proyecto Eólico 2 tendría preferencia en base a la cercanía con el Proyecto Eólico Villonaco de 1.7 km, se deberá realizar una visita al emplazamiento y constatar las bondades del mismo, verificar que el factor biológico (árboles, arbustos, flora nativa, etc.) muestre signos de la velocidad y dirección del viento. Mediante el desarrollo de esta investigación se puede concluir lo siguiente: El diseño de la geodatabase del cantón Loja sirve como soporte de decisión en proyectos eólicos de generación, tal como lo demuestra el EMC mediante el método AHP efectuado que determinó dos futuros posibles emplazamientos eólicos con fines de generación eléctrica, así como puede dar respuesta a varias preguntas relacionadas al desarrollo de proyectos eólicos. Claudio Andrés González Zhinín UNIGIS América Latina La geodatabase cuenta con la información requerida para el análisis de proyectos eólicos, en caso de que se requiera elaborar un mapa eólico localizado. Mediante la ejecución de esta investigación, se puso en evidencia la inestimable ayuda que brindan los SIG a las energías renovables no se puede pensar en realizar cálculos como los efectuados de manera manual o automatizar todos los procesos de trabajo con las capas respectivas. La generación del prototipo de geodatabase se puede denominar como un borrador, porque puede ser ampliada y mejorada, puede ser en base a optimizar las resoluciones de las capas temáticas o ampliada una vez que se obtengan criterios válidos como mapas arqueológicos, mapas de fallas geológicas, mapas de migración de aves, mapas de rugosidad, etc. Esta investigación puede ser aprovechada para analizar otro tipo de energías y locaciones. 6. Bibliografía Cabarcas, J. A. (06 de Enero de 2015). CPX Programación Al Extremo. Obtenido de CPX Programación Al Extremo: http://www.cpxall.com Castro, M. (2011). Hacia una matriz energética diversificada en Ecuador. Quito. Empresa Regional de Energías Renovables y Desarrollo Humano ENERSUR EP. (2014). Plan de Desarrollo Eólico de la Provincia de Loja. Loja. González, C. (2014). Evaluación de la información Geográfica de ENERSUR EP. Loja. Ministerio de Electricidad y Energía Renovable. (2013). Atlas Eólico del Ecuador Con fines de generación eléctrica. Quito: Subsecretaría de Energía Renovable y Eficiencia Energética. National Renewable Energy Laboratory NREL. (2001). Philippine Wind Farm Analysis and Site Selection Analysis. Springfield: NREL (National Renewable Energy Laboratory). Ramírez, A. M. (junio de 2007). El proceso de análisis jerárquico con base en funciones de producción (Tesis Doctoral). Texcoco: Recuperado el 18/02/2015, de www.eumed.net/tesis/2008/amr/ Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. New York: McGraw-Hill. Claudio Andrés González Zhinín UNIGIS América Latina
