Estrategia para un Sistema de Energía Sustentable

APROVECHAMIENTO DE LOS RECURSOS EÓLICOS Y SOLARES DE

LA REPÚBLICA DOMINICANA

Estrategia para un Sistema de

Energía Sustentable

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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

Estrategia para un sistema de energía sustentable: Aprovechamiento de los recursos eólicos y solares de la República Dominicana 1

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


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.


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


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!


LISTA DE ABREVIATURAS CA Corriente alterna AOSIS Alianza de Pequeños Estados Insulares BHD Banco Hipotecario Dominicano BEP Barriles de Equivalente en Petróleo CAS Estrategia de Asistencia a Países DECCC Plan de Desarrollo Compatible con el

Clima CDEEE Corporación Dominicana de Empresas

Eléctricas Estatales CDM Mecanismo de Desarrollo Limpio CfRN Coalición de Naciones de la Selva Tropical CIM Construcción, Instalación y Fabricación CNCCMDL Consejo Nacional para el Cambio

Climático y Mecanismo de Desarrollo Limpio

CNE Comisión Nacional de Energía COP Conferencia de las Partes IPC Índice de Precios al Consumidor CSP Energía Solar Concentrada GD Generación distribuida DIF Irradiancia Horizontal Difusa DNI Irradiancia Normal Directa EIB Banco de Inversión Europeo EDEHID Empresa de Generación Hidroeléctrica

Dominicana ETED Empresa de Transmisión Eléctrica

Dominicana FDI Inversión Extranjera Directa FiT Tarifa de Alimentación PBI Producto Bruto Interno GEF Instalaciones Ambientales Globales GHI Irradiancia Horizontal Global GIZ Gesellschaft für Internationale

Zusammenarbeit GMT Hora del Meridiano de Greenwich GWh Gigawatt-hora GWth Gigawatts-térmica BIRD Banco Internacional de Reconstrucción y

Desarrollo IDA Asociación Internacional de Desarrollo BID Banco de Desarrollo Interamericano IEEE Instituto de Ingenieros Eléctricos y

Electrónicos IFC 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


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:


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.


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.


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


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

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,

REFERENCIAS

Circuito doble

Central hidroeléctrica

Central térmica

Sistema aislado de subestación


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


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


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


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.


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


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.


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 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 4. Irradiancia normal directa (DNI) de la República Dominicana

Figura 5. Irradiancia horizontal global (GHI) en Santo Domingo

Figura 6. Irradiancia normal directa (DNI) en Santo Domingo

Irradiancia normal directa


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

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.

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

Figura 7. Variación mensual en Santo Domingo

Figura 8. Variación diaria en Santo Domingo


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


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.

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.

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

Figura 11. Variación mensual en Santiago

Figura 12. Variación diaria en Santiago


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


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.

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

Figura 14. Puntos de la red examinados en las seis provincias


Tabla 2. Total de puntos de la red y factor de carga eólica por región

Región!

Puntos de la red totales!

Puntos de la red con un factor de carga >=

20%!


25%!


30%!Pedernales 92 70 60 55 Baní 43 41 29 18 Montecristi 91 72 30 5 Puerto Plata 84 30 2 0 La Altagracia 139 0 0 0 Samaná 45 1 0 0 Todas las regiones

494 214 121 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.

3.3.1 Variación estacional

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

Figura 16. Variación mensual en la generación de energía

eólica por provincia

Figura 17. Variación por hora en la generación de energía

eólica por provincia

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W (M

W)

TODAS LAS REGIONES


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 examinan eventos de rampa en períodos 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.

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 18. Histograma de eventos de rampa cada 10 minutos para los sitios representativos en cada provincia

Figura 19. Histograma de eventos de rampa cada 60 minutos para los sitios representativos en cada provincia

TODOS LOS SITIOS

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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.


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


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


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


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


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


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.


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


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.


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.


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


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


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.


Tabla 3. Cálculos de creación de puestos de trabajo para energía solar FV planeada y capacidad eólica en la República Dominicana

Instalación planeada Capacidad

Puestos de fabricación

Puestos de instalación

Puestos de O&M

Puestos totales

Solar FV Planta GEDER Monteplata 30 MW 24 36 30 90 Viento Parques eólicos de Los Cocos y Quilvio Cabrera*

33 MW 21 7 11 39

Expansiones de Los Cocos 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 Total 218 MW 144 74 93 311

*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


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.


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


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 2000 2007 millones de toneladas de CO2 Sector de energía 17.6 19.3 Producción eléctrica n/a 9.4 Emisiones totales de CO2 18.4 20.7

Fuente: Vea la Nota final 69.

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.


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


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 Secretario de Estado.74 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


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.

Impuesto sobre la Transferencia de Bienes y Servicios Industrializados (ITBIS)

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 a las Ganancias 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.

Tasa de interés baja sobre el financiamiento externo

El pago de la tasa de interés por el financiamiento externo para proyectos de energía renovable se limita a 5%.

Créditos impositivos para generadores independientes

Una exención en las ganancias del propietario de equipos de tecnología de energía renovable de hasta el 75% de los costos del equipo.

Préstamos de bajo interés para proyectos comunitarios

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.

Tarifa de alimentación (Feed-In Tariff)

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.

Medición neta (no incluida en la 57-07, agosto 2011)

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 2009 2010 Ene-Mar 2011 Número de

solicitudes Cantidad

($RD) Número de solicitudes

Cantidad ($RD)

Número de solicitudes

Cantidad ($RD)

Número de solicitudes

Cantidad ($RD)

Exención impositiva a la importación

49 5,052,829 37 11,078,345 82 298,012,156 38 22,893,798

de la cual generadores independientes

68 14,287,455

de la cual concesiones para proyectos eólicos

14 283,724,700

Exención impositiva IVA (ITBIS)

0 0.00 0 0.00 26 23,890,844 1 1,765,011

Crédito impositivo a los ingresos

3 4,847,681 6 1,883,916 41 78,559,469 1 1,630,331

Total 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


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 Kilowatts Tasa (dólares estadounidenses)

> 25 0.53 República Dominicana < 25 0.60

Montaje en tierra < 30 0.40 Alemania Techo < 30 0.56

Montaje en tierra 0.46 Techo < 20 0.49

España > 20 0.45 Montaje en tierra > 20–100 0.49

Italia Techo > 20–100 0.49 Grecia Isla < 100 0.63 Reino Unido Independiente > 10–50 0.50

Techo < 10 0.80 > 10–250 0.71

Ontario, EE. UU. (Autoridad Energética de Ontario) Montaje en tierra 10–1,000 0.44 Nota: Las tasas son para 2011 (Ene–Jun), excepto por los datos de la República Dominicana que son de 2008. Fuente: Vea la Nota final 77.

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.


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


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 2006 2007 2008 2009 2010 Importaciones anuales (millones de barriles)

46.6 46.7 49.6 48.4 48.0 51.7

Importaciones diarias (barriles/día)

127,530 127,984 135,977 132,724 131,485 141,506

Precio promedio por barril $52.66 $59.68 $64.95 $87.56 $55.03 $66.36

Importaciones anuales totales (millones)

$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 Fuente: Vea la Nota final 84.

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


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

(toneladas métricas de equivalente de CO2 /año)

N.º de proyecto

9 de abril de 2010 Proyecto Bionersis en el vertedero La Duquesa

Francia AMS-I.D. ver. 13

359,810

2595

20 de octubre de 2006

Parque eólico El Guanillo

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


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


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.


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 Institución Políticas y programas energéticos CNE Políticas y programas de generación y suministros eléctricos SENI, EDE, CDEEE Políticas y programas de desarrollo de energía renovable (relacionados con la Ley 57-07)

SENI, EDE, CDEEE

Acuerdo de compra de energía EDE Abastecimiento de biomasa agrícola para uso como energía Ministerio de Agricultura Abastecimiento de otro tipo de biomasa para uso como energía SEMARENA Electrificación rural Ministerio de Salud Pública y Asuntos Sociales Desarrollo de energía eólica (dependiendo del lugar) Ministerio de Turismo, SEMARENA Desarrollo de energía hidroeléctrica 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


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


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


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.


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


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.


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). 6En 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.


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.


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.

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S O L A R

Análisis de variabilidad climática de sitio

ANÁLISIS DE UN REGISTRO DE 13 AÑOS FECHA

Santo Domingo, República Dominicana 26 de julio de 2010

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fax: +1 206.325.1618

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Introduction Santo Domingo Para WorldWatch Institute

1 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.

1 c 2010 3TIER, Inc.

Introducción

Table of Contents Santo Domingo Para WorldWatch Institute

Índice

1 Introducción! 1

2 Explicación de los valores de irradiancia! 3 2.1 Irradiancia horizontal global. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 3 2.2 Irradiancia normal directa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 3 2.3 Irradiancia horizontal difusa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 3

3 Mapas espaciales! 4 3.1 Mapas de promedios anuales. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 4 4 Evaluación del recurso solar! 8 4.1 Variabilidad promedio mensual de la irradiancia solar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 8 4.2 Distribuciones de la irradiancia solar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 9 4.3 Variabilidad diurna de la irradiancia solar. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 10 4.4 Datos tabulares. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 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


Índice

Methodology Santo Domingo Para WorldWatch Institute

2 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%.


Metodología

Solar Maps Santo Domingo Para WorldWatch Institute

3 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.


Mapas

Solar Maps

Santo Domingo Para WorldWatch Institute

70˚00'O 69˚50'O 69˚40'O

18˚40'N 18˚40'N

18˚30'N 18˚30'N

Santo Domingo

18˚20'N 18˚20'N

70˚00'O 69˚50'O 69˚40'O

Ubicación evaluada

200.0 210.0 220.0 230.0 240.0

Irradiancia horizontal global

W/m2

Figura 1: Irradiancia horizontal global promedio anual. El punto amarillo señala la ubicación del proyecto Santo Domingo

analizado en las Secciones 4 y 6.


Mapas

Solar Maps


70˚00'O 69˚50'O 69˚40'O

18˚40'N 18˚40'N

18˚30'N 18˚30'N

Santo Domingo

18˚20'N 18˚20'N

70˚00'O 69˚50'O 69˚40'O

Ubicación evaluada

160.0 180.0 200.0 220.0 240.0


W/m2

Figura 2: Irradiancia normal directa promedio anual. El punto amarillo señala la ubicación del proyecto Santo Domingo



Mapas

Solar Maps


70˚00'O 69˚50'O 69˚40'O

18˚40'N 18˚40'N

18˚30'N 18˚30'N

Santo Domingo

18˚20'N 18˚20'N

70˚00'O 69˚50'O 69˚40'O

Ubicación evaluada 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



Mapas


Diffuse Horizontal Irradiance

W /

m2

W /

m2

W /

m2

Para WorldWatch Institute Solar Análisis de variabilidad climática de sitio Santo Domingo

4 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

300 Irradiancia horizontal global

200

300 Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic

200

100

120

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic

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.


Frec

uenc

ia (

%)

Frec

uenc

ia (

%)

Frec

uenc

ia (

%)


4.2 Distribuciones de la irradiancia solar


8

4

0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

12 Irradiancia normal directa

8

4

0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000

20 Irradiancia horizontal difusa

16

12

8

4

0

0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 W / m2

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.


W /

m2

W /

m2

W /

m2

W /

m2


4.3 Variabilidad diurna de la irradiancia solar

1000

800

600

400

200

0

Enero

0 4 8 12 16 20 24

Febrero

0 4 8 12 16 20 24

Marzo

0 4 8 12 16 20 24

1000

800

600

400

200

0

Abril

0 4 8 12 16 20 24

Mayo

0 4 8 12 16 20 24

Junio

0 4 8 12 16 20 24

1000

800

600

400

200

0

Julio

0 4 8 12 16 20 24

Agosto

0 4 8 12 16 20 24

Septiembre

0 4 8 12 16 20 24

1000

800

600

400

200

0

Octubre

0 4 8 12 16 20 24

Hora del día (ECT)

Noviembre

0 4 8 12 16 20 24

Hora del día (ECT)

Diciembre

0 4 8 12 16 20 24

Hora del día (ECT)

Horizontal global Normal directa 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”.

10 c 2010 3TIER, Inc.

Hou

r of D

ay (E

CT)

Para WorldWatch Institute

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.1 16.9 36.5 37.0 26.0 15.7 11.4 7.9 2.0 0.0 13.1

32.7 50.4 92.9 157.8 183.9 180.8 169.0 155.8 145.1 129.9 92.5 51.4 120.3 188.1 225.2 286.0 357.5 371.3 369.6 371.9 362.3 349.1 331.9 279.4 208.6 308.4 374.0 425.5 480.9 548.5 550.4 550.3 554.3 548.2 535.2 517.8 459.4 384.9 494.1 517.3 570.9 627.1 687.4 693.6 668.2 684.4 681.2 667.0 634.9 573.4 508.3 626.4 585.9 652.2 732.4 788.0 785.3 748.6 747.4 763.6 740.2 702.5 638.4 566.8 704.8 613.2 681.1 791.0 841.0 833.4 805.2 793.4 809.5 766.0 706.6 655.9 592.4 741.7 624.7 705.3 795.0 826.4 819.0 779.3 767.8 777.8 761.3 677.6 632.1 582.7 730.1 559.5 655.9 741.9 745.2 733.1 690.9 691.8 679.8 660.5 571.9 532.2 502.1 648.4 446.9 536.3 603.8 600.2 585.5 552.9 560.5 533.4 498.5 419.7 393.7 384.1 511.1 297.5 368.2 422.1 419.4 409.9 393.2 404.0 372.5 321.7 255.7 224.0 229.3 344.5 120.3 177.0 209.9 220.6 224.3 225.2 237.4 211.6 148.5 93.0 62.5 72.7 167.9

7.0 24.6 37.1 49.9 63.3 75.1 80.3 59.8 21.7 3.0 0.0 0.5 35.5 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 1.3 1.8 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

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

Solar Análisis de variabilidad climática de sitio Santo Domingo

4.4 Datos tabulares


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Prom

Ene Ene

Feb Feb

Mar Mar

Abr Abr

Mayo May

Jun Jun

Jul Jul

Ago Ago

Sep Sep

Oct Oct

Nov Nov

Dic Dic

Prom Prom

0 200 400 600 800

W/m2

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.

11 c 2010 3TIER, Inc.

"#$%!&'

(!&)%!*+

,-.!

Hou

r of D

ay (E

CT)

For WorldWatch Institute

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.9 24.3 55.3 47.6 34.6 18.4 15.5 13.3 1.8 0.0 18.0

76.1 113.1 150.6 245.4 249.7 228.4 232.6 231.5 242.1 240.8 177.0 114.1 191.5 361.1 402.3 401.5 423.4 388.5 375.8 418.6 431.1 448.8 480.2 462.4 380.7 413.6 537.7 559.9 507.8 500.3 466.0 459.2 493.3 508.3 517.7 569.9 578.6 529.5 518.2 567.5 566.5 518.6 520.7 503.3 465.4 491.7 504.7 512.9 541.4 555.8 540.7 523.9 516.9 541.3 553.6 556.3 537.5 491.7 479.8 509.4 511.1 523.3 538.3 499.3 521.8 499.0 517.1 581.4 583.5 564.2 535.6 512.2 536.6 518.3 503.4 531.7 493.6 532.0 533.8 562.3 599.1 597.9 583.4 533.3 513.1 528.4 553.0 518.8 546.5 505.9 548.5 527.6 586.2 625.4 583.6 551.8 494.5 492.3 485.8 519.3 487.8 520.1 491.6 531.2 504.9 556.8 590.2 527.6 492.0 431.0 435.9 418.5 437.1 414.2 468.0 456.4 478.7 446.6 480.8 514.7 445.6 405.4 347.7 358.0 339.9 329.2 321.6 349.1 365.1 393.3 244.6 323.9 339.5 304.5 279.6 242.4 256.7 241.6 195.6 146.3 127.6 151.3 239.2 12.9 55.4 63.5 81.8 91.0 90.5 96.7 79.0 29.4 2.7 0.0 0.2 50.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

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



0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Prom

Ene Ene

Feb Feb

Mar Mar

Abr Abr

Mayo May

Jun Jun

Jul Jul

Ago Ago

Sep Sep

Oct Oct

Nov Nov

Dic Dic

Prom Prom

0 200 400 600

W/m2

Figura 8: Valores de irradiancia normal directa 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.

12 c 2010 3TIER, Inc.

"#$%!&'

(!&)%!*+

,-.!

Hou

r of D

ay (E

CT)


0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.9 13.5 27.1 28.7 20.8 13.3 9.5 6.6 1.9 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

125.2 136.8 173.5 205.4 215.7 223.1 211.7 199.9 189.5 163.0 142.0 131.0 176.7 169.5 187.9 228.7 250.7 258.6 269.7 269.5 258.4 246.7 220.5 194.0 175.2 227.6 214.0 223.2 244.5 263.7 269.9 279.5 292.2 282.2 270.1 255.1 224.5 212.8 252.7 229.0 242.6 249.0 267.3 271.9 273.7 284.9 278.5 269.8 262.9 233.9 224.8 257.4 219.7 232.9 244.9 251.7 252.5 260.6 266.0 264.1 247.3 239.3 218.1 218.0 243.0 196.1 203.3 214.7 231.9 242.5 247.6 245.8 244.9 223.9 207.4 186.5 188.0 219.6 161.3 175.4 184.3 208.6 214.7 221.5 220.5 214.0 193.5 171.9 150.1 152.3 189.3 119.0 138.4 147.9 169.5 175.3 184.3 184.8 173.2 152.6 124.0 104.1 104.9 148.5 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 17.1 2.8 0.0 0.5 25.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 1.3 1.8 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

67.1 73.7 83.1 93.6 98.2 101.9 101.7 97.0 88.4 79.3 69.0 65.6 85.0



0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Prom

Ene Ene

Feb Feb

Mar Mar

Abr Abr

Mayo May

Jun Jun

Jul Jul

Ago Ago

Sep Sep

Oct Oct

Nov Nov

Dic Dic

Prom 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.

13 c 2010 3TIER, Inc.

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Model Simulations Santo Domingo Para WorldWatch Institute

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! WRF!Resolución horizontal del área de estudio válida! 4,5 km!

Número de niveles verticales! 31 Base de datos de elevación! 3 segundos SRTM!

Base de datos de vegetación! 30 segundos USGS!Parametrización de la superficie! 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.

14 c 2010 3TIER, Inc.

Simulaciones de modelos

Tem

pera

tura

(o C)

Vel

ocid

ad d

el v

ient

o (m

/s)

Para WorldWatch Institute Viento y temperatura Análisis de variabilidad climática de sitio Santo Domingo

6 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

5

4

3

2

Ene Feb Mar Abr Mayo 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 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.

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.

15 c 2010 3TIER, Inc.

Para WorldWatch Institute Viento y temperatura Análisis de variabilidad climática de sitio 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%.

16 c 2010 3TIER, Inc.


Viento y temperatura Análisis de variabilidad climática de sitio Santo Domingo

Enero N Febrero N Marzo N

O E O E O E

Abril

S 10 %

N Mayo S 10 % N Junio

S 10%

N

O E O E O E

Julio

S 10 %

N Agosto

S 10 %

N Septiembre S 10%

N

O E O E O E

Octubre

S 10 % N Noviembre

S 10 % N Diciembre

S 10%

N

O !!!!E

S 10 % O !!!!E

S 10 % O !!!!E

S 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%.

17 c 2010 3TIER, Inc.

V

eloc

idad

del

vie

nto

(m/s

)


Vel

ocid

ad d

el v

ient

o (m

/s)

Vel

ocid

ad d

el v

ient

o (m

/s)

Vel

ocid

ad d

el v

ient

o (m

/s)


6.3 Variabilidad diurna de la velocidad del viento

Enero 5

Febrero 5

Marzo 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 4 8 12 16 20 24

Abril

5 Mayo

5 Junio

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 4 8 12 16 20 24

Julio 5

Agosto 5

Septiembre 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 4 8 12 16 20 24

Octubre

5 Noviembre

5 Diciembre

5

4 4 4

3 3 3

2 2 2

0 4 8 12 16 20 24 Hora del día (ECT)

0 4 8 12 16 20 24 Hora del día (ECT)

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’.

18 c 2010 3TIER, Inc.

Tem

pera

tura

(o C)

Tem

pera

tura

(o C)

Tem

pera

tura

(o C)

Tem

pera

tura

(o C)



6.4 Variabilidad diurna de la temperatura

Enero 35

Febrero 35

Marzo 35

30 30 30

25 25 25

20 20 20

0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24

Abril

35 Mayo

35 Junio

35

30 30 30

25 25 25

20 20 20

0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24

Julio 35

Agosto 35

Septiembre 35

30 30 30

25 25 25

20 20 20

0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24

Octubre

35 Noviembre

35 Diciembre

35

30 30 30

25 25 25

20 20 20

0 4 8 12 16 20 24 Hora del día (ECT)

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 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’.

19 c 2010 3TIER, Inc.

Hou

r of D

ay (E

CT)


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 3.24 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 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 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 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


6.5 Datos tabulares

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Prom

Ene Ene

Feb Feb

Mar Mar

Abr Abr

May May

Jun Jun

Jul Jul

Ago Ago

Sep Sep

Oct Oct

Nov Nov

Dic 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.

20 c 2010 3TIER, Inc.

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Hou

r of D

ay (E

CT)


22.7 22.5 22.9 23.5 24.3 24.7 24.7 25.0 25.3 25.0 24.0 23.3 24.0 22.5 22.3 22.7 23.2 24.1 24.4 24.4 24.7 25.0 24.7 23.7 23.1 23.7 22.3 22.1 22.5 23.0 23.9 24.1 24.1 24.4 24.7 24.4 23.4 22.9 23.5 22.1 22.0 22.3 22.8 23.6 23.9 23.8 24.1 24.4 24.2 23.2 22.7 23.2 21.9 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 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 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


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Prom

Ene Ene

Feb Feb

Mar Mar

Abr Abr

May May

Jun Jun

Jul Jul

Ago Ago

Sep Sep

Oct Oct

Nov Nov

Dic Dic

Prom Prom

oC

20 25 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.

21 c 2010 3TIER, Inc.

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S O L A R

Análisis de variabilidad climática de sitio

ANÁLISIS DE UN REGISTRO DE 13 AÑOS FECHA

Santiago, República Dominicana 26 de julio de 2010

PARA CONTACTO WorldWatch Institute Tel.: +1 206.325.1573

fax: +1 206.325.1618

[email protected] www.3tier.com

2001 6th Avenue, Suite 2100

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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 distribución sin el consentimiento expreso y por escrito de 3TIER. Las solicitudes de consentimiento pueden dirigirse a [email protected].

Introduction Santiago Para WorldWatch Institute

1 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.


Introducción

Table of Contents Santiago Para WorldWatch Institute

Índice

1 Introducción! 1

2 Explicación de los valores de irradiancia! 3 2.1 Irradiancia horizontal global . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 3 2.2 Irradiancia normal directa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 3 2.3 Irradiancia horizontal difusa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 3

3 Mapas espaciales! 4 3.1 Mapas de promedios anuales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 4

4 Evaluación del recurso solar! 8 4.1 Variabilidad promedio mensual de la irradiancia solar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 8 4.2 Distribuciones de la irradiancia solar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 9 4.3 Variabilidad diurna de la irradiancia solar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 10 4.4 Datos tabulares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .! 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


Índice

Methodology Santiago Para WorldWatch Institute

2 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%.


Metodología

Solar Maps Santiago Para WorldWatch Institute

3 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.


Mapas

Solar Maps

Santiago Para WorldWatch Institute

70˚50'O 70˚40'O 70˚30'O

19˚40'N 19˚40'N

19˚30'N 19˚30'N

Santiago

19˚20'N 19˚20'N

70˚50'O 70˚40'O 70˚30'O

Ubicación evaluada

200.0 210.0 220.0 230.0 240.0


W/m2

Figura 1: Irradiancia horizontal global promedio anual. El punto amarillo señala la ubicación del proyecto Santiago



Mapas

Solar Maps


70˚50'O 70˚40'O 70˚30'O

19˚40'N 19˚40'N

19˚30'N 19˚30'N

Santiago

19˚20'N 19˚20'N

70˚50'O 70˚40'O 70˚30'O

Ubicación evaluada

160.0 180.0 200.0 220.0 240.0


W/m2

Figura 2: Irradiancia normal directa promedio anual. El punto amarillo señala la ubicación del proyecto Santiago analizado

en las Secciones 4 y 6.


Mapas

Solar Maps


70˚50'O 70˚40'O 70˚30'O

19˚40'N 19˚40'N

19˚30'N 19˚30'N

Santiago

19˚20'N 19˚20'N

70˚50'O 70˚40'O 70˚30'O

Ubicación evaluada 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



Mapas


W /

m2

W /

m2

W /

m2

Para WorldWatch Institute Solar Análisis de variabilidad climática de sitio Santiago

4 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

300

200

100



200

100

120

100



80

60

40


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.


Frec

uenc

ia (

%)

Frec

uenc

ia (

%)

Frec

uenc

ia (

%)


4.2 Distribuciones de la irradiancia solar


8

4

0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100


8

4

0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100

24 Irradiancia horizontal difusa

20

16

12

8

4

0 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100

W / m2

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.


W /

m2

W /

m2

W /

m2

W /

m2


4.3 Variabilidad diurna de la irradiancia solar

1000

800

600

400

200

0

Enero

0 4 8 12 16 20 24

Febrero

0 4 8 12 16 20 24

Marzo

0 4 8 12 16 20 24

1000

800

600

400

200

0

Abril

0 4 8 12 16 20 24

Mayo

0 4 8 12 16 20 24

Junio

0 4 8 12 16 20 24

1000

800

600

400

200

0

Julio

0 4 8 12 16 20 24

Agosto

0 4 8 12 16 20 24

Septiembre

0 4 8 12 16 20 24

1000

800

600

400

200

0

Octubre

0 4 8 12 16 20 24

Hora del día (ECT)

Noviembre

0 4 8 12 16 20 24

Hora del día (ECT)

Diciembre

0 4 8 12 16 20 24

Hora del día (ECT)

Horizontal global Normal directa 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”.

10 c 2010 3TIER, Inc.

Hou

r of D

ay (E

CT)


0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 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

24.5 38.9 82.1 150.1 178.8 184.4 169.1 153.3 136.0 116.3 79.5 39.5 112.9 162.5 198.6 266.8 342.6 375.2 388.4 376.8 366.4 340.5 309.3 254.1 182.4 297.1 336.4 388.0 471.1 548.0 579.2 593.4 580.1 579.0 555.1 511.3 427.6 351.5 493.5 476.4 548.3 645.1 717.9 729.7 750.2 745.0 745.0 725.6 657.6 551.1 486.6 648.4 569.8 658.4 759.8 823.4 821.7 862.4 855.5 856.4 830.7 745.3 634.3 569.6 749.2 612.0 703.6 788.7 844.2 860.7 897.1 895.3 892.1 857.1 754.0 651.0 608.0 780.7 623.1 723.3 772.3 798.3 808.0 848.4 868.5 854.1 821.4 727.0 627.8 592.3 755.7 555.7 658.2 687.3 699.6 672.7 741.1 766.9 759.7 702.5 604.1 527.1 508.7 657.3 437.6 528.6 540.8 541.7 516.7 581.6 630.6 602.0 515.2 435.9 389.0 391.5 509.7 296.0 368.0 388.8 389.5 366.4 413.2 447.4 418.1 326.9 265.5 228.5 240.1 346.5 128.2 186.5 211.4 218.0 208.3 242.3 264.9 231.8 162.0 100.9 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

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

Solar Análisis de variabilidad climática de sitio Santiago

4.4 Datos tabulares


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Prom

Ene Ene

Feb Feb

Mar Mar

Abr Abr

May May

Jun Jun

Jul Jul

Ago Ago

Sep Sep

Oct Oct

Nov Nov

Dic Dic

Prom Prom

0 200 400 600 800

W/m2

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.

11 c 2010 3TIER, Inc.

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Hou

r of D

ay (E

CT)


0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 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 95.5 146.2 255.3 256.3 252.4 250.1 252.3 246.0 227.2 166.4 96.9 192.5 328.3 367.7 384.8 422.4 410.5 425.7 442.1 462.1 452.0 451.4 437.7 344.8 410.1 495.9 519.7 524.9 539.5 536.2 548.4 555.6 589.1 584.1 585.4 543.6 494.6 542.6 547.1 578.2 599.6 603.9 585.3 605.3 611.1 636.4 647.5 618.4 567.0 550.9 595.6 558.0 603.1 633.8 629.5 604.2 647.4 640.7 665.2 672.3 630.0 585.0 559.6 618.8 560.4 594.2 599.0 602.0 607.1 641.4 642.2 653.1 647.3 586.6 574.1 567.7 606.0 564.6 615.1 576.2 561.2 562.3 598.8 623.3 621.9 632.9 587.3 562.4 563.4 588.6 541.0 601.8 545.7 513.7 475.9 544.2 572.1 581.2 573.4 531.3 518.3 529.8 543.4 501.1 550.6 478.5 429.5 390.3 469.3 520.0 498.0 465.6 437.9 456.6 492.3 473.6 451.7 485.1 433.4 374.5 330.6 386.1 423.1 404.9 349.9 349.2 364.5 409.4 397.0 288.0 368.5 337.7 290.3 247.7 285.8 314.9 288.1 235.2 179.0 164.4 191.2 266.7 24.1 75.9 94.8 104.5 100.7 123.3 138.1 118.7 49.3 6.8 0.0 0.6 70.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.0 3.4 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 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

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



0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Prom

Ene Ene

Feb Feb

Mar Mar

Abr Abr

May May

Jun Jun

Jul Jul

Ago Ago

Sep Sep

Oct Oct

Nov Nov

Dic Dic

Prom Prom

0 200 400 600

W/m2

Figura 8: Valores de irradiancia normal directa 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.

12 c 2010 3TIER, Inc.

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Hou

r of D

ay (E

CT)


0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 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

115.0 128.8 159.1 182.5 197.2 205.2 196.5 180.4 170.4 154.1 137.7 122.5 162.7 149.4 165.2 191.5 216.2 227.8 234.0 231.4 215.4 200.8 191.4 170.9 155.0 196.0 175.7 188.5 208.4 234.9 244.4 246.8 250.2 231.5 218.3 213.4 191.2 180.6 215.5 187.4 206.2 235.4 254.3 256.9 260.3 257.8 247.5 241.3 241.5 200.2 191.8 231.9 199.6 210.7 245.3 258.2 260.0 263.6 256.9 248.7 234.5 231.9 204.3 190.9 234.0 185.6 195.5 227.0 245.5 245.9 249.1 245.1 236.7 219.1 205.5 183.5 172.4 217.9 155.2 172.0 199.6 219.4 218.5 215.9 219.9 217.5 187.4 172.1 151.0 142.6 189.6 115.1 135.7 156.2 176.1 171.2 176.4 183.2 175.0 145.4 120.3 103.4 101.2 147.0 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



0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Prom

Ene Ene

Feb Feb

Mar Mar

Abr Abr

May May

Jun Jun

Jul Jul

Ago Ago

Sep Sep

Oct Oct

Nov Nov

Dic Dic

Prom 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.

13 c 2010 3TIER, Inc.

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Model Simulations Santiago Para WorldWatch Institute

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! WRF!Resolución horizontal del área de estudio válida! 4.5 km!

Número de niveles verticales! 31 Base de datos de elevación! 3 segundos SRTM!

Base de datos de vegetación! 30 segundos USGS!Parametrización de la superficie! 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.

14 c 2010 3TIER, Inc.

Simulaciones de modelos

Tem

pera

tura

(o C)

Vel

ocid

ad d

el v

ient

o m

/s)


Viento y temperatura Análisis de variabilidad climática de sitio Santiago

6 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

6

5

4

3

2


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.

30

25

20


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.

15

c 2010 3TIER, Inc.

Para WorldWatch Institute Viento y temperatura Análisis de variabilidad climática de sitio 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%.

16 c 2010 3TIER, Inc.



Enero N Febrero N Marzo N

O E O E O E

Abril

S 10 %

N Mayo S 10 % N Junio

S 10%

N

O E O E O E

Julio

S 10 %

N Agosto

S 10 %

N Septiembre S 10%

N

O E O E O E

Octubre

S 10 % N Noviembre

S 10 % N Diciembre

S 10%

N

O

E

S 10 % O E O

S 10 %

E 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%.

17 c 2010 3TIER, Inc.

V

eloc

idad

del

vie

nto

(m/s

) V

eloc

idad

del

vie

nto

(m/s

) V

eloc

idad

del

vie

nto

(m/s

) V

eloc

idad

del

vie

nto

(m/s

)


6.3 Variabilidad diurna de la velocidad del viento

Enero

6

5

4

3

2

Febrero 6

5

4 3

2

Marzo 6

5

4 3

2

0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24

Abril

6

5

4

3

2

Mayo 6

5

4 3

2

Junio 6

5

4 3

2

0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24

Julio

6

5

4

3

2

Agosto 6

5

4 3

2

Septiembre 6

5

4 3

2

0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24 0 4 8 12 16 20 24

Octubre

6

5

4

3

2

Noviembre 6

5

4 3

2

Diciembre 6

5

4 3

2

0 4 8 12 16 20 24 Hora del día (ECT)

0 4 8 12 16 20 24 Hora del día (ECT)

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

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’.

18 c 2010 3TIER, Inc.

Tem

pera

tura

(o C)

Tem

pera

tura

(o C)

Tem

pera

tura

(o C)

Tem

pera

tura

(o C)


6.4 Variabilidad diurna de la temperatura

Enero Febrero Marzo

35 35 35

30 30 30

25 25 25

20 20 20

15 0 4 8 12 16 20 24

15

0 4 8 12 16 20 24

15

0 4 8 12 16 20 24

Abril Mayo Junio

35 35 35

30 30 30

25 25 25

20 20 20

15 0 4 8 12 16 20 24

15

0 4 8 12 16 20 24

15

0 4 8 12 16 20 24

Julio Agosto Septiembre

35 35 35

30 30 30

25 25 25

20 20 20

15 0 4 8 12 16 20 24

15

0 4 8 12 16 20 24

15

0 4 8 12 16 20 24

Octubre Noviembre Diciembre

35 35 35

30 30 30

25 25 25

20 20 20

15 0 4 8 12 16 20 24

Hora del día (ECT)

15

0 4 8 12 16 20 24 Hora del día (ECT)

15

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’.

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ay (E

CT)


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 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 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 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 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


6.5 Datos tabulares

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Prom

Ene Ene

Feb Feb

Mar Mar

Abr Abr

May May

Jun Jun

Jul Jul

Ago Ago

Sep Sep

Oct Oct

Nov Nov

Dic 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

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.

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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 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 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 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


0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Prom

Ene Ene

Feb Feb

Mar Mar

Abr Abr

May May

Jun Jun

Jul Jul

Ago Ago

Sep Sep

Oct Oct

Nov Nov

Dic Dic

Prom Prom

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20 25 30 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 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.

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ANÁLISIS E INTEGRACIÓN DE DATOS EÓLICOS

Modelación y análisis de generación simulada de energía eólica en la República Dominicana

PARA WorldWatch Institute

ELABORADO POR 3TIER

AVISO Copyright © 2011 3TIER Pacific Rim Pty Ltd. 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 permiso pueden dirigirse a Cameron Potter, [email protected].

Advanced Applications

FECHA 16 de marzo de 2011

CONTACTO Cameron Potter Tel.: +61 447 433 016 [email protected]

3TIER - Modelación y análisis de generación simulada de energía eólica

Copyright 2011 © 3TIER. Todos los derechos reservados.

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Wind Assessment



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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].

Modelación y análisis de energía eólica de generación simulada

de la República Dominicana

para WorldWatch Institute

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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.



5

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

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

6 Conclusiones .............................................................................................................. 36



6

1 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

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

Kilómetros

Kiló

met

ros

Kilómetros

Kiló

met

ros



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 mesoescala suelen producir series temporales de velocidad del viento que son excesivamente suaves en una resolución de 10 minutos.

'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 20073. 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

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Velocidad del viento [m/s]

! Observaciones

--- Curva de energía del fabricante



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.



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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 verticales

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.



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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

72ºO

71ºO

71ºO

70ºO

70ºO

69ºO

69ºO

Velocidad del viento (m/s)

72ºO

72ºO

71ºO

71ºO

70ºO

70ºO

69ºO

69ºO

Factor de carga (%)



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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 cada región para realizar cálculos 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

72˚W

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71˚W

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70˚W

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69˚W

18˚N 18˚N

19˚N 19˚N

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.

72ºO 71ºO 70ºO 69ºO




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Tabla'2'–'Número'de'puntos'de'cuadrícula'en'cada'región'Región Puntos de

cuadrícula totales

Puntos de cuadrícula con un factor de Carga >= 20%



Puerto Plata 84 30 2 0 Montecristi 91 72 30 5 Pedernales 92 70 60 55 Baní 43 41 29 18 La Altagracia 139 0 0 0 Samaná 45 1 0 0 TODAS LAS REGIONES

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.



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.'

Vel

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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

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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.'


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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.'

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3.0M

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W]



23


Figura' 13.' Generación' promedio' para' una' planta' con' un' PLDF' del' 40%,' reduciendo' el' número' de' turbinas' por'punto'de'cuadrícula'de'40'a'16.'Los'datos'se'promediaron'para'el'período'completo.'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.

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24 tu

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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

Gen

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de

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90

3.0M

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W]



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regiones costeras, que pueden ser factores importantes para determinar el éxito de un proyecto eólico.

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 Variación estacional 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.



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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.'

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Mes del año

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Año 1999

Año 2000

Año 2001

Año 2002

Año 2003

Año 2004

Año 2005

Año 2006

Año 2007

Año 2008



27

5.2.2 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, especialmente con la inclusión de aproximadamente 15% de energía hidráulica. Desafortunadamente, debido a que el sistema no es robusto, la respuesta de 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.

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Hora del día (GMT)

TODAS LAS REGIONES



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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.



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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.

TODOS LOS SITIOS

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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.

Claramente, 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 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

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Primeros 100 puntos en la serie temporal (datos cada 10 minutos)

Sitio representativo de Pedernales Región completa de Pedernales Todos los sitios representativos



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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 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.

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

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Todos los sitios representativos



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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 inferior del gráfico (y por encima del cuadro), 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

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TODAS LAS REGIONES

SIN RAMPAS



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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.



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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.'

TODOS LOS SITIOS

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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.



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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 cuadrícula5. 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.

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Planta1

Planta2

Planta3



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incluso desde GradInc4 a GradInc10 hay una reducción significativa en la frecuencia de eventos de rampa.

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.'

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Diversidad espacial (de menor a la izquierda a mayor a la derecha)



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5.2.4 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.

La Figura 27 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 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.''

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TODOS LOS SITIOS



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Figura'28.'Histograma'de'eventos'de'rampa'por'hora'para'los'sitios'representativos'de'cada'región.'

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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.



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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).'

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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 una disminución exponencial 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.'

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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.

Variación estacional

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



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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.

Variación cada diez minutos

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.



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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.

ANÁLISIS E INTEGRACIÓN DE DATOS EÓLICOS

Modelación y análisis de generación simulada de energía eólica en la República Dominicana

PARA WorldWatch Institute

ELABORADO POR 3TIER

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FECHA 16 de marzo de 2011

CONTACTO Cameron Potter Tel.: +61 447 433 016 [email protected]



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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].

Modelación y análisis de energía eólica de generación simulada

de la República Dominicana

para WorldWatch Institute

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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.



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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

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

6 Conclusiones .............................................................................................................. 36



6

1 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

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

Kilómetros

Kiló

met

ros

Kilómetros

Kiló

met

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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 mesoescala suelen producir series temporales de velocidad del viento que son excesivamente suaves en una resolución de 10 minutos.

'

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 20073. 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

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Velocidad del viento [m/s]

! Observaciones

--- Curva de energía del fabricante



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.



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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.



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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 verticales

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.



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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

72ºO

71ºO

71ºO

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70ºO

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Velocidad del viento (m/s)

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72ºO

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70ºO

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69ºO

Factor de carga (%)



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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 cada región para realizar cálculos 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.

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19˚N 19˚N

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.





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Tabla'2'–'Número'de'puntos'de'cuadrícula'en'cada'región'

Región Puntos de cuadrícula

totales




Puerto Plata 84 30 2 0 Montecristi 91 72 30 5 Pedernales 92 70 60 55 Baní 43 41 29 18 La Altagracia 139 0 0 0 Samaná 45 1 0 0 TODAS LAS REGIONES

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.



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.'

Vel

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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

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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.



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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.


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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.

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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

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25

regiones costeras, que pueden ser factores importantes para determinar el éxito de un proyecto eólico.

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 Variación estacional 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.



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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.'

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Año 1999

Año 2000

Año 2001

Año 2002

Año 2003

Año 2004

Año 2005

Año 2006

Año 2007

Año 2008



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5.2.2 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, especialmente con la inclusión de aproximadamente 15% de energía hidráulica. Desafortunadamente, debido a que el sistema no es robusto, la respuesta de 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.

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TODAS LAS REGIONES



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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.



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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.

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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.

Claramente, 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 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

Fact

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(%)


Sitio representativo de Pedernales Región completa de Pedernales Todos los sitios representativos



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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 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.

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

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(%)


Todos los sitios representativos



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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 inferior del gráfico (y por encima del cuadro), 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

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TODAS LAS REGIONES

SIN RAMPAS



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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.



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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.'

TODOS LOS SITIOS

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TODOS LOS SITIOS



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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.



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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 cuadrícula5. 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.

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Planta1

Planta2

Planta3



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incluso desde GradInc4 a GradInc10 hay una reducción significativa en la frecuencia de eventos de rampa.

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.'

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5.2.4 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.

La Figura 27 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 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.''

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TODOS LOS SITIOS



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Figura'28.'Histograma'de'eventos'de'rampa'por'hora'para'los'sitios'representativos'de'cada'región.'

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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.



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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).'

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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 una disminución exponencial 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.'

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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.

Variación estacional

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



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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.

Variación cada diez minutos

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.



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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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