4. ESTUDIO DE CASO COLOMBIA.

Transcripción

1 4. ESTUDIO DE CASO COLOMBIA. Colombia, como país oferente en energía, cuenta con importantes reservas de carbón, reservas limitadas de petróleo y gas natural, pero se encuentra en una franja donde la dotación de recursos energéticos renovables es prometedora, SWERA ( y EPIA ( Optimizar las opciones energéticas de la nación, es un ejercicio fundamental para ampliar gama de alternativas y recursos naturales que conforman el país. Además, mientras que el país es una fuente modesta de las emisiones de gases de efecto invernadero, el país es muy consciente de la necesidad de plantear un desarrollo energético bajo en emisiones de carbono, esto debido a su vulnerabilidad a los impactos causados por el calentamiento global según los informes del Proyecto de Adaptación Nacional Integrado del Banco Mundial, La vulnerabilidad del recurso hídrico ante la presencia del fenómeno del niño (ENSO) en Colombia, como causa del cambio climático (Bradley, Vuille, Diaz, & Vergara, 2006) y dada la alta participación que tiene la hidroelectricidad, cerca del 80% en la matriz energética proyectada para el 2018, prevén acciones complementarias por el desabastecimiento de agua, en primera instancia para consumo humano y en segundo lugar para generación de energía eléctrica en las regiones Caribe y Andina. Esto incrementaría los costos de provisión y generación eléctrica, y en algunos casos podría ocasionar conflictos por su uso. Panorama (IDEAM, 2010). La participación de las fuentes de energía renovables no convencionales en Colombia, es muy baja, solo un 0.23% de la generación eléctrica total. Varios elementos son necesarios y urgentes para evaluar el recurso renovable: medir el potencial, cuantificar los volúmenes de explotación y analizar los escenarios de prospección energética, identificando cuales será los mejores y los óptimos, para asegurar un suministro energético confiable buscando equilibrio en la participación de las energías renovables en la matriz energética. Este es el reto de aplicación de MODERGIS en el caso Colombia y se espera al terminar esta investigación una solución alternativa a la actual ENERGIS ENERGIS basado en la aplicación de sistemas de información geográfica - SIG, como herramienta básica de análisis espacial y territorial que permiten de manera fácil y dinámica, planear, potenciar, almacenar, indagar y visualizar datos e información, sobre energía renovables, solar, eólica, biomasa y cultivos energéticos realizando el análisis espacial y temporal, que pueda ser utilizada para en el cambio de la estructura de oferta energética, siendo coherente con los módulos de ENERDEM y ENERSOS. 93

2 Objetivo del Modelo El objetivo del modelo de ENERGIS, es la de identificar el potencial de los recursos energéticos renovables no convencionales en Colombia, de manera espacial y con especial énfasis en la energía solar, la energía eólica, la dendroenergía, biomasa, biocombustibles, buscando ofertar nuevas fuentes energéticas y poder ser incluida en la matriz energética Nacional, logrando evitar posibles y desagradables desabastecimientos. La premisa será la sostenibilidad ambiental, social y económica, para esto será necesario excluir zonas que por su valor ecológico, ambiental, cultural, económico o normativo no puedan ser ocupadas para la realización de estos proyectos. Se utiliza las herramientas de los sistemas de información geográfica y para su integración con los recursos renovables, con el fin de explicar, focalizar y determinar el mejor modelo que se utilizaría para la potencialización de las fuentes renovables de energía para Colombia Área de Estudio. El área de estudio, para la aplicación del ENERGIS será en la parte continental de la República de Colombia, el cual está ubicada desde los 4º 13 30" de latitud sur, hasta los 12º 27 46" de latitud norte; y desde los 66º 50 54" al occidente del meridiano de Greenwich por el oriente, hasta los 79º 0 23" del mismo meridiano por el occidente (Instituto Geográfico Agustín Codazzi IGAC, 2007) Sus límites territoriales de ubicación geográfica por el Norte, llega hasta los de latitud norte en el sitio denominado Punta Gallinas en la península de la Guajira, que a su vez, constituye el extremo septentrional del continente suramericano. Por el sur, el territorio llega hasta los de latitud sur, en el sitio donde la quebrada San Antonio vierte sus aguas al caudaloso río Amazonas. El extremo Oriental se localiza a los de longitud oeste de Greenwich, sobre la isla de San José en el río Negro denominado río Guainía, frente a la Piedra del Cocuy, límite común entre las repúblicas de Colombia, Brasil y Venezuela. Por el Occidente llega hasta los de longitud oeste de Greenwich, que corresponden al Cabo Manglares en la desembocadura del río Mira en el Océano Pacífico. El territorio colombiano, también comprende el archipiélago de San Andrés y Providencia, diseminados en el mar Caribe entre los 12 y de latitud norte, y los 78 y 82 de longitud oeste de Greenwich, cuyas islas principales son las de San Andrés, Providencia y Santa Catalina. Adicionalmente, en el Caribe se localizan isla Fuerte y los archipiélagos de San Bernardo y del Rosario; así como las de Barú y Tierra bomba, próximas a Cartagena, las cuales se encuentran unidas al continente. En el Océano Pacífico se encuentra la isla de Malpelo a los 3 58 de latitud norte y

3 de longitud oeste, así como, las islas Gorgona y Gorgonilla más próximas a la línea costera. Se localiza al noroeste de Sur América. Limita por el norte con la República de Panamá y el mar Caribe, por el Oriente con las Repúblicas de Venezuela y Brasil, por el sur con Perú y Ecuador, y por el occidente con el océano Pacífico. Colombia tiene km² de superficie continental, sumadas las aguas marinas y submarinas la extensión es de km Base de Datos SIG. La base de datos utilizada para ENERGIS es la Cartografía oficial para Colombia obtenida en el Instituto Geográfico Agustín Codazzi a escala 1: , además de algunos mapas temáticos que se relación Así:. Mapa Digital de Terreno o Elevación - MDT Cartografía Básica Político - Administrativa. o Municipios o Departamentos o Centros poblados o Cuerpos de agua o Usos del suelo. Mapa de Infraestructura o Eléctrica o Petrolera Red Vial Hidrografía. Topografía. Mapas de temáticas Ambientales o Áreas Protegidas o Parque Nacionales o Zonas de Paramo o Resguardos Indígenas o Comunidades Afro descendientes Mapa de Radiación Solar. Mapa de velocidad y dirección de vientos Mapas de factores Naturales. o Capacidad agrologica del Suelo o Cobertura Vegetal o Cultivos. o Precipitación. Normativa Legal. El modelo incorporó información base de los departamentos, municipios, centros urbanos, reservas forestales, parques naturales, ríos y grandes cuerpos de agua (véase Figura 14). Adicionalmente los atlas de viento (Colombia., 2006) y radiación solar del IDEAM (Colombia., 2005). Esta información tenía como objeto establecer, primero, un marco de análisis y de re- 95

4 ferencia espacial y, segundo, establecer las restricciones iníciales, es decir, aquellas zonas en las cuales no es posible desarrollar proyectos energéticos. La identificación de aptitudes en los análisis requiere adicionalmente identificar la ubicación de otras restricciones de índole ambiental, especialmente las ligadas a las zonas de reserva natural o de restricción ambiental, en este sentido fue necesario identificar la ubicación y extensión de Parques Nacionales y zonas de reserva, como por ejemplo las asociadas a los páramos. Por esto se obtuvo el mapa topográfico ráster de Colombia, el mapa de áreas protegidas complementado con la información consignada en la página del Ministerio del Medio Ambiente. Igualmente se define como referencia espacial de los análisis para Colombia, el Sistema Transverse Mercator UTM, con origen de coordenadas observatorio de Bogotá y medidas en metros Parámetros de Análisis Una vez obtenidas las fuentes básicas se procedió a determinar los parámetros que regirían los análisis espaciales. Los cuales de acuerdo con la escala de las fuentes de análisis, en el caso de las fuentes vectoriales, y la definición del tamaño de celda en el caso de las fuentes ráster se procedió a definir los siguientes parámetros: Mascara de Análisis: Polígono oficial de límites de la República de Colombia Tamaño de Celda para análisis ráster: 500 m * 500 m Sistema de Referencia: Universal Transverse Mercator UTM con origen de coordenadas Bogotá. 96

5 Figura 14.Cartografía Básica IGAC. 97

6 Figura 15. Zonas de reserva Natural en DTM El mapa digital de terreo DTM, presenta los parques naturales nacionales confrontados con los metros sobre el nivel del mar msnm, a los que se encuentran ubicados, en este caso esta entre 0 msnm y 5568 metros Criterios de zonas excluidas. Como se menciono en la definición del problema, una de las consideraciones iníciales contemplaba la generación espacial de un plantilla que indicara 98

7 aquellas zonas en las cuales no es posible desarrollar proyectos de energéticos, debido a restricciones de tipo ambiental, físico, cultural y económico. Estos criterios de exclusión se presentan en la tabla 1 y adicionalmente, a la zonificación de cada uno de estos elementos, se les genero un buffer (zona de proximidad) de 200 m buscando que si el elemento espacial existe, así sea pequeño, la celda en la cual este presente se invalide para el resto de los análisis. Este criterio también contempla la consideración que como estrategia de gestión los ríos cuerpos de agua poseen un área de retiros, las zonas de reserva poseen un cinturón de amortiguamiento y las zonas pobladas poseen un área de expansión que debe ser respetada a futuro. El resultado de este proceso se ilustra en la Figura 15. Tabla 1.Criterios de exclusión de zonas. FACTORES Zonas de reserva Áreas Urbanas Zonas de Comunidades Indígenas. Zonas de Comunidades Afrodescendientes Cuerpos de agua. Ley 2ª (Reservas Forestales) Zonas de protección de paramos PROCESOS Conversión de polígonos a ráster con los parámetros definidos. Selección de declaratorias y Conversión de polígonos a ráster con los parámetros definidos Selección en el modelo digital de elevaciones de los valores Z > Teniendo en cuenta que para el proceso de eliminación y selección de las mejores alternativas, es necesario utilizar modelos que permitan, que a través de sus resultados garantice que se respetan las restricciones. Se genera una plantilla en la cual se analiza la posibilidad de obtener el potencial de proyectos de energías sostenibles, excluyendo aquellas zonas que por interés económico, ecológico o normativo no pudieran ser utilizadas por este tipo de proyectos. Por lo tanto se basa en el principio de técnicas no compensatorias, Primer rechazo Conjuntivo, denominado reglas de decisión, la cual se excluyen zonas urbanas, cuerpos de agua, las zonas de protección de paramos, las zonas de reservas naturales, los territorios habitados por comunidades indígenas y Afrodescendientes y las de afectación de ley 2ª de Reservas Forestales. La fusión de estas aéreas constituiría una frontera para los análisis posteriores, esta frontera en conjunto con el acotamiento de las fronteras nacionales definirán al área de análisis (Fig. 16). 99

8 Figura 16. Mapa de exclusión de Áreas. Los resultados obtenidos fueron ensamblados en una sola matriz (I/O: Entradas Salidas) en la cual las áreas restringidas reciben un valor 0 en rojo y las áreas disponibles reciben un valor 1 en verde, este tipo de matrices acostumbran llamarse matrices de decisión booleana. Esto permite que a través de instruc- 100

9 ciones SQL o con operaciones de algebra de mapas, se garantice que una acción se dará únicamente en aquellos sitios en los cuales se respetan las restricciones. Los resultados se presentan en la figura 17. Figura 17. Mapa resultados exclusiones Es importante mencionar que alguna de las zonas que se presentan como restringidas tienen un buen potencial en el caso de la energía solar y eólica en la Guajira, pero debido a se encuentra en uno de los parámetros de sostenibilidad 101

10 como resguardo indígena, debe realizar consultas previas para poder desarrollar alguna actividad energética. Esto mismo ocurre cuando hay superposición áreas pobladas, es necesario excluirlas pero por cercanía aparecen como zonas atractivas para un suministro energético Potencialidad de cultivos. Cuando se cumple con la fase de recopilación y organización de la información, unificación de referencias espaciales, parametrización de tamaños de celda y salidas de los análisis, se procede a modelar las variables y fenómenos asociados al problema del estudio, es decir la identificación de las zonas potenciales para el desarrollo de energías sostenibles basadas en los agrocombustibles (palma africana, caña de azúcar, jatropha, maíz, banano) y dendroenergía (Biomasa forestal sostenible), así como en las potencialidades basadas en energía solar y eólica, como se muestra en la tabla 2. Tabla 2. Fuentes energéticas modeladas con MODERGIS BIOCOMBUSTIBLES Maíz Caña de azúcar Banano Palma oleaginosa Jatropha Biomasa Forestal OTRAS FUENTES Energía Solar Energía Eólica El procedimiento para identificación la factibilidad para los cultivos energéticos precursores de Biocombustibles, se definieron los siguientes criterios de selección: Piso Altitudinal Precipitación. Calidad del suelo. Composición química suelo Proximidad a vías. (Solo para Biocombustibles) Para cada cultivo se evalúa la calidad de suelo necesaria, como suelos profundos, permeables, con buena disposición de nutrientes, buena capacidad de retención de agua, libre de inundaciones o encharcamientos, poca pendiente, textura franca o sus combinaciones, tipo de ph, temperatura ideal y altura en 102

11 metros sobre el nivel del mar, además de la precipitación en mm y luminosidad que es necesaria para cada especie. Dado que los análisis se dan a una escala macro, no es posible determinar una coincidencia de detalle en todas las condiciones, pero si una regionalización de la factibilidad en donde confluyen los criterios que hacen posible la presencia del evento. Una vez obtenidas las fuentes de información que definen la distribución espacial de la factibilidad para desarrollar una fuente de combustibles basados en biomasa, se procede a generar las consultas que mostrarán cuantas unidades de superficie (i) hay de una determinada fuente en un departamento (j), esta operación se realiza por medio de operaciones recurrentes (para cada fuente) de estadísticas espaciales utilizando como matriz el mapa de la fuente energética y como plantilla de consulta al mapa de polígonos que definen los departamentos. Esta operación reporta las estadísticas principales de las celdas que se encuentran contenidas en las fronteras del polígono, aplicando la ecuación del número total de celdas, por el valor en unidades (metros) de cada celda y relacionado su valor con la unidad resultante. Todo este procedimiento se desarrolla por cultivo o recurso explicado paso a paso en los siguientes numerales Análisis del cultivo de Maíz. Como se menciono anteriormente este cultivo puede desarrollarse en suelos profundos, permeables, con buena disposición de nutrientes, buena capacidad de retención de agua, libre de inundaciones o encharcamientos; poca pendiente; textura franca o sus combinaciones y con un ph de 5.5 a 7.0. La temperatura ideal está entre C ( msnm) y la precipitación debe ser superior a 450 mm bien distribuidos durante el ciclo de desarrollo ( Dado que los análisis se dan a una escala macro, no es posible determinar una coincidencia de detalle en todas las condiciones, pero si una regionalización de la factibilidad en donde confluyan los parámetros que hacen posible la presencia del evento, ver figura 18 y 19. a. Piso Altitudinal La variable temperatura o piso Altitudinal puede obtenerse del modelo digital de elevaciones MDE ajustado y corregido, a través de una selección para el rango h > 600 y h < 1200, el resultado es la determinación de la factibilidad del cultivo de maíz en Colombia considerando un rango Altitudinal especifico. 103

12 b. Precipitación. Figura 18. Factibilidad maíz por piso Altitudinal Se hace el análisis para la precipitación, se toma el mapa de precipitación media anual de Colombia y se sobrepone y se estudia donde la precipitación es mayor que p > 450 mm, como se puede observar, para este cultivo, variable no es critica ya que en casi todo el territorio nacional el valor de precipitación supera el valor del umbral, de 450 mm. Como se presenta en la figura 20. las salidas positivas (SI = 1) se ilustran en verde y salidas negativas (NO = 0) se ilustran en rojo, o zonas que cumplen con este requerimiento. Esta designación en colores simboliza toda la cartografía resultante y se conservaran a lo largo de este texto. 104

13 c. Calidad de Suelos Figura 19. Factibilidad maíz por precipitación Finalmente la evaluación de los suelos no es tan obvia como en los casos anteriores, en tal sentido es necesario hacer una consulta espacial sobre el mapa de suelos general de Colombia, en esta consulta se investiga que áreas presentan las condiciones desfavorables, especialmente en lo pertinente a inundación, encharcamiento y altas pendientes. Como la fuente es vectorial, esta consulta se realiza mediante una instrucción del tipo Structured Query Language SQL, teniendo en cuenta que el resultado es trasformado al formato raster usando la codificación 1/0 de acuerdo a si el suelo es apto o no para el cultivo en mención. 105

14 Figura 20.Mapa resultado Áreas Potenciales para Maíz. Estas tres propiedades deben ser combinadas para encontrar la aptitud de una determinada zona para el desarrollo del cultivo, es decir aquellas áreas donde se interceptan las tres propiedades. Como las fuentes se trabajan usando el formato raster, la intercepción se obtiene a través de la multiplicación de las fuentes de tal forma que una celda solo obtiene el valor de 1 si es 1 en todas las dimensiones, ya que la presencia de un solo cero la anularía. Para finalizar este resultado preliminar, es necesario multiplicar con la matriz de exclusiones que tiene todos los criterios ecológicos, culturales, normativos y económicos, de unos y ceros igualmente, y así se obtiene finalmente el mapa de aptitud del cultivo de maíz en Colombia considerando las zonas excluidas o criterios de sostenibilidad. El resultado se muestra en la Figura Cultivo de Caña de Azúcar. Para este cultivo se sigue el mismo procedimiento metodológico, lo único que cambia son las condiciones de entrada de las características propias del cultivo de caña, con unas condiciones generales de: una altura apropiada entre 500 y 106

15 1500 msnm, una precipitación anual de 1500 a 1700 mm y suelos aluviales con texturas franco-arcillosas y bien drenados ( El procedimiento es similar al ejecutado con el maíz, solo se requiere cambiar los rangos en las consultas de altura y precipitaciones y reutilizar el mapa de suelos, de MDE y de precipitación. Los resultados se observan en la figura 21. Restricción por Altura Restricción por precipitaciones Restricción por Suelos Figura 21.Cultivo sostenible de caña de azúcar. Zonas factibles para el cultivo 107

16 Cultivo de Palma Oleaginosa. Las condiciones para el cultivo de palma africanas en suelos son los volcánicos y arcillas aluviales y marinas de zonas bajas (por debajo de los 500 msnm), de buena permeabilidad y bien drenados; requiere precipitaciones de 2000 mm o más distribuidos a lo largo del año, sin estaciones secas muy pronunciadas y clima cálido de temperatura entre 22 y 29 C. Agro cadenas (2008). Se observa en la figura 22 la simulación del cultivo de la palma oleaginosa. Restricción por Altura Restricción por precipitaciones 108

17 Restricción por Suelos Zonas factibles para el cultivo Figura 22.Cultivo sostenible de Palma Oleaginosa Cultivo de Banano. Para éste cultivo se considero una altitud de siembra desde el nivel del mar hasta los 2000 msnm; precipitaciones de 1200 a 2000 mm anuales y suelos que no sean susceptibles a inundaciones. Se observa la simulación completa en la figura

18 Restricción por Altura Restricción por precipitaciones Restricción por Suelos Zonas factibles para el cultivo Figura 23. Cultivo sostenible de Banano Cultivo de Jatropha. Este cultivo no reporta ninguna condición adversa en precipitaciones, suelos o pisos altitudinales, su uso se recomienda en suelos pobres o deteriorados y climas desérticos a cualquier altura (Píñón, 2007). Al estar ausentes estos tres condicionantes, el mapa de factibilidad será la misma matriz de restricciones Proximidad Vial. Una vez definidas las primera exclusiones y teniendo los potenciales preliminares de las alternativas, se hace un análisis con variables espaciales para identificar regionalmente, departamentos o municipios, la disponibilidad o acceso que tendrían las materias primas solamente para biocombustibles, si se producen in situ y se analiza que otro uso puede darse a los excedentes, si es la exportación u otro uso que por su proximidad a los medios de transporte para lo cual se establece los siguientes escenarios: Para el caso de los agrocombustibles el excedente puede ser exportado como producto a través de diferentes vías terrestres férreas, fluviales o marítimas. Véase figura

19 Los aceites combustibles y etanol pueden transportarse como mezclas a través de poliductos Para energías solar y eólica que puede generar energía eléctrica de manera local, podría ser consumida en situ o ser evacuada a través de las líneas de interconexión eléctrica. Tomando las áreas aptas y que estén localizadas cerca de un medio de transporte terrestre, carretera, ferrocarril o fluvial, se realiza un análisis condicional, bajo un matriz de decisión booleana, en donde se toma como restricción una distancia de mayor de cinco kilómetros de una vía. En tal sentido serán zonas aptas aquellas celdas que se encuentren con valores menores o iguales a diez km. Los valores mayores de diez km no se tendrán en cuenta como aptas. Se realizo el ejercicio para vías terrestres férreas y fluviales con la información disponible de la infraestructura actual figura 26. Figura 24. Red Vial Terrestre 111

20 Dendroenergía Biomasa Forestal El análisis de esta fuente considero la selección de las coberturas boscosas o arbustivas que permitieran identificar la posibilidad de obtener esta fuente de biomasa, Como la fuente es vectorial, esta consulta se realiza mediante una instrucción SQL en selección por atributos. Una vez obtenidas las fuentes de información que definen la distribución espacial de la factibilidad para desarrollar una fuente de combustibles basados en biomasa, se procede a generar las consultas que mostraran cuantas unidades areales hay de una determinada fuente de un departamento, esta operación se realiza por medio de operaciones recurrentes (para cada fuente) de estadísticas espaciales utilizando como matriz consultada al mapa de la fuente energética y como plantilla de consulta al mapa de polígonos que definen los departamentos, se muestra en la figura 25. el resultado de la modelación sostenible de dendroenergía. Figura 25.Dendroenergía Sostenible Esta operación reporta las estadísticas principales de las celdas que se encuentran contenidas en las fronteras del polígono. Los valores así calculados 112

21 se almacenan en una tabla síntesis que representa el área factible para cada fuente energética y su localización para cada departamento. NOMBRE Tabla 3. Síntesis Áreas Potenciales Factibles. Simulación Potencial de AREAS factibles (km 2 ) para cada fuente TOTAL Biomasa Palma Azúcar Banano Maíz Jatropha ANTIOQUIA ATLANTICO CUNDINAMARCA BOLIVAR BOYACA CALDAS CAQUETA CAUCA CESAR CORDOBA CHOCO HUILA GUAJIRA MAGDALENA META NARIÑO NORTE DE SANTANDER QUINDIO RISARALDA SANTANDER SUCRE TOLIMA VALLE DEL CAUCA ARAUCA CASANARE PUTUMAYO AMAZONAS GUAINIA GUAVIARE VAUPES VICHADA Total Fuente: Calculo propios La tabla 3 se obtiene generando una relación 1 a 1 entre cada resultado del análisis espacial y la tabla que acompaña la fuente de datos espaciales de los departamentos, usando como campo de identificación y relación el nombre y código del departamento presentando las áreas factibles en Km². Es importante resaltar que la suma de todas las áreas factibles no va a coincidir con el área total de cada departamento, debido a que cada departamento puede ser apto para diferentes cultivos. 113

22 Energía Solar Para el cálculo de radiación solar en condiciones ideales, topografías planas y ausencia de nubes, la radiación solar incidente depende solamente de la latitud a la cual se encuentra el área analizar y la época del año en la cual hagamos el estudio. En el caso de Colombia esto indicaría que se debería calcular esta variable considerando todos los transectos de celdas entre los 4,2º de latitud Sur y 12,5º de latitud Norte, considerando las variaciones del ángulo de incidencia durante el año solar e incluyendo el efecto de la topografía que en nuestro caso es una variable relevante en muchas regiones ( Por tal motivo se recurrió al algoritmo Radiación Solar Areal el cual a partir de un modelo digital de elevaciones (raster) calcula las variables Horas de Brillo Solar, Radiación Solar Directa, radiación Solar Difusa y Radiación Solar Total. Los parámetros con los cuales se corrió el modelo fueron: Modelo topográfico Base: DTM con tamaño de celda 500 m Periodo de Cálculo: Un año solar (2008) Totales parciales: cada 14 días Pasos del tiempo: 0,5 horas El modelo, de acuerdo a las capacidades computacionales arrojo los resultados que se ilustran en el capítulo de resultados, que se presentan en la figura 26 expresado en totales anuales como Kwh/m2 por día. A pesar de que los resultados obtenidos son buenos y cuentan con una definición espacial y temporal adecuada, queda por definir el efecto de la nubosidad, ya que como puede observarse la ausencia de nubosidad en el caso teórico produce magnitudes muy altas en regiones, como por ejemplo el Choco, donde se sabe que la radiación es fuertemente atenuada por la nubosidad. Para tratar de obtener una estimación de este parámetro se tomaron las mediciones de horas de brillo solar reportadas por el IDEAM en el atlas de radiación solar y climatológico de Colombia (Colombia., 2005). En este atlas se tabuló las treinta y cuatro (34) estaciones, especialmente las estaciones ubicadas en los aeropuertos del país. Se genera un mapa de ubicación de las mismas, el cual se usó para comparar los valores modelados vs valores medidos y a partir de allí se determinó un factor de re-escalamiento que sirve de factor de corrección tal como observa en la tabla

23 Figura 26. Radiación Solar Totales Anuales 115

24 Tabla 4.Brillo Solar medido vs calculado y factor de corrección. NOMBRE MUNICIPIO ELEV LONG LAT Med. Diaria Medida 116 Med. Diaria Calculada DELTA % Factor Corrección Apto Vásquez Cobo Leticia 84-69,950-4,150 5,1 6,1 1,1 0,17 0,83 Apto Olaya Herrera Medellín ,600 6,217 5,3 7,0 1,8 0,25 0,75 Apto Arauca Arauca ,733 7,067 6,3 6,1-0,2-1,03 0,03 Apto E Cortissoz Soledad 14-74,783 10,883 7,1 6,1-1,0-1,17 0,17 Obs Met Nacional Bogotá ,100 4,633 4,1 7,6 3,5 0,46 0,54 Apto Eldorado P1-2 Bogotá ,150 4,717 4,5 7,9 3,4 0,43 0,57 Apto Rafael Núñez Cartagena 2-75,517 10,450 7,2 6,0-1,2-1,20 0,20 U P T C Tunja ,367 5,567 5,5 8,1 2,6 0,32 0,68 Apto La Nubia Manizales ,467 5,033 4,3 7,4 3,1 0,42 0,58 Apto G Artunduaga Florencia ,533 1,600 4,3 6,3 2,0 0,32 0,68 Apto Yopal Yopal ,400 5,333 5,3 6,2 0,9 0,14 0,86 Apto G L Valencia Popayán ,583 2,433 4,5 7,2 2,7 0,37 0,63 Apto Alfonso López Valledupar ,250 10,433 7,4 6,1-1,3-1,22 0,22 Univ de Córdoba Montería 15-75,867 8,800 5,9 6,1 0,2 0,04 0,96 Apto El Caraño Quibdó 53-76,617 5,717 3,6 6,0 2,5 0,41 0,59 Pto Inírida Inírida ,917 3,833 5,2 6,1 0,9 0,15 0,85 San José Guaviare S.J Guaviare ,633 2,583 4,5 6,2 1,7 0,28 0,72 Apto Benito Salas Neiva ,300 2,967 5,6 6,3 0,7 0,11 0,89 Apto Alm Padilla Riohacha 4-72,933 11,533 7,5 6,0-1,5-1,25 0,25 Apto Simón Bolívar Santa Marta 4-74,233 11,133 8,2 6,0-2,2-1,36 0,36 Apto Vanguardia Villavicencio ,617 4,167 4,4 6,3 1,9 0,30 0,70 Apto Antonio Nariño Pasto ,267 1,417 5,5 7,0 1,4 0,20 0,80 Apto Camilo Daza Cúcuta ,517 7,933 6,2 6,3 0,2 0,03 0,97 Mocoa Acueducto Mocoa ,633 1,117 3,0 6,3 3,3 0,53 0,47 Apto El Otún Armenia ,767 4,450 5,1 6,8 1,7 0,26 0,74 Apto Matecaña Pereira ,733 4,817 5,3 6,9 1,6 0,23 0,77 Apto El Embrujo Providencia 1-81,350 13,367 7,2 7,2 0,0-1,01 0,01 Apto Sesquicentenario San Andrés 1-81,717 12,583 7,4 7,3-0,1-1,01 0,01 Univ Ind Santander Bucaramanga ,100 7,133 4,1 6,8 2,7 0,39 0,61 Apto Rafael Bravo Corozal ,283 9,333 5,8 6,2 0,4 0,06 0,94 Apto Perales Ibagué ,150 4,433 5,4 6,6 1,2 0,18 0,82 Apto A Bonilla A Palmira ,383 3,550 5,4 6,6 1,2 0,18 0,82 Apto Mitú Mitú ,233 1,267 4,0 6,2 2,2 0,36 0,64 Apto Pto Carreño Puerto Carre 50-67,483 6,183 6,3 6,1-0,2-0,03 Fuente: Elaboración Propia. Con este factor se buscaba introducir la interceptación debida a la nubosidad y otros aerosoles en la atmósfera que disminuyeran las horas efectivas de 1,03

25 exposición, al igual que identificar aquellas zonas en las cuales el modelo teórico subestima la variable. Esta razón fue interpolada utilizando el algoritmo gravitacional peso proporcional al inverso de la distancia Inverse Distance Weighting IDW, para obtener un factor de corrección con el cual se corrige la radiación total obtenida del modelo hipotético. En la figura 27 se muestra los resultados de la modelación y el reescalamiento superando la interceptación de la nubosidad, reflejada por la zona de confluencia intertropical ZCIT en la que está ubicada Colombia. Este fenómeno influye en la disminución de las horas efectivas de brillo y radiación especialmente la radiación directa. En la parte izquierda se muestra el mapa con los factores de corrección y a la derecha el mapa de radiación con el re-escalamiento. Factor de Corrección Radiación Solar Corregida Figura 27. Modelación ENERGIS Radiación Solar Corregida Una vez determinado el potencial real de radiación solar por región y localidad, inicia el planteamiento para calcular un potencial solar aprovechable en energía eléctrica mediante paneles fotovoltaicos. Primero se definió el criterio de uso de la radiación solar, al tomar del criterio de la radiación media anual global (Luque & Hegedus, 2011), que según la EPIA el dimensionamiento de estructuras solares debe tener como límite inferior de radiación media anual global de 5kWh/año, al comparar con el mapa de radiación corregida observamos, figura 27, que el 30.76% del territo- 117

26 rio nacional cumple este requisito, para efectos de esta investigación se trabajó con criterio conservador y solo se toma un 1% del territorio que cumple este propósito. Para cálculo de la potencia nominal de los módulos fotovoltaicos se refiere a las condiciones estándar de medida, STC, de 1000 W/m² de irradiación de incidencia normal con un espectro normalizado AM1.5G y temperatura de célula de 25ºC. y se selecciona el panel Isofoton 250 ISF 250, para un resultado parcial de 349, 4 GWp de potencial Energía Eólica Colombia se ubica geográficamente entre el Trópico de Cáncer y el Trópico de Capricornio, sometida a los vientos alisios que soplan del noreste en el hemisferio norte y del sureste en el hemisferio sur, aunque el país no tiene siempre estas direcciones. Las fronteras y áreas de influencia inmediata son el Atlántico tropical por el norte, el Pacifico ecuatorial por el oeste, zona andina del Ecuador y la vertiente sur del Amazonas por el sur y los Andes y llanos venezolanos con el norte brasileño por el este. El estado del Atlántico tropical es un factor en nuestro clima a través en el clima de Brasil. Ocasionalmente hay frentes de latitud media tanto del hemisferio sur como del norte, la posición de las respectivas corrientes de chorro en ambos hemisferios y la intensidad y posición de los centros de alta presión sobre Atlántico y Pacífico en ambos hemisferios son factores extra tropicales a considerar. Más hacia el este se tiene las perturbaciones tropicales del este que se originan en África. Y más hacia el oeste se tiene la influencia del Pacífico que alcanza el Índico y la zona de monzones en el subcontinente índico y el sureste asiático (Mesa, O., Poveda, G., & Carvajal, L., 1997). Se caracteriza por tener extremos climáticos, que van desde las zona más seca en el extremo norte de la Guajira, donde son más fuertes los vientos, hasta zonas con la mayor pluviosidad del planeta en la costa Pacifica; y lugares muy cálidos a glaciares muy fríos. Además de los factores generales de la circulación global y del cambio en la posición aparente del sol durante el año, la topografía, la convección profunda, la cercanía de las costas y la vegetación son factores principales que gobiernan el clima local en los trópicos, dado que la circulación general es débil en gradientes de presión, temperatura, humedad y en velocidad del viento. Colombia por estar en las proximidades del ecuador, la fuerza de Coriolis, que es muy importante en el campo del viento, se hace muy pequeña, y por eso lo vientos están influenciados fuertemente por las condiciones locales y por el rozamiento proporcionado por las irregularidades que presenta la cordillera de los Andes, al ramificarse en tres sistemas que se extienden longitudinalmente lo largo del País. Además de los dos mares, hacen que la dirección y velocidad del viento, varíen en el tiempo y en el espacio. La diferencia en estos comportamientos climáticos en buen grado pueden explicarse con base en el desplazamiento de la zona de confluencia inter tropical ZCIT a lo largo del año. En la zona de encuero de alisios, el desplazamiento 118

27 del aire se hace más lento mientras que a mayores distancias de esta áreas el movimiento se hace más veloz. En relación con la información para la conformación del Atlas de Viento y Energía Eólica para Colombia, es importante resaltar que de las 418 estaciones meteorológicas solamente se utilizaron y complementaron por parte del IDEAM, 101 estaciones con información de 11 años de registros hasta el año Esta información fue conformada para usos agrometeorológico con alturas de medición promedio entre 3 y 10 metros del suelo. Para el desarrollo de ENERGIS en la modelación del potencial del viento y debido a la ausencia de modelos regionales que permitan simular la distribución local a la escala requerida, se procedió a tomar los datos reportados por el IDEAM (Colombia., 2006), distribuidos en 38 estaciones de medida a tomados a 10 metros, con información de datos en medias anuales. Estos datos se procesaron mediante la interpolación utilizando el algoritmo peso proporcional al inverso de la distancia "Inverse Distance Weighting IDW, herramienta que trae internamente el ARCGIS. La Interpolación es un procedimiento matemático utilizado para predecir el valor de un atributo en una locación precisa a partir de valores del atributo obtenidos de puntos vecinos ubicados al interior de la misma región Es necesario hacer este procedimiento cuando la superficie rasterizada (GRID) tiene una resolución que es diferente de la resolución pedida, cuando una superficie continua es representada por un modelo que es diferente al necesitado, o como en este caso los datos no cubren toda la región de interés de estudio. El método IDW combina la idea de vecindad con la idea de un cambio gradual de las superficies con una tendencia. Se supone que el valor del atributo Z en una posición donde el valor del atributo no es conocido es un promedio de los valores de sus vecinos pero donde los vecinos más cercanos tienen más peso, importancia que los más alejados. Una vez obtenidos los resultados se hace la verificación de los datos del Atlas de Viento y Energía Eólica de Colombia, elaborado por el IDEAM (2006) (Colombia., 2006) y con la Solar and Wind Energy Resources Data for Renewable Energy SWERA, que contiene información de la media del viento mensual y anual, con resolución de un grado NASA / SSE de velocidad del viento a 50 m sobre la superficie de la Tierra en (m / s). Se muestra en la figura 28 los resultados de la modelación con ENERGIS para determinar las zonas factibles de proyectos eólicos por región y localidad. En la figura 29 se presenta a nivel de información el mapa de vientos de SWERA sobre la velocidad del viento a celdas de 40 Km por 40 Km, en capas de las regiones de Colombia, con el fin de tener una referencia de comparación. 119

28 Figura 28. Modelación ENERGIS para vientos en Colombia 120

29 Figura 29. SWERA Mapa de Vientos Colombia. Una vez determinada la velocidad del viento en cada región y localidad de País, se propone la identificación del potencial eólico para Colombia aplicando los principios físicos de la teoría de la cantidad de movimiento del aire, 121

30 como un fluido ideal, sin viscosidad, prácticamente incompresible y por lo tanto con densidad constante y con un movimiento del fluido estacionario. En estas condiciones y observando la transformación que sufre el viento al pasar de energía cinética a energía mecánica y a energía eléctrica, observamos que la potencia del viento (P) es proporcional a la densidad del aire ρ, al área de la sección considerada (A) y al cubo de la velocidad de viento incidente (V³). El Potencial eólico se calcula basado en asumir las velocidades del viento ya determinadas, la densidad del aire y una área de rotor con diámetro de aspa D= 60 metros, (Nordex N60) de una potencia de 1300 kw, con una disposición entre aerogeneradores de 4 Diamteros y 7 Diametros en la dirección normal y paralela al viento, y una altura de velocidad de viento a 50 metros, tomado de la asociación Danesa de energía eólica Windpower. El resultado es de un potencial MW como producto de aplicar las velocidades del viento, convertir esa energía cinética en energía mecánica y mediante el cálculo matemático de la potencia aplicando previamente el teorema de Betz y el coeficiente de potencia del fabricante. Es claro que si se toman referencias de nuevos aerogeneradores con potencia mayor, el potencial es directamente proporcional a la potencia desarrollado por los fabricantes Resultados Parciales ENERGIS En tabla 5 se hace una consolidación de los resultados simulados con ENERGIS y que cumplen con el primer objetivo de la investigación de identificar los potenciales de energía solar, eólica y los cultivos energéticos, precursores de biocombustibles. Fuente Unidad Capacidad Característica Potencial Energía Solar PV GW 349,4 Solo con (1%) del 30% factible Energía Eólica GW 26,6 Alta Potencia ( 1300 Kw) Dendroenergía km² Biomasa Forestal (sostenible) Palma de Aceite km² Africana (Potencial Sostenible) Caña de Azúcar km² 9667 Caña A.(Potencial Sostenible) Banano km² Banano(Potencial Sostenible) Maíz km² Maíz (Potencial Sostenible) Jatropha km² (Potencial Sostenible) Tabla 5. Resultados Consolidados ENERGIS Además de los potenciales identificados, es importante resaltar que parte de estos resultados como el potencial solar, el potencial eólico, el potencial de 122

31 dendroenergía y el bagazo de caña de azúcar entran a ser parte de la información de oferta en reservas, necesaria que hay que suministrar a ENER- DEM en el modulo de oferta de energía, recursos de energía primaría Fuentes Procesadas Se presentan las en la figura 30, la ciento seis (106) fuentes finales que fueron procesadas. El número de archivos temporales que se generaron fácilmente puede superar tres veces el número de archivos de las fuentes finales, esto nos indica que los volúmenes de información procesada pueden superar las 400 fuentes ENERDEM Figura 30. Fuentes Procesadas. El bloque ENERDEM es el componente donde se realiza los cálculos de la demanda, transformación y oferta de energía., Además construyen los esce- 123

32 narios energéticos, se encuentra interconectado con los demás componentes de la plataforma MODERGIS y efectúa el análisis integrado del sistema energético propuesto. Se basa en la aplicación del modelo LEAP (Long- Range Energy Alternatives Planning System), caracterizado por ser una herramienta integral de planificación y simulación de escenarios energéticos. Fue desarrollado por en el Instituto de Estocolmo para el Medio Ambiente (Stockholm Environment Institute, 2008)., Su requerimiento de información es mínima, no necesita series de tiempo, determina la demanda sectorial y agregada de energía, calcula los procesos de transformación, determina la oferta de recursos energéticos, elabora el balance de energía y además, calcula la emisión de gases de efecto invernadero del panel intergubernamental de cambio climático.- IPCC (UNEP & IEA, 2006). El LEAP, ha sido adoptado por cientos de organizaciones, en más de 150 países en todo el mundo, por organismos gubernamentales, académicos, organizaciones no gubernamentales, empresas de consultoría, y servicios públicos de energía. Se ha utilizado a diferentes escalas, que van desde las ciudades y estados, hasta las Naciones, Regiones del Mundo. Se está convirtiendo en el estándar para los países comprometidos en la planificación integrada de los recursos y en las evaluaciones de mitigación de gases de efecto invernadero. Las Naciones Unidas anunciaron, que hay más de 85 países que han utilizado el LEAP como parte de su compromiso de informar a la Convención Marco de Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC). LEAP, es una herramienta que modela escenarios energéticos y ambientales, está basado en la información de los balances energéticos de una zona o región geográfica y permite integrar las variables asociadas a la relación oferta-demanda de energía. Es necesario fijar un año de referencia como año base y permite la simulación de diferentes escenarios de los sectores de oferta y demanda de energía, logrando establecer el comportamiento energético para horizontes de años futuros. Además, identifica problemas potenciales y propone y formula políticas energéticas Demanda de Energía. Para estructurar el sector de demanda de energía, partimos del balance energéticos e información estadística de demanda, oferta y generación de energía eléctrica, de la Unidad de Planificación Minero Energética (UPME), constituyendo los sectores de consumo a los mismos que se encuentran en el balance de energía, permitiendo de esta manera abarcar todas las actividades económicas del país. Se toma como año base el año 2005, teniendo en cuenta que las cifras económicas como Producto Interno Bruto PIB, siempre lleva un rezago en su consolidación y además es muy importante que ese año no presente situaciones atípicas. 124

33 Posteriormente, se determinan los sectores de demanda que se trabajarán, para lo cual y después de un crítico análisis, se opta los mismos cinco sectores con que cuenta el balance de energía de la UPME (UPME, 2007a) así: Sector Residencial, incluye urbano y rural Sector Industrial, incluye once subsectores según codificación CIIU a tres dígitos. Sector Transporte, incluye el modo carretero público y privado y otras formas de transporte. Sector Agrícola, incluye actividades de siembra de cultivos y mecanización de los mismos. Sector Comercial, incluye oficial y público. Continuando con el proceso de organización, se conforma la estructura de árbol en cada uno de los sectores de demanda antes mencionados y se extiende hasta los niveles más bajos del que queremos llegar, siempre con la visión prospectiva de constituir escenarios para simular el acceso a nuevas formas de energía, en nuestro caso las energías renovables. Finalmente se procede a calcular las intensidades energéticas, definidas como la relación entre el consumo de energía en el sector energético (i) y el valor agregado o el valor de la producción del sector económico (j) Sector Residencial El sector residencial, refiere a los hogares urbanos y rurales del país según el DANE (ENH, 2006). Es importante enfatizar que el balance de energía, no tiene definiciones particulares sobre parámetros poblacionales y se basa en las definiciones de los estudios demográficos disponibles. El esquema que se usó para la construcción del árbol residencial, se divide en nivel urbano y rural, indicando su participación en cada uno. Los consumos totales están en unidades calóricas, julios (Terajoules equivale a 10¹² julios), con el fin de comparar los resultados del modelo LEAP y los del balance de energía de la UPME, garantizando como se había propuesto en la metodología, el ajuste del modelo y la verificación de los resultados en el año base. Se presenta la estructura del árbol del sector residencial urbano. Sector Residencial o Urbana o Rural Electrificados Electrificados No Electrificados La variable explicativa en el sector residencial, es la población. Su participación es del 74.1% para residencial urbano y un 25.9% para residencial rural. 125

34 El número de hogares reportado por el Departamento Nacional de Estadística DANE (ENH, 2006) es de 12,9 millones de hogares, y los consumos de este sector son los reportados en el balance energético de la UPME, se consideran dos nuevas subdivisiones, una que hace referencia a los hogares rurales electrificados y la restante a los hogares rurales no electrificados. Para el establecimiento del consumo energético de las subdivisiones, se tomó como base el consumo total en el sector residencial rural y según las actividades de consumo energético, se asoció un consumo a cada uso. Se describe gráficamente en la figura 31, el flujo de los usos y consumos energéticos del sector residencial indicando su origen si es energía primaria o secundaría y su participación de la fuente de energía en cada uso Figura 31. Flujo Energético sector Residencial En la tabla 6,7 y 8 se presenta la distribución del consumo residencial en Tera julios (TJ) de cada uno de los subsectores de Residencial, Urbano y Rural, tanto del electrificado como no electrificado, especificando el energético asociado y la cantidad de energía consumida por cada una de las actividades de consumo. Para cada tabla de consumo está asociado el flujo de energía que indica con mayor claridad la participación de cada energético en el uso y las posibilidades de sustitución teniendo como patrón de consumo una estructura total de 100%. Tabla 6. Distribución del Consumo Residencial. 126

35 CONSUMO ENERGÉTICO SEGÚN USOS DEL SECTOR RESIDENCIAL URBANO [TERAJOULES] TJ ENERGÉTICO Cocción Ilumina USO Agua Caliente Refrigera Otros ENERGÍA PRIMARIA Gas Natural 34905,8 352,5 Carbón Mineral 894,7 Leña 2834,9 ENERGÍA SECUNDARIA Energía Eléctrica 17936,7 9447,1 9184, ,8 2476,5 Gas Licuado Petróleo ,7 Gasolina Motor 1434,8 Keroseno 1295,4 Carbón de Leña 131,9 % Participación 70,25 8,13 8,35 11,13 2,13 Fuente: Balance de Energía - UPME. Es de resaltar que también se presenta la participación que tiene cada energético en cada uso, siempre teniendo la visión prospectiva para la construcción de escenarios que puedan dar señales de sustitución o penetración de nuevas fuentes renovables de energía Tabla 7.Consumo Residencial Rural Electrificado. Fuente: Balance de Energía - UPME. 127

36 Figura 32. Flujo Energía Residencial Rural Electrificado. Se hace la desagregación a este nivel de residencial rural no electrificado, aprovechando que el modelo del tipo Bottom Up, puede llegar a niveles mínimos, siempre y cuando se cuente con información disponible, con el fin de establecer escenarios de energización rural, o penetración de energías renovables en iluminación y bajar la presión al uso de la leña, como se observa en la figura 32 del flujo de energía. Tabla 8. Consumo Residencial Rural No Electrificado. Fuente: Balance de Energía UPME Se observa los consumos del sector Residencial rural no electrificado, tanto en la tabla 9, como gráficamente en la figura 33, es muy importante realizar 128

37 este tipo de actividades, primero para la comparación de la información real y la modelada, y para la conformación de escenarios donde se pueda en este caso, suministrar energía eléctrica a través de planes de energización sea por medio de la red electica si la hay o por fuentes renovables. Figura 33. Flujo de Energía Residencial Rural No Electrificado. Según la comparación de los resultados de LEAP con los datos reales del balance de energía UPME, el valor total es de TJ con el modelo LEAP versus un valor real de TJ (Terajoules 10¹² joule) del balance de la UPME que representa un error del 0,1%. Esto indica que la diferencia es marginal y se adopta ajustar el modelo para el sector residencial, comprobando que está en su máximo punto de veracidad 99,9% y se continúa construyendo los demás sectores de consumo. Tabla 9. Comparación Consumo Residencial LEAP-UPME 129

38 Sector Industrial El Sector Industrial, definido como los establecimientos clasificados en la gran división 3, de la Clasificación Industrial Internacional Unificado CIIU. Para el análisis de la demanda de este sector, se desagregaron en once subsectores y para hacerlo coherente con la información que está contenida en los once subsectores de consumo industrial del balance de energía de la (UPME, 2007a), además, cada subsector se subdivide en dos clases de consumo: consumo de energía eléctrica y consumo térmico. Se estructura el árbol de demanda constituido por once subsectores presentados en el siguiente párrafo, desagregados por el tipo de consumo energético. Finalmente para cada una de estas categorías se calculan las intensidades energéticas que es la relación entre el consumo de energía en el sector energético (i) y el valor agregado o el valor de la producción del sector económico (j). Se ilustra la desagregación final de este sector, para el cálculo de las intensidades energéticas así: Sector Industria Alimentos, Bebidas y Tabacos Consumo Eléctrico Consumo Térmico Textil y Confecciones Consumo Eléctrico Consumo Térmico Calzados y Cueros Consumo Eléctrico Consumo Térmico Maderas y Muebles Consumo Eléctrico Consumo Térmico Papel e Imprenta Consumo Eléctrico Consumo Térmico Químicos Consumo Eléctrico Consumo Térmico Cementos Consumo Eléctrico Consumo Térmico Piedra, Vidrio y Cerámicas Consumo Eléctrico Consumo Térmico Hierro, Aceros y No Ferrosos Consumo Eléctrico Consumo Térmico Maquinaria y Equipos Consumo Eléctrico Consumo Térmico Otros Consumo Eléctrico Consumo Térmico 130

39 Cada uno de los subsectores de consumo, fueron asociados a la participación dentro del total de demanda de energía del sector industria, además se relaciono la participación del producto Interno Bruto - PIB, con el valor del PIB del sector industrial (DANE PIB, 2008). Esto facilitó el cálculo de las intensidades energéticas, que es la relación entre estas dos variables y valores necesarios en la simulación prospectiva de este sector (Tabla 10). Tabla 10. Consumo Sector Industrial. El porcentaje de (%) de participación nos indica cuanta es su participación de todos los consumos energéticos en el gran total del sector industrial. Esto 131

40 es el sector de alimentos bebidas y tabaco, consume el 28,3% de todo el consumo de la Industria y así en los demás subsectores. Se presenta el flujo grama del sector de alimentos en la figura 34, el cual visualiza como cada energético participa en este subsector de consumo desagregando cuanto le corresponde a energía eléctrica y energía térmica. Este subsector de alimentos bebida y tabaco se toma como ejemplo para hacer la descripción del sector industria, pero internamente el modelo hace el ejercicio para todos los subsectores. La desagregación de consumo hace ver que la energía eléctrica se consume en todas las actividades y subsectores, el consumo térmico se presenta como el resto de la participación, pero se desagrega por cada energía sea primaria o secundaría, para una sumatoria total de 100%. Figura 34. Flujo Energético del sector Alimentos. Una vez establecidas las participaciones y calculadas las intensidades energéticas, se procede a hacer la ejecución del programa para el Año Base, por subsector y, posteriormente para todo el agregado del sector de Industria y realizar la respectiva verificación. 132

41 Tabla 11. Comparación Consumo Industria LEAP -UPME CONSUMO ENERGÉTICO SUBSECTOR ALIMENTOS, BEBIDAS Y TABACO [TERAJOULES] CONSUMO Energía Primaria Energía Secundaria Eléctrico Carbón Mineral Gas Petróleo Bagazo Residuos Natural Vegetales Leña Energía Eléctrica Otros Gas Licuado Petróleo Fuel Oil Diesel oil Kerose , , , ,0 Total Resultados Modelo LEAP 2005 Térmico Total 5012,0 4994,0 1478, , , ,0 344,0 4982,0 180, ,0 5025,0 4999,0 1140, ,0 4, ,0 0 84,0 697,0 347,0 4976,0 181, ,0 5012,0 4994,0 1478, , ,0 8394, ,0 344,0 4982,0 180, ,0 5025,0 4999,0 1140, ,0 4, ,0 8412,0 84,0 697,0 347,0 4976,0 181, ,0 Balance de Energía UPME 2005 Continuando con el proceso de validación de los resultados de LEAP para el Año Base, se hace la comparación de las cifras obtenidas y la información del balance de energía de la UPME. Se observan en la tabla 11 que los resultados para el subsector de Alimentos, Bebidas y Tabacos, del LEAP, arrojan unos consumos de TJ, contra un valor del balance de energía de la UPME de TJ. Esto nos indica que la diferencia es del 0,26%., esto debido a que los consumos parciales por energético son muy similares, a excepción del valor de otros que son valores de lubricantes denominados no energéticos (NE), valor que no tienen en cuenta los resultados de LEAP. Revisando que los ajustes, tanto del subsector analizado en este documento (Alimentos, Bebidas y Tabacos), como en los once subsectores restantes y en el agregado sectorial no superan el 0,3%, optamos por asumir que está verificado todo el sector para el Año Base y se pasa a una segunda fase de conformación de escenarios Sector Transporte El sector transporte está constituido por los modos de tránsito: Carretero, Ferroviario, Aéreo, Fluvial, y Marítimo. Al sector carretero, le atañe el parque 133

42 automotor y se caracteriza por la cantidad total de combustible requerido para su movilidad. Para el desarrollo y modelado de este sector, se manejó el concepto de la ecuación de consumo, basado en el consumo específico, recorridos promedio año y parque automotor, cada uno bajo la tecnología y modo de uso estipulado por el balance de energía de la UPME. Para el parque automotor, se optó por tomar las cifras del Ministerio de Obras Públicas y Transporte, y ajustarlo con las ventas mayoristas de combustibles líquidos. De aquí se calculan las intensidades energéticas para cada una de las formas presentadas en el árbol de transporte. Es de resaltar que este es uno de los sectores más críticos y susceptibles a cambios, dado que la orientación tecnológica lleva al consumo de nuevos energéticos, sumado a la sensibilidad que tiene el combustible al precio y la carga de impuestos atribuidos a éstos. La estructura de árbol se conformo con subniveles sectoriales, asociados a consumos energéticos, basado en los consumos del balance de energía de la UPME del año 2005 (UPME, 2007a). La distribución porcentual de los modos de transporte, se obtuvo con la participación del PIB de cada uno de los modos del sector, para luego calcular las intensidades energéticas tomando la relación del consumo de cada modo y el PIB de transporte. La implicación de nuevos energéticos como Biodiesel, Etanol, tecnologías híbridas, serán objeto de análisis en el capítulo de escenarios. Transporte Carretero Pasajero Privado Interurbano Pasajero Privado Urbano Pasajero Público Interurbano Pasajero Público Urbano Carga Urbana Carga Interurbana Aéreo Fluvial Marítimo Ferroviario Como se observa en el flujo energético del sector transporte (fig. 35), el modo carretero tiene una alta participación, el 72,1% del consumo total de energía, por lo tanto a la gasolina y al diesel oíl, se les ha dado un tratamiento especial, con el fin de que al aplicar las ecuación de consumo, podamos comprobar o cruzar las ventas que las refinerías les hacen a los grandes mayoristas. Se determinan los ajustes necesarios para corroborar la cifras del balance de energía de la UPME, para lo cual, se identifican algunos valores que son consumidas en transporte, pero en el balance son manejadas como no identificados, que significa que fueron consumido en otros sectores, pero en vehículos de reparto. 134

43 Figura 35. Flujo Energético del Sector Transporte. Se presentan en la tabla 12, los resultados del modelo LEAP y su comparación con las cifras del balance de la UPME. Se observa que en el total del consumo carretero, las diferencias encontradas son marginales. Un total de TJ, cifra real suministrada por el balance de energía de la UPME, contra un valor de TJ, arrojado por la simulación del modelo LEAP, indica que presenta un error del 2,5 %. Las diferencias, se centran especialmente en el diesel oíl y en la gasolina motor en los resultados de LEAP, son más altos, debido a que obedece a las intensidades de este sector y que al comprobar con la ecuación de consumo, el parque tenido en cuenta es el parque automotor real y los kilómetros promedio recorridos obedecen a los reales. También se observa que en los valores del balance energético de la UPME, hay un valor alto de no identificado que no está en las cifras del sector transporte y que se pueden explicar cómo intercambios de frontera, especialmente en la de Venezuela y Ecuador. Una vez analizada las cifras generales de la comparación entre las dos fuentes y verificando que están dentro de los márgenes de errores estadísticos, asumimos el ajuste para él Años Base y preparamos los escenarios para sustitución por mezclas y energéticos más eficientes y menos contaminantes. 135

44 Tabla 12. Comparación Consumo Transporte LEAP - UPME CONSUMO ENERGÉTICO SUBSECTOR TRANSPORTE TERRESTRE [TERAJOULES]TJ CONSUMO Energía Primaria Energía Secundaria Gas Natural Gasolina Motor Diesel Oíl Alcohol Carburante No Energético Total Pasajeros Privado Interurbano ,0 1416,0 80,0 97, , ,0 1393,0 88,0 102, ,0 Pasajeros Privado Urbano Pasajeros Público Interurbano Pasajeros Público Urbano Carga Urbana ,0 3335,0 210,0 200, , ,0 3041,0 239,0 215, , ,0 8616,0 88,0 116, , ,0 8638,0 105,0 114, , , ,0 8602,0 180,0 265, , , ,0 8255,0 208,0 260, , , ,0 75,0 141, , , ,0 93,0 145, ,0 Resultados Modelo LEAP 2005 Balance de Energía UPME 2005 Carga , ,0 79,0 290, , , ,0 101,0 279, ,0 Total 11555, , ,0 713,0 1109, , , , ,0 834,0 1115, , Sector Agrícola y Minero Para el sector Agrícola y Minero, se tiene en cuenta la unidad informativa del sector agrario, de la pesca y de la minería, para establecimientos definidos en la codificación CIIU: División. 11 : Agricultura y caza División. 12 : Silvicultura y aserrío de madera División. 13 : Pesca División. 2 : Extracción de minerales y metales Cuando resulta difícil separar agricultura de agroindustria, pesca de industria pesquera y minería de metalurgia, el método CIIU supone que el establecimiento es clasificado según el grupo que corresponde al grueso de sus actividades, esto con el fin de ser más exactos al utilizar las cifras económicas del PIB para el cálculo de la intensidad energética. En lo relativo al consumo energético, la fuente sigue siendo el balance de energía de la UPME y bajo esa estructura, se tuvieron en cuenta las siguientes actividades de consumo, para la construcción del árbol, así: 136

45 Agrícola y Minero Tractores Secado de Granos Procesamiento Agrícola Riego y Fumigación Otras Actividades de Consumo Minero La distribución se efectúa con base en las actividades de consumo, como se observa en la figura 36, donde se presenta la participación que tiene cada uso agrícola en el consumo de energía primaria y secundaria. El procesamiento agrícola, como el uso de tractores, tienen la mayor representación, con un 79,4 % del consumo de este sector. Para el cálculo de la intensidad energética, se toman sus respectivos consumos energéticos y se hace la relación con el PIB del sector Agrícola y Minero. Figura 36. Flujo de Energía Sector Agrícola y Minero. En la tabla 13 se muestra la comparación de los consumos real y el modelado para el sector agrícola, conservando el mismo procedimiento metodológico aplicado a los otros sectores ya revisados, esto, con el fin de ajustar el modelo de manera similar. 137

46 Tabla 13. Comparación Consumo Agrícola LEAP - UPME Se observa que las cifras son muy similares de TJ del balance de energía de la UPME contra un valor de TJ del modelado por el LEAP, el error es de 0,13%, que se asume como error estadístico y se acepta como validado el modelo en este subsector Sector Comercial y Público Para el sector comercial y público, se contempla la unidad de información perteneciente a los siguientes grupos del CIIU: División. 41 : Electricidad, gas y agua; División. 6 : Comercios mayoristas y minoristas, restaurantes y hoteles División. 7: Transporte y comunicaciones; sólo los establecimientos comerciales pero no las flotas vehiculares, estos se incluyen en el sector transporte. División. 8 : Establecimientos financieros (bancos), de seguros y de servicios prestados a otras compañías División. 9: Servicios sociales y comunales; como escuelas, universidades, salud, iglesias, cines, teatros, negocios de reparaciones, administración pública, defensa, etc. El consumo final de este sector, es el reportado por los establecimientos que corresponden a la codificación de los establecimientos antes mencionados. Para la conformación del árbol de demanda para este sector, debido a que no hay desagregación de consumos energéticos en el balance de energía de 138

47 la UPME, se trabaja en un solo nivel y se hace el análisis sobre la base que tiene cada energético en el total del sector véase figura 37. En tal sentido el cálculo de la intensidad energética se calcula como el agregado del consumo de energía y la relación del valor del PIB del sector comercio y servicios. Figura 37.Flujo de energía Sector Comercial y Público Al comparar las cifras entregadas por el balance de energía de la UPME para el sector comercio y público de TJ, contra TJ, entregada por la simulación con el modelo LEAP, tabla 14 observamos que se presenta una diferencia estadística con un error del 2,6%, la Organización Latinoamericana de Energía en su documento de metodologías de balances de energía aceptan errores de ajuste hasta un valor inferior al 5% (OLADE, 2004) Por lo tanto, se acepta esta diferencia y pasamos a hacer los análisis agregados de demanda para seguir con el proceso de verificación del modelo. Se continúa con el sector de transformación y oferta de energía, para que metodológicamente se cierre el ciclo de LEAP. Tabla 14. Comparación Consumo Comercio y Público LEAP - UPME. CONSUMO ENERGÉTICO COMERCIAL Y PÚBLICO [TERAJOULES] TJ CONSUMO Energía Primaria Energía Secundaria Total Gas Natural Energía Eléctrica Gas Licuado Petróleo Combustóleo Diesel Oíl Carbón de Leña Total Resultados Modelo LEAP 2005 Balance de Energía UPME

48 Transformación de la Energía. Este modulo interno refiere a la energía externa que entra a ser transformada en otras forma de energía denominados centros de transformación. Estos centros producen cambios físicos o químicos de las fuentes energéticas, buscando un mejor aprovechamiento de la energía. Se analizan las transformaciones de energía primaria necesarios para producir energía secundaria. Se hace un reporte de los recursos y producción energética que posee el país en cuanto a: petróleo, gas natural, carbón mineral, biomasa y leña; capacidad de refinación de crudo y producción de sus derivados, generación de energía eléctrica con hidroeléctricas y termoeléctricas; generación eólica, solar y otras fuentes, generación por auto productores y cogeneradores. El árbol de transformación de energía se estructuró de la siguiente forma: Transmisión y Distribución o Energía Eléctrica o Gas Natural Generación Energía Eléctrica o Hidroeléctrica o Termoeléctrica o Eólicas o Solar Fotovoltaica o Solar Térmica o Geotermia o Térmicas Menores o Auto productores y Cogeneradores o Hidroeléctricas Menores Refinación Minería Leña y Biomateria Generación Eléctrica En la generación de energía eléctrica se presenta la estructura que tiene por fuente y su participación., Se puede observar que de las energías renovables solo aparece la eólica con un 0,23%. ninguna otra fuente renovables tiene participación, Razón por la cual, se a través de MODERGIS, se simulará escenarios para analizar una mayor participación y ver su posible aprovechamiento a mayor escala, esto con el fin de variar el matriz energética de generación actual examinada en la tabla

49 Tabla 15. Capacidad y Generación Eléctrica. Tipo de Planta Capacidad Instalada MW Generación [ Terajoules] % de Participación en Generación Total Hidroeléctrica ,52% Térmica Gas Natural % Térmica Carbón Mineral % Térmica Diesel % Eólica ,23% Total Año % Para la trasmisión y distribución se toman la Energía Eléctrica y el Gas Natural, además se incluye las pérdidas de energía por transformación y distribución para electricidad y gas natural, solicitadas por el modelo LEAP, para realizar el cálculo de la oferta interna real incluidas las pérdidas y determinar una real oferta. Se debe tener presente que están incluidas las pérdidas negras (asociadas al consumo ilegal de cada energético). En el caso de gas natural se tomo 10% y para electricidad el 19,4% Refinerías y Derivados del Crudo Los productos derivados del crudo de petróleo se presentan como la carga a las refinerías, con la siguiente distribución porcentual de producción de todas las refinerías del país (Tabla 16). Fuente: estadísticas de Ecopetrol - UPME Tabla 16. Cargas y Producción a Refinerías Cargas a las Refinerías y Producción 1. Refinerías 2. Otras 3. Total Producción Principales BARRANCA CARTAGENA Refinerías ORITO PLATO APIAY Total año BDC BDC BDC BDC BDC BDC BDC: Barril día calendario Se ingresaron también cifras de importación y exportación de algunos de los energéticos producidos, sin embargo se manejó la premisa de que todos los 141

50 energéticos que no fueran consumidos internamente, es decir todo exceso de producción de energéticos serán exportados (Tabla 17). La eficiencia asociada al proceso de refinación fue de un 80% siendo este valor una buena representación de las producciones de energéticos en general para dichas plantas de transformación. Se consideran en este 20% algunas pérdidas asociadas al proceso. Año Gasolinas Gasolina Regular Gasolin a Extra Blancos Bencina Cocinol Tabla 17. Producción de Refinados Total Producción de Refinados Diesel Oíl 2010*P Fuente: estadísticas de Ecopetrol UPME La vida útil de estas plantas de refinación se estableció en 30 años. La capacidad máxima de producción, se introdujo el valor real suministrado por Ecopetrol UPME (UPME, 2010c) y se consideran modificaciones, ampliaciones y nueva capacidad de refinación, según el plan contemplado por la UP- ME. Para algunos escenarios se modificará este valor para verificar posibilidades de importaciones o exportaciones que requiera el país una vez se ajusten a las necesidades internas Oferta de Energía Barriles por Día Calendario (BDC) Destilados Medios Quero JP-A Total Avigas Propano Total Es la disponibilidad de energía o reservas propias para satisfacer las necesidades energéticas del país, en este caso se tiene las actividades de Minería para las reservas de carbón. Leña y Biomateria contempla los cultivos energéticos de uso tanto en las destilerías para la producción del Bioalcohol, como en la refinación del Biodiesel. También está contemplada los gasificadores para leña y las tecnologías de tercera generación en la producción de biocombustibles (alcohol). o Recursos de Energía Primaría Renovables No renovables o Minería Explotación Minera de carbón o Leña y Biomateria. Destilerías ( alcohol) Refinación (biodiesel) Gasificadores y tecnologías de tercera generación 142 Negros Fuel-Oíl *

51 Recursos de Energía Primaria No renovables: Se presenta las cifras de las reservas probadas de los recursos energéticos primarios que fueron introducidos al LEAP, tabla 18. El modelo tiene un algoritmo que primero hace el cálculo total de la demanda, añade las perdidas en trasformación y distribución y finalmente hace el balance con las reservas internas, si no encuentra reservas internas asume una importación de energía para satisfacer la demanda interna. La unidad energética en la que están expresados son Billones de GigaJoules (GJ). Tabla 18. Reservas Energías no Renovables Crudo Gas Natural Carbón 1. Reservas 2. Produccion 3. R/P 1. Reservas 2. Produccion 3. R/P Mineral 1. Reservas 2. Produccion 3. R/P Año MBls MBls Años GPC GPC Años Mton Mton Años ,2 192,1 7,6 7527,2 236,4 31,9 6693,0 59,7 112, ,7 192,5 7,8 7348,8 248,3 29, ,0 66,2 1001, ,2 193,8 7,0 7084,0 266,3 26,6 6647,0 69,9 95, ,0 215,0 7,8 7277,0 319,0 22,8 6577,0 73,5 89, ,0 244,8 8,1 7277,0 368,7 19,7 6667,0 72,8 91,6 MBls: Millon de barriles, GPC: Giga Pies cubico, Mton: Millon de Toneladas Renovables: Las reservas o potencialidad de energías renovables es la innovación que tiene esta modelación, debido a que son los resultados que se obtuvieron por primera vez de ENERGIS, se caracteriza porque tienen el criterio de energías sostenibles y son potenciales en distribuidas en el todo el territorio nacional. Tabla 19. Reservas Energías Renovables Fuente Unidad Potencial Característica Energía Solar PV GW 349,4 Con 1% del terreno del 30% factible de 5 kwh/m² Energía Eólica GW 26,6 Alta Potencia ( 1300 Kw) Dendroenergía km² Biomasa Forestal (sostenible) Palma de Aceite km² Africana (Potencial Sostenible) Caña de Azúcar km² 9667 Caña A.(Potencial Sostenible) Jatropha km² (Potencial Sostenible) Fuente: MODERGIS 143

52 Las cifras que son necesarias introducir en modulo de oferta para que el modelo las manipule, fueron las cifras de la tabla 19, con los factores de capacidad utilizados en el plan de fuentes no convencionales de energía PFNCE de la UPME (UPME, 2011). En solar TJ, en eólica TJ, en Dendroenergía-Biomasa TJ y TJ para bagazo de caña de azúcar Carbón Mineral El manejo de este recurso mineral energético, se establece en la ecuación de balance que corresponde a las reservas probadas de carbón mineral y cifras que fueron tratadas en el numeral anterior. La producción, consumo interno, transformación en coque, se establece como una demanda y el programa asume el excedente como una exportación. La relación de producción de carbón mineral de 99,41% en comparación con la de coque metalúrgico es del 0,59%, según las cifras estadísticas de la UPME, esto para efectos de cálculos internos del modelo Dendroenergía Para leña y carbón de leña o vegetal, el balance de la UPME presenta una producción de leña como parte del recurso natural, pero calculado desde la demanda especialmente en sector residencial rural y agrícola. La forma como se modela en LEAP, será como la producción total de la leña (como recurso primario) y luego con la eficiencia de la tecnología utilizada se transforma en carbón de leña. La eficiencia del proceso de transformación se pone en un 20% según los indicadores recientes de este proceso Construcción de Escenarios. En aras de cumplir con el objetivo general y especifico de esta investigación Construir escenarios sostenibles en el mediano y largo plazo que integren energías renovables en la matriz energética, simulando situaciones de cambio climático, en el entorno de la oferta y demanda de energía para el estudio de caso Colombia se plantea en primera instancia su estructuración haciendo un detallado análisis de la situación actual con visión prospectiva a un horizonte de tiempo de 25 años teniendo como año final el Se crean escenarios que pudieran presentar situaciones de variabilidad, sensibilidad y vulnerabilidad climática observando la localización geográfica (zona de confluencia intertropical ZCIT) donde se encuentra ubicado el País. Para el año base se tomo la decisión de fijar el año 2005, basado en el criterio de que no se presentará como año atípico en el consumo de la energía, no presenta situaciones anormales como el fenómeno del niño, ni situaciones de déficit en el suministro energético. De la misma manera se contempló 144

53 que las fuentes de suministro de información energética y económica estuvieran consolidadas y disponibles, especialmente el balance de energía de la UPME, la encuesta manufacturera, la encuesta de hogares, las cuentas nacionales y el producto interno bruto por las ramas de actividad del departamento Nacional de Estadística DANE. Es importante aclarar durante la investigación la información fue actualizada y analizada al año Para la conceptualización de los escenarios se conciben tres simulaciones fundamentales, dos enfocados en simular la demanda con el escenario crecimiento demográfico y PIB y el de uso racional, eficiente y nuevos energéticos y uno a simular la oferta de energía eléctrica con el plan de expansión en generación, que por primera vez de manera integral se hace una simulación del impacto que tendrá la generación eléctrica por la presencia de un fenómeno climático específicamente el fenómeno del niño - ENSO, variando los aportes de caudales que ingresan a los embalses basado en la serie histórica de los últimos quince años. El escenario de referencia base fue constituido por un crecimiento poblacional vegetativo, según las proyecciones de población que suministra el DANE y las apreciaciones sobre la tendencia normal de consumo de energía, este escenario se denomina crecimiento poblacional y demanda, en las cuales se hace simulaciones en tres escenarios como se describe a continuación: Demanda de Energía y Crecimiento Demográfico: Escenario de demanda sin políticas de eficiencia energéticas, no existe sustitución ni participación de nuevos energéticos y solo se tiene los crecimientos vegetativos de la población y PIB. Uso racional, Nuevos Energéticos y Eficiencia Energética: Se considerarán el plan de uso racional de la energía PROURE de la UPME (UPME, 2010d), nuevos energéticos para algunos subsectores de demanda (los cuales serán especificados y justificados en cada sección) y aumento en la eficiencia energética de las tecnologías. Expansión en Generación con Fenómeno Climático: Este escenario como simulación de la oferta de energía eléctrica, está basado en el Plan de Expansión de Referencia de la UPME , asociado a escenario de nuevas centrales de generación, pero se introduce un nuevo componente denominado Fenómeno del Niño Oscilación del Sur ENSO. Bajo este escenario se hacen varios supuestos, como el retraso en la entrada de proyectos hidroeléctricos previstos para el año 2018, la entrada de tecnologías renovables en diferente participaciones y se analiza el comportamiento de la introducción de las renovables en la matriz energética bajo este supuesto y se examina el suministro y capacidad instalada de las fuentes no renovables como carbón y gas natural. 145

54 Demanda de Energía y Crecimiento Demográfico Se analiza un crecimiento demográfico normal en condiciones económicas normales y el consecuente crecimiento del producto interno bruto PIB en condiciones naturales sin esquematizar ninguna bonanza en los sectores de la economía. Inicialmente se proyecta un crecimiento demográfico y un crecimiento para los sectores de consumo analizados sector Residencial, Industrial, Transporte, Agrícola y Minero y el sector comercial. Los porcentajes de crecimiento se conciben sobre las variables base población para el sector residencial y PIB para los demás sectores y tienen como objetivo proyectar un escenario de demanda al En este primer escenario se pretende únicamente reconocer el crecimiento de la demanda según los porcentajes indicados, y no se harán cambios sobre los subsectores, no se analizan mejoras en eficiencia energética y no se tienen en cuenta nuevos energéticos a los planteados en el año base. Se hace referencia a dos variables básicas que LEAP tiene predestinadas internamente, la Población como variable explicativa exógena y calcula el número de hogares dependiendo del número de personas por hogar. Se esboza un crecimiento de la población al 1,0179% anual según el DANE, y se verifica la proyección de la población al año 2030 de de habitantes, partiendo de una población real del censo de población 2005 DANE de de habitantes y el número aproximado de viviendas. Se proyecta la tasa de crecimiento del PIB para sectores de consumo basado en la cifras y tendencias retrospectivas y visualizando el Plan de Desarrollo Nacional, para el sector industrial se propone un crecimiento del 3,6%, para el sector transporte un crecimiento del 2,4%, para el sector agrícola y minero un crecimiento del 1,4% y, para el sector comercial un crecimiento del 2,5%. Se presenta en la tabla 20 la evolución del PIB para cada uno de los sectores de consumo al año Tabla 20. Proyección PIB por sector PROYECCIÓN DEL PRODUCTO INTERNO BRUTO SECTORIAL VALOR PROYECTADO PIB PARA CADA SUBSECTOR [Billones de pesos] PIB Industrial PIB Transporte PIB Agricola PIB Comercial Fuente: DANE cálculos propios 146

55 Para observar el comportamiento en la demanda de energía, una vez fijados los crecimientos económicos y calculadas las respectivas intensidades energéticas, se proyecta de manera directa la demanda de energía al año Debe aclararse nuevamente, que para este escenario no se están considerando planes de uso racional de la energía, o planes de mejoramiento en la eficiencia de las actividades de consumo, únicamente se están analizando las condiciones futuras de los energéticos planteados al año base Uso Racional y Eficiente de Energía Para formular este escenario, se dejan las condiciones de crecimientos planteadas para el escenario anterior, pero se comienzan a construir cambios en cada uno de los subsectores, usos y energéticos con referencia a los que se plantearon para el año base. Sector Residencial Proceso de Urbanización: Se considera que para el año 2030 se tendrán un cambio en la proporción rural y urbana, existiendo una tendencia a la urbanización pasando de un 74,1% en el año 2005 al 79% en el año 2030 según el DANE. Esto justificado por el proceso migratorio que se viene presentando debido a la falta de políticas de desarrollo rural, educación, salud y seguridad de la población. Electrificación Rural: Para el año 2005 el sector residencial rural de electrificados representaba un 73,5%.Se espera que con los planes de expansión en generación, transmisión y distribución del sector eléctrico, acompañados por planes de desarrollo municipal, se consiga elevar la cobertura al 90% al año Sector Residencial Urbano: A continuación se plantean las nuevas condiciones que tanto en participación, como en aumento de eficiencias energéticas son consideradas en este sector. Se debe tener en cuenta que se parte de la base que todos los usuarios urbanos están electrificados. Cocción: Se propone un aumento en el uso del gas natural, de forma que dentro de la participación porcentual presentada para el año 2005 (42,78%), se logre llevar al 61,8% en el año El uso de carbón mineral presentado para el año 2005 será sustituido totalmente por GLP, al año El consumo de leña para esta actividad deberá reducirse a un 2% al La electricidad usada para la cocción será reducida a un 15%, debido a los planes de uso racional y eficiente de energía y a la penetración del gas natural, contemplados por la UPME. El uso del GLP será reducido a un 6,15% al año 2030, por la sustitución de gas natural por red. El carbón de leña debido a su uso marginal, se mantiene la misma participación baja. Los usos de la bencina o cocinol y el keroseno, siendo coherentes con los planes de sustitución por GLP en aras de la salud y la seguridad de la población, se espera que no tenga participación en el año

56 Iluminación: Se considera el plan de uso racional de energía PROURE, en la sustitución de bombillos incandescentes a bombillos eficientes. En tal sentido se simula una disminución del 30% de consumo en este uso al año Agua Caliente: La energía en este uso se simulo con base en el plan de masificación de gas natural en las ciudades fijadas por el Ministerio de Minas y Energía y los planes de distribución de gas natural, sustituyendo la electricidad y el GLP, por gas natural a una participación escalonada ascendente hasta llegar al 90% en el año Refrigeración, Aire Acondicionado y Otros: Para estos usos y previendo que las actuales políticas de ahorro de energía y aumento de la eficiencia energética de PROURE de la UPME. Se revisa la decisión por parte de los fabricantes de producir equipos de refrigeración de menor consumo, se plantea una reducción del 32% para este uso y sector. La reducción se hace en el año base por hogar y se mantiene de manera ascendente hasta el Sector Residencial Rural - Electrificados: Para este subsector de consumo, fruto de la expansión en distribución y ampliación de la cobertura, implica progreso en la actividad económico de la región y mejora en la calidad de vida de la población. Aparecen nuevos usos energéticos que son simulados en esta sección.. Cocción: para este uso se asume un aumento en el consumo del GLP al 21,2% al año 2030, esto con el fin de disminuir la presión a los recursos naturales, en especial la leña para lo cual se reduce su consumo en un 20,9% al año 2030 (UPME 2007a). No se considera el uso de la energía eléctrica dentro de este uso ya que sería ineficiente y muy alto su precio. Iluminación: Para el 2030 se considerará un aumento del consumo de energía eléctrica y una reducción en igual medida del uso del keroseno. Los valores de participación propuestos al 2030 son del 98% y 2% respectivamente. Refrigeración: Se simula una reducción en el consumo de un 20%, al año 2030 teniendo en cuenta las nuevas adquisiciones de equipos eléctricos que tendrá una mejor eficiencia energética. Sector Residencial Rural - No Electrificados: Este subsector es muy importante ya que representa la función objetivo que se debe tener en los planes de electrificación o de energización rural para introducir las energías renovables. En tal sentido se implementará la energía solar fotovoltaica individual, como estrategia ambiental y social, en zonas donde no es posible técnica y económica la interconexión eléctrica. Cocción: se considerará un aumento en el consumo en la participación del GLP para llegar a 23,4% y una reducción en el uso de la leña como estrategia ambiental y para reducir hasta llegar a una participación del 65%, en el año

57 Iluminación y otros usos: Se considera como innovadora la introducción de la energía solar fotovoltaica individual, con una meta de cobertura del 50% en viviendas para el año Esto basado en dos criterios, el primero elevar la calidad de vida de la población y la segunda en el precio por vatio instalado se espera que para el año 2012 sea de 1 dólar por vatio pico (US/ Wp), según la alianza para la electrificación rural AER, asociación de la industria fotovoltaica ASIF, precio muy atractivo para zonas donde el valor de los combustibles fósiles son de alto valor y poca disponibilidad. Sector Industrial Las mejoras tecnológicas en los motores para los sistemas de fuerza motriz, propone del plan de PROURE UPME en este sector, con la sustitución por motores eficientes, el aumento en la eficiencia de estos motores aumentará del 80% al 90% en el año El crecimiento en el consumo de la electricidad será debido al crecimiento del PIB industrial para cada subsector. Dentro de la estructura de participación de los energéticos, no se analiza la sustitución de uso térmicos a usos eléctricos, debido a que no son sustituibles y porque cada proceso industrial tiene asociada su tecnología y su energético. Los procesos de sustitución de energéticos para usos térmicos, se propone un crecimiento escalonado del carbón mineral hasta llegar al 50% ( ), para ser usado con nuevas tecnologías limpias y bajo el criterio de los altos precios internacionales del petróleo, de la bajas reservas de gas natural que estarán asociadas a la producción de electricidad. Además de analizar que existen grandes reservas de carbón en las zonas aledañas a los grandes parques industriales de Bogotá, Medellín y Cali. Los energéticos susceptibles de crecimiento para energía térmica dentro del análisis serán el carbón mineral, el gas natural y el bagazo basado en la política de mezcla de gasolina con etanol, lo que explica una mayor oferta de este energético. El decrecimiento será en la participación del petróleo crudo (crudo de castilla o de rubiales) y del fuel oíl explicado por la tendencia creciente de los precios internacionales del petróleo y las restricciones de índole ambiental debido al alto contenido en azufre. Se realiza una descripción detallada de los análisis, indicios y pronósticos que se tomaron en cada subsector. Alimentos, Bebidas y Tabacos: Para este subsector se presenta la disminución del 10% en el consumo en energía eléctrica, por mejora en la eficiencia de motores. Una ausencia del petróleo crudo y el fuel oíl residual, una disminución del 13,8% de la leña, un aumento al 12% en el uso del gas natural, en el horizonte al año Se propone un incremento del consumo de carbón mineral hasta llegar a un 16% de la participación de consumo final de este subsector. Los demás energéticos se dejaron con la misma participación dada su baja contribución en el año base. Textil y Confecciones: Al igual que para el subsector anterior se supone una reducción del 10% en el consumo en de la energía eléctrica, un crecimiento 149

58 del 15% en el gas natural, una eliminación del petróleo y el fuel oíl, y una disminución en la participación del consumo de carbón mineral al 65,9%, debido a la sustitución por gas natural todo esto escalonado al año Calzado y Cueros: Para este subsector se plantea, crecimiento del gas natural al 14,3% alta proporción, debido al crecimiento tecnológico de la industria del calzado y el procesamiento del cuero. Tendencia a la eliminación progresiva del fuel oíl y el petróleo. Se plantea un consumo estable del carbón mineral proyectándole un aumento de dos puntos porcentuales. Los demás energéticos mantienen la misma participación. Maderas y Muebles: Este subsector presenta alta participación del petróleo crudo (27,8%) en el año base. Se propuso para la simulación una reducción del 17,8% al 2015, y un decrecimiento paulatino hasta la desaparición en los años 015 al El gas natural asume la perdida en la participación, que ha dejado el petróleo crudo hasta constituirse en el 84% de la participación energética del consumo térmico para este subsector. Se incremente el carbón mineral al 10% de participación todo para el Los demás energéticos quedaron en los mismos porcentajes de participación reportados en el año base. Papel e Imprenta: Para este subsector se modela un crecimiento del porcentaje de participación del gas natural del 25% para el 2030, eliminación en el uso del petróleo crudo y el fuel oíl. Reducción en el consumo de residuos vegetales (bagazo) hasta un 8% en la participación del consumo. Se prevé también un crecimiento de carbón mineral hasta satisfacer el 61,5% del consumo térmico al año Los demás energéticos mantienen su participación al año Químicos: Para este subsector se formula la desaparición del consumo de petróleo crudo y del fuel oíl (aunque los porcentajes de participación reportados para el año base son relativamente bajos). Se propone un aumento del consumo del carbón mineral, hasta constituir el 12% de la participación total. Se presenta un cambio en el consumo del gas natural con una disminución de 1,48%. Los demás energéticos no sufren cambios representativos. Cemento: Este subsector caracterizado por ser intensivo energéticamente, los energéticos con mayor participación de consumo presentan son el gas natural 54,4% y el carbón mineral con 41,9%, que representan el 96,3%. Se propone un aumento en el consumo del carbón mineral a 48% y una pequeña reducción del consumo del gas natural a 48,7%. Piedras, Vidrios y Cerámicos: Los procesos desarrollados este subsector se caracterizan por ser muy limpios y no deben ser contaminados por el combustible, a excepción en la fabricación de ladrillo que tiene alta participación en el carbón mineral. En tal sentido se simula una migración en el consumo de gas natural presentando un aumento en la participación a 29,3%. Se propone al año 2030, una eliminación del 50% del consumo de leña que representa el 12%, lo sume el carbón mineral para incrementar a 45% su participación. Los demás energéticos mantienen su participación original. 150

59 Hierro, Aceros y No ferrosos: En este subsector de consumo se propone un aumento al 15% en la participación del consumo al gas natural. El carbón desciende al 61,5%, se presenta sustitución del diesel oíl y la leña que son asumidos por el gas natural. Los demás energéticos no se supondrán con cambios. Maquinaria y Equipos: Subsector que presenta un alto consumo del fuel oíl para el año base, lo que hace imposible pensar en su eliminación completa para el año Se propone entonces una reducción de consumo del 20% y una sustitución por gas natural, presentado este un aumento al 33,6%. Se propone una desaparición del petróleo crudo y de la leña dentro de su participación. Los demás energéticos se suponen estables dentro de los años de simulación. Otros: Este bloque de la simulación representa los demás subsectores de consumo que no caben ser discriminados dentro de las categorías anteriores, pero que igual representan un consumo y por tanto deben de ser afectados por los cambios que se supongan dentro de este escenario. Se propone entonces un aumento en el consumo del gas natural a un 58,4% y que el diesel con una alta participación al año base descienda a un 27,6%. El petróleo presume a desaparecer al año 2030, mientras que los demás energéticos conservarán su participación según lo reportado en el año base. Sector Transporte: Este sector es quizá el más crítico de los sectores pues representa un alto consumo en energéticos de alta dinámica económica. En los últimos años se ha intentado evaluar sistemas y tecnologías que reduzca la dependencia de los únicos energético cómo es el caso de la gasolina y el diesel oíl. Para este escenario se hace simulación de la inclusión de un nuevo energético como es el bio-diesel apuntando a la nueva tendencia del uso de los biocombustibles, aprovechando el alto potencial que tiene el país en dicho campo. Las mezclas de gasolina con alcohol carburante (etanol), se analizan según los lineamientos de política energética, evaluando las mejores mezclas desde el punto de vista técnico ambiental y social y su disponibilidad espacial desde el punto de vista agroindustrial. Se analiza estos cambios únicamente a los relacionados del subsector de transporte carretero. Se simulan vehículos híbridos y electicos contemplados en el árbol de transporte de LEAP. Para los demás modos de movilidad aéreo, fluvial, férreo y marítimo no se hacen simulación, debido a baja participación en el consumo y que además modos son actores receptivos que depende de las políticas energéticas que emita el MME y la UPME, en los planes energéticos. Transporte público, privado y carga Interurbano: Para este subsector se analizará la inclusión del biodiesel hasta presentar un 6,4% en el porcentaje de participación de consumo. El alcohol carburante aumentará en un 14,5%. Se propone una reducción en la gasolina debida a la mezcla exigida por las polí- 151

60 ticas del gobierno y los precios del petróleo. Una reducción del diesel al 1,6% para el Transporte público, privado y carga Urbano: Constituye el modo asociado a la movilidad en las ciudades con vehículos privados, público y carga. Por lo que se intentará modelar las nuevas inclusiones de vehículos híbridos y las apariciones e implementaciones de nuevos energéticos, presentándose el siguiente escenario en este subsector: Una reducción del uso de la gasolina hasta representar únicamente el 66%. El aumento del alcohol carburante (etanol), hasta un 15% (igual que para el subsector anterior, debido a que esta relación es política de la unidad de planificación energética). Se plantea aumento de la energía eléctrica hasta un 11%, debido a las nuevas tecnologías de vehículos eléctricos, híbridos y otras incursiones tecnológicas. Una penetración del biodiesel hasta conformar el 5,2%, siendo coherente con la política de biocombustibles del MME UPME. En tal sentido se supone reducción en el consumo del diesel en un 1,3%. Sector Agrícola y Minero: Para este sector que comprenden todas las actividades productivas del sector agrario, combinadas con las de producción del sector minero. No se presentarán cambios significativos en la estructura de consumo, debido a que la gran participación la tiene el procesamiento agrícola con el 65% y de esta participación el 97% son energías no comerciales como leña, bagazo y residuos vegetales. En tal sentido se plantea que se sigan los lineamientos del plan URE, con una meta de reducción del 10% en el consumo de energía eléctrica para el año Sector Comercial: Para este sector se proyectará un crecimiento en la participación del gas natural para pasar de un 11% al 20%, y una reducción en la participación de la energía eléctrica del 58,9% al 45% progresivamente al año Esto contemplado en las metas que se propuesto el plan URE de la UPME. Se prevé la eliminación del fuel oíl y se estima un crecimiento en el consumo de carbón vegetal o de leña, al pasar del 20% al 25%, especialmente en la preparación de alimentos. Lo demás energéticos mantiene una dinámica constante Expansión en Generación con Fenómeno Climático. Este escenario se caracteriza por simular la oferta de energía electica, tiene en cuenta los crecimientos de la demanda y los resultados agregados de los dos escenarios anteriores, pero se hacen por primera vez y de manera equivalente la simulación del fenómeno climático del Niño Oscilación del Sur - ENSO, debido al gran componente hidroeléctrico que tiene los proyectos del Plan de Expansión de Referencia de la UPME (UPME, 2010e), en especial los proyectos de subasta llamados por la UPME de Obligación 152

61 de Energía Firme OEF, que deberán entrar en operación antes del año Bajo este esquema se presenta en la tabla 21 el nombre del proyecto, capacidad y año previsto para entrar en operación. Tabla 21. Expansión en Generación OEF EXPANSIÓN EN GENERACIÓN CON OBLIGACIÓN DE ENERGÍA FIRME - OEF PROYECTO TIPO CAPACIDAD OBLIGACIÓN DE ENERGÍA FIRME [GWh - Año] Cucuana Miel II El Qiumbo Sogamoso Porce IV Pescadero MW Hidro Hidro Hidro Hidro Hidro Hidro Fuente: UPME Para este mismo escenario se agrega los proyectos que hasta la fecha estén inscritos en la UPME, por lo que se verá un aumento adicional en la capacidad instalada hasta el año 2030, se supone estarán terminados los proyectos registrados ante la UPME de acuerdo a la información que los inversionista o propietarios han suministrado. No se considera retrasos en la puesta en marcha de los proyectos, entonces se tendrá el año registrado únicamente como referencia para las actividades de simulación en el modelo. En este escenario se intenta observar la incidencia que tendría un incremento de la generación de energía eléctrica a partir de energía eólica y energía solar térmica y fotovoltaica, por lo que además se supondrá una inclusión de nuevos proyectos de energías renovables para una fecha de entrada del año Subastas de energía firme en Colombia EFO Con el fin de hacer una simulación del escenario futuro se tiene en cuenta la primera subasta de Energía Firme de Colombia en mayo 2008, que garantizaba una energía firme de TWh - año a partir de Los nuevos proyectos asignados con la subasta son: Amoyá (78 MW), Gecelca III (150 MW) y Termocol (201 MW). Una segunda asignación se realizó en junio 13 de 2008, para plantas de generación que entrarán en operación progresivamente desde diciembre de 2014 hasta 2019: El Quimbo (396 MW), Cucuana (60 MW), Porce IV (400 MW), Miel II (135.2 MW), Pescadero Ituango (1200 MW) y Sogamoso (800 MW). Con base en este mecanismo se ha logrado 153

62 que los agentes generadores existentes y nuevos agreguen los recursos que son necesarios, de acuerdo a las proyecciones de demanda de la UPME. Uso de integral de los recursos: Al observar los resultados de la subasta, los recursos asignados para cargo por confiabilidad son hidráulicos, todo esto conduce a la gran realidad del sector y del mercado eléctrico colombiano y es que los proyectos hidráulicos, en una planificación de largo plazo, son más competitivos. Los proyectos térmicos aparecen en una planificación de corto plazo, debido a que éstos pueden entrar rápidamente o en condiciones de racionamiento donde se vuelven viables bajo esquemas de compra garantizada de energía, razón por la cual la oferta no corre ningún riesgo de precio. En consecuencia el uso integral de los recursos en Colombia con fines de generación de electricidad aparentemente solo será posible vía incentivos o a cambios regulatorios. Vulnerabilidad del sistema: El no uso integral de los recursos está llevando a que el sistema se torne más hidráulico y bajo la asignación de la tercera subasta se está llegando a una composición que puede ser preocupante: 80% hidráulico y tan solo de un 20% térmico y no hay proyectos de energías renovables. La vulnerabilidad se materializa en las épocas de sequías o de fenómenos climáticos como el fenómeno del Niño en donde el sistema falla por energía y generalmente son fallas de larga duración. Esta es la razón de simular con MODERGIS el fenómeno del niño y analizar lo que sucedería en este tipo de eventos, se fundamenta en los estudios científicos sobre la ocurrencia del fenómeno, pero para esta investigación solo se tiene en cuenta el déficit hídrico y su causalidad en sistema energético total Fenómeno del Niño Oscilación Sur ENOS. Se hace un énfasis especial al escenario del plan de expansión de referencia de la UPME, debido a existe un gran componente hídrico, como se muestra en las tablas 16 de obligación de energía firme, la participación hídrica es de 3069,3 MW entre 2014 y 2019 y 351 MW térmicos. Colombia por su localización en la Franja Intertropical de Convergencia (FIC), y por su accidentada fisiografía, es un país susceptible a catástrofes y desastres naturales, los cuales en un 90% están asociados a fenómenos hidrometeorológicos; Además ha sido afectada por el fenómeno del Niño Oscilación del Sur -ENOS (ENSO) debido a su proximidad al Océano Pacífico, que es zona de influencia de fenómenos Océano- Atmosféricos cuasiperiódicos, difíciles de comprender (Poveda, G., 1994). El sector eléctrico que tiene una alta participación en la generación con recursos hídricos 80%, sin embargo, ha sufrido los efectos de los eventos derivados de la variabilidad climática. Se recuerda que en 1992 la sequía ocasionó un fuerte racionamiento de energía durante un año y la pérdida de co- 154

63 sechas, indicando que El Niño era el evento que mayor impacto ha causado en la economía del País. Diferentes regiones han sido colocadas bajo estudio por las reiteradas faltas de agua desde 1991, cuyas causas no se conocen aún muy bien, pero que se sabe están evidentemente relacionadas con el fenómeno del Niño. En relación a la simulación de los recursos hídricos de Colombia frente a cambio climático y el fenómeno del Niño Oscilación del Sur -ENOS (ENSO), y analizando los estudios científico de Poveda, G. & Mesa, O. (1996) quienes fueron los primeros en analizar las fases cálida y fría del fenómeno en 50 estaciones hidrométricas en ríos de Colombia, encontrando una clara influencia del Índice de Oscilación del Sur SOI sobre la hidrología del país. Comentan que hay buena coherencia entre las anomalías hidrológicas en el trópico de Sur América (Colombia, Venezuela, Guyana y la cuenca del Amazonas) y las dos fases del ENSO. La hidrología superficial juega un papel importante en la dinámica del ENSO sobre la región. Se presentan altas correlaciones positivas significativas entre el Índice de Oscilación de Sur y los registros de caudales mensuales de 50 ríos colombianos. Resaltan la importante y marcada tendencia que se da en varias de las regiones en donde las máximas correlaciones se obtienen para los caudales de diciembre, enero, febrero y marzo, abril y mayo sobresaliendo las correlaciones simultáneas. La dependencia de las dos variables es más fuerte para las estaciones cercanas al Océano Pacífico, de acuerdo a los resultados obtenidos la mayor influencia está dada en las estaciones del Cauca y Valle del Cauca, le sigue en orden de importancia los ríos de Antioquia, mientras que las correlaciones son menores para los departamentos ubicados en la zona oriental (Cundinamarca y Boyacá). Además, se encontró que de las regiones naturales de Colombia, la Andina es una de las más afectadas espacial y temporalmente por sequías. Las más fuertes se registraron en los años de ocurrencia del Niño de 1972, , 1987 y , ocupando más de un semestre consecutivo (Carvajal, Y., Jiménez, H., & Materón, H., 1998) En escenarios de cambio climático generados en el 2006 por Pabón (2010) mostraron la siguiente perspectiva para el futuro: El aumento de temperatura conllevará a la reducción de áreas de glaciares y a su desaparición total en la primera mitad del siglo XXI. El calentamiento de la atmósfera también contribuirá al aumento de la evaporación y de la evapotranspiración con lo que se afecta el ciclo hidrológico, reduciendo la escorrentía. Teniendo en cuenta con antecedente todos los estudio científicos de IDEAM y (Poveda, G. & Mesa, O., 1996), (Pabón, 2010), (Carvajal, Y. et al., 1998) y revisando las conclusiones de la intensidad y ocurrencia del fenómeno del niño, que oscila entre nueve (9),(6) y (3) años, se asume para el escenario de MODERGIS en LEAP el más alto, fenómeno del niño ENSO en principio cada 10 años y la intensidad promedio de meses, iniciando con el año 2010, y simulando para los años 2020 y En una segunda fase se hace la simulación para cada 3 años, es importante aclarar que la simula- 155

64 ción se hace sobre los aportes hídricos del caudal que llegan a los embalses, para lo cual se interviene el merito de orden de despacho de las centrales hidroeléctricas de un primer lugar, a un segundo o tercer lugar de despacho. Esto argumentando que las centrales no tienen las reservas hídricas para generar electricidad. la información de la serie histórica se presenta en la tabla 22 que muestra cómo ha evolucionado los aportes promedios de los embalses en los últimos diez años, nunca superado el 70%. Este valor es crítico cuando se acerca al 50%, según los resultados del modelo. Tabla 22.Aportes a los Embalses Agregado Nacional. Evolución Mensual del Embalse Agregado Nacional (%) Mes Enero 75,80 65,31 72,14 74,22 70,86 75,70 72,79 77,19 60,48 Febrero 67,66 54,64 61,02 64,99 59,61 62,95 65,16 69,27 51,87 Marzo 61,88 46,53 53,44 53,64 57,06 53,97 59,35 63,39 44,07 Abril 67,09 48,73 53,83 51,52 63,67 55,05 55,64 61,54 46,23 Mayo 75,25 59,35 65,79 59,83 75,09 62,06 63,21 60,19 51,69 Junio 84,69 67,87 77,23 65,65 81,74 71,81 74,93 64,21 57,21 Julio 86,84 73,03 82,67 64,95 83,24 71,07 84,83 71,04 65,34 Agosto 86,31 75,77 82,55 67,41 81,46 75,08 85,61 74,36 66,23 Septiembre 85,06 76,56 84,59 72,11 79,07 75,23 83,47 69,15 69,22 Octubre 83,32 81,38 86,16 76,54 84,41 82,51 81,73 69,91 69,91 Noviembre 81,79 83,62 87,43 84,14 87,87 82,31 88,01 70,78 79,33 Diciembre 76,70 80,71 82,47 79,56 84,88 79,93 82,72 67,02 77,81 Promedio año Fuente: ISA UPME ,7 67,792 74,11 67,88 75,75 70,64 74,79 68,17 61, Resultados Parciales ENERDEM Los resultados parciales de ENERDEM están contenidos en tres escenarios: Demanda de Energía y Crecimiento Demográfico: es el caso de referencia para la construir del árbol de demanda y oferta, se tomo como caso de ajuste con el balance de energía real. Se usa para comparar los resultados de los otros escenarios y ver que podría pasar en el futuro si no ocurriera ninguna actividad de política energética, por tal razón no se presenta resultados. Uso racional, Nuevos Energéticos y Eficiencia Energética: se presentan los resultados de la proyección de la demanda, bajo lo criterios explicados en la sección , que coincide con la proyecciones de energía de la UPME, de 979 GJ en el 2005 y de 1800 Gj en el 2030 en comparación con 156

65 900 millones de Giga julios reales en el año base 2005, a cerca de 1700 Millones de Giga julios. Es importante resaltar que solo presenta estos resultados agregados en la demanda total por subsector y por año, pero se hicieron comparaciones con el año base que no contempla modificación alguna en la estructura de consumo, como proceso vegetativo con aumento tendencial de las variables explicativas. Figura 38. Proyección de la Demanda de Energía por subsector. En la Figura 38 se presentan los resultados de la proyección de la demanda de energía pasando de cerca de 900 millones de Giga julios reales en el año base 2005, a cerca de 1700 Millones de Giga julios en el año horizonte de Expansión en Generación con Fenómeno Climático: este escenario que simulo el comportamiento de la oferta de energía y en especial la eléctrica basado en satisfacer la demanda del escenario de Uso racional, Nuevos Energéticos y Eficiencia Energética, como se presentó anteriormente, se observa que bajo los supuestos contenidos en la sección y el criterio de simular la presencia del fenómeno del niño como afectación en la disminución de los aportes hídricos a los embalses del sistema interconectado, que participa con un 80 % de la generación eléctrica se obtiene: 157

66 Figura 39. Matriz de Generación Eléctrica. Que la matriz de generación que se presenta en la figura 39, son los resultados de la simulación realizada, con presencia del fenómeno del niño, donde se presenta un déficit de generación de 6906 GWh. En este sentido se simulan nuevos 600 MW de energía eólica y 600 MW de energía solar fotovoltaica, que serían necesarios para superar el déficit que se presentaría, después del año Con esta simulación la matriz energética cambiaría de una participación de 0,23 % en energías renovables en el año base 2005 y con una capacidad de 19,5 MW en eólica, a un 7% con 1200 MW de energía eólica y solar a partir del años 2020 y culminado en el año Figura 40. Generación de Energía Eléctrica bajo fenómeno de Niño. 158

67 Finalmente en la Figura 40 se observa con detalle los efectos en la generación eléctrica con un fenómeno del niño en los años 2010 y 2025 con una alta participación de las centrales térmicas e introduciendo las energías renovables, como eólicos ModerGIS y Solar Pv ModerGIS Emisiones Gases de Efecto Invernadero Se presentan los resultados de las emisiones de gases de efectos invernadero para el escenario de crecimiento poblacional y PIB caso base, por cada uno de los subsectores, basados en los factores de emisión por combustión de energéticos y demás metodologías de la comunicación que el IDE- AM desarrolló para calcular la emisión de gases (IDEAM, 2009) Tabla 23. Emisiones de Gases de Efecto Invernadero GEI LEAP Año Base 2005 Emisiones Sectores de Consumo LEAP [Billones de gramos] Sectores Dióxido Carbono Metano Oxido nitroso Total Residencial Industria Transporte Agrícola y Minero Comercial Total Fuente: ENERDEM Los resultados para el modelo planteado muestran que las emisiones de cada contaminante aumentarán según los consumos que tenga cada sector. Las emisiones están basadas en la demanda del año base 2005 y aumentarán dependiendo del consumo que tenga cada sector. Figura 41. Emisiones de CO2 159