La presente investigación se enmarca dentro la problemática energética que presenta Chile en la actualidad, principalmente en lo que se refiere a los altos grados de dependencia energética que presenta el país y el conflicto medioambiental que provoca la generación de energía eléctrica en base a combustibles fósiles. Así se propone desarrollar una investigación que abarque dichas temáticas y de solución, a lo menos en parte a estas problemáticas. Las Energías Renovables No Convencionales son la solución, alternativa y respuesta del futuro a la generación de energía eléctrica. Específicamente se trabaja con las pequeñas centrales hidroeléctricas de pasada, las cuales en su funcionamiento y capacidad de producir energías son altamente eficientes, además han probado a través del tiempo ser una energía limpia, segura y altamente confiable. De esta forma nace la idea de determinar el potencial del río Blanco ubicado en la novena región de la Araucanía, para la localización de Pequeñas centrales hidroeléctricas, en función de aspectos territoriales, técnicos y físicos.

O objetivo deste trabalho é analisar e desenvolver um modelo para seleção completa de recursos energéticos com base na teoria de tomada de decisão para classificação de Recursos do lado da Oferta e do lado da Demanda. Sendo que a seleção completa, circunscrita em elementos de auxílio tipo atributos e sub-atributos, implica na consideração das dimensões do desenvolvimento, relativos a metodologia do Planejamento Integrado de Recursos Energéticos (PIR). Estes elementos são descritos através de algoritmos demonstrados a partir de uma escala matemática qualitativa e quantitativa distribuídos em quatro grandes dimensões: Técnico-econômica, Ambiental, Social e Política (dimensões do desenvolvimento energético e humano). Os algoritmos dos atributos e sub-atributos que caracterizam cada um dos Recursos Energéticos (REs) podem ser dados através de um valor numérico (mais comuns nos algoritmos das dimensões Técnico-econômica e Ambiental, onde o valor pode ser medido ou estimado) ou através de um valor na escala não numérica (escala utilizada com mais frequência nas dimensões Social e Política). Posteriormente a caracterização de cada um dos REs, estes passam por uma etapa denominada padronização, que consiste em converter diferentes unidades de caracterização para uma mesma base, dando a possibilidade de comparação entre os diferentes elementos de caracterização dos REs. A ferramenta matemática de comparação entre diferentes elementos utilizada no auxílio à tomada de decisão foi desenvolvida por Thomas L. Saaty e chama-se Processo Analítico Hierárquico (AHP do significado em inglês) A partir deste ponto é possível calcular os Ranqueamentos dos REs. São três Ranqueamentos: Padrão, dos En-In e o Final. O cálculo dos dois primeiros Ranqueamentos é equivalente, e é feito através da somatória da multiplicação dos dados convertidos pelos pesos dos atributos e subatributos correspondentes. O cálculo do Ranqueamento Final é feito através da média dos resultados dos dois Ranqueamentos citados. O valor final obtido deste processo, para cada um dos REs, é chamado de Custo Completo. Portanto, para este caso, quanto maior o Custo Completo, mais bem ranqueado estará o RE. Um estudo de caso foi feito para consolidação dos resultados deste trabalho. A região do estudo foi a Região Administrativa de Araçatuba (RAA) que engloba 43 municípios do Estado de São Paulo. Foram caracterizados e ranqueados 182 REs, e obteve-se como resultado do Ranqueamento Final, as 58 primeiras melhores colocações sendo ocupadas em sua integridade por Recursos Energéticos de Demanda e as 22 últimas posições ocupadas por algum Recurso Energético que tem como característica a termo-geração (nuclear ou pela queima direta de combustíveis). / The objective of this study is to analyze and develop a model for full selection of energy resources on the theory of decision making for classification of Supply Side and Demand Side Energy Resources. Considering the full selection limited aid elements in type attributes and sub-attributes, implies the consideration of development dimensions concerning the methodology of Energy Integrated Resource Planning (PIR acronym in Portuguese of the Planejamento Integrado de Recursos). These elements are described algorithmically shown from a qualitative and quantitative mathematical scale distributed into four main dimensions: Technical-Economic, Environmental, Social and Policy (dimensions of development energy and development human). The algorithms of the attributes and sub-attributes that characterize each of Energy Resources (REs) can be given by a numerical value (most common in the algorithms of Technical-Economic and Environmental Dimensions, where the value can be measured or estimated) or through a value in the no numeric scale (scale used more often in Social and Policy dimensions). Subsequent characterization of each of the REs, they undergo a step called \"standardization\", which consists in converting units of different characterization for a single base, giving the possibility of comparison between the different elements of characterization of REs. A mathematical tool for comparing different elements used in assisting decision making was developed by Thomas L. Saaty and called Analytic Hierarchy Process (AHP). From this point its possible to calculate the Energy Resources Ranks. There are three Ranks: Padrão, dos En-In and Final (names in Portuguese). The calculation of the first two Ranks is equivalent and is done by the sum of the multiplying of weights of the converted data attributes and sub-attributes thereof. The calculation of the final ranking is done by averaging the results of both Ranks mentioned. The final value obtained from this process for each of REs is called full cost. Therefore, in this case, the higher the Full Cost Account ranked will be better RE. A case study was done to consolidate the results of this work. The study region was Araçatuba Administrative Region (RAA) that encompasses 43 municipalities in the state of São Paulo. Were characterized and ranked 182 REs, and was obtained as a result of final ranking, the 58 best placements being occupied in its entirety by Demand Side Energy Resources and 22 last positions occupied by some Energy Resource that is characterized by the thermal generation (nuclear or by direct burning of fuels).

El objetivo del presente planeamiento estratégico del sector de generación de energía eléctrica es establecer las estrategias para cumplir la visión propuesta para el mismo en un horizonte de 10 años. Se analizó el entorno y la situación actual de Colombia considerando la demanda de energía eléctrica en los últimos años, el crecimiento de la población, y diferentes indicadores económicos. Posteriormente, se realizó el análisis de los componentes externos, tales como: (a) el análisis tridimensional de las naciones, (b) el análisis competitivo de Colombia, (c) el análisis PESTE, y (d) la matriz de evaluación de los factores externos. Aplicando el análisis AMOFHIT, se trató de identificar las estrategias para capitalizar las fortalezas y neutralizar las debilidades del sector y en el Capítulo V se definieron los objetivos a largo plazo que están alineados a la visión del mismo. Al finalizar este proceso se depuraron las estrategias y las más representativas son las que permanecen en el planeamiento estratégico. En los siguientes capítulos se desarrolló la implementación estratégica mediante la articulación de los objetivos a corto plazo con las políticas para cada estrategia e integrando los factores medioambientales, recursos humanos y la gestión al cambio. Por último, se desarrolló la propuesta de evaluación empleando el tablero de control y se relacionaron las cuatro perspectivas de control del sector de generación de energía eléctrica colombiano. Como resultado final del trabajo propuesto, se plantearon conclusiones y recomendaciones para que el sector mencionado logre cumplir la visión propuesta. / The objective of the present strategic planning of the power generation sector is to establish the strategies to fulfill the vision proposed for the same in a 10 year horizon. The environment and the current situation in Colombia were analyzed considering the demand for electricity in recent years, the growth of the population, and different economic indicators. Subsequently, the analysis of the external components was carried out, such as: (a) the three-dimensional analysis of nations, (b) competitive analysis of Colombia, (c) analysis PESTE, and (d) the evaluation matrix of external factors. Applying the analysis AMOFHIT, it was tried to identify the strategies to capitalize the strengths and neutralize the weaknesses of the sector and in Chapter V defined the long-term objectives that they are aligned to the vision of it. At the end of this process the strategies were refined and The most representative are those that remain in strategic planning. In the In the following chapters, the strategic implementation was developed through the articulation of the short-term objectives with the policies for each strategy and integrating the factors environmental, human resources and change management. Finally, the evaluation proposal was developed using the control panel and the four perspectives of control of the power generation sector were related Colombian electric As a final result of the proposed work, conclusions were presented and recommendations so that the aforementioned sector achieves the proposed vision. / Tesis

En la elaboración de Estudios de Impacto Ambiental se utilizan habitualmente metodologías de identificación de impactos específicas según el tipo de proyecto. Actualmente, en Chile no existen metodologías específicas para el caso proyectos de Pequeñas Centrales Hidroeléctricas en Cauces Naturales (PCH-CN), correspondientes a centrales de pasada con potencia instalada inferior a 20 MW y en forma gradual hasta los 40MW. Este tipo de centrales han aumentado su importancia en el país en los últimos años debido a sus ventajas como Energía Renovable No Convencional (ERNC) en el marco de diversificar y mejorar un mercado energético en explosiva expansión y con un alto aporte energético de combustibles fósiles. En este contexto, el objetivo principal de este trabajo es proponer un aporte tanto al Sistema de Evaluación de Impacto Ambiental como a las empresas proyectistas, consistente en un instrumento de apoyo para la identificación de los impactos ambientales y la proposición de medidas de mitigación en la implementación de las PCH-C aportando a la aceleración, objetivación y transparencia del proceso. Siendo las PCH-CN el objeto central del análisis, se realiza en primer lugar una descripción general de ellas destacando sus ventajas como ERNC. Luego se profundiza en torno a impactos ambientales y sus métodos de identificación, analizando también el sistema y la institucionalidad ambiental del país, en especial en lo relativo a las ventajas y debilidades de la Ley Nº 20417 promulgada el año 2010. Finalmente se plantea una lista de verificación de impactos ambientales específica para PCH-CN, planteando también posibles medidas de mitigación. El trabajo demuestra las ventajas de las listas de verificación frente a otros instrumentos como una metodología de identificación de impactos ambientales, fundamentándose en que su aplicación simple y ordenada contribuye a no omitir factores esenciales y a comparar diversas alternativas y medidas de mitigación eficientes. El análisis centrado sólo en la identificación cualitativa de los impactos ambientales, se aplica en este trabajo a la Central Hidroeléctrica Guayacán con el objetivo de demostrar su validez teórico-práctica.

O objetivo deste trabalho é analisar e desenvolver um modelo para seleção completa de recursos energéticos com base na teoria de tomada de decisão para classificação de Recursos do lado da Oferta e do lado da Demanda. Sendo que a seleção completa, circunscrita em elementos de auxílio tipo atributos e sub-atributos, implica na consideração das dimensões do desenvolvimento, relativos a metodologia do Planejamento Integrado de Recursos Energéticos (PIR). Estes elementos são descritos através de algoritmos demonstrados a partir de uma escala matemática qualitativa e quantitativa distribuídos em quatro grandes dimensões: Técnico-econômica, Ambiental, Social e Política (dimensões do desenvolvimento energético e humano). Os algoritmos dos atributos e sub-atributos que caracterizam cada um dos Recursos Energéticos (REs) podem ser dados através de um valor numérico (mais comuns nos algoritmos das dimensões Técnico-econômica e Ambiental, onde o valor pode ser medido ou estimado) ou através de um valor na escala não numérica (escala utilizada com mais frequência nas dimensões Social e Política). Posteriormente a caracterização de cada um dos REs, estes passam por uma etapa denominada padronização, que consiste em converter diferentes unidades de caracterização para uma mesma base, dando a possibilidade de comparação entre os diferentes elementos de caracterização dos REs. A ferramenta matemática de comparação entre diferentes elementos utilizada no auxílio à tomada de decisão foi desenvolvida por Thomas L. Saaty e chama-se Processo Analítico Hierárquico (AHP do significado em inglês) A partir deste ponto é possível calcular os Ranqueamentos dos REs. São três Ranqueamentos: Padrão, dos En-In e o Final. O cálculo dos dois primeiros Ranqueamentos é equivalente, e é feito através da somatória da multiplicação dos dados convertidos pelos pesos dos atributos e subatributos correspondentes. O cálculo do Ranqueamento Final é feito através da média dos resultados dos dois Ranqueamentos citados. O valor final obtido deste processo, para cada um dos REs, é chamado de Custo Completo. Portanto, para este caso, quanto maior o Custo Completo, mais bem ranqueado estará o RE. Um estudo de caso foi feito para consolidação dos resultados deste trabalho. A região do estudo foi a Região Administrativa de Araçatuba (RAA) que engloba 43 municípios do Estado de São Paulo. Foram caracterizados e ranqueados 182 REs, e obteve-se como resultado do Ranqueamento Final, as 58 primeiras melhores colocações sendo ocupadas em sua integridade por Recursos Energéticos de Demanda e as 22 últimas posições ocupadas por algum Recurso Energético que tem como característica a termo-geração (nuclear ou pela queima direta de combustíveis). / The objective of this study is to analyze and develop a model for full selection of energy resources on the theory of decision making for classification of Supply Side and Demand Side Energy Resources. Considering the full selection limited aid elements in type attributes and sub-attributes, implies the consideration of development dimensions concerning the methodology of Energy Integrated Resource Planning (PIR acronym in Portuguese of the Planejamento Integrado de Recursos). These elements are described algorithmically shown from a qualitative and quantitative mathematical scale distributed into four main dimensions: Technical-Economic, Environmental, Social and Policy (dimensions of development energy and development human). The algorithms of the attributes and sub-attributes that characterize each of Energy Resources (REs) can be given by a numerical value (most common in the algorithms of Technical-Economic and Environmental Dimensions, where the value can be measured or estimated) or through a value in the no numeric scale (scale used more often in Social and Policy dimensions). Subsequent characterization of each of the REs, they undergo a step called \"standardization\", which consists in converting units of different characterization for a single base, giving the possibility of comparison between the different elements of characterization of REs. A mathematical tool for comparing different elements used in assisting decision making was developed by Thomas L. Saaty and called Analytic Hierarchy Process (AHP). From this point its possible to calculate the Energy Resources Ranks. There are three Ranks: Padrão, dos En-In and Final (names in Portuguese). The calculation of the first two Ranks is equivalent and is done by the sum of the multiplying of weights of the converted data attributes and sub-attributes thereof. The calculation of the final ranking is done by averaging the results of both Ranks mentioned. The final value obtained from this process for each of REs is called full cost. Therefore, in this case, the higher the Full Cost Account ranked will be better RE. A case study was done to consolidate the results of this work. The study region was Araçatuba Administrative Region (RAA) that encompasses 43 municipalities in the state of São Paulo. Were characterized and ranked 182 REs, and was obtained as a result of final ranking, the 58 best placements being occupied in its entirety by Demand Side Energy Resources and 22 last positions occupied by some Energy Resource that is characterized by the thermal generation (nuclear or by direct burning of fuels).

Orientador: Jürgen Andreaus. / Dissertação (mestrado) - Universidade Regional de Blumenau, Centro de Ciências Exatas e Naturais, Programa de Pós-Graduação em Química.

Orientador: Sérgio Henrique Lopes Cabral. / Dissertação (mestrado) - Universidade Regional de Blumenau, Centro de Ciências Tecnológicas, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.

El objetivo general de este proyecto es analizar consecuencias económicas directas en los agentes del mercado eléctrico mayorista chileno, debido a incentivos regulatorios a la generación por medio de fuentes renovables no convencionales. Estos agentes son generadores de Energía Renovable No Convencional (ERNC) y del tipo convencional. En la actualidad, existe una creciente preocupación por el Cambio Climático y el Medio Ambiente. Bajo este escenario, las ERNC se sitúan como un agente de gran relevancia para el cumplimiento de la meta de mitigación de CO2e que el país se ha comprometido. Además, las ERNC introducen en general una señal de precios a la baja en los mercados marginalistas como el chileno. Por estas dos razones, que se hace relevante el estudio de incentivos regulatorios y consideraciones para lograr un eficiente fomento a las ERNC. Así, para lograr el desarrollo de este trabajo, primero se realiza un estudio acucioso del mercado eléctrico nacional. Después, se estudia la regulación mundial en cuanto a incentivos a las ERNC y, luego, se estudia las leyes sobre ERNC en Chile. Finalmente, se investiga sobre la tecnología relacionada con las Energías Renovables mediante un Diplomado en el área. Luego, la metodología utilizada en esta memoria se compone de: un análisis de la Situación Actual de Consideraciones e Incentivos Propuestos, el levantamiento de Información del Mercado Eléctrico a través de Encuesta, la determinación de Precios de Energía y Potencia de Largo Plazo, un análisis de la Aplicabilidad de Medidas de Eficiencia Energética en Chile, un análisis del Impacto de la Exención de Peajes Troncales, el análisis del Impacto en el Cumplimiento en las Cuotas Reguladas por cambios en el límite de Centrales Mini-hidroeléctricas, la determinación del Precio de Largo Plazo del Atributo ERNC y la Evaluación Económica de tecnologías ERNC en todos los escenarios que se describen en este proyecto para inversionistas convencionales y no convencionales y para algunos casos de proyectos ERNC. Finalmente, en este trabajo se determina un Plan de Obras de ERNC para cumplir con las exigencias de la ley, el precio de largo plazo del atributo ERNC, la viabilidad de instaurar el mecanismo Feed-in Tariff en Chile con respecto al actual y qué tecnologías ERNC y cuándo son económicamente factibles bajo la perspectiva de un inversionista de generación convencional y un inversionista tipo ERNC. Además, se determina cómo se comporta la rentabilidad económica de los proyectos ERNC bajo distintos escenarios.

Ingeniero Civil Eléctrico / A nivel mundial existe un creciente aumento en la penetración de energías renovables no convencionales, específicamente la energía eólica que representa un 50,9% de la energía producida por este tipo de fuentes a nivel mundial. El caso de Chile no es la excepción debido a que hasta marzo del 2015 la energía eólica representaba un 39,8%(892 MW) de la capacidad instalada de energía renovable no convencional, siendo esta la de mayor participación de este tipo de energía. Debido a lo anterior, y al impacto que generan este tipo de parques tanto en la operación como en el comportamiento dinámico del sistema, cobra importancia los estudios dinámicos que modelen de forma correcta el comportamiento de los parques eólicos. Para poder realizar esto se utilizó un sistema pequeño de 9 barras (IEEE 9 Bus System), al que se le agregó un parque eólico de 100 MW con capacidad para aportar al control primario de frecuencia. El método utilizado para que el parque pudiese aportar al control de la frecuencia consiste en la operación deload de la turbina en conjunto con un control droop . Este último modifica la consigna de potencia entregada al conversor de forma proporcional a las variaciones de la frecuencia, mientras que la operación deload implica la conservación de un margen de reserva de potencia para las distintas turbinas. El estudio dinámico es realizado mediante el software Digsilent en el cual se simulan distintos niveles de agregación de las turbinas del parque eólico de manera de observar tanto el comportamiento dinámico del sistema, como el tiempo que le toma al software simular los distintos casos. Los resultados obtenidos muestran que al simular un mayor número de turbinas en el parque existe un fuerte aumento del tiempo de simulación. El caso donde se simulan la totalidad de las turbinas del parque de forma separada, es 27 veces más lento que el caso en que se simula el parque como una sola gran turbina. Por otro lado, al simular un mayor número de turbinas se observan fenómenos como la desconexión de turbinas que no son capaces de entregar la potencia requerida por el controlador para el aporte a la regulación de la frecuencia. Esto conlleva a que exista una diferencia en el comportamiento de la frecuencia ante los distintos casos y por ende, exista un compromiso entre el tiempo de simulación y la precisión de la simulación.

Ingeniero Civil Eléctrico / En los últimos años, se ha incrementado la preocupación por incorporar e integrar de mejor forma las Energías Renovables No Convencionales (ERNC) a los sistemas eléctricos, para lo cual se han propuesto los sistemas de almacenamiento. En este contexto, este trabajo analiza una central de bombeo (PHS, Pumped Hydroelectric Storage) en el sistema eléctrico nacional al año 2020, comparando tres estrategias de despacho para un conjunto de generación que incluye unidades fotovoltaicas de 600 MW y unidades PHS de 300 MW. Las tres estrategias de despacho a analizar son: (1) generación base: consistente en operar la central fotovoltaica y PHS en conjunto de forma tal de entregar potencia constante durante 24 horas; (2) minimización de costos: tanto la central fotovoltaica como la PHS operarán para reducir los costos de operación del sistema (i.e. en función del despacho económico de mínimo costos); y (3) maximización de utilidades: la PHS operará de forma tal de maximizar las utilidades por concepto de compra/venta de energía al propietario de las centrales. De los resultados obtenidos, se desprende que el despacho de generación base es el más ineficiente para el propietario de las plantas de generación y el beneficio sistémico es relativamente menor al otorgado por el despacho de minimización de costos. Por otro lado, la operación minimizando costos del sistema es la que mejor aprovecha las propiedades de la central PHS, reduciendo los costos de generación, las emisiones de contaminantes y el vertimiento de las ERNC; ahora bien, los ingresos percibidos, en especial por la central PHS, son relativamente menores. En contraste, la metodología de maximización de utilidades brindó mejores retornos económicos al propietario de las centrales (1,4% de aumento con respecto al caso de despacho de mínimo costo), pero también aumentó levemente el costo del sistema (0,95%) y el pago de la demanda (0,57%) respecto al caso de minimización de costos; esto, debido a que se confirmó (mediante una manera cuantitativa) el poder de mercado existente y que potencialmente podría ejercer la central PHS. Aunque la pérdida de eficiencia sistémica es relativamente menor en términos promedio cuando el propietario despacha su central, se demuestra que existen horas donde hay un gran potencial para ejercer poder de mercado (donde las variaciones de precios pueden llegar a ser de un 57,2%), tanto en horarios de carga (alrededor del mediodía cuando el dueño de la central se ve tentado a limitar su consumo con el fin de no aumentar precios de mercado) como en la descarga de la PHS (en el horario de demanda máxima, cuando el propietario se ve tentado a limitar su generación para no disminuir los precios de mercado). Estos resultados podrían tener importantes implicancias en términos regulatorios y de monitoreo de mercado.