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ARTÍCULO ORIGINAL Evaluación multicriterio de proyectos energéticos renovables en Sancti Spíritus, Cuba Multi-criteria Evaluation of Renewable Energy Projects in Sancti Spiritus, Cuba

Authors:
Cofín Habana. 2018. 12. (Número 2). 18-34
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ARTÍCULO ORIGINAL
Evaluación multicriterio de proyectos energéticos renovables en Sancti
Spíritus, Cuba
Multi-criteria Evaluation of Renewable Energy Projects in Sancti Spiritus,
Cuba
Ariel Manuel Martín Barroso,I Grisell Leyva Ferreiro,II Jorge Manuel Ríos
Obregón,III Fernando Medinilla NápolesIV
I Universidad de Sancti Spíritus, Cuba.
II Universidad de La Habana, Cuba.
III Universidad Regional Amazónica Ikiam, Ecuador.
IV Centro Meteorológico Provincial, Sancti Spíritus, Cuba.
Resumen
En el presente artículo se exponen los resultados de la evaluación multicriterio
realizada a dos inversiones en energías renovables de la provincia cubana
Sancti Spíritus, con el objetivo de seleccionar la tecnología más apropiada. De
acuerdo con las potencialidades del territorio, dentro de las opciones más
atractivas se hallan la solar fotovoltaica y la bioenergética, por lo que se llevó a
cabo una comparación entre el parque solar de Neiva y la bioeléctrica Uruguay.
La metodología empleada se sustenta en la revisión documental, con énfasis
en las concepciones teórico-metodológicas más adecuadas en la actualidad, en
las investigaciones consultadas, en la inclusión del costo social de la energía
en la dimensión económica, aspecto que influye en la novedad del estudio, y en
el empleo de la técnica multicriterio «Proceso Analítico Jerárquico». Esta visión
alternativa de la evaluación de proyectos de inversión permitió extender el
proceso valorativo al campo socioeconómico y su relación con el desarrollo
sostenible.
Palabras clave: fuentes renovables, inversión, Proceso Analítico Jerárquico.
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Abstract
In this article are presented the results of the multi-criteria evaluation carried out
in two renewable energy investments in the Cuban province of Sancti Spíritus,
aimed at selecting the most suitable technology. According to the potential of
the territory, among the most attractive options are solar photovoltaic and
bioenergetics. The methodology used is based on the documentary review, with
emphasis on the most currently appropriate theoretical-methodological
conceptions, in the researches consulted, on the inclusion of the social cost of
energy in the economic dimension, an aspect that influences the novelty of the
study, and in the use of the multi-criteria technique "Hierarchical Analytical
Process". This alternative vision of the investment projects´ evaluation allowed
to extend the value process to the socioeconomic field and its relation with
sustainable development.
Keywords: renewable sources, investment, Hierarchical Analytical Process.
Introducción
Actualmente, la toma de decisiones sobre inversión constituye un proceso que
se torna cada vez más complicado, debido a dos razones fundamentales: la
complejidad de los sistemas socioeconómicos y las particularidades del sector
evaluado (Martín y Leyva, 2017). Asimismo, a causa del desarrollo sostenible,
la evaluación de proyectos ha pasado de un enfoque estrictamente económico
a uno más integral, en sintonía con el Triple Bottom Line definido por Elkington
(1994).
Dentro de las herramientas alternativas recogidas por la literatura, se
destaca la evaluación multicriterio (MCDM o MCDA por sus siglas en inglés).
Entre las técnicas que propone, el Proceso Analítico Jerárquico (AHP por
sus siglas en inglés) se puede considerar como una de las más aplicadas en
los procesos valorativos (Martín y Leyva, 2017). Para el caso concreto del
sector energético renovable, es recomendada por Parodi (2013), Danesh et
al. (2015), Pangsri (2015), Ishizaka et al. (2016), Lanjewar et al. (2016) y
Robles et al. (2017).
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Basado en los planteamientos anteriores, en el presente artículo se expone
una investigación realizada en la provincia cubana Sancti Spíritus, en la cual
se estableció una comparación entre la energía solar fotovoltaica y la
bioenergía, a partir de la evaluación de proyectos mediante el empleo del
AHP. Como casos de estudio, se seleccionaron el parque solar fotovoltaico
de Neiva y la bioeléctrica Uruguay. El trabajo se divide en tres secciones
fundamentales, en correspondencia con la introducción, los materiales y
métodos y las conclusiones.
1. Materiales y métodos. AHP: la técnica más popular del paradigma
MCDM
El calificativo de «más popular», con respecto al AHP, se debe a tres razones
básicas (Aznar y Guijarro, 2012):
Se adecua a distintas situaciones.
Su cálculo es sencillo a través de cualquier software.
Se puede emplear de forma individual y mediante alguna técnica grupal.
El AHP fue desarrollado por Saaty (1980), quien inicialmente definió una
metodología para su aplicación. No obstante, ha sufrido algunas variaciones
con el desarrollo de la Teoría de la Decisión. Su objetivo fundamental consiste
en la selección de una alternativa dentro de un grupo de ellas (Stojčetović y
Đorđević, 2017), lo que lo convierte en un método intuitivo y flexible para la
toma de decisiones, basado en la consistencia del juicios de expertos. Su
aplicación adquiere una mayor relevancia en el caso de proyectos relacionados
con fuentes de energía renovables (Robles et al., 2017).
Diversos estudios doctorales sobre evaluación de proyectos, incluyendo
algunos relacionados con fuentes renovables, han aplicado el AHP. Entre
los principales investigadores se destacan Parodi (2013), Sanaei (2014) y
Afsordegan (2015), quienes han demostrado su empleo en teorías
novedosas. Ello ha permitido la evaluación de proyectos con un carácter
multidimensional, lo que le otorga a las dimensiones social y ambiental la
importancia que poseen.
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Con el objetivo de localizar las tendencias metodológicas más actuales
aplicadas al sector objeto de estudio, se realizó una búsqueda documental
exhaustiva que posibilitó combinar las opiniones de Robles et al. (2017) y
Stojčetović y Đorđević (2017). En tal sentido, para aplicar con éxito el AHP
al sector renovable, se recomiendan los siguientes pasos:
1. Establecer la jerarquía del problema: meta, criterios y alternativas.
2. Establecer prioridades para los criterios: se asignan valores ponderados
a cada uno, de manera que se emplea la tabla propuesta por Saaty
(1980) para la comparación por pares. Como resultado final, los criterios
quedan expresados como pesos relativos.
3. Verificar la consistencia de los juicios de los expertos: se miden tres
aspectos relevantes: el Índice de Consistencia (CI por sus siglas en
inglés), el Índice de Consistencia Aleatoria (RI por sus siglas en inglés) y
la Razón de Consistencia (CR por sus siglas en inglés).
4. Definir prioridades para los subcriterios: también se emplean las
comparaciones por pares y debe verificarse la consistencia como se hizo
en el paso anterior.
5. Definir prioridades para las alternativas: las comparaciones se
establecen entre alternativas y no entre criterios como en pasos
anteriores.
6. Obtener los valores globales de los criterios, subcriterios y alternativas
con el apoyo en la multiplicación de matrices. La suma de las
ponderaciones de las alternativas en relación con cada criterio es el
mecanismo para evaluar la más idónea.
La tabla de Saaty, utilizada para establecer las comparaciones en todos los
niveles, es la siguiente (tabla 1).
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Entre los elementos más importantes del procedimiento, se hallan los criterios y
subcriterios a emplear para un estudio de fuentes renovables, los cuales deben
brindar una descripción más detallada del sector.
2. Criterios y subcriterios para la investigación
Para definir los criterios y subcriterios utilizados en el estudio, la fuente
empleada fue Robles et al. (2017), ya que el autor abarca las dimensiones
técnica, económica, social, ambiental y de riesgo. Sin embargo, la novedad de
la investigación consiste en la utilización de otros subcriterios en la categoría
económica, de modo que se destaca la inclusión del Costo Social de la Energía
(SCOE por sus siglas en inglés). Ello permitirá considerar costos sociales que
no se tienen en cuenta en el análisis tradicional. Estas particularidades se
pueden apreciar en la tabla 2.
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3. Características de las tecnologías renovables objeto de estudio
Los proyectos seleccionados pertenecen a la provincia Sancti Spíritus, donde,
como se había referido previamente, se estudió la factibilidad de dos tipos de
fuentes (solar y bioenergía). Para ello, se utilizaron criterios de expertos, en
correspondencia con las potencialidades energéticas de la provincia.
Para el proyecto solar, se tomó como referencia el parque solar fotovoltaico
de Neiva, en el municipio Cabaiguán. La Empresa Eléctrica de Sancti
Spíritus es la encargada de la obra, que poseerá una potencia de 4,4
megawatts (MW). Para el bioenergético, se consideró una bioeléctrica
estatal que se pretende implementar en el central azucarero Uruguay del
municipio Jatibonico, mediante un convenio internacional Cuba-China. Por la
parte cubana, se destaca el grupo Azcuba y, actualmente, el contrato está
debidamente firmado y existe un crédito preferencial en bancos chinos. La
potencia será de 60 MW.
4. Selección de los expertos para la investigación
Con el propósito de obtener una muestra significativa de datos, se realizaron
esfuerzos por contactar con una cantidad considerable de expertos en el tema,
de manera que predominó el contacto vía correo electrónico (92 %).
Finalmente, participaron 30, con la siguiente categorización:
11 académicos sin vínculo empresarial (37 %).
16 académicos vinculados al mundo empresarial sin nexos con la
docencia (53 %).
3 académicos que vinculan la universidad y el mundo empresarial (10
%).
Para sintetizar los valores aportados por ellos y en correspondencia con Robles
et al. (2017), se les asignaron ponderaciones iguales y se calculó su media
geométrica. Asimismo, se utilizó como herramienta informática la hoja de
cálculo en Excel propuesta por Jerónimo Aznar Bellver (2005). Por otro lado,
uno de los instrumentos más importantes para aplicar el AHP es el software
Expert Choice pero, desafortunadamente, no fue posible obtenerlo.
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5. Procesamiento de los datos. Jerarquía del problema (objetivo, criterios,
subcriterios y alternativas)
Este paso inicial es muy importante, pues contiene la estructuración del
modelo. En tal sentido, todo lo que se defina debe ser lo que describa el
entorno del proyecto lo más racionalmente posible. En la figura 1, se presenta
la jerarquización del estudio.
Antes de establecer las comparaciones derivadas de los criterios aportados por
los expertos, es importante destacar que la información fue consistente en
todos los casos. Así, suponiendo su cumplimiento, para una matriz de orden 3,
4, 5 (o mayor), la CR máxima debe ser 5, 9 y 10 %, respectivamente (Aznar y
Guijarro, 2012).
5.1. Prioridades para los criterios
El establecimiento de las prioridades para los criterios (tabla 3) permitirá
determinar la importancia relativa de cada uno.
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Como se puede apreciar, prevalece el criterio técnico (30 %),1 los juicios
económico y ambiental presentan valores similares (28 y 21 %,
respectivamente) y el criterio social es el más deprimido (7 %).
5.2. Prioridades para los subcriterios
En este caso, y en correspondencia con cada subcriterio, se elaboraron cinco
tablas, lo que permitirá conocer la importancia relativa de cada uno. En tal
sentido, en la tabla 4 se presenta el análisis de los subcriterios para el criterio
técnico.
Como se observa, prevalece el subcriterio «eficiencia de la energía» (35 %) y
los restantes presentan ponderaciones heterogéneas, siendo la «disponibilidad
de repuestos» el más deprimido (12 %).
Por otra parte, en la tabla 5 se exponen los resultados de los subcriterios del
criterio económico. Evidentemente, sobresale el subcriterio «VAN» (38 %) y
los restantes exhiben ponderaciones homogéneas (todas entre 10 y 20 %).
En la tabla 6, se proponen los resultados para los subcriterios del criterio social.
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Indiscutiblemente, se destaca la aceptación local de la energía. Los subcriterios
relacionados con la energía para la salud y con las tierras vírgenes presentan
valores homogéneos (20 %), siendo la «creación de empleos locales» el más
bajo (15 %).
Por otro lado, en la tabla 7 se expone el análisis de los subcriterios
correspondientes al criterio ambiental.
Como se aprecia, prevalece el subcriterio «emisiones de gases nocivos» (45
%) y, en un segundo nivel (20 %), se ubican los requerimientos de tierra y
agua, así como los residuos peligrosos. El impacto del proyecto en el paisaje
es el más deprimido (8 %).
Finalmente, se presentan, en la tabla 8, los resultados de los subcriterios
asociados al criterio «riesgo».
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Es apreciable que se destaca el subcriterio «fenómenos naturales» (41 %) y
que los restantes son bastante homogéneos, con ligera diferencia para
«obsolescencia tecnológica» sobre el «riesgo de la inversión» (35 % vs. 25 %,
respectivamente).
5.3. Prioridades para las alternativas con respecto a los criterios
Para el análisis de las alternativas se elaboraron cinco tablas, una para cada
criterio, lo que permitió su adecuado ordenamiento. Así, en la tabla 9, es
posible apreciar el comportamiento de las alternativas asociadas al criterio
técnico. Como se verá, prevalece la energía solar (64 %).
En la tabla 10, por su parte, se presentan las alternativas correspondientes al
criterio económico. Se podrá observar que predomina, de manera significativa,
la energía solar (77 %).
Por otro lado, en la tabla 11 se exponen las alternativas relacionadas con el
criterio social. Se apreciará que, en este caso, también predomina la energía
solar (51 %), aunque no tan notablemente como se había presentado en los
resultados previos.
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A continuación, en la tabla 12, se presentan las alternativas referidas al criterio
ambiental. Se observará que, igualmente, prevalece la energía solar (67 %).
Por último, en la tabla 13, se recogen las alternativas asociadas al criterio
«riesgo». Como se verá, también sobresale la energía solar (75 %). Este es el
caso de mayor separación entre los porcentajes, de modo que se considera
mucho más riesgosa la energía solar que la bioenergética.
En el caso de las prioridades para las alternativas con respecto a los
subcriterios, se elaboraron 21 tablas, lo que permitió organizarlas
adecuadamente. No obstante, no se presentarán debido a su extensión.
6. Resultados finales
Las ponderaciones finales de las alternativas dependen de aquellas que se
encuentran a nivel de subcriterios y criterios. Con apoyo en el producto de
matrices y según Aznar y Guijarro (2012) y Robles et al. (2017), se procede, a
nivel de subcriterios, de la siguiente manera:
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Existen varias maneras de normalizar conjuntos de datos pero, por su uso
frecuente y sencillez, se empleará la normalización por la suma, en
correspondencia con Aznar y Guijarro (2012). Por tanto, a nivel de criterios:
Luego, las ponderaciones finales por alternativa resultaron del producto de la
ponderación obtenida a nivel de subcriterios por la obtenida a nivel de criterios
en cada caso y normalizando los valores finales. Las matrices serían:
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Finalmente:
Por tanto, de la aplicación del AHP para este caso de estudio, resulta que la
tecnología solar es más apropiada que la bioenergética (79 % vs. 21 %). Este
resultado era visible tras el cruce de alternativas y criterios, en términos de
ponderaciones por parte de los expertos sobre sus importancias relativas.
Conclusiones
En el estudio, se aplicó la herramienta multicriterio AHP a la evaluación de
inversiones energéticas renovables en Sancti Spíritus, donde se analizaron dos
fuentes diferentes: solar y bioenergética. La primera de ellas resultó ser la más
factible.
El AHP considera, fundamentalmente, el criterio de expertos. Asimismo, es
importante destacar que esta manera de analizar la factibilidad de un
proyecto no sustituye al método tradicional (principalmente, el que emplea
flujos de cajas descontados) sino que lo complementa, pues constituye otra
arista de la evaluación de inversiones. A pesar de ello, la principal dificultad
radica en su subjetividad; no obstante, su fortaleza responde a que permite
combinar diferentes dimensiones evaluativas (técnica, económica, social,
ambiental y de riesgo), aspecto que brinda una visión integral del proceso
evaluativo y que se corresponde con el desarrollo sostenible.
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Recibido: 6/12/2017
Aceptado: 20/1/2018
Ariel Manuel Martín Barroso, Universidad de Sancti Spíritus, Cuba, Correo
electrónico: ammartin@uniss.edu.cu
Grisell Leyva Ferreiro, Universidad de La Habana, Cuba, Correo electrónico:
grisell511@fcf.uh.cu
Jorge Manuel Ríos Obregón, Universidad Regional Amazónica Ikiam, Ecuador,
Correo electrónico: jorge.rios@ikiam.edu.ec
Fernando Medinilla Nápoles, Centro Meteorológico Provincial, Sancti Spíritus,
Cuba, Correo electrónico: fernando.medinilla@ssp.insmet.cu
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Notas aclaratorias
1
En lo adelante, los datos que se ofrecerán son aproximados.
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Article
Full-text available
Decision-making in energy planning can be approached as a problem of multicriteria decision analysis in which different types of factors are involved. This task must take into account several aspects due to the increasing complexity of social, technological and economic factors. In this context, this paper uses the analytic hierarchy process (AHP) to prioritize a set of criteria, subcriteria and alternatives as a support for decision-making in the process of energy planning with renewable energies for rural areas in the Caribbean region of Colombia. Based on the participation of experts, 5 criteria, 20 subcriteria and 4 alternatives were defined. Using the AHP, the same group of experts was consulted in order to prioritize all aspects. The results showed that the most relevant criteria were the technical with 24.7%. Next were environmental (21.7%), social (19.6%), economic (17.8%) and risk (16.3%). The best renewable energy alternative was solar with 45.3%.
Article
Full-text available
The evaluation and selection of energy technologies involve a large number of attributes whose selection and weighting is decided in accordance with the social, environmental, technical and economic framework. In the present work an integrated multiple attribute decision making methodology is developed by combining graph theory and analytic hierarchy process methods to deal with the evaluation and selection of energy technologies. The energy technology selection attributes digraph enables a quick visual appraisal of the energy technology selection attributes and their interrelationships. The preference index provides a total objective score for comparison of energy technologies alternatives. Application of matrix permanent offers a better appreciation of the considered attributes and helps to analyze the different alternatives from combinatorial viewpoint. The AHP is used to assign relative weights to the attributes. Four examples of evaluation and selection of energy technologies are considered in order to demonstrate and validate the proposed method.
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