Diseño óptimo de sistemas multienergéticos considerando el contexto social, económico y energético de países en vía de desarrollo

Abstract

La presente investigación se centra en el diseño óptimo de sistemas multienergéticos en países en vía de desarrollo, considerando integralmente los contextos social, económico y energético de estas regiones. Se propone y valida un modelo de optimización basado en programación lineal entera mixta (Mixed-Integer Linear Programming, MILP) que integra diversas fuentes de energía renovable y componentes que generan y almacenan vectores energéticos complementarios (electricidad, calor y enfriamiento). Un aspecto clave del estudio es identificar de forma explícita las necesidades energéticas de cada comunidad. Esto permite determinar y seleccionar el vector energético más adecuado para satisfacer tanto las necesidades básicas como las productivas de la región.

Para ello, el modelo evalúa detalladamente la demanda específica de cada comunidad, considerando criterios de eficiencia, costo y adecuación técnica, lo que posibilita asignar de manera óptima los recursos energéticos disponibles. Se abordan tanto formulaciones deterministas como estocásticas. En esta última se incorpora la incertidumbre en los recursos renovables (irradiancia solar y velocidad del viento) lo que permite evaluar la robustez del diseño frente a la variabilidad ambiental. Los resultados evidencian que el aprovechamiento de recursos locales y la diversificación de vectores energéticos contribuyen a reducir los costos de inversión y operación, mejorar la confiabilidad del suministro y promover el desarrollo sostenible de las comunidades.

Además, se seleccionaron tres comunidades representativas como casos de estudio: Cumaribo y Santa Rosalía, ubicadas en el departamento de Vichada, y Nazareth, un corregimiento del municipio de Uribia en La Guajira. La diversidad geográfica y socioeconómica de estas localidades permite evaluar la efectividad del modelo en contextos con distintos niveles de potencial energético y necesidades específicas diferentes.(Texto tomado de la fuente).

This research focuses on the optimal design of multi-energy systems in developing countries by comprehensively considering the social, economic, and energy contexts of these regions. A mixed-integer linear programming (MILP) based optimization model is proposed and validated, integrating various renewable energy sources along with components that generate and store complementary energy vectors (electricity, heat, and cooling). A key aspect of the study is the explicit identification of the energy needs of each community. This approach enables the determination and selection of the most suitable energy vector to meet both the basic and productive demands of the region.

To achieve this, the model performs a detailed assessment of the specific demand of each community, taking into account criteria such as efficiency, cost, and technical suitability. This allows for the optimal allocation of available energy resources. Both deterministic and stochastic formulations are addressed. In the latter, uncertainty in renewable resources (solar irradiance and wind speed) is incorporated, enabling an evaluation of the design’s robustness against environmental variability. The results demonstrate that leveraging local resources and diversifying energy vectors contribute to lowering investment and operational costs, enhancing supply reliability, and fostering the sustainable development of communities.

Additionally, three representative communities were selected as case studies: Cumaribo and Santa Rosalía, located in the department of Vichada, and Nazareth, a rural district of the municipality of Uribia in La Guajira. The geographical and socioeconomic diversity of these localities enables the evaluation of the model’s effectiveness in contexts with varying levels of energy potential and distinct specific needs.