The rural electrification planning problemstrategies and solutions

Resumen

El acceso universal a la energía es uno de los mayores desafíos de nuestro tiempo y la energía es un factor empoderante que acelera el desarrollo en campos diversos como educación y sanidad. El séptimo objetivo de desarrollo sostenible de las naciones unidas reconoce la importancia del acceso a la energía, y aspira a alcanzar un acceso universal a formas de energía moderas que sean asequibles, fiables y sostenibles en el 2030. Es imperativo realizar esfuerzos significativos para cumplir este plazo ya que actualmente más de 840 millones de personas no tienen acceso a electricidad. Establecer la agenda de electrificación de una región subdesarrollada es una tarea compleja que depende de multitud de factores sociopolíticos. Además, cualquier plan debe basarse en hipótesis sólidas, un análisis riguroso y datos precisos. Recientemente, los modelos computacionales han ganado importancia, ya que pueden identificar los diseños de menor coste que satisfacen los niveles de acceso a la electricidad deseados en áreas de gran tamaño. El cálculo automatizado de los diseños puede ayudar a optimizar la distribución de recursos dedicados al acceso universal a la electricidad, acelerando su desarrollo. En esta tesis nos enfocamos en un modelo computacional de planificación: el Modelo de Electrificación de Referencia (REM, por sus siglas en inglés). REM determina el modo de electrificación de menor coste para cada consumidor (es decir, un sistema aislado, una mini-red o una extensión de la red), y propone diseños técnicos detallados a nivel de edificio, optimizando la generación de los sistemas aislados y mini-redes y la red de las mini-redes y extensiones de red. REM es el resultado de un gran trabajo en equipo. El primer prototipo de REM se presentó en la tesis de máster de Douglas Ellman, que fue defendida en el MIT, Cambridge, Massachusets, USA, en 2015. Este primer prototipo es el punto de partida de esta tesis doctoral. El primer prototipo de REM proporcionaba resultados inconsistentes, y se dedicó un esfuerzo sustancial a analizar y mejorar sus algoritmos. La primera parte de esta tesis describe varias mejoras que se implementaron en el primer prototipo de REM, que mostró un comportamiento robusto tras las mejoras. La segunda parte de esta tesis se centra en el desarrollo de nuevos algoritmos en REM. Presentamos un nuevo método que estima rápidamente el coste de red de cualquier mini-red potencial que podría ser parte de la solución de un caso de planificación a gran escala. También presentamos dos algoritmos de clustering. El primer algoritmo de clustering agrupa los consumidores en mini-redes y el segundo determina qué consumidores deberían ser electrificados con extensiones de red. Los nuevos algoritmos proporcionan resultados más óptimos que los algoritmos originales de REM o presentan otras ventajas.