Evaluación de proyectos para el aprovechamiento de fuentes no convencionales de energía utilizando el análisis envolvente de datos

La evaluación de proyectos para el aprovechamiento de fuentes no convencionales de energía utilizando el análisis envolvente de datos se desarrolla por medio de un procedimiento para identificar proyectos de inversión candidatos a ejecutar. Este procedimiento se realiza con base en la técnica llamada Análisis Envolvente de Datos (DEA), que recurre a la programación matemática la cual se ha empleado con éxito para evaluar el rendimiento relativo de un conjunto de Unidades de Toma de Decisiones (DMU, por sus siglas en inglés). Dentro de la técnica DEA se desarrollan múltiples modelos, los cuales se evalúan y se comparan por sus características, ventajas y desventajas evaluadas en diversos trabajos de investigación. En este caso las DMU son los proyectos de diferentes tecnologías de generación. En cuanto a los proyectos a evaluar se consideran dos entradas y dos salidas todos datos conocidos. Las entradas (la demanda energética y la oferta de recurso en la zona), las salidas (los beneficios económicos por costos de implementación e impactos ambientales). Para implementar esta propuesta se realiza el análisis con datos reales de una región la cual está dividida en zonas, cada una con datos de recurso energético para todas las tecnologías consideradas, así como sus respectivos impactos, demanda de energía y los costos de implementación de cada una de las diferentes tecnologías. Finalmente, se hace un análisis de resultados luego de implementar la propuesta, así como un resumen de la ubicación de los mejores proyectos, qué tecnologías son más apropiadas en estas ubicaciones, cuál es el costo de la energía para las opciones de tecnologías seleccionadas, sus impactos, el análisis costo beneficio de los impactos medioambientales y su eficiencia a partir de los parámetros inicialmente considerados.

• Autores: Chaparro Florez, Holman Andres; Baron Suarez, Nixon Adrian
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad Industrial de Santander
• Repositorio: Repositorio UIS
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/35332
• Acceso en línea: https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/35332; https://noesis.uis.edu.co
• Palabra clave: Dea; Análisis Costo Beneficio De Los Impactos Medioambientales; Eficiencia Relativa; Evaluación De Proyectos; Evaluación De Potencial Eléctrico.; The project evaluation for the utilization of unconventional sources of energy using the data envelopment analysis is developed through a process to identify candidates to run projects investment. This procedure is performed based on a technique called Data Envelopment Analysis (DEA); which uses mathematical programming which has been used successfully to assess the relative performance of a set of Decision Making Units (DMU; for their acronym in English). Within the technique DEA multiple models are developed; which are evaluated and compared for their characteristics; advantages and disadvantages evaluated in several research. In this case the DMU are projects of di_x001B_erent generation technologies. As for projects to evaluate are considered two inputs and two outputs; all known data. Inputs (energy demand and supply resource in the area); outputs (the economic bene_x001C_ts from implementation costs and environmental impacts). To implement this proposal analysis with real data from a region which is divided into zones; each with data on energy resource for all technologies considered and their respective impacts; demand of energy and the costs of implementation of each one of the di_x001B_erent technologies. Finally; an analysis of results is done after implementing the proposal; as well as a summary of the location of better project; what technologies are more adapted in these locations; which is the cost of the energy for the options of selected technologies; their impacts; cost-bene_x001C_t analysis of environmental impacts and e_x001E_ciency from the initially considered parameters.
• License: Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)