Implementación de eficiencia energética optimizada en la estación agraria San Pablo de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellin
El objetivo de este trabajo consiste en optimizar la canasta energética (energía eléctrica, gas propano y gas metano (biogás)) en la estación agraria San Pablo de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín; esto con la meta de reducir el costo de producción en la granja, para así poder reali...
- Autores:
-
Vergara Herrera, Néstor Favian
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/69769
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69769
http://bdigital.unal.edu.co/71990/
- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Canasta energética
Eficiencia energética
Fuentes renovables de energía,
Optimización multiobjetivo
Energy basket
Energy efficiency
Renewable sources of energy
Multiobjective optimization
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | El objetivo de este trabajo consiste en optimizar la canasta energética (energía eléctrica, gas propano y gas metano (biogás)) en la estación agraria San Pablo de la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín; esto con la meta de reducir el costo de producción en la granja, para así poder realizar una optimización multiobjetivo y encontrar la cantidad económicamente adecuada de energía que se debe producir de cada tecnología. Las fuentes de energía con que actualmente la granja suple sus necesidades son: red de distribución de electricidad, gas propano en cilindros a presión en el área avícola y biogás para producción de calor en el área porcina. Las fuentes de energía económicamente viables a incluir en la canasta energética son la generación eléctrica solar fotovoltaica, generación eléctrica a partir de biogás, y generación de calor en producción avícola a partir de biogás. En el proceso de cálculo se utiliza el método de optimización multiobjetivo con algoritmos genéticos, por su facilidad de implementación en relación con el número y tipo de variables incluidas en el caso, y se implementa una optimización de comprobación con el método "goal attaining". Con un horizonte de 20 años, se obtienen soluciones entre un 6% y 11% más económicas, comparando los casos optimizados con el escenario de suministro de las tecnologías actualmente en servicio. La inclusión de baterías en la tecnología solar fotovoltaica incrementa notoriamente la inversión inicial necesaria, así como el costo de la solución al cabo de veinte años, sin embargo produce un ahorro ligeramente mayor por concepto de emisiones de carbono. |
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