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UN MODELO NACIONAL DESAGREGADO PARA LA FORMULACION DE
POLITICAS PARA EL USO RACIONAL DE ENERGIA
CARLOS JAIME FRANCO CARDONA
I. C.
Trabajo de tesis presentado como requisito
parcial para optar al título de
Magister en Aprovechamiento de Recursos Hidráulicos
Director
ISAAC DYNER R.
M.Sc. M.Sc, Ph. D.
Profesor titular
UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
SEDE MEDELLIN
FACULTAD DE MINAS
POSTGRADO EN APROVECHAMIENTO DE RECURSOS HIDRAULICOS
Medellín, noviembre de 1996.
ii
TABLA DE CONTENIDO
Página
LISTA DE TABLAS v
LISTA DE FIGURAS vii
RESUMEN 1
1 ANTECEDENTES 3
1.1 EL PROBLEMA DE LA PLANEACION ENERGETICA EN
COLOMBIA
3
1.2 INTRODUCCION A DSM Y USO RACIONAL 10
1.3 MANEJO DE LA DEMANDA DE ENERGIA Y POLITICA DEL
GOBIERNO COLOMBIANO
13
1.3.1 ELECTRICIDAD 15
1.3.2 PETROLEO 17
1.3.3 GAS 18
1.4 OBJETIVOS METAS Y ALCANCES DEL TRABAJO 19
2 DISCUSION DE LA METODOLOGIA 21
2.1 ENPEP 21
2.2.1 MACRO 22
2.1.2 DEMAND 22
2.1.3 BALANCE 22
2.1.4 IMPACTS 23
2.1.5 PLANDATA 23
2.1.6 LDC 23
2.1.7 ELECTRIC 24
iii
Página
2.1.8 ICARUS 24
2.1.9 MAED 24
2.2 MARKAL 24
2.3 MODELOS ECONOMETRICOS 28
2.4 SIMULACION CONTINUA Y DINAMICA DE SISTEMAS 30
2.5 PLATAFORMA DE DINAMICA DE SISTEMAS 33
2.5.1 LA COMPLEJIDAD DE LOS SISTEMAS ENERGETICOS 34
2.5.2 LAS DEFICIENCIAS DE LAS METODOLOGIAS CLASICAS 36
2.5.3 LOS REQUERIMIENTOS METODOLOGICOS 39
3 EL MODELO NACIONAL AGREGADO 43
3.1 CRITERIOS DE DISEÑO DEL MODELO 44
3.2 ESTRUCTURA GENERAL DEL MODELO 44
3.2.1 MODULOS DE LAS VARIABLES SOCIO-ECONOMICAS 45
3.2.2 MODELAMIENTO DE LA DEMANDA 48
3.2.3 MODELAMIENTO DE LA OFERTA 55
3.4 VARIABLES PARA DETERMINAR LA OFERTA Y LA DEMANDA 58
4 EL MODELO DESAGREGADO 63
4.1 LA DIVERSIDAD EN COLOMBIA 63
4.2 MANEJO DE LA INFORMACION 65
4.3 ESCOGENCIA DEL TAMAÑO DEL MODELO 71
4.4 DESCRIPCION GENERAL DEL MODELO 74
4.4.1 EL MODELO PRINCIPAL 75
4.4.2 EL COMODELO DEL PLAN DE EXPANSION DE REFERENCIA 79
4.4.3 EL COMODELO GENERICO DE UNA REGION 80
4.4.4 EL COMODELO DE SUMINISTRO DE GAS NATURAL 84
iv
Página
5 VALIDACION Y ANALISIS DE RESULTADOS 90
5.1 ESCENARIO 1. ESCENARIO BASE 90
5.2 ESCENARIO 2. RESTRICCION AL PLAN GAS 98
5.3 ESCENARIO 3. FINANCIACION DE EQUIPOS 104
5.4 ESCENARIO 4. FINANCIACION DE EQUIPOS Y CONEXIONES 105
5.5 ESCENARIO 5. SIN RESTRICCIONES AL INGRESO PARA LA
ADQUISICION DE EQUIPOS
107
5.6 ESCENARIO 6. ANALISIS DE DIVERSAS COBERTURAS DEL
PLAN GAS Y SU IMPACTO SOBRE LA CUENTA PROMEDIO DE
LOS SERVICIOS Y DEL BALANCE DE LOS SUBSIDIOS
109
6 VALIDACION Y ANALISIS DE SENSIBILIDAD 116
6.1 ANALISIS DE SENSIBILIDAD 116
6.1.1 SENSIBILIDAD DE PARAMETROS LOCALES 116
6.1.2 SENSIBILIDAD A LOS PARAMETROS QUE SE UTILIZAN EN
BARRANQUILLA
119
6.1.3 SENSIBILIDAD A LA INFORMACION DE BOGOTA 121
6.2 VALIDACION 122
7 CONCLUSIONES 126
8 REFERENCIAS 129
ANEXO 1. DIAGRAMA DEL MODELO EN POWERSIM.
ANEXO 2. DESCRIPCION DE LAS VARIABLES DEL MODELO.
v
LISTA DE TABLAS
Tabla Página
3.1 Planes de construcción de viviendas durante el período 1978-1998. 46
3.2 Elasticidades al precio y al ingreso. 50
3.3 Detalle de las variables incluidas en la demanda y en la oferta. 59
4.1 Algunos Consumos Regionales (Kwh/año). 64
4.2 Diferencias entre estratos en iluminación (Kwh/año). 64
4.3 Diferencias entre estratos en calentamiento (Kwh/año). 64
4.4 Diferencias entre estratos en aire acondicionado (Kwh/año). 64
4.5 Distribución porcentual de la población por estrato socioeconómico. 65
4.6 Distribución porcentual de estratos y consumos por energético para
Bogotá.
66
4.7 Distribución porcentual de estratos y consumos por energético para
Medellín.
66
4.8 Distribución porcentual de estratos y consumos por energético para
Cali.
66
4.9 Distribución porcentual de estratos y consumos por energético para
Barranquilla.
66
4.10 Consumos eléctricos residenciales para Bogotá (Kwh/año). 67
4.11 Consumos eléctricos residenciales para Medellín (Kwh/año). 67
4.12 Consumos eléctricos residenciales para Cali (Kwh/año). 68
4.13 Consumos eléctricos residenciales para Barranquilla (Kwh/año). 68
4.14 Consumos eléctricos residenciales total nacional (Kwh/año). 69
4.15 Comparación de consumos entre Colombia, Brasil y EEUU (Kwh/año). 70
4.16 Distribución porcentual de los consumos para el sector comercial. 70
4.17 Distribución porcentual de los consumos para el sector gobierno. 71
4.18 Número de componentes del modelo agregado. 88
4.19 Número de componentes del modelo desagregado. 88
vi
Tabla Página
5.1 Ahorros en energía eléctrica debidos a sustitución y conservación
(Gwh/año).
97
5.2 Ahorros totales y residenciales para el escenario 2. 103
5.3 Ahorros totales y residenciales para el escenario 3. 105
vii
LISTA DE FIGURAS
Figura Página
1.1 Costos de programas de abastecimiento y manejo de la demanda.
Adaptado de la referencia (SCIENTIFIC AMERICAN, 1990).
11
2.1 Estructura del programa ENPEP. 21
2.2 Esquema general del MARKAL adaptado a Quebec. 26
2.3 Ciclo de realimentación de un sistema. 31
2.4 Símbolos utilizados en dinámica de sistemas adaptados por Powersim. 33
2.5 Planeamiento, Complejidad y sus mecanismos de control. 34
3.1 Estructura general del modelo. 45
3.2 Modelamiento de las variables socio-económicas. 46
3.3 Porcentaje de nuevas viviendas conectadas a la red eléctrica, UPME
(1995).
47
3.4 Ajuste de la tasa de conexiones a la red eléctrica. 47
3.5 Principales elementos que se tienen en cuenta en la adquisición de
equipos.
49
3.6 Elasticidad al precio como función del PIB per capita. 50
3.7 Proyección de la elasticidad al ingreso como función del PIB per capita. 51
3.8 Curva de aprendizaje para las estufas eléctricas. 52
3.9 Adquisición de equipos en el sector residencial. 52
3.10 Adquisición de equipos en el sector industrial. 53
3.11 Factores tenidos en cuenta en la adquisición de equipos. 53
3.12 Dinámica de la industria de generación de electricidad. 57
3.13 Efectos del plan gas. 59
3.14 Distribución espacial de las componentes del modelo. 61
4.1 Estructura general del modelo desagregado nacional. 74
4.2 Distribución de los módulos del modelo principal. 75
4.3 Diagrama del comodelo del plan de expansión de referencia. 80
viii
Figura Página
4.4 Diagrama del un modelo regional en Powersim. 81
4.5 Diagrama en Powersim para una región consumidora. 85
4.6 Diagrama para una zona productora. 86
4.7 Diagrama del modelo de gas natural. 86
5.1 Aumento en los precios del GLP, Gas natural y electricidad. 91
5.2 Simulación de aparatos utilizados para cocción en el sector residencial
urbano de Bogotá (estratos 1, 2 y 3).
91
5.3 Simulación para cocción el sector residencial urbano de Bogotá, estratos
4, 5 y 6.
92
5.4 Simulación para cocción el sector residencial urbano de Medellín,
estratos 1, 2 y 3.
93
5.5 Simulación para cocción el sector residencial urbano de Medellín,
estratos 4, 5 y 6.
93
5.6 Simulación para cocción el sector residencial urbano de Cali, estratos 1, 2
y 3.
94
5.7 Simulación para cocción el sector residencial urbano de Cali, estratos 4, 5
y 6.
95
5.8 Simulación para cocción el sector residencial urbano de Barranquilla,
estratos 1, 2 y 3.
95
5.9 Simulación para cocción el sector residencial urbano de Barranquilla,
estratos 4, 5 y 6.
96
5.10 Simulación para iluminación en el sector residencial urbano de Bogotá,
estratos 4, 5 y 6.
96
5.11 Simulación para iluminación en el sector residencial urbano de
Barranquilla, estratos 1, 2 y 3.
97
5.12 Proyecciones y simulación de la demanda y oferta de electricidad. 98
5.13 Mercado de la cocción para los estratos bajos de Bogotá, escenario 2. 99
5.14 Mercado de la cocción para los estratos altos de Bogotá, escenario 2. 99
ix
Figura Página
5.15 Mercado de la cocción para los estratos bajos de Medellín, escenario 2. 100
5.16 Mercado de la cocción para los estratos altos de Medellín, escenario 2. 100
5.17 Mercado de la cocción para los estratos bajos de Cali, escenario 2. 101
5.18 Mercado de la cocción para los estratos altos de Cali, escenario 2. 101
5.19 Mercado de la cocción para los estratos bajos de Barranquilla, escenario
2.
102
5.20 Mercado de la cocción para los estratos altos de Barranquilla, escenario
2.
102
5.21 Diferencia en los ahorros residenciales entre los escenarios 2 y 3. 103
5.22 Diferencia de ahorros entre los estratos 1 y 3. 104
5.23 Diferencia de ahorros entre los estratos 3 y 4. 106
5.24 Número de conexiones al gas natural utilizadas contra conexiones
proyectadas en el plan gas.
107
5.25 Diferencia de ahorros entre los escenarios 1 y 5. 108
5.26 Cuenta mensual promedio para los estratos altos de Bogotá. 109
5.27 Cuenta mensual promedio para los estratos altos de Medellín. 109
5.28 Cuenta mensual promedio para los estratos altos de Cali. 110
5.29 Cuenta mensual promedio para los estratos altos de Barranquilla. 110
5.30 Cuenta mensual promedio para los estratos bajos de Bogotá. 111
5.31 Cuenta mensual promedio para los estratos bajos de Medellín. 111
5.32 Cuenta mensual promedio para los estratos bajos de Cali. 112
5.33 Cuenta mensual promedio para los estratos bajos de Barranquilla. 112
5.34 Balance anual de los subsidios para la región de Bogotá. 113
5.35 Balance anual de los subsidios para la región de Medellín. 113
5.36 Balance anual de los subsidios para la región de Cali. 114
5.37 Balance anual de los subsidios para la región de Barranquilla. 114
6.1 Comparación del ahorro de electricidad de los diferentes escenarios con
el escenario 1.
117
x
Figura Página
6.2 Comparación de las conexiones instaladas y utilizadas de los diferentes
escenarios.
117
6.3 Generación bajo los efectos de El Niño y demandas con y sin políticas de
MD.
119
6.4 Simulación para cocción el sector residencial urbano de Barranquilla,
estratos 1, 2 y 3. Con datos de Cali.
120
6.5 Simulación para cocción el sector residencial urbano de Barranquilla,
estratos 1, 2 y 3. Datos originales
120
6.6 Simulación para cocción el sector residencial urbano de Bogotá, estratos
1, 2 y 3. Con datos de Medellín.
121
6.7 Simulación para cocción el sector residencial urbano de Bogotá, estratos
1, 2 y 3. Con datos originales
121
6.8 Comparación de los ahorros en el consumo eléctrico en el modelo
desagregado con respecto al agregado.
124
6.9 Comparación de los ahorros en el consumo eléctrico en el modelo
desagregado con respecto al agregado, 1999 en adelante.
125
1
RESUMEN
En esta tesis se afronta el problema del análisis de políticas energéticas nacionales, su
efecto sobre las regiones de Colombia, y las consecuencias que producirían sobre el total
del país políticas energéticas regionales, para estos propósitos se desarrolló un modelo
nacional desagregado en regiones y estratos socioeconómicos, que permitiese simular el
comportamiento del sector energético Colombiano bajo los efectos de tales políticas.
En el capítulo primero se hace un recuento de los trabajos en energía que se han
desarrollado el las últimas dos décadas, se introduce al lector en algunos conceptos
manejados durante la tesis y finalmente se hace un recuento de la política energética del
actual gobierno.
El segundo capítulo expone diferentes metodologías que han sido empleadas en el
planeamiento energético y se analiza la conveniencia de su utilización para afrontar el
problema propuesto.
El tercer capítulo presenta el modelo agregado, el cuál contiene la misma filosofía del
modelo desagregado, este modelo se desarrolló por un grupo de trabajo de la Universidad
Nacional, del cual hacían parte el director y el autor de esta tesis, durante el desarrollo de
este modelo se detectó la necesidad de desagregar en regiones y estratos socioeconómicos,
lo cual condujo a la creación del modelo de la presente tesis.
El cuarto capítulo muestra el modelo desagregado sus especificaciones generales y
componentes fundamentales. Inicialmente se examinan las distintas posibilidades de
modelamiento de acuerdo con las restricciones de la información y se comparan con las
necesidades especificas de las posibles políticas a adoptar y finalmente se presenta el
modelo definitivo.
2
Los últimos dos capítulos son aplicaciones del modelo en donde se realizan análisis de
escenarios bajo diferentes políticas, se realiza sensibilidad sobre los principales parámetros
y se efectúan validaciones con relación a proyecciones realizadas por el gobierno y a
simulaciones del modelo agregado.
3
CAPITULO 1
ANTECEDENTES
1.1 EL PROBLEMA DE LA PLANEACION ENERGETICA EN COLOMBIA
Para cualquier nación es de suma importancia en su desarrollo la disponibilidad de los
recursos energéticos. Del éxito en el planeamiento de tales recursos depende la continuidad
de este desarrollo en el tiempo. Colombia, que ha sido favorecida por una gran cantidad y
variedad de recursos energéticos, debe aprovechar esta ventaja utilizándolos del modo más
conveniente.
A pesar del planeamiento fragmentario que dirigió al sector energético durante la mayor
parte de la historia de Colombia, se ha observado desde los años setentas un interés por
alcanzar un mejor manejo de los recursos. A continuación se analizan algunos trabajos
desarrollados en las últimas dos décadas, que manejaron conceptos y temas tratados en esta
tesis.
El ENE (MINMINAS, 1981) es el primer estudio energético hecho en Colombia donde se
enfoca la planificación de los recursos desde un punto de vista integrado, este estudio tiene
como antecesores varios trabajos que vale la pena citar.
• Análisis y Proyecciones del Desarrollo Económico de Colombia. CEPAL. 1957. Se
presentó la evolución de la energía de 1934 a 1955, haciendo proyecciones hasta 1965.
En este documento se planteó la necesidad de la inversión pública en el sector
energético.
• En 1972 ICEL publicó el Balance energético de Colombia para los años 1960 a 1970 -
trabajo promovido por CIER (Comisión de Integración Eléctrica Regional). A pesar del
4
esfuerzo, esta investigación no se utilizó completamente para diseñar una política
energética global.
• La crisis petrolera de 1973 hizo evidente problemas de planeación sectorial. Se crearon
estímulos, entonces, para la elaboración de trabajos tales como: “Bases para un Plan
Energético”, “Coyuntura y Desafío Energético” y “Perspectivas Energéticas
Colombianas hasta el año 2000”, trabajos elaborados por el Ministerio de Minas y
Energía y el Departamento Nacional de Planeación entre 1977 y 1979, los cuales fijaron
los lineamientos que debía seguir el ENE.
El ENE estudió los mas importantes energéticos disponibles en el mercado Colombiano,
analizando sus disponibilidades actuales y las proyecciones de la demanda de dichas
fuentes. La metodología escogida para realizar el estudio fue la simulación de los diferentes
sectores, utilizando modelos econométricos.
El ENE plantea que el planeamiento energético debe cumplir con ciertas exigencias, las
cuales se muestran a continuación:
• Buscar que el planeamiento sea integral.
• Utilizar instrumentos analíticos cuantitativos.
• Poseer una base amplia de información lo más precisa y detallada posible.
• Revisar y actualizar continuamente las proyecciones y el análisis de alternativas.
• Considerar las relaciones que existen entre el sector energético y el resto de la economía.
Entre la muchas posibles políticas identificadas por el ENE, las recomendadas se resumen a
continuación, dejando claro que el mismo estudio hace un llamado a la revisión continua de
tales políticas, las cuales no debían tomarse como inflexibles.
• En relación con los hidrocarburos se plantea aumentar el ritmo de exploración, por
medio de contratos de asociación con capitales tanto extranjeros como nacionales (pero
5
modificando los términos de los contratos que se habían estado firmando), y además
haciendolo directamente a través de Ecopetrol.
• En carbón, se propone realizar un ambicioso programa de exploración de todas las zonas
carboníferas que permitan la evolución de proyectos para el abastecimiento del consumo
interno y la exportación.
• No se recomienda la exploración de yacimientos de uranio, a menos que se presentaran
buenas rentabilidades para tal inversión.
• La expansión del sistema eléctrico debe basarse en proyectos hidroeléctricos. Sin
embargo debe haber una componente térmica a carbón.
• Se deben aumentar las tarifas eléctricas en términos reales, de tal forma que permita la
autosuficiencia financiera del sector. Así mismo se recomienda la igualación de las
tarifas en todo el país.
• Se recomienda no iniciar en el corto plazo la red de gasoductos del interior del país.
• Se establece la conveniencia de normalizar para los calentadores eléctricos y a GLP, los
cuales deberían cumplir con ciertas condiciones de aislamiento y con dispositivos de
funcionamiento intermitente. También se establece la posibilidad de sustituir el cocinol
por electricidad o GLP. Finalmente se concluye que lo mejor para esta sustitución es
subsidiar la tarifas de la electricidad para los consumos bajos en el interior del país.
• Se infiere que la nueva estructura de precios, induce al consumo de carbón y de gas
natural en el sector industrial.
6
• Se recomienda iniciar un estudio para la conservación y sustitución en el sector
transporte, debido a que se habían detectado programas atractivos tales como la fijación
de límites al cilindraje de los vehículos, reformas estructurales en el transporte urbano y
la posibilidad de motivar el transporte por ferrocarril y por el río Magdalena.
• Para el sector rural las opciones de política se limitaban a considerar lo opción de
promocionar energías alternativas tales como la solar, eólica, biogas, gasificación de
residuos vegetales, o la construcción de minicentrales hidroeléctricas. Sin embargo
debido a la escasa información no se llegó a una recomendación definitiva, haciéndose
un llamado a realizar estudios en este sentido.
En resumen la principal contribución del ENE fue dar el primer gran paso para alcanzar las
exigencias que conlleva el planeamiento energético, desarrollando modelos que permitiesen
modelar los diferentes sectores energéticos y ubicando los estudios que se necesitan para
adelantar un mejor planeamiento.
El Estudio de Eficiencia Energética En Los Sectores Residencial, Comercial Y Oficial
(UNDP/WORLD BANK, 1992) plantea dos problemas primordiales. En primer lugar, el de
la escasez de recursos de crédito u otras fuentes financieras para aumentar la oferta
energética. En segundo lugar, el de la preocupación por el deterioro del medio ambiente que
se origina en el proceso de extracción, producción, distribución y consumo de los diversos
energéticos.
El estudio toma como universo de consumidores las cuatro ciudades de mayor tamaño del
país Bogotá, Medellín, Cali y Barranquilla, en las cuales se concentraba en 1992 el 60% del
consumo de electricidad total nacional y cerca del 60% del consumo nacional de los tres
sectores en estudio.
Los programas que se estudiaron fueron:
7
− La incorporación en los diseños y construcción de viviendas y edificaciones para uso
comercial y oficial, de medidas tendientes al uso eficiente de la energía, así como las
modificaciones a las edificaciones existentes.
− Promoción de la oferta y demanda de equipos de uso final más eficientes que los
disponibles en ese momento en el mercado.
− Enseñanza a los usuarios acerca de prácticas conducentes al uso eficientemente la
energía, induciéndolos a modificar sus hábitos de consumo e incorporando prácticas de
uso racional.
− Posibilidades de ahorro de energía y potencia en el alumbrado público.
Lamentablemente ninguno de los planes estudiados en este proyecto se iniciaron. Sólo hasta
ahora se está pensando de nuevo en la implementación de programas.
Dentro del ámbito regional se adelantaron los estudios Estudio Energético de Antioquia
(Valencia et al, 1989), Sistemas De Apoyo Para La Dinámica Energética Regional (Moreno,
1989), Estudio Energético De Antioquia (Gobernacion de Antioquia, 1989) y . Modelo de
apoyo para la gestión energética residencial en el ámbito regional (Peña, 1993). En el
primero se utilizaron modelos econométricos para el cálculo de los consumos de energía.
Uno de los principales resultados obtenidos fueron las proyecciones de demanda, los
balances energéticos y las propuestas de política. Además se planteó la posibilidad de
sustituir electricidad por gas, en los sectores residencial e industrial. En el segundo trabajo
se realizaron proyecciones para cada uno de los estratos socioeconómicos por medio de un
modelo econométrico al que se le adicionaron elementos de dinámica de sistemas. En el
tercer estudio se actualizan las bases de datos y se estudia el ahorro energético y económico
ocasionado por la sustitución de electricidad por gas, realizando análisis de escenarios.
8
Peña (1993) desarrolló un modelo de dinámica de sistemas para el apoyo al análisis de
políticas. Este trabajo modeló el sector residencial urbano del área metropolitana de
Medellín, algunos de los aportes son:
• Adicionar nuevos módulos al programa del estudio anterior.
• La introducción del concepto de costo anual equivalente para la elección de los usuarios.
• Organizar el programa de manera matricial.
El programa maneja sustitución de electricidad por alternativas energéticas disponibles,
equipos de cocción y calentamiento, ingresos salariales de los usuarios y consumos de
alternativas energéticas por rangos de consumo, estos tres últimos por estrato.
Al introducir al modelo tarifas de energéticos, costo de equipos, intereses de financiación,
ingreso, capacidad de compra y consumos, se pueden realizar proyecciones de consumos de
cada alternativa energética y estudiar el efecto de políticas al variar los parámetros del
modelo.
Se plantea en la tesis de maestría de Juan Carlos Suarez (Suarez, 1994) el concepto de
SATD (Sistema de Apoyo para la Toma de Decisiones), el cual se fundamentó en dinámica
de sistemas y se aplicó al sector industrial. En un comienzo se modelo bajo el lenguaje
Dynamo con interface bajo Dynex. Posteriormente se traslado el modelo al lenguaje
Powersim, debido a limitaciones de modelamiento y presentación de resultados.
El modelamiento va dirigido al sector industrial, tratando de observar la penetración de
equipos eficientes, variando los precios de los equipos nuevos (mas eficientes) y viejos, así
mismo como sus correspondientes consumos, de esta manera se pueden obtener diferentes
escenarios que ayudarían al planificador a tomar la decisión conveniente.
9
Quizás la principal conclusión de este estudio es que los cambios en el sector energético
deben estar orientados hacia el uso eficiente de energía, mejorando el rendimiento de los
equipos de uso final y seleccionando mejor fuente energética para cada uso.
Sin lugar a duda el trabajo mas importante de los últimos años en este campo es el Plan
Energético Nacional - PEN (UPME, 1994). Se aspiraba con este estudio iniciar el proceso
de planificación participativa, integral, flexible, indicativa y no centralizada.
Los objetivos específicos fueron:
a. Alcanzar una eficiente gestión de la demanda y un uso racional de la energía.
b. Lograr una abastecimiento pleno y eficiente de la energía con una adecuada
infraestructura y la asignación óptima de recursos entre subsectores energéticos.
c. Optimizar la contribución de las exportaciones energéticas.
d. Ampliar la cobertura de energización las áreas rurales y contribuir al desarrollo regional.
e. Mejorar y conservar la calidad ambiental.
f. Impulsar decididamente la investigación y el desarrollo científico y tecnológico.
g. Consolidar la modernización institucional.
Se pretendió con estos objetivos, obtener seguridad en la oferta, continuar el desarrollo del
sector exportador de energía y mejorar la eficiencia del sector energético local.
Dentro de las limitaciones del PEN cabe resaltar la inexistencia de un modelo de
planificación integral suficientemente probado, que permitiese elaborar las proyecciones
globales de energía, por lo que se realizaron proyecciones subsectoriales. Como parte del
plan de trabajo que dejó el PEN, se recomendó la realización de un estudio integral de
demanda de energía que permita hacer prospecciones globales y subsectoriales coherentes.
10
El objetivo del Estudio De Proyección Integrada De La Demanda De Energía Del País
(UPME, 1995) fue el desarrollo de una metodología que permitiera realizar proyecciones
integradas de la demanda del sector energético global y por subsectores económicos,
mediante un cálculo que se emplee para tomar las decisiones que permitan atender los
requerimientos energéticos del país.
Para realizar las proyecciones de la demanda se emplearon dos herramientas, un conjunto
de modelos econométricos y un modelo de tipo analítico el ENPEP. De esta manera se
obtuvieron proyecciones econométricas y proyecciones integradas de energía. También se
consiguió construir algunos escenarios de sustitución y eficiencia energética que se deben
considerar como puramente indicativos.
1.2 INTRODUCCION A DSM Y USO RACIONAL
A finales de los años setenta un grupo de analistas de política energética norteamericana
llegaron a la conclusión de que era más rentable tanto para las compañías eléctricas, como
para sus usuarios, invertir en sistemas de reducción del consumo eléctrico en lugar de
aumentar la capacidad instalada. A este nuevo enfoque que se le empezó a dar al problema
de abastecimiento energético se le denominó DSM (Demand Side Managment es decir
manejo por el lado de la demanda). En la figura 1.1 se pueden observar los costos de
programas de abastecimiento y ahorro de energía.
11
0.000 0.020 0.040 0.060 0.080 0.100 0.120 0.140 0.160
Motores eficientes
Mejores baterías de irrigación
Bombillas fluorescentes compactas
Pequeñas centrales hidroeléctricas
Cogeneración de bagazo
Centrales a biogas
Centrales a gas natural
Grandes centrales hidroeléctricas
Centrales a carbón
Calentadores de agua solares
Centrales de fisión nuclear
(U$/Kwh)
Figura 1.1 Costos de programas de abastecimiento y manejo de la demanda. Adaptado de
la referencia (SCIENTIFIC AMERICAN, 1990).
Mas adelante se introdujo otro enfoque complementario a DSM llamado Planificación
Integrada de Recursos (PIR). Con la PIR, los planificadores evaluaban en primer lugar los
beneficios, los riesgos y los costos, tanto de las opciones de abastecimiento, como de ahorro
de energéticos (incluyendo sustitución de energéticos). Posteriormente se establecía si era
más conveniente construir capacidad o buscar programas de reducción de la demanda. De
esta manera, se buscaba aumentar la eficiencia en el consumo, promoviendo la utilización
de aparatos eficientes, la utilización de los energéticos más abundantes y reduciendo el
desperdicio de la energía.
Estos conceptos utilizados en algunos países desarrollados, además de los Estados Unidos,
no han sido aplicados en Colombia, aunque en varios estudios se ha detectado la necesidad
de iniciar acciones en este sentido.
El sistema energético colombiano solo ha empezado recientemente a tener un manejo
integrado. El Plan Energético Nacional y El Plan de Uso Racional de Energía son en este
12
sentido intentos desde la perspectiva del análisis. Otros trabajos que apuntan en esta
dirección son:
• La publicación en 1981 del manual de ahorro de energía en la industria, elaborado por
ISA, se genero como respuesta al racionamiento eléctrico que se sufrió en dicha época.
• A comienzos de esta década el convenio EUCOLERG, el cuál se realizó con el apoyo de
la comunidad económica europea, tuvo como propósito apoyar la formulación de tres
proyectos: uso del gas natural, gestión de la carga eléctrica y apoyo al uso racional de la
energía.
• Estudio de eficiencia energética en los sectores residencial, comercial y oficial,
elaborado por ESMAP y CNE entregado en 1992.
• Estudio de proyección integrada de la demanda de energía en el país. Elaborado por la
UPME, abril de 1995.
• Plan nacional de uso racional de la energía 1995-1998 (preliminar), Departamento
nacional de planeación, 1995.
• Metodología de modelamiento para apoyar el planeamiento energético integrado,
Universidad Nacional, UPME, 1995-1996(aún en desarrollo).
Estos estudios, programas y propuestas tienen propósitos económicos y ambientales puesto
que apuntan a la conservación de los recursos energéticos y a una menor intervención del
hombre en la naturaleza. Comentario aparte merece el documento Plan nacional de uso
racional de la energía 1995-1998 (preliminar), Departamento Nacional de Planeación, Santa
Fe de Bogotá, en el cuál se toman conceptos de ahorro y sustitución de energéticos que
veremos detalladamente.
13
1.3 MANEJO DE LA DEMANDA DE ENERGIA Y POLITICA DEL GOBIERNO
COLOMBIANO
Existe manera de ahorrar energía sin la necesidad de disminuir el confort de los usuarios.
Esto se logra por medio de programas de uso racional de la energía. Los potenciales de
ahorro de los programas estudiados por el PEN (UPME, 1994) se pueden establecer de la
siguiente manera:
En el Sector Residencial Urbano, mediante el uso de aparatos eficientes en refrigeración, el
ahorro se sitúa entre 366 y 456 Gigavatios-hora de energía en el año 2005 (2.0% de la
demanda residencial prevista) y entre 141 y 177 MW de potencia en el mismo año.
El potencial de ahorro en el sector residencial en iluminación se estima en 2080 GWh de
energía eléctrica y en 990 MW de potencia para el año 2005. El potencial máximo de
ahorro en el sector comercial se estima en 244 GWh de energía y 22 MW de potencia pico
para el año 2005. Siendo los más significativos los ahorros en iluminación (55% de ahorro
en energía y 52% en potencia) y aire acondicionado (32% y 31%, respectivamente)
Para el sector industrial el estudio de Eucolerg concluye que el potencial de ahorro para los
grandes y medianos industriales es de 9% de la demanda de energía eléctrica (1749 GWh y
140 MW de potencia), para el año 2005 y un 14% para las energías combustibles.
En términos globales el potencial total de ahorro de energía eléctrica es de 4430 GWh para
el 2005 y en potencia de casi 1290 MW.
Con base en estos potenciales, se puede afirmar que el Uso Racional de Energía es una
fuente adicional para cubrir necesidades de expansión en cantidades importantes,
14
comparables con la capacidad de generación de plantas de tamaño grande en el sistema
(Guavio puede generar alrededor de 5000 GWh, Betania puede generar 2000 GWh, Termo
Paipa IV podría generar alrededor de 1000 Gwh, anuales).
Los programas de ahorro de energía eléctrica producen lo que se llama negavatios, o sea
vatios dejados de consumir. En este sentido se puede pensar que es lo mismo para el
sistema en su conjunto invertir en un kilovatio generado que en uno ahorrado. Mas aún,
debido a las pérdidas técnicas y no técnicas (que en los actuales momentos son del orden
del 11.5% cada una) causa mayor impacto un kilovatio no consumido puesto que equivale a
1.23 dejado de generar.
Existen otros programas interesantes tales como la conversión de vehículos a GLP o a gas
natural comprimido, ya que por un lado disminuye el consumo de gasolina el cuál es un
combustible mas costoso y por el otro tiene efectos ambientales debido a que la combustión
de los dos energéticos antes mencionados es mas limpia (deja menos residuos) que la de la
gasolina.
La sustitución de la cocción por medio de gas natural es un programa muy atractivo ya que
trae ahorros muy grandes en energía y reduce el pico de la curva de carga. Los problemas de
este programa son esencialmente de infraestructura ya que en la actualidad no existe una red
de gasoductos que comunique las zonas productoras con las principales ciudades.
Hay otras sustituciones muy convenientes como la sustitución de calentadores eléctricos por
calentadores a gas o solares, la sustitución de luminarias no eficientes por eficientes, y la
utilización de refrigeradores y aires acondicionados eficientes. La metodología para estudiar
el problema de la expansión energética integrada se discute mas adelante.
Los objetivos generales del gobierno son:
15
• Corregir la inadecuada concentración de demanda de energía eléctrica en el sector
residencial, la excesiva dependencia de la generación hidroeléctrica, las distorsiones del
sistema tarifario y los altos niveles de pérdidas de la energía eléctrica
• En hidrocarburos se busca disminuir las importantes limitaciones en la infraestructura
del transporte, almacenamiento y refinación. Además, se proponen modificaciones a los
esquemas regulatorios de las actividades exploratorias del subsector gas y de las
diferentes actividades asociadas al subsector petrolero.
• Continuar con el Plan gas.
La política del sector energético esta enfocada a racionalizar el uso de los energéticos,
garantizar una oferta confiable y eficiente de los mismos, reducir sus costos, aumentar la
cobertura y proteger a los usuarios e incrementar la contribución de las exportaciones a la
economía del país.
Algunos puntos y extractos de las metas propuestas por el presente gobierno (República de
Colombia, 1994) para el sector energético se muestran a continuación:
1.3.1 Electricidad
⇒ Reducción de la vulnerabilidad del sistema de generación-transmisión, mediante el
incremento de la componente térmica y la consolidación de la red nacional de
interconexión a 500 KV.
⇒ Reducción de las pérdidas de energía y mejoramiento de la calidad del suministro,
reforzando los sistemas de subtransmisión y distribución de las empresas.
⇒ Extensión de la cobertura del servicio al sector rural, barrios marginales y zonas no
interconectadas.
16
Para finales de 1998, los programa de gobierno de las obras de infraestructura sectorial
incluyen la disponibilidad adicional cercana a los 1000 MW térmicos en el sistema de
generación, que equivale a un incremento del 10% de la capacidad del sistema, con una
combinación adecuada de recursos de carbón y gas; la construcción de 1.100 km de líneas
de 230/500 KV en la red nacional de transmisión, pasando de 4.180 a 5.280 kms; y la
instalación de 1.650 MVA de nueva capacidad de transformación. En cuanto al sistema de
distribución se contempla extender el servicio a más de 700.000 nuevos usuarios, con lo
cual la cobertura del servicio de energía eléctrica será del orden de 6.7 millones de usuarios
en 1998, lo cual equivale a una cobertura superior al 90%. Los recursos necesarios para
estos desarrollos se estiman en $3.7 billones, de los cuales un 25% estarán representados
por inversiones privadas, principalmente en generación; gracias a ello, la inversión pública
en el sector se reducirá ligeramente como proporción del PIB.
El nuevo esquema regulatorio e institucional del sector promovió la separación de
actividades de generación y distribución. En generación se espera que ingrese la
participación del sector privado, se promueva la libre competencia, y se establezca un
régimen de precios que permita la sostenibilidad financiera del sector.
Para garantizar que la política tarifaria no afecte a los consumidores de bajos ingresos, se
pondrá en marcha el sistema de subsidios establecidos por las Leyes Eléctrica y de
Servicios Públicos.
Una mejora sustancial en la gestión empresarial se logrará mediante la suscripción de
acuerdos de productividad con cada una de las empresas. Tales acuerdos contendrán
indicadores de eficiencia, productividad y atención a los usuarios. El Ministerio de Minas y
Energía, en coordinación con la Superintendencia de Servicios Públicos Domiciliarios,
realizará un estrecho seguimiento que permita corregir en muy breve plazo cualquier
deficiencia.
17
El esquema institucional contempló la conformación de dos empresas a partir de ISA. Una
de ellas está dedicada a la transmisión y al manejo del centro de control, asegurando de esta
manera la administración de la interconexión nacional en una sola entidad estatal. Con los
activos de generación se conformará una casa matriz, con miras a incentivar la rápida
introducción de competencia real en este campo y facilitar la vinculación de capital privado.
1.3.2. Petróleo
⇒ Incremento en las actividades exploratorias.
⇒ Consolidación de la red de transporte de hidrocarburos.
Para el período 1995-1998 se espera que se perforen cerca de 60 nuevos pozos
exploratorios al año; se eleve la producción de crudos de 479 KBPDC promedio en 1995 a
895 KBPDC promedio en 1998; se incremente la capacidad de refinación del país hasta
cerca de 323 KBPDC anuales en 1998 (un aumento del 30% en relación con la capacidad
actual); y se incremente la capacidad de transporte de la red de oleoductos y poliductos en
700 KBPDC, respecto a la capacidad de 2400 KBPDC en 1995. Las inversiones requeridas
para estos desarrollos suman durante el cuatrienio $6.9 billones, de los cuales cerca del 60%
serán aportados por el sector privado.
Para asegurar el adecuado abastecimiento de hidrocarburos, se seguirá promocionando la
participación del sector privado en actividades de exploración, transporte, almacenamiento,
distribución, refinación, comercialización y petroquímica.
Por otra parte, se adelantará la reestructuración de ECOPETROL, dentro de un criterio de
especialización de actividades, buscando hacer más eficiente la participación del Estado en
los diferentes negocios del sector de hidrocarburos.
1.3.3. Gas
18
El cubrimiento del servicio de gas domiciliario se extenderá a cerca de 900.000 nuevos
suscriptores, para llegar a atender 1.6 millones en 1998. Para tal efecto, la producción de
gas se incrementará de 420 MPCD por año en 1995 a 620 MPCD en 1998. Las inversiones
necesarias durante los próximos cuatro años, por poco más de $1.1 billones, serán
realizadas casi en su totalidad por el sector privado (incluyen entre otras las inversiones
necesarias para la consolidación del sistema de gasoductos, la exploración y explotación de
los yacimientos de Opón y Volcaneras, y la construcción de la segunda plataforma de
Chuchupa).
Dentro de los programas de uso racional de energía, se incentivará la sustitución de gasolina
y diesel por GNC (gas natural comprimido) y GLP (propano) en el sector transporte. De
otra parte, para atender los problemas de suministro de energéticos en el sector rural, se
impulsará un programa de distribución rural de gas propano, que se complementará con
fuentes alternativas de energía y briquetas de carbón.
Los desarrollos anteriores exigen un proceso de reordenamiento institucional, que incluye la
separación del manejo del Gas de Ecopetrol, mediante la creación de una empresa con
dedicación exclusiva a la construcción y operación de gasoductos, ECOGAS, el
otorgamiento y contratación de las áreas necesarias para distribución y el desarrollo del
régimen regulatorio sectorial.
1.4 OBJETIVOS METAS Y ALCANCES DEL TRABAJO
En Junio de 1995 la Universidad Nacional, y la UPME (Unidad de Planeamiento Minero
Energética) iniciaron el proyecto denominado Metodología De Modelamiento Para Apoyar
19
El Planeamiento Energético Integrado. El objetivo principal de este estudio es desarrollar
una herramienta para el apoyo al planeamiento integrado y la toma de decisiones en el
sector energético nacional. La herramienta que se fundamenta en la Dinámica de Sistemas,
considera aspectos prioritarios relacionados con la incidencia de la política energética sobre
el sistema.
Como objetivos específicos se pueden mencionar:
-Establecer mediante el uso de modelos, una metodología especifica de apoyo al
planeamiento energético integrado y a los procesos de toma de decisiones en el sector
energético.
-Complementar el alcance de los modelos existentes en aquellos aspectos que tengan mayor
incidencia sobre el sector energético.
-Establecer puentes con metodologías de optimización utilizadas para el planeamiento de
ciertos subsectores específicos.
-Incluir explícitamente aspectos asociados con la incertidumbre del sistema.
En la primera fase del proyecto se desarrollo un modelo nacional agregado, este modelo
maneja básicamente la demanda y la compara con proyecciones de demanda y de oferta, en
este se pueden trabajar políticas de sustitución, eficiencia y uso racional.
Dadas las diferencias climáticas y culturales del país se encontró la necesidad de desagregar
el modelo anteriormente citado en zonas y estratos, para poder establecer políticas de índole
regional, y observar los posibles intercambios energéticos. Esta tesis consiste
fundamentalmente en el desarrollo del modelo nacional desagregado.
El modelo desarrollado en esta tesis pretende ser una herramienta del la UMPE y por lo
tanto del gobierno nacional para evaluar políticas en el campo energético. Los objetivos de
esta investigación son entonces:
20
• Construir un modelo desagregado por regiones y estratos socioconómicos, que permita la
elaboración de políticas en materia de uso racional de energía.
• Investigar la posibles políticas que se puedan aplicar al sector energético colombiano.
21
CAPITULO 2
DISCUSION DE LA METODOLOGIA
En este capítulo se muestran diferentes metodologías que han sido empleadas en el
planeamiento energético y se analiza la conveniencia de su utilización dentro del mismo
marco del problema que se está afrontando.
2.1 ENPEP (Buehring et al, 1991)
El programa ENPEP(ENergy and Power Evaluation Program) es un conjunto de
herramientas analíticas diseñadas para realizar planeación integrada de energía y medio
ambiente. El ENPEP contiene nueve módulos técnicos que pueden conectarse
automáticamente con otros módulos del ENPEP o emplearse de manera individual (UPME,
1995). La estructura del programa puede observarse en la figura 2.1.
MACRO DEMAND BALANCE
MAED
IMPACTSPLANTDATA
ANALISIS DE
SISTEMA
ANALISIS
ELECTRICOLDC ELECTRIC ICARUS
TODO EL
ENERGETICO
DETALLADODEL SISTEMA
Figura 2.1. Estructura del programa ENPEP.
Los módulos y sus funciones son:
22
2.1.1 MACRO
Macro tiene que ver con las proyecciones macroeconómicas del modelo, no es un modelo
de planeamiento económico, pero permite realizar una interface con un modelo que si lo
sea, o tomar los resultados de un modelo de ese tipo.
2.1.2 DEMAND
Demand transforma las proyecciones de macro en demandas de energía, en este módulo se
pueden utilizar proyecciones de demanda de combustibles y electricidad o usar las
proyecciones de energía útil.
2.1.3 BALANCE
Balance es uno de los módulos más importantes, en él se determina el balance de energía
entre la oferta y la demanda. La manera de realizar el balance es diseñando una red
energética para trazar el flujo de energía desde las fuentes primarias hasta las demandas de
energía útil.
El programa considera la variación el precio debido a la demanda y la variación en la
demanda debido al cambio de precio, encontrando la intersección entre las curvas de oferta
y demanda simultáneamente para todos los tipos de energéticos disponibles y para todos los
usos energéticos finales que se incluyeron en la red.
El programa permite modelar políticas de sustitución de energéticos, y políticas tarifarias,
comportamiento de los consumidores ante los energéticos ofrecidos y restricciones en el
suministro.
23
La solución que entrega este módulo está en equilibrio por el efecto de realimentación entre
la oferta y la demanda. Esta solución no es óptima, sino más bien, una solución posible bajo
las condiciones dadas.
Balance está desarrollado para dar una imagen de tendencias a largo plazo. No intenta ser
una herramienta de predicción a corto plazo, ni es conveniente para manejar efectos de
corto plazo, ni condiciones de emergencia en caso de crisis. El modelo realiza sus cálculos
año a año, por lo tanto no toma decisiones en el presente año basándose en una predicción
futura.
2.1.4 IMPACTS
Calcula los impactos del sistema producido por el módulo balance, los impactos
considerados son: polución del aire, polución y suministro de agua, empleo de la tierra,
generación de basuras sólidas, requerimiento de recursos humanos y de materiales, y salud
ocupacional y seguridad. El módulo también permite estudiar varias regulaciones para
controlar dichos impactos.
2.1.5 PLANDATA
Permite el ingreso de datos de la unidades de generación eléctrica, esta información se
puede utilizar como dato de entrada del módulo balance.
2.1.6 LDC
Genera curvas detalladas de duración de carga para ser usadas en el sistema de planeación
eléctrica, tales curvas provienen de proyecciones básicas de la carga anual dadas por
balance, MAED o introducidas directamente por el usuario.
24
2.1.7 ELECTRIC
Es un modelo de planeación de la expansión de generación eléctrica, basado en el programa
WASP III distribuido por la OIEA. Emplea una técnica de optimización de costos para
desarrollar un itinerario de construcción para el sistema eléctrico.
2.1.8 ICARUS
Da un análisis detallado de la producción del sistema eléctrico, sus costos y disponibilidad.
Emplea el itinerario de construcción dado por ELECTRIC u otro modelo de expansión.
2.1.9 MAED
Proporciona un método alterno para desarrollar las predicciones anuales de carga eléctrica,
también proporciona información sobre usos no eléctricos de la energía, pero de una
manera muy agregada.
2.2 MARKAL (Berger et al, 1987)
El MARKAL (MARKet ALlocation) es un modelo de análisis de procesos dinámicos
específicamente diseñado para manejar los tipos de restricciones que describen un sistema
energético.
El núcleo de MARKAL es una colección de ecuaciones genéricas, estas ecuaciones
envuelven clases específicas de variables, pero los miembros de estas clases se dejan a
elección del modelador. En una aplicación de MARKAL el modelador puede definir la lista
de actividades asociadas con las variables que aparecen en cada clase, y tiene que
25
proporcionar los valores para todos los coeficientes técnicos asociados con estas
actividades. Puesto que las ecuaciones tienen un formato bien especificado, una vez el
contenido de cada clase de variables es dado, los coeficientes técnicos pueden ser tomados
de un modo estructurado, automáticamente. En resumen las 20 o más versiones de
MARKAL correspondientes a diferentes países tienen la misma estructura. Sin embargo
dos modelos distintos pueden diferir considerablemente en su alcance y tamaño.
MARKAL es un modelo de demanda dirigida. Su estructura puede ser descrita de la
siguiente manera: La energía es extraída de las fuentes primarias, entonces se transforma
por tecnologías de abastecimiento en una cantidad de portadores de energía tales como
combustibles, electricidad, y calor de baja temperatura; estos portadores de energía son
finalmente usados por un vasto arreglo matricial de tecnologías de uso final, para satisfacer
varias necesidades socioeconómicas expresadas en demanda útil.
La demanda útil es una expresión directa de la demanda por un particular producto o
servicio. Las demandas útiles son desagregadas en 5 sectores: Industrial, Transporte,
Residencial, Comercial y usos no energéticos, los cuáles están más divididos en varios
subsectores. Un esquema general del modelo MARKAL adaptado a Quebec se muestra en
la figura 2.2.
En la figura 2.2 el rectángulo con el número (1) representa las tecnologías de producción de
electricidad y calor de baja temperatura, el rectángulo con el número (2) representa todas las
otras tecnologías de producción de energía, y el que tiene en número (3) el conjunto de
tecnologías de uso final.
MARKAL es un modelo de optimización que utiliza una base de datos, compuesta
principalmente por coeficientes técnicos, que describen la entrada y la salida de un gran
conjunto de tecnologías, sus eficiencias, sus costos, su vida útil y disponibilidad, entre
otros.
26
MARKAL es un modelo dinámico, él simula el sistema energético por encima de nueve
períodos de tiempo de 5 años cada uno. El acepta un conjunto de valores iniciales para la
capacidad instalada de todas las tecnologías, y para su vida residual. Período a período, la
capacidad de una tecnología es automáticamente conservada, excepto cuando llega al final
de su vida útil donde se toma automáticamente la decisión de sacarla.
exportacione s
importaciones
ext ra cciónen Que bec
ele ctricidad
ele ctricidad
gas natural canadiense
pet róleo canadiense
pet róleo ext ranjero
coque de petróleo
brea
uranio
torio
agua pesa da
carbón y coque
ene rgía hidrául ica
ene rgía eolica
mat. org . carboniz ada
leña
ene rgia solar
ele ctricidad
cal or de baja temperatura
gas natural
carbón y coque
GLPgasolinafuel oil pesado
dieselcombustible de aviación
gasohol
oxinol
propano
gas natural comprimidogas natural li cuado
metanol
eta nolbriqueta s de made rahidróge no
fuel oil liviano
ene rgia sol ar
demandaresidencial
demandatransporte
demandaindust ri al
demandacomercial
(1)
(2)
(3)
Figura 2.2 Esquema general del MARKAL adaptado a Quebec.
Además en el caso de nuevas tecnologías, MARKAL respeta los datos a priori
proporcionados por el usuario para lo cual no invertir es permitido.
Las entradas que necesita el modelo son:
27
• Reservas proyectadas de fuentes energéticas domésticas primarias, precios y niveles de
formas de energía exportadas e importadas.
• Proyección de la demanda útil para cada sector económico, en cada período de tiempo.
• Descripción tecnico-económica de la disponibilidad o potencial de las tecnologías.
Los resultados producidos por MARKAL son los siguientes:
• Un programa de aumento o reducción de la capacidad para un conjunto de tecnologías de
abastecimiento energético.
• Un programa de operación para las tecnologías con capacidad positiva.
• La contabilidad de todas las formas de energía usadas en cada sector de la economía.
• La descripción de las tecnologías de uso final que parecen más prometedoras en términos
de costo-efectividad.
• El valor marginal para cada forma de energía.
• El costo reducido para cada actividad que no aparezca en un nivel positivo en el
programa óptimo; este costo reducido indica el incremento marginal de el costo del
sistema si esta actividad fue forzada dentro del programa.
La descripción de cada tecnología requiere la lista de entrada, salida y producción de
combustibles.
Generalmente la función objetivo del MARKAL es minimizar los costos del sistema,
sometido a varias restricciones: satisfacción de la demanda, balance de combustibles,
conservación de la capacidad, para citar sólo algunas.
Por ser de mucho interés para la presente tesis, es importante referirse a cómo MARKAL,
adaptado a Quebec, modela el sector residencial. No obstante, no se hará énfasis aquí en
ningún otro subsector.
28
MARKAL-Quebec tiene una descripción relativamente detallada de la demanda del sector
residencial. El toma en cuenta las diferencias geográficas entre diferentes subregiones de
Quebec, ya que estas influencian las eficiencias de los servicios de calentamiento de agua y
de ambiente, en particular estas envuelven formas de energía renovable. Diferentes regiones
presentan distintos patrones de demanda útil, dependiendo del clima. El costo de los
combustibles puede también variar a través de las regiones, así mismo la disponibilidad de
gas natural.
Para esta versión de Markal, se decidió dividir a Quebec en tres regiones geográficas. En
cada región se definieron tres tipos de unidad residencial (unifamiliares, multifamiliares de
dos a nueve familias y grandes edificios de apartamentos), considerando que cada unidad
residencial genera dos tipos de portadores de demanda, una para las unidades existentes y
otra para las unidades futuras. Esta desagregación proporciona 16 demandas de calefacción,
una de calentamiento de agua y una sobre demanda de aparatos eléctricos. Adicionalmente,
las viviendas se desagregaron en unidades viejas y nuevas, puesto que las nuevas deben
cumplir normas de construcción más exigentes en aislamiento térmico.
2.3 MODELOS ECONOMETRICOS
Los modelos econométricos realizan proyecciones de variables, teniendo como fuente de
información las series históricas de la variable estudiada o variable dependiente y otras
series históricas de variables que intervienen sobre la variable dependiente, llamadas
variables independientes.
Para ajustar el modelo a la serie histórica se utilizan técnicas de regresión lineal y a veces
no lineal, entre la variable dependiente y las variables independientes, a veces la variable
29
independiente es el tiempo, por lo tanto para hacer la regresión sólo se necesita la
información de la variable a estudiar.
Para realizar el ajuste se pueden utilizar técnicas de optimización en donde se minimizan
los errores entre el resultado del modelo ajustado y el real (de la serie histórica), una de las
técnicas más empleadas es la de los mínimos cuadrados.
En la escogencia del modelo econométrico de múltiples variables existen metodologías que
permiten la verificación de si una variable independiente influye lo suficiente en la variable
dependiente como para ser considerada en el modelo.
Los modelos obtenidos de esta manera presentan una forma parecida a la de la ecuación 2.1,
la cuál es un modelo SUR (Seemingly Unrelated Regressions), utilizado en el estudio de
proyección de la demanda de energía del país (UPME, 1995).
DEEA P P IEEA SUSA A= + + + +α α α α ξ0 1 2 3 1* * * (2.1)
Donde:
DEEA : Demanda de energía eléctrica en la región A.
PEEA : Precio de la energía eléctrica en la región A.
PSUSA : Precio del sustituto en la región A.
IA : Ingreso en la región A.
αi, : Coeficientes de la ecuación.
ξ1 : Error de la ecuación.
Los modelos econométricos presentan limitaciones bajo ambientes muy cambiantes. No son
capaces de responder a cambios estructurales como la introducción de nuevos energéticos,
tecnologías más eficientes, políticas de ahorro, sustitución y uso racional de la energía,
30
debido por supuesto a que estiman que el mercado se va a comportar futuro de la misma
manera a como se comporto en el pasado. Por ejemplo en la ecuación 2.1 se asume que los
parámetros de la ecuación permanecen constante en el tiempo, cuando existe evidencia que
muestra lo contrario (e.g. Westley, 1991).
2.4 SIMULACION CONTINUA Y DINAMICA DE SISTEMAS (Dyner, 1993)
La simulación estudia el comportamiento de un sistema a lo largo del tiempo, utilizando
pequeños intervalos de tiempo, el estado de un sistema en un momento t depende del estado
del sistema en el momento (t-dt).
Los modelos de simulación son representados por medio de sistemas ecuaciones lineales,
no-lineales y diferenciales, las cuales no son fácilmente solubles por métodos analíticos o
numéricos. La dinámica de sistemas es una herramienta de simulación para el estudio de
sistemas continuos.
La dinámica de sistemas aparece como una nueva disciplina para la simulación de sistemas
en la década de los sesentas y principio de los setentas, con la publicación de varios trabajos
de Jay W. Forrester (Dinámica Industrial en 1961, Dinámica Urbana en 1969 y Dinámica
del Mundo en 1971). Por medio de estos trabajos se extendió la dinámica de sistemas a
muchos campos de investigación tales como el económico, político, ambiental, transporte y
otros.
La dinámica de sistemas es adecuada para estudiar sistemas en donde se quieran introducir
cambios y no se conozca cuál va a ser el comportamiento del sistema. También es muy útil
para el estudio de sistemas inestables.
31
La dinámica de sistemas maneja dos conceptos fundamentales: la realimentación y los
retardos. La realimentación consulta el estado del sistema continuamente y renueva la
información. Los retardos demoran información o material en cualquier punto del sistema.
El ciclo fundamental de un sistema estudiado en dinámica de sistemas se puede observar en
la figura 2.3, en donde el estado del sistema en un momento dado conduce a tomar
decisiones, tales decisiones con llevan a acciones sobre el sistema, las acciones modifican
el comportamiento del sistema el cuál se evalúa de nuevo, comenzando otro ciclo.
Decisiones
Acciones Sistema
Figura 2.3. Ciclo de realimentación de un sistema.
La dinámica de sistemas maneja principalmente dos tipos de variables: Las variables
endógenas y las exógenas, las endógenas son las que son modeladas directamente por el
modelo en dinámica de sistemas, las exógenas son datos externos al modelo que pueden
provenir de estudios hechos bajo otras metodologías o incluso generados por otros modelos
de dinámica de sistemas. Entre las variables endógenas existen varios tipos de variables: de
nivel, de flujo y auxiliares.
• Las variables de nivel representan el estado del sistema en un momento dado, estás
variables acumulan material.
• Las variables de flujo representan un cambio en la variable de nivel, son salidas o
entradas de material a las variables de nivel.
32
• Las variables auxiliares realizan alguna transformación a la información o al material
que se mueve a lo largo del modelo.
• Los parámetros son valores constantes a través de la simulación.
En la elaboración del modelo de un sistema, en algunas ocasiones se utilizan 3 diagramas:
∗ Diagrama causal o causa-efecto. Se construye con base en las relaciones causa efecto,
adicionando el signo de la correlación entre las variables representadas, el signo es
positivo si un aumento en la variable que afecta produce un aumento en la variable
afectada, y el signo es negativo en caso contrario.
∗ Diagrama de Forrester o diagrama de Influencia. Es la representación del diagrama
causal utilizando los símbolos de las dinámica de sistemas. En este diagrama no se
coloca el signo de la correlación.
∗ Diagrama de flujo. Es el diagrama que se utiliza en la elaboración del programa en
computador que servirá para simular el sistema. Sin embargo existen lenguajes de
programación hechos específicamente para dinámica de sistemas, en ellos no hay
necesidad de realizar diagrama de flujo debido a que no el código del lenguaje se escribe
automáticamente con sólo hacer el diagrama de influencia (uno de estos lenguajes es el
Powersim, en el cuál esta hecho el modelo de esta tesis).
Entre la relaciones de correlación se puede hacer una división, las relaciones de correlación
propiamente dichas, las cuales corresponden a relaciones de precedencia en el tiempo, y las
relaciones causa-efecto como producto de la correlación entre las variables, en donde
además de la relación de precedencia en el tiempo se le coloca el signo a la correlación, tal
y como se explicó anteriormente.
33
Los símbolos empleados en la dinámica de sistemas adaptados por el lenguaje Powersim se
muestran en la figura 2.4.
FUENTE SUMIDERO FLUJO DE MATERIALO DE INFORMACION
FLUJO DE MATERIALO DE INFORMACION
RETARDADO
VARIABLE_DE_FLUJO
VARIABLE_DE_NIVEL
VARIABLE_AUXILIAR
PARAMETRO
Figura 2.4. Símbolos utilizados en dinámica de sistemas adaptados por Powersim.
Otro punto importante en la simulación bajo dinámica de sistemas son los retardos. Estos
contemplan demoras en la transferencia de materiales o la información a lo largo de los
procesos modelados. Existen varios tipos de retardo, entre ellos están:
• Retardo de orden 1 o exponencial. Entrega casi todo en los primeros instantes y luego el
remanente lo diluye en el tiempo de manera exponencial.
• Retardo de orden 2. Entrega el material de una manera parecida a una campana de
Gauss.
• Retardo de tubería. Entrega todo el material con un retardo determinado.
2.5 PLATAFORMAS DE DINAMICA DE SISTEMAS
Por ser la base de esta tesis, en esta sección se describe la metodología propuesta por Dyner
(1996) en su tesis doctoral. Adicionalmente, se hace un recuento de la problemática que
34
actualmente enfrentan la mayor parte de los sistemas energéticos en el mundo, y las
metodologías disponibles para su análisis, junto con sus deficiencias.
2.5.1 LA COMPLEJIDAD DE LOS SISTEMAS ENERGÉTICOS
Los sistemas energéticos presentan complejidades de formas muy diversas. Si bien las
tecnologías utilizadas no difieren de manera apreciable, su organización y manejo en cada
país cuenta con características propias que lo distinguen de los demás. En éste sentido aún
cuando pueden existir algunos criterios generales para la administración de los recursos en
este campo, las especificidades en cada caso pueden tener un gran peso, tanto en los
esquemas institucionales adoptados como en los procesos seguidos para la toma de
decisiones.
Las características del caso colombiano son notables. Por esta razón se observa que si bien
se está aprendiendo de experimentos tan disímiles como las que se adelantan en Chile e
Inglaterra, es claro que en Colombia se viene también haciendo innovaciones de acuerdo
con las particularidades del país.
Puesto que la evolución del sistema no es completamente previsible, las políticas que lo
rigen deberán estarán sujetas a ajustes permanentes. La Figura 2.5 presenta de manera
esquemática algunas de las acciones que se desprenden como respuesta a la complejidad del
sistema.
COMPLEJIDAD PLANEAMIENTOINTEGRADO
LIBERALIZACIONDE MERCADOS
ANALISISESTRATEGICO
35
Figura 2.5. Planeamiento, Complejidad y sus mecanismos de control.
A continuación se explican brevemente los términos empleados en la Figura 2.5.
• COMPLEJIDAD: La complejidad en los sistema energéticos se observa cuando se está
en presencia de la interrelación entre la oferta, la demanda, las tecnologías y los
múltiples objetivos de los distintos agentes que intervienen. En particular, desde la
perspectiva del gobierno colombiano, esta complejidad cobra importancia cuando, por
ejemplo, se pretende formular políticas en materia de uso racional de energía (manejo de
la demanda), manejo de la oferta, difusión de tecnologías y conservación del medio
ambiente.
• EL PLANEAMIENTO INTEGRADO: El planeamiento energético integrado se ha
pensado como mecanismo (proceso o acción) para el manejo o control de la complejidad
inmersa en los sistemas energéticos. Como instrumento para el apoyo al planeamiento se
han desarrollado herramientas tales como NEMS, ENPEP, IDEAS y MARKAL.
• LIBERALIZACIÓN DE LOS MERCADOS: La liberalización de los mercados
surgió, de manera exógena al sector energético, como producto de la racionalidad de una
corriente del pensamiento en la economía. En este marco, bajo ciertos arreglos
institucionales, se considera otra dimensión del problema. No obstante, algunos
contemplan factible que el mecanismo Competencia-Regulación puede contribuir a
reducir la complejidad del sistema.
• ESTRATEGIA: La estrategia es, tal vez, la disciplina dominante en el manejo
corporativo o institucional en mercados de competencia. Los instrumentos más usados
modernamente para la formulación o evaluación de estrategias o políticas incluyen: el
pensamiento sistémico (Senge, 1990), la teoría económica, la dinámica de sistemas
(Forrester, 1961) y la metodología de sistemas blandos (Checkland, 1983)
36
2.5.2 LAS DEFICIENCIAS DE LAS METODOLOGÍAS CLÁSICAS
El nuevo entorno exige entonces metodologías de apoyo para el análisis de sistemas
energéticos nacionales que sean capaces de superar algunas de las deficiencias contenidas
en las metodologías clásicas. A continuación se presentan algunas de las características
problemáticas que caracterizan a la programación lineal, a la econometría y a los modelos
de coeficientes técnicos. Estas técnicas tienden a ser o son:
• NORMATIVAS. En el sentido de buscar (forzar) las soluciones óptimas globales de los
problemas. Con la liberalización económica se pretende que sean los diferentes agentes
quienes determinan la asignación que se haga sobre los recursos. No se puede pretender
entonces alcanzar óptimos globales.
• DETERMINISTICAS. En relación con la búsqueda de soluciones únicas. Esto no es
factible puesto que se está sujeto a la incertidumbre, por ejemplo, en relación con las
condiciones climáticas, con el comportamiento de la economía y con la penetración de
las diversas fuentes o tecnologías. La robustez puede ser tal vez un concepto más
apropiado en este nuevo entorno.
• LINEALES. En la interacciones entre las variables. En mercados de competencia
surgen permanentemente representaciones no lineales, que son diversas tanto en tipo
como en número.
• SISTEMICAS (NO INCORPORAN LA REALIMENTACION). La mayor parte de
las metodologías disponibles para apoyar el análisis energético no incorporan el
concepto de realimentación, en el sentido de la reacción que puedan ejercer los sistemas
a las políticas y a los posteriores ajustes que deban efectuarse a las políticas.
37
• MECANISTICAS (NO MODELAN EL COMPORTAMIENTO). Las suposiciones
usualmente asumidas en relación con la racionalidad de los agentes participantes, en
cuanto a que optimizan una función de utilidad bajo condiciones de información
perfecta, es necesario transformarlas por criterios de satisfacción y preferencia. Esto
especialmente cuando se busca explicar asuntos como la penetración de tecnologías o la
sustitución de fuentes.
• ESTACIONARIAS (EN LA INDUCCIÓN). Los modelos econométricos
generalmente hacen extrapolaciones de la demanda energética basados en suposiciones
muy fuertes sobre la prevalencia de las situaciones pasadas. De esta manera, se supone
que su estructura y los correspondientes parámetros permanecen invariantes para las
proyecciones de largo plazo. Pero, la historia de la política energética muestra
importantes cambios estructurales y evoluciones tecnológicas. En general, se asume que
parámetros como la elasticidad del consumo al precio de la electricidad permanecen
fijos, aún cuando al mismo tiempo se supone un mayor grado de desarrollo económico;
no obstante, esta evolución de la economía puede conducir a procesos más intensivos en
energía, lo cual conlleva un mayor peso de la electricidad en el producto final, y por
consiguiente una mayor elasticidad al precio.
Adicionalmente, algunos investigadores de IIASA (Instituto Internacional para el Análisis
de Sistemas) critican el uso que se ha dado a los modelos en el campo de la energía, como
se muestra en Lee (1989) y Lee, Ball and Tabors (1990). Sus argumentos son:
• SE DA MAS IMPORTANCIA A LAS CONDICIONES DE BORDE QUE AL
ANÁLISIS DEL PROBLEMA MISMO. En este sentido se establece el mayor énfasis
que se ha dado a las condiciones del problema matemático que al mismo análisis del
problema energético.
38
• SE HACE MAS ÉNFASIS EN EL ANÁLISIS QUE EN EL USO DE LOS
MODELOS. Al mismo tiempo se tiende a discutir mucho más el problema mismo que
uso de modelos para el apoyo a la formulación de políticas o a la toma de decisiones.
• EL USUARIO SOLO INTERVIENE AL FINAL. En los casos en donde el usuario
final interviene, este solo lo hace en la última etapa del proceso, con pocas posibilidades
de injerencia sobre el tipo de problemas que él vislumbra y que pueden diferir de
aquellos que interesan a los analistas.
• NO SE IDENTIFICAN LAS VARIABLES CLAVES. Es fundamental entender
cuáles pueden ser las variables más relevantes y las relaciones que existen entre éstas y
las otras variables del modelo.
• NO SE CONSTRUYEN MODELOS PARA USOS ESPECÍFICOS. Es mejor
desarrollar modelos específicos para resolver un tipo de problemas que usar modelos
generales intentando hacer adaptaciones que en algunos casos puedan ser muy forzadas.
• NO SE VERIFICAN LAS SUPOSICIONES. Las suposiciones sobre las cuales se
basa el modelo deben ser verificadas de manera cuidadosa y reiterativa
• SE PRETENDE EXPLICAR TODO MATEMÁTICAMENTE. No se debe pretender
que todas las explicaciones se deben expresar en forma matemática
• NO SE VALIDAN LOS MODELOS. Los modelos deben validarse de manera
continua. Estos deben someterse al escrutinio tanto de los analistas como de los usuarios
finales.
• SE CONSTRUYEN MODELOS COMPLICADOS. En lugar de modelos
monstruosos y complicados que casi nadie entiende, se debe procurar reducir su
39
dimensión, intentando captar las características más importantes de los problemas
abocados.
2.5.3 LOS REQUERIMIENTOS METODOLOGICOS
Por la discusión anterior es necesario que las nuevas metodologías llenen los
requerimientos que a continuación se presentan:
• ESCALA Y MODULARIDAD. Es necesario que los modelos sean capaces de manejar
la escala suficiente para apoyar la solución de problemas complejos no completamente
estructurados que se encuentran íntimamente relacionados con otros que contienen un
mayor grado de resolución. En este caso el desarrollo modular del modelo puede ayudar
a la solución parcial de algunos de los problemas que manifiestan las componentes del
sistema. De esta manera no se requiere esperar hasta que el ‘gran’ modelo se encuentre
completamente desarrollado (con todas sus componentes) antes de empezarlo a utilizar.
El diseño, entonces, deberá considerar la escala del modelo, su estructura matemática y
su capacidad para apoyar el análisis, dentro de un proceso de aproximaciones sucesivas a
las soluciones del problema.
• EVOLUCIONARIO E INTEGRAL. Para los fines propuestos los modelos deberán
evolucionar, actualizando su estructura e incorporando nuevos módulos, pero
manteniendo su carácter integral. De esta manera se superan algunas de las restricciones
de estacionalidad contenidas en otras metodologías.
• NO-LINEALIDAD Y REALIMENTACION. Para exhibir el dinamismo del sistema
los modelos deberán incorporar explícitamente los procesos de realimentación que se
encuentran presentes en estructuras del tipo: política-acción-respuesta-control-política
40
(ajuste). En general, la simultaneidad en las políticas y acciones ocasionan sinergías en
las respuestas, lo cual claramente tiene representación no-lineal.
• DESARROLLO DISTRIBUIDO. El desarrollo de los modelos no está sujeto a un
individuo o grupo de individuos. Deberá ser posible construirlo de manera distribuida,
aún en lugares distantes, pero preservando su integridad. Es decir diferentes individuos
pueden trabajar en los diversos módulos del modelo, los cuales no es difícil integrarlos
posteriormente.
• ADAPTABILIDAD Y FLEXIBILIDAD. Los modelos deberán tener la flexibilidad
para adaptarse a circunstancias similares, después de efectuarse los ajustes necesarios,
pero dentro de un esquema estricto de verificación y validación de las suposiciones
implícitas que se hacen.
• TRANSPORTABLE. Será posible transportar estructuras matemáticas de otros
modelos con comportamiento similar, haciendo los ajustes pertinentes. No se empieza de
cero en cada ocasión.
• TRANSFERIBLE. La transferibilidad está relacionada con el problema de propiedad
del modelo. La transferencia se puede empezar a producir durante el desarrollo del
modelo.
• PROPIO (A LA MEDIDA). Siempre será deseable que el modelo contenga las
especificidades del sistema con algún nivel de detalle. El modelo tiende a ser utilizado
más intensamente cuando los usuarios finales hacen parte del equipo de desarrollo. De
esta manera, se logran dos objetivos distintos: a) una mejor representación del sistema y,
b) un mayor sentido de pertenencia del usuario final con respecto al modelo.
41
• COMPORTAMIENTO. Aquí la teoría económica del comportamiento es más
relevante, puesto que se está trabajando con sistemas en proceso de transformación y
lejos de las condiciones de equilibrio. Las transiciones en la sustitución de la fuente para
la cocción de alimentos, en la penetración de tecnologías eficientes para el uso
doméstico y en el cambio de la propiedad en la producción eléctrica, tendrán efecto a
través de muchos años, incluso se espera que el impacto se observe durante un periodo
que va más allá de una década.
• AJUSTES CONTINUOS E INCERTIDUMBRE. Los ajustes al modelo no se
efectúan sólo en razón al dinamismo de los sistemas, para poder incorporar las nuevas
facetas del sistema, sino también para hacer las actualizaciones pertinentes. Además de
esta forma se procura reducir la incertidumbre propia dentro de evoluciones rápidas.
• SIMULACIÓN. Aun cuando para algunos pueda parecer trivial, es fundamental que se
pueda llegar a simulaciones, con el propósito de evaluar los efectos posibles de política
sobre el sistema en su conjunto.
• APOYO A GRUPOS Y NEGOCIACIONES. Puesto que las soluciones no pueden ser
normativas en procesos participativos, estas deben apoyar los acuerdos y las
negociaciones entre los diversos grupos interactuantes. Esto será posible, sólo en la
medida en que la herramienta sea transparente para los diferentes actores que hacen parte
del sistema.
Por todo lo anterior, se mostrará cómo la Dinámica de Sistemas podrá llenar los
requerimientos establecidos. A través de simulaciones se facilitará el análisis integrado
oferta-demanda, de difusión de tecnologías, de uso racional de energía, de eficiencia, de
sustitución, de pérdidas, de aspectos culturales y de contaminación ambiental. Y todo esto
bajo consideraciones de cambio e incertidumbre. El modelo de DS que se propone
integraría los métodos técnicos, económicos, econométricos y de optimización, con el
42
propósito de que los óptimos sean analizados a la luz de los esfuerzos que deben realizarse
y de las barreras de comportamiento humano que deben superarse.
En el capitulo siguiente se describe la aplicación de la metodología propuesta por Dyner
(1996) al caso colombiano. Se mostraran los avances logrados y lo que aun falta por
desarrollar. De esta manera se ubica claramente el aporte de esta tesis.
43
CAPITULO 3
EL MODELO NACIONAL AGREGADO
El modelo nacional agregado como se indicó anteriormente fue desarrollado por un grupo
de trabajo conformado por investigadores de la Universidad Nacional y la UPME. En el
grupo de trabajo estaban incluidos el autor y el director de esta tesis.
Para ayudar a la comprensión del modelo desagregado se expone en este capítulo el modelo
agregado, el cuál contiene la misma filosofía del modelo desagregado, aunque en una escala
menor, también hay que tener en consideración que muchas reformas que se le realizaron al
modelo agregado se le pasaron al desagregado y viceversa.
En este capítulo se presentan las especificaciones generales del modelo y sus componentes
fundamentales. El modelo se diseñó de manera que sea capaz de llenar los requerimientos
metodológicos señalados en el capítulo anterior y que al mismo tiempo contenga una
estructura que permita su desarrollo resolviendo problemas de carácter prioritario.
De esta manera la selección inicial de subsectores, componentes, variables y parámetros,
tiene aquí el sentido de servir de apoyo a la evaluación de la política energética que más
apremia al sector. Otros problemas importantes no seleccionados en un comienzo sólo se
han postergado para su estudio: por no tener el mismo grado de interrelación con los
escogidos en primera instancia, por que su análisis no tiene la misma urgencia, por que se
requiere mayor investigación de base, por que la información de soporte no se encuentra
disponible, por la priorización efectuada para el desarrollo del modelo y por que las bases
para la formulación de políticas depende más de factores externos.
44
3.1 CRITERIOS DE DISEÑO DEL MODELO
La política energética colombiana no se ha caracterizado por haber escogido de manera
categórica un modelo a seguir. Las leyes eléctrica y de servicios públicos abren algunas
posibilidades en varias direcciones pero todavía no se conoce el rumbo que se escogerá. Al
parecer el país busca un esquema mixto público-privado pretendiendo quedarse con lo
mejor de los dos mundos.
En Colombia la oferta energética ha sido bastante precaria en relación con: las alternativas,
la cobertura, la seguridad en el suministro y la eficiencia. Esto ha producido deformaciones
de muchos ordenes en: la explotación de los recursos, la conducción de las empresas del
sector y el manejo de la demanda. Es así, por ejemplo, como en muchas regiones, la
electricidad es prácticamente la única fuente energética disponible; además, las perdidas no-
técnicas del sector eléctrico ascienden a un 12% y la electricidad se provee con altos
subsidios al usuario final.
Por las razones expuestas, el modelo que se construye, no sólo tiene como propósitos
apoyar la formulación de políticas en materia de uso racional de energía, sino también,
facilitar la exploración de políticas para el manejo de la oferta.
3.2 ESTRUCTURA GENERAL DEL MODELO
Para el modelamiento se desagregó el sector residencial en sus componentes urbano y rural,
con algún grado importante de detalle. Los sectores industria, comercio y gobierno solo se
incluyen en aquellos aspectos relacionados con sus usos en iluminación, refrigeración y aire
acondicionado. En relación con la componente oferta energética, en la primera versión del
modelo se considera solamente la electricidad, el gas natural, el GLP, la leña y parcialmente
45
la energía solar. La Figura 3.1, a continuación, ilustra la estructura general del modelo, en la
cual se puede observar la interrelación entre las componentes más importantes del sistema.
VARIABLES EXOGENASSOCIO-ECONOMIA
VARIABLES ENDOGENASSOCIO-ECONOMIA
PRECIOS-PENETRACION
DEMANDAENERGETICA
OFERTAENERGETICA
Figura 3.1. Estructura general del modelo.
3.2.1 MODULOS DE LAS VARIABLES SOCIO-ECONOMICAS
La representación de las variables socio-económicas que hacen parte del modelo se puede
apreciar en la Figura 3.2. El número de viviendas construidas, a través del tiempo, se
endogeniza aquí, al hacerlo depender del déficit que se va presentando de las mismas. Esta
variable es además función del PIB per capita y de la distribución en el ingreso. Los
programas de uso racional de energía son en general enfocados hacia el consumo
residencial, en cada una de las viviendas, y por tanto es fundamental apreciar con
detenimiento la posible evolución de esta variable en el mediano plazo. En este capítulo la
presentación que se hace sólo pretende explicar la racionalidad de la arquitectura del
modelo, sin entran en detalles técnicos.
46
PIB
PIB PERCAPITA
POBLACION
VIVIENDAS
DEFICIT DEVIVIENDAS
CRECIMIENTOECONOMICO
CRECIMIENTOPOBLACIONAL
DISTRIBUCIONDEL INGRESO
Figura 3.2. Modelamiento de las variables socio-económicas.
El modelamiento de la construcción de viviendas requiere un análisis detenido. En primer
lugar es importante establecer que la tasa de crecimiento poblacional ha mostrado una
tendencia decreciente durante los últimos 20 años. En segundo término, es también
importante anotar que el déficit de viviendas en el sector urbano se viene reduciendo de
manera acelerada, a pesar de la inconsistencia en los datos, de acuerdo con lo exhibido en la
Tabla 3.1. El problema actual se centra alrededor de la calidad de las mismas, lo cual tiene
un menor impacto en Colombia con respecto a las conexiones a la red eléctrica.
Presidente Período Déficit de viviendas*
Condiciones deficientes
Meta de construcciones
Turbay 1978-1982 850000 - 188529 Belisario 1982-1986 615000 - 442000 Barco 1986-1990 300000 1000000 - Gaviria 1990-1994 800000 1700000 539000 Samper 1994-1998 - 1994000 606000 Tabla 3.1. Planes de construcción de viviendas durante el período 1978-1998. * Déficit estimado al comienzo del período presidencial.
La Figura 3.3 muestra la tendencia a la reducción en la tasa de viviendas que se conectan a
la red eléctrica nacional. Este hecho apoya la hipótesis de que la tasa de construcción en el
47
sector residencial viene decreciendo históricamente. Esto en razón a que las conexiones a la
red urbana son un buen proxy de la variable viviendas construidas.
0.03
0.05
0.07
0.09
0.11
0.13
1970 1975 1980 1985 1990
Tasas
Figura 3.3. Porcentaje de nuevas viviendas conectadas a la red eléctrica, UPME (1995).
Luego, el modelo para representar la construcción de viviendas debe incluir un mecanismo
de control para describir las cada vez menores tasas de viviendas requeridas. La Figura 3.4
muestra la diferencia entre la tendencia en las conexiones de viviendas con respecto a las
proyecciones obtenidas utilizando el modelo. Inicialmente el modelo excede la tendencia
para compensar el excesivo declive que se presenta por el apagón de 1992.
48
y = 5E+41e-0.0497x
R2 = 0.7848
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
0.08
0.09
0.1
1980 1985 1990 1995 2000 2005
Datos
Modelo
Ajuste
Figura 3.4. Ajuste de la tasa de conexiones a la red eléctrica.
3.2.2 MODELAMIENTO DE LA DEMANDA
En este trabajo se entiende por políticas para el uso racional de la energía aquellas que
propenden por una mayor eficiencia energética y económica en la utilización de los recursos
de acuerdo con su uso final. Se requiere entonces instrumentos de apoyo para evaluar las
diversas alternativas de política que estén orientadas al nivel de uso final.
Por lo tanto, para apoyar la formulación y evaluación de políticas en materia de uso racional
de energía, se requiere determinar la cantidad de recursos energéticos empleados por los
aparatos, equipos o artefactos empleados y la posibilidad de que éstos puedan ser utilizados
de manera más eficaz o sustituidos por otros más eficientes.
El modelo desarrollado contabiliza, entonces, los requerimientos energéticos para la
operación de los diversos equipos y la forma como estos podrían sustituirse por otros más
eficientes. La Figura 3.5 muestra como la adquisición de equipos o aparatos empleados por
49
el usuario final en sector residencial, industrial y comercio, dependen de su costo anual
equivalente y, además, del crecimiento económico y poblacional. Ahora, el costo anual
equivalente es función del precio de los equipos, del costo de los combustibles y de su vida
útil.
CRECIMIENTOECONOMICO
CRECIMIENTOPOBLACIONAL
CONSUMOENERGETICOS
PRECIO DE LOSENERGETICOS
ADQUISICIONDE EQUIPOS
COSTO ANUALEQUIVALENTE
NUMERO DE EQUIPOS
OBSOLECENCIADE LOS EQUIPOS
PRECIO DE LOS EQUIPOS
Figura 3.5. Principales elementos que se tienen en cuenta en la adquisición de equipos.
En este trabajo se considero fundamental incluir la dinámica que muestran las elasticidades
al ingreso y al precio para explicar parcialmente el consumo de electricidad. Estos factores
han probado tener un efecto importante sobre la demanda de energía cuando se esta en
presencia de incremento en los precios, Haas and Schipper (1995). La Tabla 3.2 muestra las
elasticidades reportadas en dos de los estudios más confiables, realizados en el país, las
cuales se contrastan con aquellas encontradas en Westley (1991).
La caída en la elasticidad al ingreso parcialmente se explica por el bajo comportamiento en
la tasa de crecimiento del PIB per capita durante la década de los años 80’s, mientras que el
crecimiento en la elasticidad al precio por el incremento en la tarifa de electricidad durante
la misma década.
50
ENE (1981) UPME (1994) WESTLEY (1991)
COLOMBIA COLOMBIA COSTA RICA MEXICO
Elasticidad al precio -0.27 -0.41 -0.50 -0.47
Elasticidad al ingreso 1.40 - 1.64* 0.76 0.20 0.73
Tabla 3.2. Elasticidades al precio y al ingreso.
* El rango depende de la región.
Las elasticidades en Colombia, entonces, han mostrado cambios significativos a través de
los años. Estas inestabilidades también se han observado en otros países de América Latina,
Westley (1989), como en Europa y Estados Unidos, Haas and Schipper (1995). La Figura
3.6 muestra el ajuste logarítmico encontrado para esta pareja de datos, cuando se esta en
presencia de incrementos tarifarios. Teniendo en cuenta las proyecciones estimadas en PIB
per capita, la elasticidad al precio alcanzará un valor cercano a -0.62 en el año 2009. La
ecuación 3.1 presenta los valores del ajuste encontrado.
y = -0.2974 Ln (x) +3.6335 (3.1)
-0.6
-0.55
-0.5
-0.45
-0.4
-0.35
-0.3
-0.25
-0.2
-0.15
450000 650000 850000 1050000 1250000
Datos históricos
Ajuste logarit.
Figura 3.6. Elasticidad al precio como función del PIB per capita.
51
De manera similar se ha supuesto que la elasticidad al ingreso variará durante el período en
el cual se han estimado incrementos en el PIB per capita y en la tarifa de electricidad. De
esta manera, la Figura 3.7 incorpora un escenario no muy optimista en la recuperación que
se podría observar en relación con la elasticidad al ingreso durante los próximos años. Esto
significa que para la primera década del siglo XXI la elasticidad al ingreso no crecerá más
allá del 10%
0.65
0.67
0.69
0.71
0.73
0.75
0.77
0.79
0.81
0.83
0.85
1400 1900 2400 2900 3400
Elasticidad
Figura 3.7. Proyección de la elasticidad al ingreso como función del PIB per capita.
En este trabajo se investigó también la importancia de la penetración de nuevas tecnologías
entre los usuarios del sector residencial. Para establecer la relevancia de este hecho se
estudió cómo han evolucionado estos mercados de aparatos para uso residencial.
La figura 3.8 ilustra los datos históricos y los respectivos ajustes estadísticos encontrados
para estufas eléctricas. Es posible apreciar que el mercado opera de acuerdo con la teoría -
reduciendo precios.
52
y = 15.656x-0.1853
R2 = 0.7794
0
0.5
1
1.5
2
2.5
0 500000 1000000 1500000
Aparatos acumulados
Rel
ació
n c
on e
l últim
o pre
cio
Figura 3.8. Curva de aprendizaje para las estufas eléctricas.
Las Figuras 3.9 y 3.10 ilustran en forma particular la mecánica que se emplea para modelar
la adquisición de equipos o artefactos para el uso residencial e industrial, respectivamente.
Se puede observar como la decisión para la adquisición de equipos esta basada en dos
razones fundamentales: suplir una necesidad en una nueva vivienda o empresa, o sustituir
un equipo obsoleto.
EQUIPOSRESIDENCIALES
VIVIENDAS
EQUIPOSREQUERIDOS
DECISION DEADQUISICIONDE EQUIPOS
CRECIMIENTOPOBLACIONAL
EQUIPOSOBSOLETOS
Figura 3.9. Adquisición de equipos en el sector residencial.
53
En este estudio se modelo el efecto de las restricciones financieras de los usuarios con
respecto a la distribución del ingreso y a su capacidad de inversión en “stock” residencial.
CRECIMIENTOECONOMICO
EQUIPOSINDUSTRIALES
EQUIPOSREQUERIDOS
DECISION DEADQUISICIONDE EQUIPOS
EQUIPOSOBSOLETOS
Figura 3.10. Adquisición de equipos en el sector industrial.
La Figura 3.11 ilustra como, una vez establecido un requerimiento, la decisión final, y la
adquisición del mismo, dependerá primordialmente de los siguiente factores: la oferta, su
costo anual equivalente, las facilidades financieras y otro tipo de factores que estimulen al
usuario final, tales como las políticas y programas de gobierno.
NUEVOSUSUARIOS
EQUIPOSCOSTOSA
OPERACION
BARRERASFINANCIERAS
Y DE OTRO TIPO
DECISION DEADQUISICIONDE EQUIPOS
COSTO ANUALEQUIVALENTE
EQUIPOSOBSOLETOS
OBSOLECENCIAOPERACIONAL
EQUIPOS NUEVOSREQUERIDOS
OBSOLECENCIAECONOMICA
DISPONIBILIDADDE COMBUSTIBLES
POLITICAS YPROGRAMAS
Figura 3.11. Factores tenidos en cuenta en la adquisición de equipos.
54
Para determinar la propensión de los usuarios a elegir entre k distintos aparatos (por
ejemplo entre estufas eléctricas o a gas), PEi, se utiliza el conocido modelo Logit, ecuación
3.2.
PECAE
CAEi k J ki
i
j j
=∑
= =−
−
γ
γ1 2 1 2, ,..., ; , ,..., . (3.2)
Donde CAEi representa el costo anual equivalente del equipo i, y el parámetro γ muestra
que tan fuerte es la propensión para su elección, dependiendo de los costos relativos con
respecto a los otros aparatos. Ahora, para la selección final se consideran otras variables
como la financiación ofrecida, la disponibilidad de los equipos (o el combustible para su
operación) y la capacidad económica de los potenciales usuarios. El modelo considera
además el tiempo que se toma (retardos) para la adquisición y para la puesta en operación
de los equipos.
Es importante anotar que el modelo generalizado de elección del consumidor esta definido
por la probabilidad, Pin, de que un decisor n, escoja la alternativa y. Y, se representa por
Pin = f (Zin, Zjn, ∀ jεJn y j≠i, Sn,β).
Donde,
Zin es un vector de características de la alternativa iεJn observada por el decisor n,
Sn es un vector de características del decisor n,
β es un vector de parámetros, y
f es una función.
55
En esta investigación caracterizamos a los consumidores por su distribución al ingreso. Esto
permite determinar cual sector de la población encuentra dificultades en la adquisición de
artículos eficientes. En estas circunstancias se mostrará más adelante que ciertos incentivos
financieros pueden ser una solución al problema.
La alternativa i sólo se diferencia aquí del resto por su precio. Su confiabilidad, seguridad y
rendimiento no es tenida en cuenta, específicamente, puesto que el interés actual es
únicamente evaluar, en términos generales, políticas y programas en materia de uso racional
de energía. Ahora, si estos programas muestran ser viables, desde una perspectiva
económica, aspectos de mercadeo pueden sugerir investigaciones relacionadas con la
apetencia del consumidor.
Por consiguiente para la escogencia del modelo Logit descrito arriba se tuvieron en cuenta
las siguientes razones: a) el parámetro γ contiene implícitamente características tanto del
decisor como del producto mismo, b) algunas características se tienen en cuenta de manera
exógena a la ecuación, y c) no se encuentra necesario hacer un análisis mas detallado para el
propósito de esta investigación.
Por último, para establecer la demanda final por los distintos energéticos, se contabiliza la
energía que consumen anualmente todos los equipos en los distintos sectores
socioeconómicos que se han considerado en este modelo. A este valor, se le agrega la
demás energía que se emplea en el país para otros fines que no se han tenido en cuenta de
manera explícita aquí.
3.2.3 MODELAMIENTO DE LA OFERTA
El modelo contempla tres aspectos fundamentales en relación con la oferta: la generación
eléctrica, el plan de masificación de gas y el plan de expansión de la cobertura eléctrica en
56
el sector rural. El primero de ellos, en experimentación todavía, pretende apoyar la
formulación de políticas conducentes al manejo de la oferta eléctrica: efecto de los
programas de uso racional de energía sobre el plan indicativo de expansión, señales
económicas para la inversión en nuevos proyectos y promoción de la competencia. Los
otros dos, se establecen como restricciones en los procesos de adaptación de instrumentos o
equipos que requieren para su operación ya sea de gas en el sector urbano o de electricidad
en el sector rural.
En el modelo se han incorporado explícitamente los alcances de los planes tanto de
masificación del gas, como de la extensión de la red eléctrica al sector rural. De esta manera
se pueden examinar los beneficios del logro de ciertas metas contempladas en dichos
planes. Además, es posible evaluar las consecuencia de éstos sobre el conjunto del sector
energético nacional, así como los esfuerzos adicionales que puedan requerirse para ampliar
algunos de sus beneficios.
La Figura 3.12 ilustra la dinámica de la industria de generación de electricidad. Por un lado,
se puede observar cómo ésta depende de la señal económica (estímulo para la inversión)
que a su vez es función de la capacidad requerida. Mientras que por el otro lado, se muestra
que la capacidad requerida se evalúa de acuerdo con: la demanda actual y proyectada de
electricidad, la capacidad instalada, el margen de reserva del sistema y el tiempo de
construcción de nuevas centrales.
57
INCENTIVOSPARA LA
INVERSION
CAPACIDAD INSTALADA
CAPACIDADREQUERIDA
DEMANDATOTAL DE
ELECTRICIDAD CAPACIDADEFECTIVA
DISPONIBILIDAD
MARGENDE
RESERVA
Figura 3.12. Dinámica de la industria de generación de electricidad.
La Figura 3.13 representa el efecto del plan gas sobre el conjunto del sector energético. Se
puede apreciar cómo la demanda no atendida contribuye al incremento en la demanda por
otras fuentes energéticas. La representación del efecto de la expansión del tendido eléctrico
a las zonas rurales se hace de manera similar.
Es importante anotar que el modelo excluye explícitamente, como es natural pensarse, a
aquellos usuarios, que a pesar de poder querer usar un determinado equipo que opera con
una fuente energética no disponible (por ejemplo, estufas a gas), éstos no lo podrán hacer si
no existe conexión para sus residencias en una determinada región del país. De esta manera
se contempla los efectos restrictivos de la cobertura indicada en el plan y, así, se establece
un control sobre la demanda potencial.
58
OFERTADE GAS
DEMANDA DE GAS
CONSUMODE GAS
DEMANDADE GAS NOATENDIDA
DEMANDA POROTRAS FUENTES DE
ENERGIA
Figura 3.13. Efectos del plan gas.
3.4 VARIABLES PARA DETERMINAR LA OFERTA Y LA DEMANDA
La Tabla 3.3, muestra explícitamente las variables incluidas en las componentes demanda y
oferta.
59
SECTORES SOCIO-ECONOMICOS (DEMANDA)
RESIDENCIAL: • COCCION:
* ELECTRICIDAD: EFICIENTE Y NO * GAS: GLP Y NATURAL. * LEÑA.
• CALENTAMIENTO DE AGUA: * ELECTRICIDAD * GAS: GLP Y NATURAL. * SOLAR
• ILUMINACION: * EFICIENTE Y NO EFICIENTE
• REFRIGERACION: * EFICIENTE Y NO EFICIENTE
• OTROS INDUSTRIAL: • ILUMINACION:
* EFICIENTE Y NO COMERCIAL: • ILUMINACION:
* EFICIENTE Y NO • REFRIGERACION: * EFICIENTE Y NO EFICIENTE • AIRE ACONDICIONADO: * EFICIENTE Y NO EFICIENTE GOBIERNO: • ILUMINACION:
* EFICIENTE Y NO EFICIENTE • AIRE ACONDICIONADO: * EFICIENTE Y NO EFICIENTE OTROS
FUENTES ENERGETICAS (OFERTA)
ELECTRICIDAD:
* HIDROELECTRICIDAD * GAS * CARBON Y PETROLEO * OTROS
GAS:
* NATURAL * GLP
LEÑA SOLAR
Tabla 3.3. Detalle de las variables incluidas en la demanda y en la oferta.
60
La distribución espacial de cada una de las componentes al interior del modelo se muestra
en la Figura 3.14. La numeración corresponde a las diferentes páginas del mismo, así:
P1. Variables socio-económicas de Colombia.
P2. Sector residencial urbano.
P3. Abastecimiento eléctrico.
P4. Gráficas de costos anuales equivalentes y precios en el sector residencial urbano.
P5. Controles del modelo.
P6. Sector residencial rural.
P7. Gráficas de la distribución de los aparatos en el sector residencial urbano.
P8. Expansión eléctrica y balance proyectado.
P9. Precio de la energía.
P10. Gráficas de la distribución de los aparatos en el sector residencial rural.
P11. Sector industrial.
P12. Abastecimiento de gas, carbón y leña.
P13. Balance.
P14. Restricción al consumo de electricidad en el sector rural debida a una cobertura
insuficiente.
P15. Sector comercial.
P16. Gráficas con las adquisiciones con y sin restricciones.
P17. Gráficas con los consumos totales por sectores.
P18. En esta hoja se miran proyecciones de vivienda de varias fuentes, no es realmente un
módulo del modelo, ni esta conectado a este.
P19. Sector Gobierno y otros.
P20. Gráfica de disponibilidad de gas natural.
61
P1 P2P22
P3 P4 P5
P6 P7 P8 P9
P10 P11 P13
P14 P15 P16 P17
P18 P19 P20
P12
Figura 3.14. Distribución espacial de las componentes del modelo.
62
Para que este trabajo quede completo faltaría la desagregación del modelo en componentes
regionales, debido a la gran diversidad de climas y costumbres de las diversas zonas de
Colombia. Este desarrollo serviría para determinar los efectos que tendrían las políticas
nacionales sobre los mercados regionales y también se podrían enfocar diferentes políticas
de índole regional, ya sea para alcanzar objetivos regionales o nacionales. El desarrollo del
modelo desegregado se encuentra en el capítulo 4.
63
CAPITULO 4
EL MODELO DESAGREGADO
En este capitulo se presenta el modelo desagregado que surge por la necesidad de: a)
examinar políticas de índole regional que consideren los diversos estratos socio-
economicos, y b) evaluar los diversos efectos que se producen sobre las regiones y las
distintas comunidades una política nacional unica, tal como se planteo en el capitulo
anterior. Inicialmente se examinan las distintas posibilidades de modelamiento de acuerdo
con las restricciones en la disponibilidad de la información y se comparan con las
necesidades especificas de las posibles políticas a adoptar, para llegar al modelo definitivo,
cuyas componentes se presentan al final de capítulo.
4.1 LA DIVERSIDAD EN COLOMBIA
Como es bien sabido, Colombia es un país con una gran diversidad de climas y costumbres,
la distribución del ingreso es disímil, en cada una de las regiones hay una empresa
electrificadora regional que tiene predominio sobre el mercado, y la disponibilidad de
energéticos es desigual a lo largo y ancho de la geografía del país. Así mismo, la reacción
de los diferentes grupos de la población hacia una misma política es a veces diversa. En este
sentido, un modelo agregado nacional no refleja mas que un comportamiento promedio que
no es capaz de recoger esta diversidad, y por lo tanto se hace necesario la construcción de
un modelo que recoja mejor la verdadera situación del país. Algunas cifras que respaldan
esta visión en lo que se refiere a la diversidad en el consumo de energéticos se pueden
apreciar en las tablas 4.1 a 4.4.
64
Bogotá Medellín Cali Barranquilla
Calentamiento 728.2 598.1 120.0Aire acondicionado 444.5 682.5Equipos menores 313.1 284.7 248.0 232.5TOTAL 3694.6 4355.5 3851.8 2561.5
Tabla 4.1. Algunos Consumos Regionales (Kwh/año).
ILUMINACION
1,2 y 3. 4,5 y 6.
Bogotá 846.3 839.9Medellín 397.7 589.5Cali 360.8 489.2
Barranquilla 321.2 602.8
Tabla 4.2. Diferencias entre estratos en iluminación (Kwh/año).
CALENTAMIENTO
1,2 y 3. 4,5 y 6.
Bogotá 431.9 1417.6Medellín 261.3 1561.0
Cali 16.1 402.0
Tabla 4.3. Diferencias entre estratos en calentamiento (Kwh/año).
Aire Acondicionado1,2 y 3. 4,5 y 6.
Cali 297.1 844.8
Barranquilla 436.9 1841.3
Tabla 4.4. Diferencias entre estratos en aire acondicionado (Kwh/año).
65
4.2 MANEJO DE LA INFORMACION
Para la desagregación del modelo se tuvo en cuenta el área de influencia de cada región
estudiada, considerando que se preservaran características de consumo similares. De esta
manera se utilizó una población para Bogotá de 6 millones de habitantes, para Medellín y
Cali, 2 millones de habitantes y para Barranquilla 1.5 millones de habitantes.
En cuanto a la clasificación socio-económica, se agregaron los estratos 1-2-3 y los 4-5-6. La
tabla 4.5 muestra la distribución porcentual de la población por estratos en Colombia.
Estrato Bogotá Medellín Cali Atlántico Bajo bajo 0.99 1.93 6.43 24.4 Bajo 28.15 32.2 37.47 39.22 Medio bajo 40.8 39.95 29.18 18.91 Medio 18.3 14.62 6.55 6.62 Medio Alto 8.15 8.32 15.87 5.11 Alto 3.61 2.97 4.5 5.75
Tabla 4.5 Distribución porcentual de la población por estrato socioeconómico.
Los porcentajes de utilización de los energéticos por regiones se muestra a continuación,
ver tablas 4.6 a 4.9.
Donde:
Pob: Población.
EE: Energía eléctrica.
GLP: Gas licuado de petróleo.
GN: Gas natural.
66
Pob EE GLP GN
Promedio 1,2 y 3. 69.94 44.53 49.33 6.14 Promedio 4,5 y 6. 30.06 75.02 24.65 0.33
Total Ponderado 100 53.70 41.91 4.40
Tabla 4.6 Distribución porcentual de estratos y consumos por energético para Bogotá.
% EE GLP GN Promedio 1,2 y 3. 74.09 99.45 0.54 0.00 Promedio 4,5 y 6. 25.91 99.27 0.72 0.00
Total Ponderado 100 99.40 0.59 0.00
Tabla 4.7 Distribución porcentual de estratos y consumos por energético para Medellín.
Pob EE GLP GN Promedio 1,2 y 3. 73.08 94.77 5.22 0.00 Promedio 4,5 y 6. 26.92 98.91 1.09 0.00
Total Ponderado 100 95.89 4.11 0.00
Tabla 4.8 Distribución porcentual de estratos y consumos por energético para Cali.
Pob EE GLP GN Promedio 1,2 y 3. 82.53 56.31 28.93 14.76 Promedio 4,5 y 6. 17.48 54.99 4.25 40.76
Total Ponderado 100 56.09 24.62 19.30
Tabla 4.9 Distribución porcentual de estratos y consumos por energético para Barranquilla.
Con estas tablas se empieza a notar una gran diferencia entre regiones, en cuanto al tipo de
energético predominante y el porcentaje de la población en cada uno de los dos estratos. Se
observa como el comportamiento de Medellín es similar al de Cali, aunque difieren un poco
en los estratos 1, 2 y 3; por su parte en Barranquilla se observa una gran penetración del gas
natural, sobretodo en los estratos altos; y en Bogotá un gran uso del GLP en los estratos
bajos, proveniente principalmente de la sustitución del cocinol.
Como se puede observar, las diferencia en la utilización de los energéticos dependen más de
la oferta energética que halla en la zona y de las políticas de precios que se hayan aplicado
67
que de las mismas diferencias climáticas y de costumbres. A continuación se estudian las
diferencias en los consumos de uso final entre las regiones de interés y se compararán con
el comportamiento promedio del país (ver tablas 4.10 a 4.14).
1,2 y 3. 4,5 y 6. Total
ILUMINACION 846.3 839.9 844.4
COCCION 741.7 1708.0 1032.1 CALENT AGUA 431.9 1417.6 728.2 NEVERA 833.1 645.6 776.7 OTROS 322.8 290.7 313.1
AIRE ACOND. 0 0 0
TOTAL 3175.7 4901.8 3694.6
Tabla 4.10 Consumos eléctricos residenciales para Bogotá (Kwh/año).
En Bogotá hay una marcada diferencia en el consumo para cocción y calentamiento, lo que
puede ser un factor determinante en el momento de considerar la sustitución de equipos o
aparatos por otros más eficientes. Al parecer se presenta una incongruencia en los datos de
refrigeración, donde el consumo es mayor para los estratos bajos. No obstante, este efecto
puede explicarse por la presencia de equipos más nuevos en los estratos altos y por
consiguiente más eficientes. En “otros”, si es posible que se presente un error, porque a
mayores ingresos se esperaría un mayor número de aparatos menores y por tanto un mayor
consumo.
1,2 y 3. 4,5 y 6. Total ILUMINACION 397.7 589.5 447.4
COCCION 2172.0 1880.4 2096.2 CALENT AGUA 261.3 1561.0 598.1 NEVERA 880.9 1067.2 929.1 OTROS 245.1 398.1 284.7
AIRE ACOND. 0 0 0
TOTAL 3957.1 5496.2 4355.5
Tabla 4.11 Consumos eléctricos residenciales para Medellín (Kwh/año).
68
En Medellín los valores parecen consistentes, excepto por los consumos en cocción, en
donde en los estratos bajos se registran niveles mas altos de consumo que en los estratos
altos. Sin embargo esto se podría explicar por una diferencia en los hábitos de consumo.
1,2 y 3. 4,5 y 6. Total
ILUMINACION 360.8 489.2 395.3
COCCION 1506.0 1791.0 1582.7 CALENT AGUA 16.1 402.0 120.0 NEVERA 1028.0 1151.0 1061.1 OTROS 228.7 300.6 248.0
AIRE ACOND. 297.1 844.8 444.5
TOTAL 3436.7 4978.6 3851.8
Tabla 4.12 Consumos eléctricos residenciales para Cali (Kwh/año).
En Cali (Tabla 4.12) todo parece ir de acuerdo con lo esperado. Igual ocurre en Barranquilla
(Tabla 4.13), con excepción del consumo para cocción que parece bastante bajo en
comparación con las demás regiones del país.
1,2 y 3. 4,5 y 6. Total ILUMINACION 321.2 602.8 370.4
COCCION 312.3 765.2 391.5 CALENT AGUA 0 0 0 NEVERA 795.9 1303.1 884.6 OTROS 179.0 484.5 232.5
AIRE ACOND. 436.9 1841.3 682.5
TOTAL 2045.4 4996.8 2561.5
Tabla 4.13 Consumos eléctricos residenciales para Barranquilla (Kwh/año).
69
Bogotá Medellín Cali Barranquilla
Total
ILUM 844.4 447.4 395.3 370.4 635.4 COCCION 1032.1 2096.2 1582.7 391.5 1229.4 CALENT. 728.2 598.1 120.0 0 580.5 NEVERA 776.7 929.1 1061.1 884.6 866.8 OTROS 313.1 284.7 248.0 232.5 286.4 A.A. 0 0 444.5 682.5 546.5 TOTAL 3694.6 4355.5 3851.8 2561.5 3689.1
Tabla 4.14 Consumos eléctricos residenciales total nacional (Kwh/año).
De la tabla anterior se pueden sacar las siguientes conclusiones:
• Medellín es la ciudad con el mayor consumo eléctrico por usuario (fundamentalmente
por carencia de sustitutos) - lo contrario ocurre en Barranquilla.
• El consumo en iluminación para Bogotá es bastante alto en comparación con las demás
ciudades.
• Como era de esperarse, cuando aumenta la temperatura de la ciudad, el consumo de
electricidad disminuye para calentamiento de agua, pero aumenta para el uso de aire
acondicionado.
• El consumo eléctrico para cocción por vivienda en Barranquilla es demasiado bajo. Por
no tener otra información disponible, estos datos se utilizaron en el modelo, haciendose
clara advertencia sobre las consecuencias en los resultados, y resaltando la necesidad de
mejorar la información.
En la tabla 4.15 se muestra una comparación entre los datos totales de Colombia, Brasil y
los Estados Unidos (Kwh/año).
70
Colombia Brasil* EE.UU.* ILUM 635 350 1000 COCCION 1229 15 635 CALENT. 581 380 1540 NEVERA 867 470 1810 OTROS 286 200 1180 A.A. 546 45 1180 TOTAL 4145 1460 7345
* Tomado de la referencia (Scientific American, 1990).
Tabla 4.15. Comparación de consumos entre Colombia, Brasil y EEUU (Kwh/año).
De la tabla 4.15 se pueden tomar las siguientes conclusiones:
• En Colombia es altísimo el consumo eléctrico en cocción, debido de nuevo a la ausencia
de sustitutos.
• Con respecto a los datos de Brasil, se tiene un consumo cuatro veces mayor, pero con
respecto a un país industrializado como los EEUU, se tiene un poco más de la mitad.
Ahora analicemos los porcentajes de consumo por actividad en el sector comercial, la tabla
4.16 muestra tales porcentajes.
BOGOTA MEDELLIN CALI* BARRANQUILLA PROMEDIO
ILUMINACION 22.5 11.7 15.9 15.9 18.6 AIRE ACON 1.6 35.0 45.6 45.6 20.8 CALENT. AGUA. 1.5 3.6 0.0 0.0 1.4 COCCION 3.3 2.6 0.3 0.3 2.3 REFRIGERACION 38.9 14.4 13.0 13.0 26.8 OTROS 32.2 32.7 25.2 25.2 30.2 total 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
* Los datos de Cali se asimilaron a los de Barranquilla por sugerencia de la referencia
(UNDP/WORLD BANK, 1992).
Tabla 4.16. Distribución porcentual de los consumos para el sector comercial.
71
De nuevo se observa el alto porcentaje del consumo en iluminación para la ciudad de
Bogotá. En las demás ciudades el principal consumo es en aire acondicionado. La
refrigeración ocupa el principal lugar para Bogotá, siendo el porcentaje bajo en las otras
ciudades. Los consumos no contemplados específicamente muestran un porcentaje muy
similar en todas las capitales estudiadas.
Los datos para el sector gobierno se encuentran en la tabla 4.17.
BOGOTA MEDELLIN CALI* BARRANQUILLA PROMEDIO
ILUMINACION 49.3 20.5 7.5 7.5 31.6 AIRE ACON 5.6 21.2 34.7 34.7 17.2 CALENT. AGUA. 5.0 22.1 0.0 0.0 6.5 COCCION 0.8 4.0 0.5 0.5 1.3 REFRIGERACION 7.1 2.5 1.0 1.0 4.4 OTROS 32.2 29.7 56.3 56.3 39.1 total 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
* Los datos de Cali se asimilaron a los de Barranquilla por sugerencia de la referencia
(UNDP/WORLD BANK, 1992).
Tabla 4.17. Distribución porcentual de los consumos para el sector gobierno.
Prácticamente se pueden sacar la mismas conclusiones en iluminación y aire acondicionado
que en él sector comercial. Nótese como aumenta considerablemente el porcentaje de
consumo en “otros” para Barranquilla (y por consiguiente Cali), el consumo en
refrigeración es relativamente alto en Bogotá en comparación con las demás ciudades.
4.3 ESCOGENCIA DEL TAMAÑO DEL MODELO
En términos generales, la disponibilidad de información es un factor clave que debe
considerarse para determinar el alcance de un modelo. Durante la búsqueda de la
información para esta tesis se encontró que la mejor referencia en este sentido es “Estudio
de eficiencia energética en los sectores residencial, comercial y oficial” (UNDP/WORLD
72
BANK, 1992). En ese estudio se recopiló información de las cuatro principales ciudades del
país (Bogotá, Medellín, Cali y Barranquilla), para los sectores residencial, comercial y
gobierno en lo referente a los consumos eléctricos en iluminación, calentamiento de agua,
aire acondicionado, refrigeración, cocción y otros. También se sustrajo de este estudio
información acerca de la distribución porcentual por tipo de energético.
En el sector residencial se tiene la información desagregada por estratos sociales (para cada
uno de los seis estratos), de manera que se puede investigar algunas de las limitaciones que
se pueden dar por efecto del ingreso de los usuarios y las correspondientes consecuencias en
el consumo.
Para la construcción de un modelo desagregado por regiones y por estratos
socioeconómicos deberá tenerse en cuenta algunos aspectos relacionados con la dimensión
del mismo. Supongamos que se tienen en este momento el modelo agregado nacional 1000
variables, al desagregarlo en 4 regiones y 2 estratos se tendrían 1000*4*2 = 8000 variables
(es decir, 8 veces más grande que el tamaño actual). Los problemas pasan a ser, entonces, la
consecución de información y la capacidad computacional (en el momento de escribir la
tesis la capacidad de compilación del Powersim se desbordaba al tratar de utilizar 3 estratos
sociales en vez de los 2 que finalmente se utilizaron).
El modelo finalmente construido está compuesto por dos niveles (nacional y regional), y
cada uno de estos niveles se divide en módulos como se muestra a continuación:
NIVEL NACIONAL:
Sector socioeconómico nacional.
Oferta electricidad.
Sector industrial.
Sector rural.
73
NIVEL REGIONAL:
(4 Regiones: Bogotá, Medellín, Cali y Barranquilla)
Sector socioeconómico regional.
Residencial, Comercio y gobierno.
2 Estratos en el sector residencial.
Oferta de GN.
En la primera versión del modelo se dejaron en el nivel nacional el manejo del sector
industrial y residencial rural debido a la falta de información para poder desagregarlos. De
la misma manera, las variables macroeconómicas se mantienen en el nivel nacional, para
poder utilizar las proyecciones del gobierno.
Se creó un modulo que maneja las proyecciones del gobierno en cuanto a gas natural, para
todos los sectores consumidores del país. Este modelo también posee las reservas
comprobadas y las probables de los campos gasíferos, y realiza un balance entre la oferta,
las demanda y la capacidad de los gasoductos.
En lo referente a la demanda de gas en el sector residencial, se posee el programa de
conexiones a la red de distribución regional. Este programa se convierte en el limitante al
ingreso de aparatos que operan con base en gas natural.
Otra componente independiente es un pequeño modelo de oferta de electricidad, en donde
se toma el plan de expansión de referencia y se observa la evolución de la oferta, bajo
consideraciones de cambio en la hidrología media.
Las ventajas de un modelo desagregado del tamaño que se propone son evidentes. Se tiene
mejor representación del mercado y se pueden enfocar políticas tanto nacionales como
regionales, teniendo en cuenta los diferentes grupos socioeconómicos de la población. La
figura 4.1 se muestra el esquema general del modelo desagregado nacional.
74
MACROECONOMICASEXOGENAS
POBLACION, PIB, VIVIENDAS
TECNOLOGIAREGIONES
BALANCENACIONAL
PLANES DEEXPANSION
ENERGETICOS
MACROECONOMICASENDOGENAS
PRECIOS APARATOS,PRECIOS ENERGETICOS,
EDUCACION EINFORMACIONUSO RACIONAL
DISPONIBILIDADENERGETICOS BALANCE
ENERGETICOREGIONAL
EXCEDENTE OESCASEZ DE
ENERGETICOS
POLITICAS
Figura 4.1. Estructura general del modelo desagregado nacional.
4.4 DESCRIPCION GENERAL DEL MODELO
El modelo fue desarrollado en lenguaje Powersim versión 2.02. Por limitación de capacidad
del programa no se pudo tener todo el modelo en un mismo archivo, y se tuvo entonces que
utilizar comodelos.
Un comodelo en Powersim es muy similar a una subrutina en un lenguaje de programación
convencional. El comodelo recibe y entrega información para cada paso de la simulación.
El modelamiento con comodelos se hace de la siguiente manera: se tiene un modelo
principal y a este se le incluyen cadenas (similar a las llamadas de las subrutinas),
indicándole las equivalencias entre las variables del modelo principal y las del comodelo.
Las variables pueden fluir del modelo principal al comodelo o viceversa. La variable que va
75
a recibir información se le modela como un que recibe la información del modelo o
comodelo según sea el caso.
Algo importante para mencionar es que el paso de la simulación para el modelo y el
comodelo no tienen que ser el mismo. Es decir, mientras el modelo principal utiliza
intervalos de 0.1 de año, algún comodelo puede utilizarlos de 0.25 de año, sin que se
presenten problemas.
4.4.1 EL MODELO PRINCIPAL
En el modelo principal están localizadas las variables macroeconómicas, los balances
totales de energía, el sector rural, el industrial y las cadenas con los comodelos. El modelo
principal puede apreciarse en la figura 4.2.
1 2 3 4 5
6 7 8 9
10 11 12 13
14 15 16 17
Figura 4.2 Distribución de los módulos del modelo principal.
El la figura 4.2 las distribución de los módulos es como sigue:
1. Variables macroeconómicas.
76
2. Reducción el en precio debido a las curvas de aprendizaje.
3. Agregación de la demanda total de energía eléctrica y plan de expansión automático.
4. Controles del modelo principal.
5. Cadenas de llamada a los comodelos.
6. Sector residencial rural.
7. Sector industrial.
8. Abastecimiento eléctrico según el plan de expansión de referencia, conexiones
residenciales del plan de gas natural y recopilación de los consumos de GLP. Tanto el
plan de expansión de referencia como las conexiones residenciales la plan gas proviene
de comodelos que se explicarán más adelante, los consumos provienen de los comodelos
de demanda regional.
9. Precio de los energéticos.
10.Gráficas de distribución de tecnologías en el sector residencial rural.
11.Balance de energía eléctrica y ahorros en energía y potencia.
12.Gráficas del consumo eléctrico per capita y posibles racionamientos.
13.Gráficas de costos anuales equivalentes para el sector rural y tablas con los datos del
escenario.
14.Restricción al consumo de electricidad en el sector rural, debido a una oferta
insuficiente.
15.Restricción en el consumo de gas natural en el sector rural, debido a una oferta
insuficiente de conexiones.
16.Comparación entre las proyecciones de vivienda de varias fuentes y las del modelo.
17.Gráfica de consumo eléctrico por sector.
A continuación se explica brevemente el funcionamiento de los principales módulos:
• Variables macroeconómicas. En este módulo entran como variables macroeconómicas
exógenas el crecimiento del PIB y de la población - datos tomados de UPME (1995).
Con estos datos se calcula el PIB per capita y se determina la población para el sector
77
rural y para las diferentes regiones en que se desagrega el modelo. Además se calcula la
construcción de viviendas en el sector rural.
• Reducción el en precio debido a las curvas de aprendizaje. Una vez sumados todos los
aparatos que se comercilizan en el mercado Colombiano, los totales obtenidos (por tipo
de aparato) se toman como la variable exogena en la ecuación de aprendizaje,
obteniendose de esta manera el nuevo precio del aparato. Estas curvas de aprendizaje se
utilizan sólo en las estufas eléctricas, eléctricas eficientes, a gas y a GLP, debido a que
son los mercados donde se obtuvo una clara respuesta a la disminución del precio debido
al consumo interno.
• Agregación de la demanda total de energía eléctrica y plan de expansión automático.
Este módulo recibe todos los consumos eléctricos del modelo, los suma y les aplica las
pérdidas del caso. También permite realizar el cálculo del plan de expansión que se
requeriría para atender ese nivel de demanda, con un factor de seguridad dado.
• Controles del modelo principal. Para no hacer muy complejo el manejo del modelo al
usuario final (funcionario del Ministerio), se tomaron las variables claves para el
desarrollo de políticas y se colocaron en un módulo separado. De esta manera se puede
manipular el modelo sin tener que entrar directamente a los módulos de ecuaciones.
• Cadenas de llamada a los comodelos. Como se explicó anteriormente, a este modulo
principal están adheridos los comodelos. Es aqui donde se hacen todas las llamadas del
modelo principal a los comodelos, es decir esta es la forma como se hace la
transferencia de información del núcleo nacional a las regiones.
• Sector residencial rural. En este módulo se maneja todo el mercado energético
residencial rural, el cual consta de un vector de 14 entradas, que contiene los principales
aparatos de uso final en este sector por tipo de tecnología y de energético.
78
• Sector industrial.. En este sector sólo se modela de manera desagregada la iluminación,
la cual representa el 5% del consumo total en la industria - para el resto de usos se utiliza
la proyección del consumo de la UPME (1995).
• Abastecimiento eléctrico según el plan de expansión de referencia, conexiones
residenciales del plan de gas natural y recopilación de los consumos de GLP. Aqui se
efectua la agregación nacional tanto del plan de expansión de referencia regionalizado,
como de las conexiones residenciales a la red de gas que se presenta en las distintas
regiones, como de los consumos regionales.
• Precio de los energéticos. El precio de los energéticos no es fijo Este puede aumentar a
disminuir según proyecciones o políticas Además es posible colocar el precio de la
electricidad en función del agotamiento de la capacidad instalada.
• Gráficas de distribución de tecnologías en el sector residencial rural. En estas gráficas se
muestra la evolución del número de equipos en el tiempo, por tipo de uso final (cocción,
calentamiento , iluminación y refrigeración).
• Balance de energía eléctrica y ahorros en energía y potencia. Primero aparece una gráfica
en donde se comparan las demandas y ofertas eléctricas producidas por el modelo y las
proyectadas por UPME (UPME, 1995). La proyección de la oferta es tomada del plan de
expansión de referencia, el cual es actualizado por UPME cada 15 días. En segundo
lugar se hace una comparación entre la demanda proyectada y le modelada bajo políticas,
de esta comparación se desprenden los ahorros en energía y en potencia.
79
• Gráficas del consumo eléctrico per capita y posibles racionamientos. Se realiza aquí el
cálculo del porcentaje de racionamiento si es que lo hay También se calculan los
consumos per capita, mostrando estos resultados en gráficas.
• Gráficas de costos anuales equivalentes para el sector rural y tablas con los datos del
escenario. Aqui aparecen los costos anuales equivalentes por tipo de tecnología, de esta
manera se observa la brecha en precios que se presenta. Las tablas permiten identificar
rápidamente los supuestos del escenario que se esta trabajando.
• Restricción al consumo de electricidad en el sector rural, debido a una oferta
insuficiente. Como la cobertura eléctrica en el sector rural no es total, es necesario
restringir la entrada de equipos eléctricos. En este modulo se hace efectiva esta
restricción, primero calculando el número de posibles equipos eléctricos que pueden
entrar por cada tipo de uso final, luego determinando los equipos que pueden entrar, y
por ultimo repartiendo, entre las demás tecnologías, la demanda insatisfecha.
• Restricción en el consumo de gas natural en el sector rural, debido a una oferta
insuficiente de conexiones. Este módulo es muy similar al anterior, pero en este caso el
limitante es el número de conexiones al gas natural, el cual es muy bajo.
4.4.2 EL COMODELO DEL PLAN DE EXPANSION DE REFERENCIA
En este comodelo se incluye el plan de expansión de referencia. Las capacidades de los
proyectos se ven influenciadas por la disponibilidad y en el caso de las centrales hidráulicas
por las medias de los ríos. La entrada de los proyectos se hace teniendo en cuenta el tipo de
tecnología. El diagrama en Powersim se puede apreciar en la figura 4.3. Otra versión de esta
componente considera los retardos que puede observar el plan de expansión de referencia
por efecto de las políticas de uso racional.
80
EEP_CARBON
EEP_GAS
EEP_HIDRO
TOT_CAP_GEN_PRO
TOT_CAP_GEN_MW
EEP_TOTAL
PORC_SIST
RETRASO_PE
FACTOR_HIDROL
FACTOR_NIÑO
CAP_PROY_GENERACION
VIDA_UTIL_GEN
TASA_OBSOL
Figura 4.3 Diagrama del comodelo del plan de expansión de referencia.
4.4.3 EL COMODELO GENÉRICO DE UNA REGION.
Una región típica consta de dos estratos sociales con sus correspondientes restricciones a la
adquisición de equipos, debido tanto a falta de dinero para la adquisición o a una oferta
insuficiente de conexiones a la red de gas natural.
A la región llegan del modelo principal los datos macroeconómicos y disponibilidades a
nivel nacional tales como:
• Ingreso y crecimiento del PIB.
• Población de la región.
• Conexiones a la red de gas natural.
• Precios de aparatos.
• Precios de energéticos.
De la misma manera las regiones entregan al modelo principal los datos acerca de:
81
• Cantidad de energéticos utilizados.
• Cantidad de aparatos utilizados por tipo de tecnología.
De esta manera el modelo principal puede agregar los consumos regionales, verificando la
disponibilidad o no de energéticos.
En cada región existe un módulo que permite hacer un balance entre los sobrecostos que se
le cobran a un estrato y los subsidios que se le entregan al otro, de modo que se establezca
el punto de equilibrio entre los subsidios y los sobrecostos.
El diagrama a gran escala de este comodelo en Powersim se puede apreciar en la figura 4.4.
1 2 3 4 5
6 7 8 9 10
11 12 13
14 15
Figura 4.4 Diagrama del un modelo regional en Powersim.
Las componente de la figura 4.4 son:
1. Sector residencial, estratos 1, 2 y 3.
2. Sector residencial, estratos 4, 5 y 6.
3. Sumatoria de los consumos del comodelo, por energético.
82
4. Sector comercial.
5. Controles del comodelo.
6. Gráficas de cantidad de aparatos por uso final para los estratos 1, 2 y 3.
7. Gráficas de cantidad de aparatos por uso final para los estratos 4, 5 y 6.
8. Variables socioeconómicas de Bogotá.
9. Sector gobierno.
10.Balance de subsidios.
11.Restricciones a la adquisición de equipos en los estratos 1, 2 y 3.
12.Restricciones a la adquisición de equipos en los estratos 4, 5 y 6.
13.Gráficas de uso eléctrico y número de viviendas, por estratos.
14.Cálculo de la cuenta residencial para los estratos 1, 2 y 3.
15.Cálculo de la cuenta residencial para los estratos 4, 5 y 6.
A continuación se describe como operan cada una de las componentes. Debido a que las
componentes comunes para los estratos operan de manera similar, sólo se explicarán una
sola vez.
• Sector residencial. En este módulo se maneja, para cada uno de los dos estratos, todo el
mercado energético residencial urbano. El modelamiento se efectua teniendo en cuenta
el uso final, por tipo de tecnología y de energético, por medio de un vector con 13
entradas.
• Sumatoria de los consumos del comodelo, por energético.
• Sector comercial. Aquí se modela la iluminación, refrigeración y el aire acondicionado,
los cuales representan el 63% del consumo total en el comercio. Para el resto del
consumo se toma la proyección de la UPME (1995).
83
• Controles del comodelo. Es similar a los correspondientes controles del modulo
principal. Los comodelos cuentan con un módulo donde aparecen las variables de
política más importantes, facilitando, de esta manera el trabajo del usuari final (personal
del Ministerio).
• Gráficas de cantidad de aparatos por uso final para los estratos. En estas gráficas se
muestra la evolución del numero de equipos en el tiempo, por tipo de uso final (cocción,
calentamiento , iluminación y refrigeración).
• Variables socioeconómica. Se modela aquí la construcción para cada uno de los estratos
estudiados Este módulo recibe la información macroeconómica del modelo principal y
también asigna a cada uno de los dos estratos el número de conexiones posibles a la red
de gas natural.
• Sector gobierno. Aquí se modela de manera detallada la iluminación y el aire
acondicionado, los cuales representan el 54.9% del consumo total en el sector gobierno.
Para el resto del consumo se toma la proyección de la UPME (1995).
• Balance de subsidios. Se realiza aquí el cálculo del balance entre los excedentes
cobrados a los estratos altos y al sector comercial, y los subsidios otorgados a los estratos
bajos - los faltantes o sobrantes se acumulan(considerando que reciben una tasa de
interés). De esta manera, se puede estudiar el problema de subsidios del sector.
• Restricciones a la adquisición de equipos en los estratos. En este módulo se realizan dos
tipos de restricciones. La primera es una restricción a la entrada de equipos a gas natural,
debida a la falta de conexiones. Allí se evalúan los equipos que tienen conexión
disponible para entrar, los que no, se cambian por otros equipos de diferente tecnología.
La segunda restricción es debida al ingreso. Allí se calcula cuál es la capacidad
84
económica de los usuarios que están dispuestos a realizar sustitución, sólo permitiendo
la sustitución a aquellos que tienen disponibilidad económica.
• Cálculo de la cuenta residencial. Se calcula el valor de la cuenta de servicios residencial,
es posible obtener una cuenta promedio, o determinar la cuenta para un usuario que
disponga de ciertos tipos de tecnología o de energético.
4.4.4 EL COMODELO DE SUMINISTRO DE GAS NATURAL
Este comodelo se divide principalmente en regiones productoras y consumidoras. Las
productoras son la costa Atlántica y el interior del país, y las consumidoras se tomaron
según las empresas distribuidoras y la información proporcionada por UPME.
Cada región consumidora esta desagregada por sector consumidor así:
• Residencial. El punto de partida es el plan de conexiones a la red de gas natural.
Seguidamente se multiplica el número de conexiones por el consumo promedio por
conexión para obtener la demanda total de gas natural residencial de la región.
• Térmico. Se tienen la proyecciones de consumo hechas por el gobierno nacional, donde
se consideran las posibles térmicas a gas que se instalarían en cada región.
• Industrial. Se agregan aquí la suma de las proyecciones de consumo del sector industrial,
petroquímico, Ecopetrol y GNC para transporte.
En la figura 4.5 se muestra el diagrama para una zona consumidora. Como puede
observarse en la figura 4.5, el abastecimiento de la demanda está condicionado a la
capacidad del gasoducto de la región.
85
CONEXIONES_TOTALES_OC
CONS_RES_OC
DEM_NO_AT_OC
DEM_TOT_OC
C_OC
CRECIM_IND_OC
CONSUMO_IND_TRANSP_OC
CRECIM_TERM_OC
CONSUMO_TERMICAS_OC
F_PLAN_GAS
PLAN_NUE_CONEX_GN_OCC
DEMANDA_AT_OC
Figura 4.5. Diagrama en Powersim para una región consumidora.
Para las zonas productoras se tienen las reservas actuales y las probables. Allí llegan las
demandas regionales y se calcula la producción de ese período de tiempo. También se
calcula la relación reservas producción y queda la posibilidad de determinar el precio del
gas a partir de esta relación. Además es posible calcular los aumentos necesarios en la
capacidad de los gasoductos que llegan a los campos productores. El diagrama de una zona
productora se puede observar en la figura 4.6.
86
CAP_TRANSPORTE_ACTUAL_1
Rate_11
PRECIO_1
RESERVAS_INT
DEM_TOT_ANT
DEMANDA_AT_C
DEM_TOT_BARRANCA
REL_RES_PROD_INTPRODUCCION_INT
DEMANDA_AT_MM
DEMANDA_AT_RO
Auxiliary_6
PROBABLES_1
DEMANDA_AT_OC
DEM_PROD_INT
TRANSPORTE_ADICIONAL_INT
Rate_8
Figura 4.6. Diagrama para una zona productora.
El modelo de gas en su totalidad se muestra en la figura 4.7.
1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11
Figura 4.7 Diagrama del modelo de gas natural.
Las componentes del modelo se muestran a continuación:
1. Producción al interior del país.
87
2. Demanda en el Magdalena Medio.
3. Demanda en Antioquia.
4. Demanda en el centro del país.
5. Producción en la Costa Atlántica.
6. Demanda en el centro del país atendida por el gasoducto Ballena-Barranca, contra la
capacidad del gasoducto.
7. Demanda del oriente sin incluir a Barrancabermeja.
8. Demanda de la costa Atlántica.
9. Demanda de Barrancabermeja.
10.Demanda de Occidente.
11.Gráficas de las demandas a las zonas productoras.
Como puede observarse las zonas del modelo de gas están mas desagregadas que las
regiones en estudio, pero esto no es ningún inconveniente, debido a que se agregan antes de
enviarlas al modelo principal en las cuatro regiones de interés.
A continuación se realiza una descripción técnica del modelo desagregado, comparándolo
con el modelo agregado.
El modelo desagregado contiene un modelo principal, cuatro comodelos regionales, un
modelo de abastecimiento de gas natural y otro con el plan de expansión de referencia. El
modelo agregado solo consta del modelo principal y el comodelo del plan de expansión de
referencia. Adicionalmente se le pueden adicionar a cualquiera de los dos modelos, el
agregado o el desagregado, un modelo que retarda el plan de expansión de referencia, según
se presente la demanda.
En cuanto al contenido de los módulos, es importante anotar que el modelo desagregado
incluye el modelamiento de la construcción de viviendas por región para cada grupo de
estratos, así cómo la disponibilidad de gas natural para cada región. Además posee un
88
módulo que permite estudiar el balance de las transferencias de subsidios entre estratos o
sectores económicos.
Como se puede intuir el número de variables del modelo desagregado aumenta bastante con
respecto al agregado, el número de componentes para cada uno de los modelos se muestran
en las tablas 4.18 y 4.19.
Tipo de Elemento Principal Expansión Expansión Retardado Total
Variables 296 13 21 309 Elementos matriciales + escalares 1465 24 117 1489 Niveles 20 1 1 21 Auxiliares 216 9 12 225 Constantes 60 3 8 63 Fotografías 144 0 1 144 Uniones 409 11 24 420 Flujos 22 2 1 24 Objetos de transferencia 3 0 0 3 Objetos estáticos 48 0 0 48 Objetos dinámicos 82 3 6 85
Tabla 4.18 Número de componentes del modelo agregado.
Tipo de Elemento Principal Bogotá Medellín Cali Barranquilla Gas
Natural
Expansión Total
Variables 182 206 206 206 206 111 13 1130 Elementos
matriciales +
escalares
824 1192 1192 1192
1192 111 24 5727
Niveles 12 13 13 13 13 27 1 92 Auxiliares 117 146 146 146 146 75 9 785 Constantes 53 47 47 47 47 9 3 253 Fotografías 98 117 117 117 117 36 0 602 Uniones 229 303 303 303 303 121 11 1573 Flujos 13 14 14 14 14 29 2 100 Objetos de
transferencia
169 0 0 0 0 0 0 169
Objetos estáticos 67 33 33 33 33 13 0 212 Objetos
dinámicos
29 28 27 27 27 12 3 153
Tabla 4.19 Número de componentes del modelo desagregado.
89
En cuanto al tiempo de ejecución, el modelo agregado corre en 36 segundos y el
desagregado en 125 segundos. Esto en un computador pentium de 90 Mhz de velocidad y
16 Megabytes de memoria RAM.
El modelo desagregado que se muestra en este capitulo llena los requisitos para hacer un
análisis de política a nivel regional. En el próximo capitulo se estudian algunas de las
consecuencias de la política nacional sobre las regiones.
90
CAPITULO 5
ANALISIS DE POLITICA Y RESULTADOS
En este capítulo se presenta un análisis de escenarios, se enfocan diferentes políticas y se
examinan sus resultados sobre las regiones, al igual que sobre la nación en su conjunto.
Entre las políticas a analizar se encuentran: diferentes niveles de ejecución del plan gas,
aumento en las tarifas de los energéticos y financiación de equipos. Se analiza también el
impacto de estas políticas en los ahorros de electricidad, en la distribución del mercado de
equipos y en la penetración del plan gas, entre otros.
5.1 Escenario 1. Escenario base.
EL punto de partida para el análisis se hace con base en un escenario intermedio con
respecto a la evolución del sistema y casi completamente carente de política, excepto por la
puesta en marcha del plan gas. Las siguientes suposiciones son hechas para este caso:
• Solamente están disponibles el 80% de las conexiones del plan gas.
• Las conexiones del plan gas se reparten entre los estratos según la distribución
porcentual de los estratos.
• El 60% del plan de expansión de la electrificación rural es alcanzado.
• Los usuarios tienen restricción en sus gastos en energía de acuerdo con sus ingresos, para
los estratos altos la disponibilidad es del 10% y para los bajos del 5%.
• Sólo se considera posible reemplazar un bombillo eficiente por vivienda.
• No hay incentivos financieros para ayudar a los usuarios a la adquisición de equipos o a
la conexión.
• Los precios del gas natural, del GLP y de la electricidad crecen según la figura 5.1.
91
• El subsidio para los estratos bajos es de 25%, y los sobrecostos son de 35% para los
estratos altos y el sector comercial.
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
0.08
1,995 1,997 1,999 2,001 2,003 2,005 2,007 2,009
GN y GLP Electricidad
% Aumento
Figura 5.1. Aumento en los precios del GLP, Gas natural y electricidad.
A continuación se muestran algunos resultados de las regiones y también agregados
nacionales.
Tiempo
1
2
3
4
CONEXIONES_GN_5
1995 2000 2005 20100
500,000
1,000,000
1
23
4
5
1
2
3
45
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
# Aparatos
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
Figura 5.2. Simulación de aparatos utilizados para cocción en el sector residencial urbano
de Bogotá (estratos 1, 2 y 3).
92
Tiempo
1995 2000 2005 20100
100,000
200,000
300,000
400,000
500,0001
23
4
5
1
23
4
5
1
23
4
5
1
3
5
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Figura 5.3. Simulación para cocción el sector residencial urbano de Bogotá, estratos 4, 5 y
6.
Se puede observar en las figura 5.2 y 5.3 la gran diferencia entre los estratos. Mientras el
plan gas tiene gran aceptación para los estratos 4, 5 y 6, ocupando una buena cantidad de
conexiones, en los estratos 1, 2 y 3 la aceptación es mucho menor. Esto se debe a la
diferencia en el consumo entre los estratos (741.7 para los estratos 1, 2 y 3, 1708.0 para 4, 5
y 6).
En Medellín la situación es diferente: Tanto para los estratos bajos como para los altos hay
una muy buena penetración del plan gas. Aunque la presión es mayor en los estratos altos
que en los bajos, los altos tienen un menor consumo (ver tabla 4.7). Este efecto se debe a la
mayor capacidad de compra de los estratos altos, lo que favorece la sustitución (ver figuras
5.4 y 5.5).
93
Tiempo
1995 2000 2005 20100
100,000
200,000
300,000
400,000
500,0001
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Figura 5.4. Simulación para cocción el sector residencial urbano de Medellín, estratos 1, 2 y
3.
1995 2000 2005 20100
50,000
100,000
150,000
200,000
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
451
4
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.5. Simulación para cocción el sector residencial urbano de Medellín, estratos 4, 5 y
6.
En la región de Cali se presenta un comportamiento bastante parecido al de Medellín, pero
se ejerce una menor presión sobre las conexiones del plan gas.
94
1995 2000 2005 20100
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000 1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.6. Simulación para cocción el sector residencial urbano de Cali, estratos 1, 2 y 3.
1995 2000 2005 20100
50,000
100,000
150,000
200,000
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
4
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.7. Simulación para cocción el sector residencial urbano de Cali, estratos 4, 5 y 6.
La situación en Barranquilla es parecida a los estratos bajos de Bogotá, es decir no hay
buena aceptación del plan gas (posiblemente este mercado ya esté saturado). En los estratos
bajos, la cantidad de equipos a gas natural crece lentamente, pero la mayor penetración va
por cuenta de las estufas eléctricas eficientes. Para los estratos altos no se tiene
prácticamente ninguna aceptación al plan gas y los aparatos para viviendas nuevas se
reparten entre las demás tecnologías.
95
Esta situación anormal se presenta por el bajísimo consumo eléctrico en cocción de
alimentos que presenta esta región (dato muy sospechoso), este bajo consumo hace que los
ahorros en el consumo al pasarse de electricidad al gas natural, no compensan la inversión
inicial en el equipo y en la conexión, de modo que prácticamente no se presenta sustitución
hacia el gas natural, y la decisión de compra de equipos para las viviendas nuevas no es tan
marcada a favor del gas natural.
1995 2000 2005 20100
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000
1
2
3
4
5
1
234
5
1
2
34
5
1
2
3
5
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.8. Simulación para cocción el sector residencial urbano de Barranquilla, estratos 1,
2 y 3.
96
1995 2000 2005 20100
50,000
100,000
150,000
1
2
3
4
5
1
234
5
1
2
34
5
1
3
4
5# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.9. Simulación para cocción el sector residencial urbano de Barranquilla, estratos 4,
5 y 6.
En cuanto a la iluminación se presentan resultados disímiles. Por ejemplo, mientras para los
estratos altos de Bogotá la penetración de bombillas eficientes es bastante rápida durante
todo el periodo de la simulación (ver figura 5.10), para los estratos bajos de Barranquilla se
presenta una penetración mucho más lenta y al final de la simulación la diferencia entre las
dos tecnologías no es tan marcada (ver figura 5.11). La diferencia en el comportamiento de
los dos casos tratados se explica fundamentalmente por el consumo, puesto que entre mayor
sea el consumo, es más negocio la compra de bombillas eficientes (se recupera en menor
tiempo la inversión).
1995 2000 2005 20100
300,000
600,000
12 1
2
1
2
1
2
Iluminación convencional1
Iluminación eficiente2
# Bombillas
Tiempo
Figura 5.10. Simulación para iluminación en el sector residencial urbano de Bogotá,
estratos 4, 5 y 6.
97
1995 2000 2005 20100
100,000200,000300,000400,000500,000600,000
1
2
1212 1
2
Iluminación convencional1
Iluminación eficiente2
# Bombillas
Tiempo
Figura 5.11. Simulación para iluminación en el sector residencial urbano de Barranquilla,
estratos 1, 2 y 3.
Los ahorros de electricidad del sistema agregado nacional, considerando todos los sectores
y usos finales, se pueden observar en la tabla 5.1.
Tiempo Ahorro Total Residencial Urbano
1,993 784.13 -601.14
1,994 2589.53 99.73
1,995 3153.09 346.98
1,996 3758.71 860.45
1,997 4900.31 1737.98
1,998 6198.25 2669.45
1,999 6858.76 3261.64
2,000 8407.86 4401.90
2,001 10145.85 5673.31
2,002 11732.88 6827.75
2,003 13278.14 7944.11
2,004 14877.40 9026.28
2,005 16520.86 10144.75
2,006 18300.90 11372.49
2,007 20112.39 12574.11
2,008 21954.58 13839.51
2,009 24001.63 15207.57
2,010 26183.36 16710.47
Tabla 5.1. Ahorros en energía eléctrica debidos a sustitución y conservación (Gwh/año).
98
Las proyecciones y simulaciones para la demanda y oferta de energía eléctrica se pueden
apreciar en la figura 5.12.
1995 2000 2005 2010
50,000
100,000
150,000
1
2
3
41
2
3
4
1
2
3
4
1
2
3Electricidad usada1
Capacidad requerida2
Demanda proyectada3
Capacidad proyectada4
Gwh/año
Tiempo
Figura 5.12. Proyecciones y simulación de la demanda y oferta de electricidad.
5.2 Escenario 2. Restricción al plan gas.
Se estudia ahora las implicaciones que tendría una disminución en las conexiones del plan
gas. Para lograr este propósito se supone que sólo están disponibles el 40% de las
conexiones del plan de gas natural.
En el sector residencial urbano de estratos bajos en Bogotá hay una presión inicial sobre las
conexiones al plan de gas natural, la gran demanda proviene principalmente de la
sustitución del GLP. Hacia el año 2000 el mercado se satura, favoreciendo la penetración de
las estufas eléctricas eficientes (ver figura 5.13).
99
1995 2000 2005 20100
500,000
1,000,000
1
23
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.13. Mercado de la cocción para los estratos bajos de Bogotá, escenario 2.
Para los estratos altos hay una gran presión sobre las conexiones. En este caso se nota la
falta de conexiones a la red de gas natural, dada la masiva utilización de GLP y estufas
eléctricas eficientes. También se puede observar la gran distorsión que hay actualmente en
el mercado, debido principalmente a la carencia de sustitutos para la energía eléctrica,
hecho que se repetirá constantemente en los próximos mercados. La simulación para los
estratos altos de Bogotá se puede apreciaren la figura 5.14.
1995 2000 2005 20100
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000
1
23
4
5
1
23
4
5
1
23
4
5
1
3
4
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.14. Mercado de la cocción para los estratos altos de Bogotá, escenario 2.
100
En Medellín y Cali se presenta una oferta insuficiente de conexiones a la red de gas natural,
lo cual beneficia el mercado de las estufas eléctricas eficientes y a GLP. Aun bajo estas
condiciones, la cocción eléctrica convencional siempre muestra una tendencia decreciente
(ver figuras 5.15 a 5.18).
1995 2000 2005 20100
100,000
200,000
300,000
400,000
500,0001
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.15. Mercado de la cocción para los estratos bajos de Medellín, escenario 2.
1995 2000 2005 20100
50,000
100,000
150,000
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
3
4
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.16. Mercado de la cocción para los estratos altos de Medellín, escenario 2.
101
1995 2000 2005 20100
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000 1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.17. Mercado de la cocción para los estratos bajos de Cali, escenario 2.
1995 2000 2005 20100
50,000
100,000
150,000
200,000
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
1
3
4
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.18. Mercado de la cocción para los estratos altos de Cali, escenario 2.
En Barranquilla no hay presión ni siquiera sobre el 40% de las conexiones al gas natural,
para ninguno de los dos estratos (ver figuras 5.19 y 5.20).
102
1995 2000 2005 20100
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000
1
2
3
4
5
1
2
34
5
1
2
34
5
1
2
3
5
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.19. Mercado de la cocción para los estratos bajos de Barranquilla, escenario 2.
1995 2000 2005 20100
50,000
100,000
1
2
3
4
5
1
234
5
1
2
34
5
1
2
3
4
5
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 5.20. Mercado de la cocción para los estratos altos de Barranquilla, escenario 2.
Al comparar los ahorros del escenario 1 con los del escenario 2, no se nota mucha
diferencia (aunque 250 Gwh/año no es una cifra completamente despreciable - equivalente
a una potencia instalada de unos 32 Mw). Este efecto se produce por la entrada de GLP y
estufas eléctricas eficientes en reemplazo de las de gas natural faltantes por la
indisponibilidad de conexiones (ver tabla 5.2 y figura 5.23), lo cual, sin embargo, no es muy
factible que se de en la practica.
103
Tiempo Ahorro Total Ahorro Residencial
1,993 784.13 -601.14
1,994 2,591.98 101.72
1,995 3,157.90 350.90
1,996 3,765.51 865.99
1,997 4,908.87 1,744.94
1,998 6,207.14 2,676.67
1,999 6,861.64 3,263.98
2,000 8,392.37 4,389.31
2,001 10,106.98 5,641.71
2,002 11,674.56 6,780.34
2,003 13,210.91 7,889.46
2,004 14,806.40 8,968.55
2,005 16,447.81 10,085.36
2,006 18,221.26 11,307.74
2,007 19,996.80 12,480.14
2,008 21,785.86 13,702.33
2,009 23,769.74 15,019.04
2,010 25,883.08 16,466.34
Tabla 5.2. Ahorros totales y residenciales para el escenario 2.
-50.00
0.00
50.00
100.00
150.00
200.00
250.00
1,990 1,995 2,000 2,005 2,010
Gwh/año
Tiempo
Figura 5.21. Diferencia en los ahorros residenciales entre los escenarios 2 y 3.
104
5.3 Escenario 3. Financiación de equipos.
Con este escenario se busca mostrar la gran diferencia que se presentaría cuando la oferta
de equipos eficientes y a gas se acompaña con esquemas de financiación favorable para el
usuario final. En este caso, el pago de los equipos eficientes se financia a tres años y el de
las bombillas eficientes a 2 años, cobrando una tasa de interés del 3% en términos reales.
Los resultados muestran en general una mayor penetración de las estufas a gas natural,
ocasionando una gran demanda de conexiones, las cuales podrían ser insuficientes para
Medellín, Cali y los estratos altos de Bogotá. La diferencia porcentual en el ahorro
residencial entre el escenario 1 y 3 es muy alta en los primeros años de la simulación, y se
estabiliza en alrededor del 8%. La diferencia con respecto al escenario 1 y los ahorros
totales y residenciales, se pueden observar en la figura 5.22 y la tabla 5.3 respectivamente.
0%
5%
10%
15%
20%
25%
1,996 1,998 2,000 2,002 2,004 2,006 2,008 2,010
Tiempo
Figura 5.22. Diferencia de ahorros entre los estratos 1 y 3.
Tiempo Ahorro Total Residencial Urbano
1,993 784.13 -601.14
105
1,994 2690.82 182.08
1,995 3346.38 504.13
1,996 4020.39 1073.20
1,997 5224.06 2001.19
1,998 6594.56 2991.64
1,999 7330.64 3645.28
2,000 8945.85 4839.29
2,001 10756.72 6169.95
2,002 12432.40 7396.47
2,003 14073.26 8590.55
2,004 15771.32 9753.04
2,005 17508.54 10947.74
2,006 19375.45 12246.11
2,007 21273.17 13517.83
2,008 23189.00 14843.10
2,009 25279.82 16246.75
2,010 27492.45 17774.77
Tabla 5.3. Ahorros totales y residenciales para el escenario 3.
5.4 Escenario 4. Financiación de equipos y conexiones.
Para este escenario se adiciona a la financiación del equipo, la financiación de la conexión
al gas natural a 3 años, puesto que esto puede ser un factor limitante a la sustitución de
equipos. En la figura 5.23 se puede ver la diferencia en ahorros residenciales urbanos entre
los escenarios 3 y 4, la cual es de aproximadamente el 3% hacia el final de la simulación.
La Tabla 5.4 muestra los ahorros totales y residenciales para este escenario.
106
0%
1%
2%
3%
4%
1,996 2,001 2,006
Tiempo
Figura 5.23. Diferencia de ahorros entre los estratos 3 y 4.
Tiempo Ahorro Total Residencial Urbano
1,993 784.13 -601.14
1,994 2,718.93 182.08
1,995 3,388.95 504.13
1,996 4,072.64 1,073.20
1,997 5,291.93 2,001.19
1,998 6,687.02 2,991.64
1,999 7,459.74 3,645.28
2,000 9,114.79 4,839.29
2,001 10,970.04 6,169.95
2,002 12,698.18 7,396.47
2,003 14,399.72 8,590.55
2,004 16,160.15 9,753.04
2,005 17,964.55 10,947.74
2,006 19,894.93 12,246.11
2,007 21,828.55 13,517.83
2,008 23,773.04 14,843.10
2,009 25,910.69 16,246.75
2,010 28,171.24 17,774.77
Tabla 5.4. Ahorros totales y residenciales para el escenario 4.
Si se analiza la penetración del gas natural, se observa que el escenario que tiene mayor
penetración es el escenario 4 seguido de los escenarios 3, 1 y 2. La restricción del 40% del
plan gas afectaría todos los escenarios analizados, ver figura 5.24. La financiación de
107
equipos ayuda bastante a la penetración, lo mismo que la financiación en las conexiones,
aumentando con respecto al escenario 1 más de 500000 aparatos al final de la simulación.
0.00
500,000.00
1,000,000.00
1,500,000.00
2,000,000.00
2,500,000.00
3,000,000.00
1,993.00 1,998.00 2,003.00 2,008.00Tiempo
# Conexiones
80% PLAN
40% PLAN
E1
E2
E3
E4
Figura 5.24. Número de conexiones al gas natural utilizadas contra conexiones
proyectadas en el plan gas.
5.5 Escenario 5. Sin restricciones al ingreso para la adquisición de equipos
Este escenario presenta las mismas suposiciones del escenario 1, excepto que no se aplican
restricciones al ingreso de los consumidores para la adquisición de equipos. Se observa que
hay un aumento en el ahorro en el escenario 5 con respecto al 1 del 5% al 6% durante el
final de la simulación. Esto se debe a una mayor sustitución de estufas eléctricas
convencionales por equipos más eficientes o energéticos más baratos. Estos resultados se
pueden apreciar en la figura 5.25 y la tabla 5.5.
108
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
1,996 1,998 2,000 2,002 2,004 2,006 2,008 2,010
Tiempo
Figura 5.25. Diferencia de ahorros entre los escenarios 1 y 5.
Tiempo Ahorro Total Residencial Urbano
1,993 784.13 -601.14
1,994 2640.37 141.07
1,995 3254.37 429.32
1,996 3903.86 978.46
1,997 5083.26 1886.72
1,998 6417.42 2847.63
1,999 7116.84 3471.46
2,000 8701.86 4640.93
2,001 10480.72 5945.56
2,002 12117.44 7140.41
2,003 13710.16 8295.35
2,004 15357.57 9416.67
2,005 17048.89 10574.04
2,006 18876.27 11840.27
2,007 20736.65 13081.64
2,008 22629.05 14387.86
2,009 24721.39 15792.74
2,010 26933.78 17320.57
Tabla 5.5. Ahorros totales y residenciales para el escenario 5.
109
5.6 Escenario 6. Análisis de diversas coberturas del plan gas y su impacto sobre la
cuenta promedio de los servicios y del balance de los subsidios.
En primer lugar se analizarán los impactos de las diferentes coberturas del plan gas y sus
efectos sobre las cuentas promedio de los servicios de energía, por estratos y por regiones.
Para los estratos altos en todas las regiones se presenta un mayor ahorro cuando aumenta la
cobertura del plan gas, ver figuras 5.26 a 5.29.
5500
60006500
70007500
8000
85009000
9500
10000
10500
1993 1998 2003 2008Tiempo
Pesos
0%
40%
80%
Figura 5.26. Cuenta mensual promedio para los estratos altos de Bogotá.
13000
15000
17000
19000
21000
23000
25000
1993 1998 2003 2008Tiempo
Pesos
0%
40%
80%
Figura 5.27. Cuenta mensual promedio para los estratos altos de Medellín.
110
8500
10500
12500
14500
16500
18500
20500
1993 1998 2003 2008
Pesos
Tiempo
0%
40%
80%
Figura 5.28. Cuenta mensual promedio para los estratos altos de Cali.
10500
11500
12500
13500
14500
15500
16500
1993 1998 2003 2008Tiempo
Pesos
0%
40%
80%
Figura 5.29. Cuenta mensual promedio para los estratos altos de Barranquilla.
Tomando la cuenta de los servicios de energía para los estratos bajos se llega a unos
resultados diferentes. La cuenta aumenta cuando aumenta la cobertura del plan gas; este
resultado puede explicarse por la imposibilidad de sustitución, razon por la cual se presenta
mayor grado de conservación, lo que explica la disminución de la cuenta de los servicios.
Ahora, la disminución en la cuenta por este concepto es mayor que el ahorro cuando se
presenta la sustitución por gas natural. Es decir cuando hay sustitución la cuenta de
111
electricidad se reduce, pero la cuenta de gas aumenta, resultado un valor mayor que cuando
no se presenta sustitución, ver figura 5.30 a 5.33. En los estratos altos no se presenta este
fenómeno, debido a que hay un sobrecosto a la tarifa eléctrica, lo que la hace mucho más
costosa que la del gas natural, haciendo de la sustitución un gran negocio. Cabe anotar que
para Barranquilla prácticamente no hay diferencia en la cuenta bajo las diferentes
coberturas, la causa de esto es la poco penetración que tiene el gas natural.
5500
6000
6500
7000
7500
8000
8500
9000
9500
10000
10500
1993 1998 2003 2008Tiempo
Pesos
0%
40%
80%
Figura 5.30. Cuenta mensual promedio para los estratos bajos de Bogotá.
5000
6000
7000
8000
9000
10000
11000
12000
1993 1998 2003 2008Tiempo
Pesos
0%
40%
80%
Figura 5.31. Cuenta mensual promedio para los estratos bajos de Medellín.
112
5000
5500
6000
6500
7000
7500
8000
8500
9000
9500
10000
1993 1998 2003 2008Tiempo
Pesos
0%
40%
80%
Figura 5.32. Cuenta mensual promedio para los estratos bajos de Cali.
3500
4000
4500
5000
5500
6000
6500
1993 1998 2003 2008Tiempo
Pesos
0%
40%
80%
Figura 5.33. Cuenta mensual promedio para los estratos bajos de Barranquilla.
Ahora analicemos el balance de los subsidios. En general todos los balances regionales se
manejaron muy bien, presentando superávit durante todo el período de simulación. Como
era de esperarse el balance baja al aumentar la cobertura, debido al menor consumo
eléctrico por parte de los estratos altos, lo que afecta las transferencias. Este impacto se ve
113
un poco disminuido por la baja también en el consumo eléctrico de los estratos bajos. Los
resultados de los balances regionales se pueden apreciar en las figuras 5.34 a 5.37.
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
350000
400000
1990 1995 2000 2005 2010Tiempo
Mill $
0%
40%
80%
Figura 5.34. Balance anual de los subsidios para la región de Bogotá.
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
1990 1995 2000 2005 2010Tiempo
Mill $
0%
40%
80%
Figura 5.35. Balance anual de los subsidios para la región de Medellín.
114
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
1990 1995 2000 2005 2010Tiempo
Mill $
0%
40%
80%
Figura 5.36. Balance anual de los subsidios para la región de Cali.
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
1990 1995 2000 2005 2010Tiempo
Mill $
0%
40%
80%
Figura 5.37. Balance anual de los subsidios para la región de Barranquilla.
Como se pudo haber observado durante el desarrollo de este capítulo la desagregación
ayuda a tener una capacidad de análisis mayor, se observa que se producen diversos efectos
115
regionales y también entre los estratos de una mismo región, efectos que no habrían podido
detectar con el modelo agregado. De esta manera se pueden elaborar políticas más robustas
ya que se tiene un mayor control sobre el mercado.
En el caso de Barranquilla y Bogotá donde la información parece deficiente, los resultados
que se presentan aqui deben tomar con mucho cuidado, especialmente para los aparatos
cuyos consumos parecen errados.
En el último escenario se observó como los subsidios distorsionan el comportamiento de
los mercados, produciendo efectos inesperados. El comportamiento de los estratos bajos
hacia el plan gas debe variar bastante al eliminar los subsidios eléctricos, siempre y cuando
existan buenas ayudas financieras a la sustitución.
El siguiente capítulo se realiza el análisis de sensibilidad de los supuestos que se realizaron
en este capítulo y se realiza una validación con respecto al modelo de desagregado y a
demandas proyectadas por UPME.
116
CAPITULO 6
VALIDACION Y ANALISIS DE SENSIBILIDAD
Este capitulo tiene dos objetivos primordiales. En primer, lugar hacer una validación del
modelo con respecto a proyecciones de demanda hechas por UPME y por el modelo
agregado, y en segundo lugar, efectuar análisis de sensibilidad sobre algunos parámetros
que se han supuesto durante el desarrollo de esta tesis.
6.1 ANALISIS DE SENSIBILIDAD
6.1.1 Sensibilidad de parámetros globales
Si se comparan los ahorros residenciales entre los diferentes escenarios analizados en el
capítulo anterior, con respecto al escenario base, se obtienen resultados como los de la
figura 6.1. Allí se puede observar que los escenarios donde hay más ahorro eléctrico son los
escenarios 3 y 4 (están prácticamente superpuestos), lo que indica que se conseguirían
grandes ahorros si se ofrecieran incentivos financieros en la adquisición de los equipos, este
hecho se hace más evidente al observar la incidencia que tiene en los ahorros residenciales
eliminar del modelo el limitante al ingreso (escenario 5). Esta situación se presenta por la
mayor capacidad de compra por parte de los usuarios, ya sea debido a incentivos financieros
o al eliminarse la restricción al ingreso.
Lo anterior explica entonces una mayor penetración de equipos más eficientes, a gas natural
y con base en GLP. Los resultados para la penetración del gas natural bajo todos los
escenarios se pueden apreciar en la figura 6.2. Se puede observar que no hay casi ningún
impacto en el ahorro por cuenta del escenario 2 con respecto al escenario 1, al comparársele
con los demás escenarios, sin embargo se produce un pequeño hacia el final de la
117
simulación con respecto al número de conexiones a la red de gas natural utilizadas. Ver
figuras 6.1 y 6.2.
-10%
10%
30%
50%
70%
90%
1,995 1,999Tiempo
2,003 2,005
Escenario 2Escenario 3Escenario 4Escenario 5
Figura 6.1. Comparación del ahorro de electricidad de los diferentes escenarios con el
escenario 1.
0
500000
1000000
1500000
2000000
2500000
3000000
1993 1998 2003 2008Tiempo
# Conexiones
80% PLAN
40% PLAN
E1
E2
E3
E4
E5
Figura 6.2. Comparación de las conexiones instaladas y utilizadas de los diferentes
escenarios.
118
A continuación se realiza el análisis de sensibilidad al parámetro gamma de la ecuación de
elección de tecnologías (ecuación 3.2) Para esto se modificara el valor del parámetro
gamma que actualmente es -0.8 a -1.0 y a -0.5, bajo el escenario base.
Al comparar la penetración del plan gas utilizando los diferentes valores de gamma se
obtiene un resultado esperado Con un gamma bajo en valor absoluto, se obtiene una menor
preocupación por parte de los compradores a la diferencia entre el costo anual equivalente
de las tecnologías, presentándose una menor penetración del plan gas. Lo contrario ocurre
con un gamma alto, en donde existe una mayor penetración que en el escenario base.
-5.00%
-4.00%
-3.00%
-2.00%
-1.00%
0.00%
1.00%
2.00%
3.00%
4.00%
1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009Tiempo
Gamma=-0.5
Gamma=-1.0
Figura 6.2. Comparación entre la penetración del plan gas para el escenario base utilizando
el factor gamma de -0.8 y utilizando factores de -0.5 y -1.0.
A continuación se analiza brevemente la sensibilidad que puede presentar la oferta eléctrica
ante cambios fuertes en la hidrología del país. Hasta el momento de redacción de este
informe, el Niño mas fuerte registrado en la historia de Colombia, ocurrió en el año de 1958
(reducción al 64% de la media de los caudales de los ríos más importantes del sistema
interconectado). Si se presentara un Niño en el año 1997 o en los años posteriores a este,
119
que redujera las medias de los ríos del sistema a los mismos valores del Niño de 1992
(reducción al 68% de la media), se presentaría un racionamiento eléctrico de
aproximadamente 8% en energía (si se toma la misma proyección de demanda de UPME
citada anteriormente). No obstante, sólo con el plan gas y la promoción de programas de
uso racional, como los considerados en el Escenario 1, se podría evitar este racionamiento.
Los resultados de la simulación se presentan en la Figura 6.3.
TIME
TOTAL_ELECTRICIDAD_GEN1
DEM_PROY2TOT_CAP_GEN_PRO3
1995 2000 2005 2010
50,000
100,000
150,000
1
2
3
Figura 6.3. Generación bajo los efectos de El Niño y demandas con y sin políticas de MD.
6.1.2 Sensibilidad a los parámetros que se utilizan en Barranquilla
Los resultados para Barranquilla no son buenos. Al hacer sensibilidad buscando un
comportamiento mas consistente, por ejemplo utilizando los datos para cocción que
presenta Cali, los resultados cambian notoriamente. Hay una mayor penetración del plan
gas y aunque continúa el aumento del número de estufas eléctricas, este es menos
pronunciado. Ver figuras 6.4 y 6.5.
120
Tiempo
1995 2000 2005 20100
100,000
200,000
300,000
400,000
1
2
3
4
5
1
23
4
51
2
34
51
2
3
5
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Figura 6.4. Simulación para cocción el sector residencial urbano de Barranquilla, estratos 1,
2 y 3. Con datos de Cali.
1995 2000 2005 20100
100,000
200,000
300,000
400,000
500,000
1
2
3
4
5
1
234
5
1
2
34
5
1
2
3
5
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Tiempo
Figura 6.5. Simulación para cocción el sector residencial urbano de Barranquilla, estratos 1,
2 y 3. Datos originales
6.1.3 Sensibilidad a la información de Bogotá
121
Aqui se efectua un trabajo similar al que se hizo en Barranquilla. Cuando para la región de
Bogotá se toman los datos de Medellín, suceden cosas similares, hay una mayor penetración
del plan gas y una disminución en el crecimiento de las estufas eléctricas convencionales,
ver figuras 6.6 y 6.7.
Tiempo
1995 2000 2005 20100
500,000
1,000,000
1
2
3
4
5
1
23
45
1
23
4
5
1
2
5
# Aparatos
CONEXIONES GN
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
1
2
3
4
5
Figura 6.6. Simulación para cocción el sector residencial urbano de Bogotá, estratos 1, 2 y
3. Con datos de Medellín.
Tiempo
1
2
3
4
CONEXIONES_GN_5
1995 2000 2005 2010
0
500,000
1,000,000
1
2
3
4
5
1
2
3
45
1
2
3
4
5
1
2
3
4
5
# Aparatos
ELECTRICIDAD
ELECTRICIDAD EF.OT_APAR_U(COCCEEU)GAS NATURAL
GLP
Figura 6.7. Simulación para cocción el sector residencial urbano de Bogotá, estratos 1, 2 y
3. Con datos originales.
122
6.2 VALIDACION
A continuación se muestran los resultados (ver figura 6.4) que presenta el modelo
comparados con las proyecciones hechas por UPME. Las siguientes suposiciones son
hechas para tener similitud con el escenario UPME:
• No se adelantan programas de uso racional de energía,
• No se lleva a cabo el plan gas, y, además,
• No se presenta aumento en la tarifa de la electricidad.
• Se aumenta el precio del GLP para evitar una entrada desmesurada de equipos basados
en este energético.
TIME
TOTAL_ELECTRICIDAD_GEN1
CAP_GEN_TOT2
DEM_PROY3TOT_CAP_GEN_PRO4
1995 2000 2005 2010
50,000
100,000
150,000
1
2
3
4 1
2
3
4 1
2
3
41
2
3
Figura 6.4. Escenario sin manejo de la demanda contra proyecciones de UPME.
La diferencia porcentual se entre la proyección de UPME y la simulación del modelo sin
políticas se puede observar en la figura 6.5.
123
0%1%
2%3%
4%
5%
6%7%
8%9%
1,993 1,998 2,003 2,008
Figura 6.5. Diferencia porcentual entre la demanda proyectada por UPME y la simulación
del modelo sin manejo de la demanda.
Para apreciar el efecto real de las políticas se muestra una comparación entre los ahorros sin
manejo de la demanda y los ahorros ocasionados por el escenario base, ver figura 6.6.
0%
5%
10%
15%
20%
25%
1,993 1,998 2,003 2,008
SP
E1
Figura 6.6. Comparación entre la demanda del escenario base, la producida sin manejo de la
demanda y la proyectada por UPME.
Si se comparan los resultados del número de conexiones utilizadas durante el escenario
base con respecto a los del modelo agregado, se obtiene el resultado de la figura 6.7.
124
-14.00%
-12.00%
-10.00%
-8.00%
-6.00%
-4.00%
-2.00%
0.00%
2.00%
1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009Tiempo
Figura 6.7. Comparación de la penetración del plan gas en el modelo desagregado con
respecto al agregado.
Si se realiza la comparación en cuanto a ahorros se observan grandes fluctuaciones en los
primeros años (en donde los ahorros son pequeños y por tanto cualquier diferencia relativa
es grande), pero hacia el año 1999 los dos modelos presentan resultados muy parecidos, ver
figuras 6.8 y 6.9
-250%
-200%
-150%
-100%
-50%
0%
50%
100%
150%
1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009Tiempo
Figura 6.8. Comparación de los ahorros en el consumo eléctrico en el modelo desagregado
con respecto al agregado.
125
-10%
-8%
-6%
-4%
-2%
0%
2%
4%
1999 2001 2003 2005 2007 2009Tiempo
Figura 6.9. Comparación de los ahorros en el consumo eléctrico en el modelo desagregado
con respecto al agregado, 1999 en adelante.
126
7. CONCLUSIONES
• La dinámica de sistemas es una herramienta que se presta para el modelamiento del
sector energético Colombiano, permitiendo por tanto el análisis de políticas. Se han
logrado buenos resultados, aún dentro del ambiente dinámico que ha mostrado el sector
recientemente.
• En la práctica del modelaje del sector residencial, permite sostener la hipótesis que este
tipo de modelos son los más adecuados en el actual esquema del sector energético en
general y eléctrico en particular.
• Se ha demostrado por medio de esta tesis que es posible el desarrollo distribuido de un
modelo bajo dinámica de sistemas, así los investigadores estén alejados grandes
distancias, gracias a la modularidad del mismo y por supuesto por la facilidad en las
transferencias de información a través de la red mundial de computadores.
• El modelo desarrollado en la presente tesis es de gran dinamismo y de potencial
transformación. Este puede evolucionar de acuerdo con los cambios, que se vayan
presentando y con la nueva información que se allegue.
• Alguna información disponible en Colombia tiene graves incongruencias, es necesario
avanzar en este sentido, para esto se deben adelantar estudios especialmente en
consumos de energéticos por aparatos y por regiones, así mismo como la distribución
actual de las tecnologías por regiones, es necesario además ampliar las regiones
estudiadas por el ESMAP, con esto se lograría una mejor representación del mercado de
Colombia.
127
• La posible reducción en el consumo eléctrico debida a los programas afrontados en esta
tesis es muy apreciable, lo cual resulta bastante alentador si se considera que se puede
estar cercano al momento de la toma de medidas en este sentido.
• Para lograr los programas de uso racional, sustitución y conservación es necesario un
decidido apoyo por parte del estado. Esto se debe a que algunos de los programas
requieren de financiación equipos y una gran difusión e información sobre las nuevas
tecnologías presentes en el mercado. Tecnologías que además deben ser promovidas de
manera amplia.
• Varios estudios que se han realizado en Colombia (p. ej. UNDP-WORD BANK, 1992)
han detectado algunas medidas que se deben adelantar para lograr un uso más racional y
eficiente de la energía. Las recomendaciones de dichos estudios se han olvidado,
perdiéndose parcialmente el trabajo allí realizado. Esta tesis refuerza los resultados
encontrados en otras investigaciones.
• El programa de homologación de equipos que actualmente adelanta el INEA, y que se ha
recomendado en varios estudios, debe recibir el apoyo suficiente para llevarse a feliz
término. De este programa depende gran parte de la solución a la desinformación que
actualmente viven los consumidores. Por medio de la homologación un usuario puede
saber cuánto le costaría operar el equipo, además del costo inicial del mismo, tomando
de esta manera una decisión más racional, por tanto contribuye a la difusión de los
programas en materia de uso racional de energía.
• Para la implantación de los programas de uso racional en el país a través de las empresas
generadoras o comercializadoras, se requiere de incentivos financieros, es claro que el
negocio de tales empresas es producir energía, no ahorrarla, tales incentivos financieros
pueden provenir de disminución de impuestos por cumplir objetivos de ahorro, por otro
lado los programas de ahorro se pueden convertir en estrategias de servicio para captar
128
clientes por parte de las empresas comercializadoras, también se puede pensar en
empresas de gestión, las cuales se encargarían de manejar los programas de uso racional,
recibiendo algún pago por parte del usuario final.
129
8. REFERENCIAS
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GOBERNACION DE ANTIOQUIA, Departamento Administrativo De Planeación,
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República de Colombia, Departamento Nacional de Planeación (1994). El Salto Social,
Bases para el Plan Nacional de Desarrollo 1994-1998, Santa Fe de Bogotá.
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Uso Racional de Energía 1995-1998, Santa Fe de Bogotá.
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energético regional. Trabajo de Grado, Universidad Nacional, Postgrado en ingeniería de
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