zonificación de parques eólicos

Zonificación de parques eólicos en las provincias de

Carrasco y mizque en función a factores extrínsecos.

Responsables: Jhosselyn Aldunate

P. Daniela Dávalos B. Rodrigo

Flores M., Jaime Lema Z.

Docente: Estela Herbas Baeny

Ingeniería ambiental, Universidad Católica Boliviana San Pablo.

Cochabamba Bolivia.

RESUMEN.

La presente investigación describe básicamente la eficiencia de la distribución de centros

cólicos, con respecto a factores externos (extrínsecos), para una buena ubicación para su

instalación en las provincias de Carrasco y Mizque del valle de Cochabamba. Para su desarrollo

se utilizó el Análisis multicriterio, específicamente el método ELECTRE para la toma de

decisiones, que en su desarrollo muestra un análisis para la evaluación de los criterios tomados

en cuenta al momento de instalar un parque cólico, además de señalar la superación de

alternativas entre sí con un análisis de tolerancia para cada resultado ofrecido por cada

alternativa. Los resultados muestran claramente que existen 2 alternativas potenciales en un

núcleo o kernel desarrollado por el método para la instalación de parques eólicos, cerca de los

municipios de la capital Mizque y el municipio de Totora ya que los factores evaluados

mostraron responder mejor a las exigencias del decisor para las alternativas, indicando que es

son lugares favorables para la instalación de un parque eólicos y superan a las demás

alternativas.

Palabras clave: Potencial eólico, zonificación, factores extrínsecos, alternativas, método

electre, provincias de Carrasco y Mizque.

INTRODUCCION.

La presente investigación nace de tener una mejora en cuanto a la producción de

energía eléctrica de una manera menos impactante para el medio ambiente y para la

sociedad y el poder identificar las áreas o zonas potenciales para la instalación viable

de parques eólicos que pueden ser definidas a partir del establecido y en conjunción a

los factores extrínsecos de las áreas geográficas analizadas.

Llegando al punto de encontrar las zonas más aptas para la implementación de las

mismas en la ciudad de Cochabamba, específicamente en las provincias de Carrasco y

Mizque en función de los factores extrínsecos que se presentaron. Igualmente se

tomó en cuenta los factores socioeconómicos que condicionan la distribución de

parques eólicos en dichas provincias ya que el buen conocimiento que se tiene sobre

la zonificación del departamento ayuda a ver los puntos más eficientes para la

selección de las instalaciones de dichas fuentes de energía renovable.

Para tener una idea de cuáles serían las zonas más aptas para la implementación de

plantas de energía eólica teniendo en cuenta las ventajas como ser que la energía

aporta a la generación de empleos, evolución de comunidades, mejora la salud y

principalmente no interrumpe la actividad humana, de la misma forma se determinó

que el uso de este tipo de energía no contamina el medio ambiente y son inagotables

ya que provienen de la naturaleza, no se necesitan grandes movimientos de tierra para

su instalación y desventajas como ser el requerimiento de maquinaria voluminosa y

de gran tamaño, impacto visual ya que los parques se ubican generalmente en cerros

,el ruido que produce cada aerogenerador debido al giro del motor.

Para realizar el informe respectivo primeramente se realizó la investigación de factores

naturales es decir se analizó el potencial de la zona según su topografía, clima y efecto

ecológico, las masas de viento y su comportamiento, luego se realizó un seguimiento a

las actividades humanas que se realizan en la zona, se adquirió conocimientos de las

área protegidas existentes en Cochabamba conociendo y respetando las leyes

ambientales e impactos en cuanto la instalación de energías renovables, se realizó un

análisis de carreteras y red eléctrica de la zona y se conoció el potencial natural y el

grado de participación de viento en la zona en función a los factores extrínsecos

aplicando un análisis multicriterio(análisis electre)

METODOLOGÍA E INSTRUMENTOS.

Provincias potenciales.

Para la determinación de zonas potenciales se evaluó el potencial eólico de cada

provincia del valle de Cochabamba donde la revista ENDE (2001) describió a Carrasco

y Mizque como las mejores alternativas gracias a los datos de las Estaciones

meteorológicas “pojo” y “MIZQUE MAYRA” para que se evaluara una distribución de

parques eólicos.

La provincia Mizque La Provincia de Mizque se encuentra en el Departamento de

Cochabamba (Bolivia), tiene como capital a Mizque. Se encuentra geográficamente

situada en la franja subandina, a una altura media de unos 2.300 msnm, tiene 2.730 km²

y 36.181 habitantes. INE (2001)

La provincia de carrasco. Carrasco es una provincia situada en el centro de Bolivia en el

Departamento de Cochabamba con capital es Totora. Tiene una altura media de y una

extensión de 14368km2 y 116.205 habitantes INE (2001)

Evaluación de Alternativas

Para la evaluación de alternativas le tomo en cuenta más que todo el potencial eólico

que generan las provincias, gracias a mapas digitales de la página de “3tier.com”,

además tratando de seleccionar zonas cercanas a organizaciones poblaciones para el

aprovechamiento de energía eléctrica generada.

Se seleccionó 3 zonas o alternativas potencias en la provincia de Carrasco; 2 zonas

cercanas al municipio de Totora y 1 zona en el municipio de Pojo.

Se seleccionó 3 zonas o alternativas potencias en la provincia de Mizque; 2 zonas

cercanas al municipio de Vacas y 1 zona en el municipio de la capital Mizque.

Método ELECTRE.

El método ELECTRE ( ELimination Et Choix Traduisant la REalité) es el método

multicriterio discreto más conocido y a la vez más utilizado en la práctica desde finales

de los 60. Fue inicialmente propuesto por Benayoun, Roy y Sussman (1966) y

posteriormente mejorado por Roy (1971). Según Cortés (2003) este método es utilizado

para reducir el tamaño del conjunto de soluciones eficientes que funciona por

bipartición, es decir, intenta dividir el conjunto eficiente en dos subconjuntos: el de las

alternativas más favorables para el decisor (el núcleo) y el de las alternativas menos

favorables, es decir por las peores. Para ello, utiliza el concepto de “relación de sobre

clasificación”, por eso se le incluye dentro de los métodos de sobre clasificación.

Todos los métodos ELECTRE construyen una relación, llamada de “superación” que

representa las preferencias del decisor sobre el conjunto de alternativas, dada la

información disponible. Es un modelo de decisión multicriterio que utiliza diversas

funciones matemáticas para indicar el grado de dominancia de una alternativa respecto

de otra. Al formar parte de la familia de los métodos de relaciones de superación facilita

las comparaciones binarias entre alternativas asignando ponderaciones iniciales a los

criterios de decisión, lo cual permite un posterior análisis de sensibilidad cuando se

varían las citadas ponderaciones para aproximarlas al valor exacto que a veces es

desconocido. Todo esto puede completarse con un análisis de robustez, lo cual otorgará

mayor fiabilidad al modelo. Las comparaciones se efectuaron por pares de alternativas

y bajo cada uno de los criterios de decisión, y a partir de ellas se obtuvo el grado de

“dominancia” o “superación” de una alternativa respecto de otra. El resultado es el

ordenamiento del conjunto de alternativas.

M. Rogers y M. Bruen (1999) han estudiado un número considerable de técnicas de

ayuda a la decisión para el tratamiento de criterios, en su mayor parte medioambientales

y han recomendado los métodos ELECTRE como un conjunto de técnicas apropiadas

para la evaluación medioambiental de proyectos.

Estructura Algorítmica del Método ELECTRE.

La mecánica operativa del ELECTRE no es complicada, pero si algo prolija. Dicha estructura puede

resumirse en los siguientes pasos:

a) Se parte con un conjunto de m alternativas {Ai} seleccionadas por el decisor y

un conjunto de n criterios {Cj} que definen al problema a determinar. Además

de la determinación de un vector de pesos {Wi} para los n criterios con la

propiedad de que estos tienden a ser números positivos y la suma total de todos

los pesos debe ser igual a 1.

b) Se debe definir una escala cualitativa para cada uno de los resultados de las

alternativas para calificar cada una de los criterios seleccionados. La escala

califica los resultados desde los más adversos hasta los muy convenientes,

otorgando un número de la escala.

c) Definidas las alternativas y criterios se puede proceder con la construcción de la

matriz decisional. Dicha matriz es m x n donde se evalúan los resultados {Ri,j}

alcanzados por cada una de las alternativas en cada uno de los criterios

calificados por la escala cualitativa.

C1 C2 C3 … Cn

A1 R11 R12 R13 … R1n

A2 R21 R22 R23 … R2n

A3 R31 R32 R33 … R3n

RESULTADOS

Am Rm1 Rm2 Rm3 … Rmn

Fuente elaboración propia (2012) con datos de Cortés (2003)

Cuadro Nro. 1 Matriz decisional.

d) El siguiente paso es la normalización de la matriz decisional para estandarizar

los resultados y estos puedan ser evaluados conjuntamente con el fin de logra

un orden equitativo.

Para normalizar dividimos cada elemento de la matriz decisional inicial por su

rango, es decir, por la diferencia entre el ideal y el anti-ideal de cada columna en

cada uno de los criterios evaluados.

e) Realizada la matriz decisional normalizada se procede multiplicar cada fila por

el peso ponderado a cada criterio de la matriz, con el fin de que siempre se tome

en cuenta el peso otorgado para la elaboración de las siguientes matrices y se

pueda hacer una clasificación porcentual de la dominancia de los criterios.

f) Se realiza una sumatoria por columna de la matriz decisional normalizada y

ponderada para hallar el porcentaje de dominancia de los criterios evaluados en

el problema.

g) El siguiente paso consiste en la elaboración de la Matriz de concordancia. Dicha

matriz indica el grado de dominancia entre alternativas y posibilita la existencia

de “incomparabilidades”. La comparación entre las alternativas se efectúa por

pares con respecto a cada uno de los criterios de decisión seleccionados,

determinando su “grado de superación”. Se obtiene multiplicando

escalarmente el vector de pesos asociados a los criterios con la valoración en la

que la alternativa Ai es mejor que la alternativa Ak, donde la comparación

adquiere las siguientes valoraciones al evaluar los resultados de la matriz

decisional :

0 Ri < Rk

Concordancia (Ri, Rk) = ½ Ri = Rk

1 Ri > Rk

Es una matriz cuadrada de orden mxm al número de alternativas donde la

suma de elementos simétricos con respecto a la diagonal principal es siempre

uno, los elementos de la matriz son números comprendidos de 0 a 1 y en la

diagonal principal nunca hay valores.

Ai Ak An

Ai - C(Ai, Ak) C(Ai ,An)

Ak C(Ak, Ai) - C(Ak, An)

An C(An, Ai) C(An, Ak) -

Fuente elaboración propia (2012)

Cuadro Nro. 2. Matriz de concordancia.

h) Consecuentemente se elabora la matriz de discordancia. Dicha matriz indica

que para cada par de alternativas si existe al menos un criterio para el cual los

resultados de las alternativas Ai y Ak impiden examinar la superación de Ak

por Ai, es decir, cualquier superación de la alternativa b por la alternativa a

puede ser debilitada o considerada dudosa por lo que se debe hallar la máxima

diferencia para cualquier criterio y par de alternativas.

El índice de discordancia D(i,k) entre las alternativas Ai y Ak se calcula como

la máxima diferencia en valor absoluto de los valores de cada una de las

evaluaciones por pares de los criterios de la matriz decisional normalizada y

ponderada donde solamente se toman los criterios en los cuales los resultados

de la alternativa Ai son peores a los de la alternativa Ak, dividiendo

seguidamente dicha cantidad por la máxima diferencia en valor absoluto entre

los todos resultados alcanzados por la alternativa i y la k en cada criterio

evaluado hallándose así los índices de discordancia.

D(Ai, Ak) = Max |Ti – Tk|| Ti < Tk

Max |Ti – Tk|

Donde (Ti, Tk) son los resultados alcanzados por la matriz normalizada

ponderada.

Es una matriz cuadrada de orden mxm al número de alternativas donde los

elementos de la matriz son números comprendidos de 0 a 1 y en la diagonal

principal nunca hay valores.

Ai Ak An

Ai - D(Ai, Ak) D(Ai ,An)

Ak D(Ak, Ai) - D(Ak, An)

An D(An, Ai) D(An, Ak) -


Cuadro Nro. 3 Matriz de índices de discordancia.

i) En este punto se puede comenzar el análisis de sensibilidad de los resultados

alcanzados por las matrices concordante y discordante donde se elaboran dos

umbrales o niveles de exigencia que llamaremos c y d. Dichos umbrales serán

unos niveles de concordancia y discordancia respectivamente, que van a

reflejar qué exige y qué tolera el decisor al formular una relación de sobre

clasificación.

C es el umbral mínimo para el índice de concordancia. Se calcula con el

promedio de los elementos de la matriz de índices de concordancia.

D es el umbral máximo para el índice de discordancia. Se calcula el valor medio

de los elementos de la matriz de índices de discordancia.

j) Calculados los umbrales de concordancia y discordancia se puede elaborar las

matrices de dominancia concordante y dominancia discordante, Dichas matrices

representan como se mencionó en el anterior paso qué exige y qué tolera el

decisor al formular una relación de sobre clasificación donde solamente se

tomara los valores superiores o iguales a umbral “c” en la matriz de

concordancia y se tomara los valores menores o iguales al umbral “d” en la

matriz de discordancia.

Dominancia Concordante DC (Ai, Ak) =

*cAk) C(Ai,1

*cAk) C(Ai,0

si

si

Dominancia Discordante DD (Ai, Ak) =

*dAk) C(Ai,1

*dAk) C(Ai,0

si

si

k) Posteriormente se La matriz de dominancia agregada (concordante-discordante)

que ayuda a graficar el grafo electre. La interpretación analítica de los

elementos de esta matriz es muy intuitiva. Si el elemento i,k toma el valor uno,

esto significa que la alternativa i-ésima es mejor que la k-ésima para un número

importante de criterios (concordancia) y no es claramente peor para ningún

criterio (discordancia). Consecuentemente la alternativa i-ésima sobreclasifica

a la k-ésima. Por el contrario, si el elemento i,k toma el valor cero, esto

significa que la alternativa i-ésima no es mejor que la k-ésima para un número

importante de criterio y/o es claramente peor para algún criterio.

Consecuentemente la alternativa i-ésima no sobreclasifica a la k-ésima.

Conc-disc (Ai, Ak) =

contrariocasoen

si

0

Ak) DD(Ai,Ak) DC(Ai,1

l) El último pasó es el desarrollo del grafo ELECTRE. Se obtiene de la matriz

agregada. En el grafo se representan, para cada criterio, las relaciones de

dominación. Cada vértice representa una de las alternativas o elecciones no

dominadas. Del vértice i al vértice k se traza un arco, si y sólo si el

correspondiente elemento de la matriz de dominancia agregada es 1. Si existe

un arco orientado de Ai a Ak, esto significa que: “Cualquiera que sea el criterio,

la alternativa Ai es superior a la alternativa Ak, es decir, Ai domina a Ak” y

consecuente se localiza el núcleo o kernel del grafo “la alternativa dominante”.

Definición de criterios o factores extrínsecos que determinan la

distribución de parques eólicos.

Se consideró dos criterios o factores extrínsecos que determinaban el potencial eólico

que puede generar cada provincia evaluada con el método. a) Factores Naturales b)

factores socioeconómicos. Se clasifico cada factor en subcriterios a evaluar explicados

en el cuadro nro (4)

Cuadro Nro. 4 Definiciones de los factores extrínsecos usados en el método

ELECTRE para la zonificación de parques eólicos en las provincias de Carrasco y

Mizque.

Criterios o factores

extrínsecos. Subcriterios Definición. interpretación

Factores Naturales.

Masas de viento.

Son los flujos y la circulación

del viento que se originan en la

troposfera que determinan la

actividad eólica.

mapas digitales de

potencial eólico

googleEarth (2012)

provistos por la página

Web www.3tier.com

Relieve.

Formas que tiene la corteza

terrestre que describen la

circulación de viento.

mapas digitales de relieve

googleEarth (2012)

provistos por la página

web www.3tier.com

Biocenosis.

Conjunto de organismos de

todas las especies vivos

coexistentes dentro de un

biotopo, especialmente aves.

Mapas de Avifauna y

ecoregiones de Bolivia

Ibish (2002)

Factores

Socioeconómicos. Red de caminos.

Conjunto de vías de un país o

región por las que se puede

aprovechar el traslado

materiales.

mapas digitales red de

caminos googleEarth

(2012) provistos por la

página web

www.3tier.com

Actividades humanas.

Actividad poblacional que

puede aprovechar la energía

producida por un parque eólico

mapas digitales de

población googleEarth

(2012) provistos por la

página web

www.3tier.com


RESULTADOS Y DISCUSIÓN.

Figura Nº1 Zonas con potencial eólico para la provincial de carrasco.

Cuadro Nº5 Factores extrínsecos significativos en carrasco.

Factores extrínsecos.

Factores Naturales

1. Masas de aire (maximizar).

2. Relieve (maximizar).

3. Biocenosis (maximizar).

Factores

socioeconómicos

4. Red de caminos (maximizar).

5. Actividades humanas (maximizar).

Se trabajó con estos municipios debido a que cuentan con un buen potencial eólico y se tomó

en cuenta su relación o cercanía en cuanto a carreteras como factores más sobresalientes en

cuanto a los demás.

Alternativas.

o A1: municipio Totora.

o A2: municipio Totora.

o A3: Municipio Pojo

Cuadro Nº6 Escala cualitativa: evaluación del 1 – 10

Muy Adverso Neutral Muy bueno

1 5 10

Pesos preferenciales W= (0.4, 0.15, 0.1, 0.2, 0.15).

Se asignó ciertos pesos, teniendo como base el desempeño de cada factor extrínseco en

cada municipio.

Cuadro Nº7 Matriz decisional.

Alternativas Factores extrínsecos.

F1 F2 F3 F4 F5

A1 10 7 3 7 6

A2 9 9 3 8 8

A3 7 8 2 10 9

Pesos(W) 0,4 0,15 0,1 0,2 0,15

Fuente: elaboración propia (2012)

Se evaluaron los factores extrínsecos en cada municipio para asignarles una puntuación

determinada, apoyando la evaluación en la escala cualitativa.

Cuadro Nº8 Matriz decisional normalizada.


F1 F2 F3 F4 F5

A1 3.33 3.5 3 2.33 2

A2 3 4.5 3 2.67 2.67

A3 2.33 4 2 3.33 3


Cuadro Nº9 Matriz Decisional Normalizada y ponderada.


F1 F2 F3 F4 F5

A1 1.33 0.53 0.3 0.47 0.3

A2 1.2 0.68 0.3 0.53 0.4

A3 0.93 0.6 0.2 0.67 0.45

Total 3,46 1,81 0,8 1,67 1,15

Porcentaje. 39% 20% 10% 19% 13%


El cuadro Nº9 presenta la evaluación porcentual de cada uno de los factores que

intervienen en la zonificación de parques eólicos señalando al viento como factor más

importante(39%), tomando en cuenta el peso otorgado a cada factor, además de la

estandarización de datos para que puedan ser evaluados conjuntamente (cuadro Nº8).

Posteriormente se puede hacer una evaluación separada de cada uno de los factores

extrínsecos como lo muestran los cuadros 10 y 11.

Cuadro Nro. 10 evaluación porcentual de factores naturales.

Criterios. Porcentaje (%).

Factores Naturales

1. Masas de aire 57

2. Relieve 30

3. Biocenosis 13



Factores socioeconómicos

4. Red de caminos 59

5. Actividades humanas 41

Análisis de sensibilidad.

CuadroNº12 Matriz de concordancia.

A1 A2 A3

A1 - 0.45 0.4

A2 0.55 - 0.55

A3 0.6 0.45 -


Cuadro Nº13 Matriz de discordancia.

A1 A2 A3

A1 - 1 0.5

A2 0.86 - 0.52

A3 1 1 -


Umbral de Concordancia c*= 0.5

Umbral de Discordancia d*= 0.8

Cuadro Nº 14 Matriz de dominancia

concordante.

A1 A2 A3

A1 - 0 0

A2 1 - 1

A3 1 0 -


Cuadro Nº15 Matriz de dominancia

discordante.´

A1 A2 A3

A1 - 0 1

A2 0 - 1

A3 0 0 -


Cuadro Nº16 Matriz de dominancia agregada (Concordante-Discordante)

A1 A2 A3

A1 - 0 1

A2 0 - 1

A3 0 0 -


Figura Nº2 Grafo electre. Núcleo del grafo electre: A1 y A2

Se realizó un análisis de sensibilidad sobre la superación de resultados alcanzados para

cada factor extrínseco en cada una de las alternativas de la provincia carrasco (cuadro

12 y 13), además del análisis de tolerancia para el decisor para cada alternativa (cuadro

14 y 15) mostrándose la dominancia de cada alternativa sobre otra con una matriz de

dominancia agregada (cuadro 16), mostrándose como mejores alternativas (A1 y A2).

Resultados mizque.

Figura Nº3 Zonas con potencial eólico para la provincial de mizque.

A1 A2 A3

Cuadro Nº17 Factores extrínsecos significativos en Mizque.

Factores extrínsecos.

Factores Naturales

1. Masas de aire (maximizar).

2. Relieve (maximizar).

3. Biocenosis (maximizar).

Factores

socioeconómicos

4. Red de caminos (maximizar).

5. Actividades humanas (maximizar).

Se trabajó con estos municipios debido a que cuentan con un buen potencial eólico y se tomó

en cuenta su relación o cercanía en cuanto a carreteras como factores más sobresalientes en

cuanto a los demás.

Alternativas.

o A1: municipio Vacas.

o A2: municipio Vacas.

o A3: Municipio Mizque

Cuadro Nº18 Escala cualitativa: evaluación del 1 – 10

Muy Adverso Neutral Muy bueno

1 5 10

Pesos preferenciales W= (0.3, 0.2, 0.1, 0.2, 0.2).

Se asignó ciertos pesos, teniendo como base el desempeño de cada factor extrínseco

en cada municipio.

Cuadro Nº19 Matriz decisional.


F1 F2 F3 F4 F5

A1 8 5 4 6 6

A2 7 6 3 9 8

A3 5 8 5 9 9

Pesos(W) 0,3 0,2 0,1 0,2 0,2


Se evaluaron los factores extrínsecos en cada municipio para asignarles una puntuación

determinada.

Apoyando la evaluación en la escala cualitativa.

Cuadro Nº20 Matriz decisional normalizada.


F1 F2 F3 F4 F5

A1 2,67 1,67 2 2 2

A2 2,33 2 1,5 3 2,67

A3 1,67 2,67 2,5 3 3


Cuadro Nº21 Matriz Decisional Normalizada y ponderada.


F1 F2 F3 F4 F5

A1 0,801 0,334 0,2 0,4 0,4

A2 0,669 0,4 0,15 0,6 0,534

A3 0,501 0,534 0,25 0,6 0,6

total 1,971 1,268 0,6 1,6 1,534

porcentaje 28% 18% 9% 23% 22%


El cuadro Nº21 presenta la evaluación porcentual de cada uno de los factores que

intervienen en la zonificación de parques eólicos señalando al viento como factor más

importante.(28%) , tomando en cuenta el peso otorgado a cada factor, además de la

estandarización de datos para que puedan ser evaluados conjuntamente (cuadro Nº20).

Posteriormente se puede hacer una evaluación separada de cada uno de los factores

extrínsecos como lo muestran los cuadros 22 y 23



Factores Naturales

1. Masas de aire 51

2. Relieve 33

3. Biocenosis 16



Factores socioeconómicos

4. Red de caminos 51

5. Actividades humanas 49

Análisis de sensibilidad

Cuadro Nº 24 Matriz de concordancia.

A1 A2 A3

A1 - 0,3 0,4

A2 0,7 - 0,5

A3 0,6 0,5 -


Cuadro Nº 25 Matriz de discordancia.

A1 A2 A3

A1 - 1 0.67

A2 0.51 - 0.68

A3 1 1 -


Umbral de concordancia c* = 0.5

Umbral de discordancia d* = 0.81


discordante.´

A1 A2 A3

A1 - 0 1

A2 1 - 1

A3 0 0 -

Fuente: elaboración propia (2012


concordante.

A1 A2 A3

A1 - 0 0

A2 1 - 1

A3 1 1 -

Fuente: elaboración propia (2012

Cuadro Nº28 Matriz de dominancia agregada (Concordante-Discordante)

A1 A2 A3

A1 - 0 0

A2 1 - 1

A3 0 0 -


Figura Nº4 Grafo electre. Núcleo del grafo electre: A2

Se realizó un análisis de sensibilidad sobre la superación de resultados alcanzados para

cada factor extrínseco en cada una de las alternativas de la provincia carrasco (cuadro

24 y 25), además del análisis de tolerancia para el decisor para cada alternativa (cuadro

26 y 27) mostrándose la dominancia de cada alternativa sobre otra con una matriz de

dominancia agregada (cuadro 28), mostrándose como mejor alternativa (A2).

CONCLUSIONES.

• La distribución de parques eólicos está determinada por muchos parámetros, ya

sean factores externos (extrínsecos) como ser los factores naturales o

A1

A2

A3

socioeconómicos, y también factores internos (intrínsecos) como ser los

materiales necesarios y su resistencia al ambiente.

• La provincia carrasco describió a las masas de aire como el factor natural más

significativo (57%) al momento de identificar áreas potenciales para la

instalación de parques eólicos, además que el relieve (30%) también puede

determinar dicha distribución y se tiene que el factor biocenosis (13%)es el

factor menos tomado en cuenta. La provincia de mizque de igual manera

describió a las masas de aire como el factor más significativo (51%), donde el

factor relieve (33%) también puede determinar la distribución y se tiene que el

factor biocenosis (16%) es menos tomado en cuenta.

• En cuento a factores socioeconómicos, la provincia carrasco describió que la

actividad humana (41%) es menos significativa que la distribución en función a

carreteras (59%), mientras que la provincia de mizque describió que existe cierta

similitud entre el factor de actividades humanas (49%) y el factor de redes de

carreteras (51%).

• Se pudo determinar las alternativas más eficientes, además de señalar la

comparabilidad entre alternativas gracias al método ELECTRE con decisiones

multicriterio, donde la provincia carrasco mostro como núcleo la alternativa {A1

A2} que claramente dominan a la alternativa {A3}, siendo incomparable la

alternativa {A1} con las demás alternativas. También se describió en la

provincia de Mizque como núcleo la alternativa {A2}. Siendo incomparables con

el método la alternativas {A1, A3}.

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zonificación de parques eólicos

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