Efectos de los incentivos para energías renovables en Colombia

RESUMEN: Introducción: En este artículo se estudian los efectos potenciales de la nueva regulación para promover el desarrollo de las tecnologías renovables en Colombia. Métodos: Se estableció una metodología para incluir los efectos de los incentivos de impuestos en el cálculo de los Costos Nivelados de Energía Eléctrica (LCOE, por su sigla en inglés). Se analizaron dos incentivos: deducción de impuestos en la inversión y depreciación acelerada de activos. Resultados: Los primeros cálculos muestran hasta un 20% de reducción en los LCOE; desafortunadamente, la regulación no permite que pequeños o nuevos proyectos puedan aplicar a todos los incentivos. Por esta razón, se propusieron dos mecanismos complementarios para permitir que pequeños proyectos puedan aplicar a los incentivos. Como resultado se obtiene 30% de reducción en los LCOE para generación fotovoltaica y 15% para generación basada en biomasa forestal. Conclusiones: El factor fiscal deducido permite el cálculo directo de los LCOE ajustados y evita la elaboración de extensos flujos de caja. El alto potencial de biomasa en Colombia y los mecanismos propuestos permiten obtener LCOE menores que los precios de paridad de red en la mayoría de las zonas no interconectadas. Esto representa una gran oportunidad en Colombia, dado el gran potencial de este recurso y la posibilidad de crear nuevas oportunidades de empleo.ABSTRACT: Introduction: This paper studies the potential effects of a new regulation to promote the development of renewable energy technologies in Colombia. Methods: This work establishes a methodology to include the effects of tax incentives in the calculation of the Levelized Cost of Electricity (LCOE). Two incentives are analyzed: tax deductions on the investment and accelerated depreciation on assets. Results: The first calculation shows up to 20% reduction in the LCOE; unfortunately, the regulation restricts small or new business from applying for all incentives. For this reason, two complementary mechanisms are proposed to allow small business ventures, such as forest biomass projects, to apply for incentives. As a result, a 30% reduction in the LCOE is obtained for photovoltaics (PV) and 15% for forest biomass. Conclusions: The deducted tax factor permits the direct computation of a tax-adjusted LCOE, avoiding extensive cash flow calculations. The high potential of biomass resources in Colombia and the proposed mechanisms can push LCOE prices lower than the grid parity cost in most isolated regions. This represents a great opportunity in Colombia because of the huge amount of biomass resources and the potential to create new job opportunities

Cálculo de un WACC diferenciado por región para proyectos de generación de electricidad con fuentes renovables en Colombia

RESUMEN: En este trabajo estamos interesados en proponer una metodología para estimar la tasa de descuento para proyectos de generación de electricidad divididos en renovables y norenovables (convencionales) y diferenciado por región. Esto requiere estimar adicionalmente un parámetro riesgo para cada región, en este caso para cada departamento del país, que tendría el efecto inmediato de regionalizar directamente la tasa de descuento o el WACC para ambos tipos de tecnologías. En la medición del riesgo-región se consideraron variables asociadas al riesgo de corrupción y a la violencia en cada departamento. Nuestros resultados sugieren que los departamentos de Antioquia y Valle del Cauca son las regiones con más riesgo de violencia y en consecuencia donde debe exigirse una rentabilidad mínima mayor.ABSTARCT: In this paper we are interested in proposing a methodology to estimate the discount rate for electricity generation projects divided into renewable and non-renewable (conventional) and differentiated by region. This requires estimating a risk parameter for each region, in this case for each department of the country, which would have the immediate effect of directly regionalizing the discount rate or the WACC for both types of technologies. In the region risk measurement, variables associated with the risk of corruption and violence in each department were considered. Our results suggest that departments of Antioquia and Valle del Cauca are the regions with the highest risk of violence and consequently where a higher minimum profitability should be demanded

Transmission network expansion planning considering weighted transmission loading relief nodal indexes

En este artículo se presenta un modelo y método de solución para el problema de la expansión de la red de transmisión, que integra restricciones de seguridad dadas a través de los índices nodales ponderados de alivio de carga en transmisión. Estos índices integran factores de inyección y distribución de potencia que permiten estimar la severidad de sobrecargas en condiciones normales y bajo contingencias simples. Adicionalmente, se ha considerado la inclusión de generación a pequeña escala, como complementaria a las soluciones del problema de expansión de la red de transmisión. El modelo propuesto es solucionado mediante la metaheurística NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), permitiendo encontrar un conjunto de soluciones que representan un compromiso entre el costo del plan de expansión y su nivel de seguridad. Se encontró que la inclusión de generación a pequeña escala en nodos estratégicos permite reducir los costos de los planes de expansión y aumenta sus niveles de seguridad ante contingencias simples.This paper presents a model and a solution approach for the transmission network expansion planning (TNEP) problem that integrates security constraints given by weighted transmission loading relief (WTLR) indexes. Such indexes integrate shift and power distribution factors and allow to measure the severity of overloads in normal conditions and under any single contingency. Furthermore, the inclusion of small-scale generation was considered as complementary to TNEP solutions. The proposed model was solved by means of the metaheuristic NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), which enabled to find a set of solutions that represent a trade-off between the cost of the expansion plan and its security level. Several tests were performed on the 6-bus Garver system and the IEEE 24-bus reliability test system, thus showing the applicability of the proposed approach. It was found that the inclusion of small-scale generation in strategic nodes allows to reduce the cost of expansion plans and increases their level of security for single contingencies

Study of the behavior of induction motors under stator faults

RESUMEN: En este trabajo se estudia el comportamiento de motores de inducción ante fallos progresivos en su aislamiento estatórico. Los motores objeto de este estudio son sometidos a fallos controlados, con incrementos graduales en el nivel de cortocircuito entre espiras del estator y mediante la medición de la señal de vibración mecánica, la señal de corriente eléctrica por fase del estator y la señal del flujo axial de dispersión, se procede a tabular e identificar las componentes armónicas que presentaron las mayores variaciones en su amplitud.ABSTRACT: Results of a study of the behavior of induction motors under stator faults are presented in this paper. Laboratory controlled short-circuits are induced between stator turns of induction motors. Mechanical vibrations, axial leakage flux and stator current are sensed in these motors; signals are then identified and compared to find the main harmonic components showing larger amplitude variations

Computational sensitivity analysis of the impedance frequency response of power transmission towers

RESUMEN: Se determina a través del Modelo Hibrido Electromagnético la respuesta en frecuencia de la impedancia vista desde el conductor de guarda. El modelo considera variaciones en la geometría de dos torres; la puesta a tierra y la resistividad del suelo. La evaluación de transitorios electromagnéticos en líneas de transmisión involucra diferentes elementos siendo las torres uno de los que más podría influenciar la magnitud y forma de onda de los transitorios generados. La respuesta en frecuencia presenta un comportamiento predominantemente inductivo en el rango de frecuencia analizado, razón por la cual fue ajustada a la expresión de impedancia de un circuito serie resistivo-inductivo-capacitivo en términos de transformadas de Laplace, obteniéndose valores de inductancia en el rango de lo reportado en la literatura técnica.ABSTRACT: The frequency response of the impedance seen from the top of two towers by the Hybrid Electromagnetic Model is determined. The model considers variations in the geometry of the towers, geometry of grounding system, and soil resistivity. The evaluation of electromagnetic transients in transmission lines involves different components being towers the elements that can further influence the magnitude and wave shape of the generated transient. The frequency response shows a predominantly inductive behavior. For that reason, frequency response is fitted to impedance expressions of a series-inductivecapacitive circuit in terms of Laplace transform, obtaining inductance values in ranges similar to values reported in the literature

Artificial neural networks applied to the prediction of the gold price

RESUMEN: En este trabajo se predice el comportamiento del precio del oro mediante un modelo basado en redes neuronales artificiales (RNA). El objetivo del modelo es predecir los precios de cierre diarios del mercado de Londres, los cuales son tomados como referencia por el Banco central de Colombia. Se estudian varias configuraciones de RNA tipo propagación hacia adelante tomando como variables de entrada las series diarias del índice del dólar estadounidense DXY, el índice SP500, los precios del petróleo y los precios del oro. Se entrenan diferentes estructuras de RNA utilizando la serie histórica de datos, donde una parte de los mismos se utiliza para entrenamiento y la restante para la predicción. Los resultados obtenidos muestran un buen desempeño del modelo tanto en el periodo histórico analizado como en la predicción, encontrando como mejor estructura aquella que utiliza las series de precios diarias del oro, el índice DXY y el índice SP500.ABSTRACT: Gold price prediction using an artificial neural network model (ANN) is proposed in this work. The objective of the model is to predict the daily closing prices in the London market, which are taken as reference prices for the Central Bank of Colombia. Different configurations of type feed-forward ANN are considered using the dollar index DXY, the SP500 index, the daily oil price series, and the daily gold price series, as inputs to the ANN model. A set of ANN structures are trained using the historical series of data, where one portion is used for training and the other portion is used for testing (prediction). The results show good performance of the model both in the analyzed historical period and the predictions, where the best structure includes the daily price series of gold, the DXY index and the SP500 index

Analyzing Electricity Demand in Colombia: A Functional Time Series Approach

In this work we are interested in analyzing the energy demand in Colombia for a short-term horizon, from a functional data approach. First, we make an exhaustive review of the literature on functional spaces as a potential source of statistical information. It is, of course, a theoretical reinterpretation since in practice the data are elements of a finite-dimensional space; however, very high-frequency data, properly treated, can be viewed as elements of a space of continuous functions. Second, we put such a reinterpretation into practice, by performing a spline-type smoothing of commercial energy demand, based on hourly-daily data. As a result, a function or smooth curve is obtained for each day. Finally, we expose the usefulness of this new approach for statistical analysis, modeling, and projection (or forecasting) of stochastic processes that generate high-frequency random variables

Models of steel mass loss by atmospheric corrosion in Colombia using

RESUMEN: Con el fin de clasificar la corrosividad de las diferentes atmósferas colombianas, como parte de un proyecto de investigación extenso, se expusieron placas de acero al carbono en 21 estaciones distribuidas a lo largo de la infraestructura eléctrica del país (líneas de transmisión y subestaciones). En estas estaciones se midieron entre otros, el tiempo de humectación y la deposición de sulfatos y cloruros durante 12 meses; además, bimensualmente se tomaban placas de acero para medir en laboratorio la pérdida de masa sufrida por estas durante el tiempo de exposición. La clasificación de las 21 estaciones se hizo en 4 grupos, considerando: el tiempo de humectación, contenidos de cloruros y sulfatos, la altura sobre el nivel del mar y el tiempo de exposición de las placas; variables consideradas linealmente independientes según la técnica de descomposición en valores singulares (SVD) realizada. El criterio utilizado para la clasificación fue el de similitud de las variables utilizando la norma Euclidiana considerada en la red neuronal no supervisada tipo Kohonen. Adicionalmente, se implementaron modelos para la pérdida de masa del acero para cada uno de los grupos usando redes neuronales (RN) tipo Feed-Forward, definiéndose como entradas las variables antes mencionadas y como única salida la pérdida de masa. Complementariamente se presenta una comparación entre el modelo de RN para el grupo 1, con otros modelos obtenidos usando Algoritmos Genéticos (AG) y el método Simplex.ABSTRACT: In order to classify the corrosivity of the different Colombian atmospheres, as part of an extensive research project, plates of carbon steel were placed in 21 stations spread along the country electrical infrastructure (transmission lines and substations). There were measured among others at these stations, the time of wetness and deposition of sulfates and chlorides for 12 months, in addition steel plates were taken bimonthly to the laboratory in order to measure the mass loss suffered by these during the time of exposure. The classification of the 21 stations was done in 4 groups, considering the time of moisture, content of chlorides and sulfates, height above sea level and the plates exposure time; these are considered linearly independent variables according to the implemented technique of decomposition unique values (DPS). The criterion used for classification was the similarity of the variables using the Euclidean rule considered in the Kohonen unsupervised neural network. Additionally, models were implemented for the steel mass loss for each one of the groups using feed forward neural networks (RN), defining the above variables as inputs and the mass loss as the output. Besides, the comparison between the RN model for the group 1, with other models using genetic algorithms (GA) and the Simplex method is presented

Modelling of induction motor inter-turn faults for diagnostics studies

RESUMEN: En este trabajo se presenta la implementación en Matlab del modelo del motor de inducción para realizar estudios de cortocircuitos entre espiras del estator. Para este propósito se usan los bloques del Simulink y los parámetros requeridos por el modelo son obtenidos a partir de la norma IEEE112. Se presentan los resultados teóricos, se muestra la aplicación del modelo en la determinación de la corriente de secuencia negativa como indicador de falla y se describen los resultados de la aplicación experimental a un motor de inducción de 2 Hp el cual se ha acondicionado para realizar corto entre espiras. Se concluye el buen desempeño del modelo al permitir obtener con precisión variables indicativas de fallas en el devanado estatórico de un motor de inducción.ABSTRACT: The implementation in Simulink of an induction motor model to study inter-turn short circuits on the stator winding is presented in this paper. The theoretical results are presented. The main parameters of the motor are determined and the experimental results in a 2 Hp induction motors which has been prepared to make for inter-turn short circuits are described

On the estimation of the price elasticity of electricity demand in the manufacturing industry of Colombia

RESUMEN: En este artículo se presenta una estimación de la reacción de la demanda a niveles de precios de contratos forward de electricidad en la industria manufacturera de Colombia. Se desarrolló un modelo de vectores autorregresivos estructurales (SVAR) considerando varias actividades económicas a diferentes niveles de tensión. Los sectores industriales bajo estudio no mostraron una demanda de electricidad significativamente sensible a variaciones de precios. Sin embargo, los sectores de alimentos y bebidas, caucho y plástico, así como el sector comercial minorista resultaron ser más sensibles a choques de precios que la industria química o el sector de manufactura de textiles. Dicha inelasticidad podría suavizarse si la información concerniente a precios y cantidades demandadas fuera de conocimiento común, o si la curva forward pudiera ser observable.ABSTRACT: This paper presents an estimation of the reaction of electricity demand to changes in price levels of forward contracts in the manufacturing industry of Colombia. To that end, a structural vector autoregressive (SVAR) model was developed, considering several economic activities at different voltage levels. The industrial sectors under study showed an electricity demand not significantly sensitive to price variations. However, the food and drink sectors, plastic and rubber manufacturing, as well as retail trade turned out to be more sensitive to price shocks than the chemical industry or textile manufacturing. Such inelasticity could be softened if information concerning prices and quantity demanded were of common knowledge, or if the forward curve were observable