https://doi.org/10.37815/rte.v35n2.1061

Artículos originales

El modelo OSeMOSYS y la descarbonización a largo plazo del
sector eléctrico en Galápagos

OSeMOSYS model and the long-term decarbonization of the power sector in Galapagos

Esteban Meneses1, 2 https://orcid.org/0000-0002-8578-956X, Rafael Soria2 https://orcid.org/0000-0003-

4836-1510

1Escuela Politécnica del Litoral, Quito,
Ecuador

[email-masked]

2Universidad San Francisco de Quito, Quito,
Ecuador

[email-masked]

.

Esta obra
está bajo una licencia internacional Creative
Commons Atribución-NoComercial
4.0

Enviado: 2023/07/16 Aceptado: 2023/08/22
Publicado: 2023/10/15

Resumen

OSeMOSYS (Open Source Modelling System) es un
modelo de equilibrio parcial que busca satisfacer la demanda energética
en el horizonte de tiempo planteado, que se optimiza por mínimo costo. El modelo ofrece diversas ventajas debido a su fácil uso y su condición de código
abierto, lo que le permite
estar en constante actualización y evolución gracias a una comunidad
creciente. Entre sus aplicaciones están los sistemas energéticos, los diferentes usos del suelo y la capacidad de plantear distintos
escenarios de acuerdo
con la información disponible. El trabajo
presenta los principales componentes del modelo, sus diversas opciones
de uso y casos de uso
en algunas regiones del mundo, incluido el caso de expansión eléctrica al año 2050 en las Islas
Galápagos. Como resultado, no solo es posible contar con electricidad
100% renovable en las Islas, también es un escenario menos costoso en
relación a mantener el sector eléctrico como se encuentra en la
actualidad. Dicha inversión sería menos de la mitad de lo que se
gastaría si se sigue con las políticas eléctricas
actuales. Para alcanzar la descarbonización de las Islas, se tiene que empezar a invertir en energías renovables que, con el mejoramiento de su tecnología, son cada vez menos costosas y más eficientes. Es importante recalcar
que, para cualquier
plan a largo plazo, se debe contar con los estudios
ambientales necesarios, más aun tratándose de un
lugar con tanta riqueza natural.

Palabras clave: código abierto, planificación energética, energía renovable, capacidad, potencia,

gases de efecto invernadero (GEI).

Abstract

OSeMOSYS (Open Source Modeling System) is a partial equilibrium model that aims to meet energy demand over a specified time horizon, optimizing for minimum cost. The model offers a variety of advantages due
to its ease
of use and open-source
status, which allows it to be constantly
updated and evolved by a growing community. Among its applications are energy systems as well as different possible land uses. In addition, the user can establish a variety of scenarios according
to the available
information. In this way, the work
presents its main components as well as its
various usage options, in addition to
case studies in some regions of
the world, including the case of electrical expansion to 2050 in the Galapagos Islands. As a result, it is possible to have 100% renewable electricity in the islands, and it is a less costly scenario than maintaining the electricity sector as it is today. This investment would be less than half of what would be spent if current electricity policies were continued. To achieve decarbonization on the islands, it is necessary to start investing in renewable energies, which, with the improvement of their technology, are becoming increasingly less expensive and more efficient. It is important to note that any long-term plan must include the necessary environmental studies, especially in a
place with so much natural wealth.

Keywords: open source, energy planning,
renewable energy,
capacity, power, greenhouse gases (GHG).

Introducción

El archipiélago de las
Galápagos se encuentra alrededor de 1.000 km de las costas de Ecuador. Estas
islas son jóvenes en términos geológicos, lo que las hace vulnerables a especies con mayor tiempo de evolución. Su historia de asentamientos humanos comenzó a mediados del
milenio pasado,
cuando eran visitadas por piratas y balleneros, y después fueron colonizadas por primera vez para realizar
actividades agrícolas por exiliados y presos políticos de los primeros gobiernos de la naciente
República del Ecuador,
en los años 30 del siglo XIX. Las islas
fueron declaradas Patrimonio Natural de la Humanidad y Reserva de la Biósfera por la UNESCO1 en el año de 1978 y 1984 respectivamente, desde entonces las islas han crecido demográficamente, al igual
que el turismo que llega
cada año a las islas
del Parque Nacional
Galápagos, PNG (2023).

Actualmente, el 97% del área del
archipiélago es parte del PNG y la Reserva Marina de Galápagos.
El 3% o 230 km^2 del área de las cuatro islas pobladas está
destinada para asentamientos humanos; de esta área, el 48% está en la isla Santa Cruz, sobre todo en las zonas
altas designadas para la agricultura (84%) (WWF, 2003).
Demográficamente, Santa Cruz es la
más poblada, con alrededor de 18.000 habitantes, seguida de San
Cristóbal (7.200), Isabela (2.400) y Floreana (160). Estas islas
concentran sus poblaciones alrededor de los puertos, con pequeños asentamientos en zonas
agrícolas altas (INEC, 2015). La economía de las Islas
Galápagos pasó de ser agrícola a una basada en el turismo,
siendo este rubro el 88% de sus ingresos en 2006 (Epler
2007). Sin embargo, De Miras (1995) estimó que solo el 7% de la riqueza se queda en las islas, ya que los principales operadores turísticos son extranjeros o del
territorio continental ecuatoriano.

1
Organización
de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura.

El número de visitantes a las Islas
Galápagos aumentó significativamente desde finales de la década del ochenta. Así, el número de turistas que visitan las islas superó el límite oficial recomendado de 12.000 habitantes.
Para hacer frente a la demanda creciente de turistas, el límite se amplió a 25.000, pero incluso este nuevo límite fue superado. Esto plantea preguntas sobre cuánto tiempo
más podrán las islas soportar el crecimiento vertiginoso del
turismo. En el año 2022,
el archipiélago recibió 267 mil turistas
(MAATE, 2023). Asimismo,
la población local
también experimentó un crecimiento exponencial, pasando de 1.346
habitantes en 1950 a 25.244 en 2015 (INEC, 2015). Este crecimiento de turistas
y población local se reflejó en la economía, que creció
aproximadamente un 78% entre 1999 y 2005, o un 9,6 % anual, lo que llevó a Galápagos a ser una de las regiones
de mayor crecimiento a nivel
mundial en términos económicos
(Taylor, Hardner, and Stewart, 2009). El valor
agregado bruto (VAB) en las islas en el año 2022 fue alrededor de USD 260 millones2 y su VAB per cápita fue alrededor de USD
9 mil (BCE 2023a).

Este crecimiento turístico ha
impulsado la inmigración, lo que provoca un riesgo para la seguridad
alimentaria del lugar (Walsh and Mena, 2016). Según Sampedro et al.
(2020), las islas importaron el 75%
de los productos agrícolas que consumieron en el año 2017. Estos
volúmenes las hacen vulnerables a las especies
invasoras. Como resultado, dos de las especies
de plantas invasoras, la guayaba y la mora, se han apoderado de áreas de
tierra que antes se cultivaban, incluso en áreas restringidas del parque
(Snell et al., 2002). Tanto el crecimiento demográfico como el turístico han generado preocupación en términos energéticos, por lo que resulta necesario considerar la
expansión energética del archipiélago.

Actualmente, la electricidad en las islas Galápagos proviene
en su mayoría de motores de combustión interna (84%), eólica (12%) y solar (4%). Las islas importan
grandes volúmenes de derivados
de hidrocarburos para satisfacer las necesidades energéticas de la población local y el turismo (IIGE, 2018). En consecuencia, la enorme
riqueza biológica de las islas resulta vulnerable a posibles derrames
de combustible. Es así como,
en 2008, el gobierno ecuatoriano lanzó la Iniciativa Cero Combustibles Fósiles
en Galápagos, con la finalidad de eliminar el uso de combustibles fósiles y disminuir la emisión de gases de efecto invernadero al ambiente (PNUD,
2016).

Para
la construcción de un modelo
de expansión eléctrica a largo plazo,
se tienen varias opciones de modelos y programas,
en su mayoría modelos pagados, lo que dificulta su uso masivo,
principalmente en economías en desarrollo. En consecuencia, el modelo de
código abierto OSeMOSYS3 representa una opción de
fácil acceso y aprendizaje. Este modelo de equilibrio parcial,
que optimiza al menor costo, considera: eficiencia tecnológica, infraestructura
actual energética, capacidad
de almacenamiento actual,
la vida operacional de las tecnologías,
factores de capacidad de las plantas, perfiles
de recursos disponibles (viento, sol, etc), perdidas por distribución y/o
transmisión, variables exógenas al modelo como el PIB, crecimiento
poblacional, entre otras. Dicho modelo fue presentado por primera vez en el
taller IEA en 2008, escrito en GNU MathProg y después desarrollado en GAMS4 y Python (Niet et al., 2021). Esta herramienta fue desarrollada para ayudar a los planificadores de energía, así como para la comunidad científica de
energía (Howells et al., 2011).

El trabajo
tiene como objetivo
mostrar el funcionamiento del modelo OSeMOSYS y

2
Valores provisionales.

3
OSeMOSYS
(Open Source Modelling System).

4
General Algebraic Modelling System.

algunos casos de uso. Por tanto, el trabajo se estructura
de la siguiente manera: La sección de metodología describe el modelo, sus principales características y plataformas de uso, y datos del caso
en las islas; la sección de resultados indica los principales hallazgos
de los casos a nivel global, y el caso de uso en las islas Galápagos;
finalmente se presentan algunas conclusiones.

Metodología

Modelo OSeMOSYS

OSeMOSYS es un modelo de equilibrio, es decir, la oferta de energía es igual a la demanda. El modelo, al ser de código abierto,
es un modelo que permite
mejoras. Por tanto,
es posible acceder a las ecuaciones del modelo y modificarlas a conveniencia, lo cual requiere
un poco de destreza en la escritura de código.

Actualmente, existe también la nube de OSeMOSYS, donde el usuario puede crear una cuenta y correr el modelo, y asimismo
se puede encontrar la última versión de la aplicación aquí. Tanto
la aplicación como la nube de OSeMOSYS funcionan en conjunto; en la aplicación se ingresan los datos
al modelo y en la nube se corre el modelo. El usuario tiene a
disposición el programa clicSAND (Cannone et al. 2022), permite correr el modelo con un
archivo Excel para mayor facilidad. Para más información, se
pueden tomar los cursos en línea disponibles gratuitamente en Open University (University 2023).

El modelo está desarrollado en
bloques y cada uno en tres niveles de abstracción. Los
parámetros, las variables, las restricciones y las relaciones con sus objetivos están descritas en inglés, así como, la formulación algebraica y su implementación en un lenguaje de programación.
Fue desarrollado en bloques para facilitar su independencia y mejoras. Existen siete bloques:

(1) objetivo,
(2) costos, (3) almacenamiento, (4) capacidad adecuada,
(5) balance energético,

(6) restricciones, (7) y emisiones (Howells et al., 2011). Ver Figura 15.

Figura 1

Bloques y niveles
de abstracción del modelo OSeMOSYS

Para la definición del modelo existe: Conjuntos (ej. rango temporal, intervalos de tiempo, etc.), parámetros globales, parámetros de demandas, parámetros de tecnología, parámetros de desempeño, parámetros de costos, parámetros de capacidad, restricciones de capacidad,

5
Figura 1, adaptada
de (Howells et al., 2011).

restricciones de inversión, restricciones de
actividad, márgenes de reserva, emisiones y penalidades. Para mayor detalle sobre los parámetros, variables,
conjuntos y ecuaciones, remítase al manual OSeMOSYS
(2023).

Función Objetivo

La función objetivo que se
encuentra en el primer bloque (ver Figura 1) calcula el mínimo valor
presente neto del sistema energético para satisfacer la demanda dada,
que puede ser solo del sector eléctrico o uno que incluya todos los sistemas energéticos y usos de suelo. Para alcanzar la función objetiva
deben satisfacer las diferentes restricciones (Howells et al., 2011).

Costos

Se tienen los costos de cada tecnología, tanto los de capital de inversión, así como los

de operación y mantenimiento, fijos y variables. Además, se puede ingresar los
provenientes de penalidades por emisiones de GEI. Los costos variables se
calculan para cada intervalo de tiempo especificado por el usuario, modo de
operación de la tecnología, año de operación y
región modelada. Los costos fijos se calculan de acuerdo con la
capacidad instalada de cada tecnología. Al final se obtiene el costo de operación y mantenimiento anual que es la suma de los costos fijos
y variables, estos
son llevados al primer año modelado con una tasa de descuento.
Los costos anuales de inversión están determinados por el nivel de capacidad
existente y nueva, e igualmente son llevados al primer
año modelado con una tasa de descuento global o por tecnología (Howells
et al., 2011).

Capacidad Adecuada

Debe existir una capacidad suficiente para cada tecnología que permita cubrir la demanda energética anual. Es necesario determinar la capacidad total
disponible previa al periodo del modelo, es decir, la capacidad actual al
comienzo del periodo. Para determinar la capacidad suficiente anual,
se calcula la tasa de actividad de cada tecnología, intervalo de tiempo
y región modelada que
es ingresada por el usuario en los factores de capacidad (Howells et al.,
2011).

Balance Energético

Los niveles de operación toman
en cuenta la actividad, el uso de energía, la producción
de energía y las emisiones en cada modo de operación y
tecnología que son calculados por intervalos de tiempo. Por tanto, es
importante que la producción energética cubra la demanda en cada
intervalo. La tasa de producción de combustibles por tecnología
es determinada multiplicando la tasa de actividad de la relación de
entrada/salida del combustible, que es la eficiencia de la tecnología
(Howells et al., 2011).

Restricciones

Podemos
limitar el modelo de varias formas, mediante
capacidad con límites superiores y/o inferiores, por generación con
límites superiores y/o inferiores, por cantidad de emisiones por el
periodo total del modelo y mediante penalidades por emisiones por
tecnología y/o por región. Finalmente, se lo puede limitar por máxima o mínima inversión en términos monetarios por unidad de capacidad. Dichos límites se los puede hacer por tecnología, por región y por año (Howells et al., 2011).

Emisiones

Para las emisiones
de GEI el usuario ingresa
las relaciones de emisiones por unidad de actividad. Se puede considerar
más de un GEI por cada tecnología y modo de operación;
solo la actividad promedio
de cada tecnología y su modo de operación se multiplican por la relación emisión/actividad. Las emisiones anuales
se obtienen de la suma de las emisiones anuales
por

modo de operación. Sin embargo, no todas las
tecnologías son consideradas en las emisiones, por ejemplo, las
tecnologías renovables como la solar y la eólica. (Howells et
al., 2011).

OSeMOSYS Galápagos

Área de Estudio

El archipiélago de
Galápagos está formado por 22 islas, entre grandes y medianas, y
107 islotes de origen volcánico con una inmensa riqueza biológica
(WWF, 2003). Estas islas enfrentan un permanente y vertiginoso crecimiento turístico que aumenta la demanda energética.
En consecuencia, es necesario incrementar la oferta energética; en este sentido,
el trabajo tiene cuatro regiones que son las cuatro
islas pobladas del archipiélago; Santa Cruz, San Cristóbal,
Isabela y Floreana (ver Figura 2).

Figura 2

Infraestructura eléctrica por la Empresa
Eléctrica de Galápagos

Datos

El trabajo usa diversas fuentes, la información sobre demandas eléctricas e infraestructura

tecnológica existente proviene
del SISDAT (ARCONER, 2023), que contiene
datos históricos; las proyecciones de demanda del trabajo de la Fundación Bariloche (Fundación Bariloche FB, 2020). Los precios
de los combustibles se consideran subsidios. Las proyecciones al año 2050 proceden del promedio histórico de subsidios del Banco Central del Ecuador del sector petrolero
(BCE, 2023b).

Desarrollo del Modelo
de Galápagos

Se definieron dos estaciones, la
lluviosa y cálida que va desde diciembre hasta mayo, y la seca que va desde junio a noviembre. A continuación,
se definieron las cuatro regiones; San Cristóbal (SC), Santa Cruz (STC), Isabela
(IS), Floreana (FL). El horizonte
de tiempo del modelo es de 2019 al 2050, y los
primeros años se usan para calibrar al modelo. Los perfiles de los
recursos provienen de las siguientes fuentes: El recurso viento obtiene datos
de Ninja Wind, que se originan en el satélite
de la NASA6, MERRA (Staffell and Pfenninger, 2016). Los datos de irradiancia global
se adquieren del System Advisor Model (SAM, 2023),
de la

6
The National Aeronautics and Space Administration.

National Renewable Energy Laboratory. Para estos perfiles se toma el año meteorológico que comprende promedios quince años o más. Las curvas de carga de cada isla forman parte
de las demandas
eléctricas. Finalmente, se tienen dos modos de operación debido a
las baterías, uno que almacenan y en otro distribuyen energía.

Infraestructura
Energética de Galápagos

La electricidad en las islas proviene de fuentes no renovables (84%), como las centrales
térmicas de motores
de combustión interna
alimentadas con diésel (ver Tabla 1). Por tanto, para
cambiar esta realidad se necesitan fuertes inversiones en energías limpias
que con su desarrollo
experimenten costos decrecientes progresivamente más accesibles para economías en desarrollo.
Actualmente, el archipiélago cuenta con energía solar y
eólica. Existen estudios del potencial energético de energía geotérmica en la isla Isabela y de olas en el sur de las islas
(Portilla, Sosa, and Cavaleri 2013). Sin embargo, son tecnologías
más costosas, especialmente la de las olas que aún se encuentra
en desarrollo.

Tabla 1

Infraestructura eléctrica actual

Central

Subtipo central

Isla

Puesta en operación

Vida operacional

Potencia nominal (kW)

Santa Cruz
Solar Puerto Ayora

Solar

Santa Cruz/ Baltra

Diciembre de 2014

30 años

1.521

Baltra Solar

Solar

Santa Cruz/ Baltra

Enero de 2017

30 años

67

Santa Cruz Solar aislados

Solar

Santa Cruz/ Baltra

Diciembre de 2010

30 años

10

Baltra Eólico

Eólica

Santa Cruz/ Baltra

2014

25 años

2.250

Santa Cruz térmica

Térmica

(MCI)

Santa Cruz/ Baltra

1990

15 años

14.810

San Cristóbal Solar
Eolicsa

Solar

San Cristóbal

Julio de
2011

30 años

13

San Cristóbal Eólico

Eólica

San Cristóbal

2007

25 años

2.400

San Cristóbal térmica

Térmica

(MCI)

San Cristóbal

1991

15 años

7.100

Isabela Solar aislados

Solar

Isabela

Enero de
2011

30 años

8

Isabela Solar

Solar

Isabela

Noviembre de 2018

30 años

953

Isabela Térmica

Térmica

(MCI)

Isabela

2018

15 años

1.625

Floreana Perla Solar

Solar

Floreana

Septiembre de 2004

30 años

21

Floreana Solar aislados

Solar

Floreana

Septiembre de 2004

30 años

6

Floreana Térmica

Térmica

(MCI)

Floreana

2010

15 años

440

Perfiles de los Recursos

Actualmente, el modelo OSeMOSYS no soporta perfiles horarios de los recursos; en consecuencia, fue necesario cambiar de perfiles de 8.760 horas al año a 96 intervalos de tiempo al
año, que es lo que soporta
el modelo. Para esta transformación se agruparon mediante promedios,
ocho grupos de tres horas
cada uno, por cada día del año, partiendo desde las cero horas; de esta
forma se agregó los perfiles
de los recursos al modelo.
La Figura 3 ilustra dicha
transformación

en un día de temporada seca,
donde se puede
observar la diferencia entre los factores
de planta7 del recurso
eólico con una resolución de 8.760 horas
y los factores de planta
con 96 intervalos de tiempo. Aunque
se pierde algo de resolución, en general sigue
la misma trayectoria del perfil del recurso
(velocidad del viento).
Cabe mencionar que al tratarse
de un día de temporada seca, donde el recurso está en sus registros más
altos, los factores de planta registran sus máximos valores; por lo tanto, en meses como enero dichos factores
de planta serán más bajos; también se puede observar el
promedio anual de la capacidad de las plantas en cada isla.

Figura 3

Perfil del viento
en un día de la temporada seca - 15 de agosto

Para
los perfiles solares
se realizó el mismo procedimiento. Como resultado, se pueden
observar factores de planta que llegan en promedio al 80% de la capacidad
nominal en horas del mediodía, con promedios anuales
de alrededor de 20% en las cuatro
islas. Aunque al igual
que en los perfiles eólicos sigue la trayectoria del recurso, se pierde
la resolución de los picos (irradiancia global). Ver Figura 4.

Figura 4

Perfil solar en un día de la temporada seca - 15 de agosto

7    Es la relación de uso de la planta a su capacidad nominal,
es decir, el porcentaje de horas al año en que la planta
funciona a máxima capacidad.

Costos Empleados en las Tecnologías

Los costos de las dos tecnologías renovables empleadas en el modelo siguen decreciendo
en el tiempo debido a que son tecnologías maduras. Los costos de las centrales termoeléctricas,
así como su eficiencia, mejoran. Sin embargo, las termoeléctricas son alimentadas por combustibles fósiles, específicamente por diésel, lo que las hace vulnerables al mercado de materias primas y
a las reservas con las que cuenta
cada país, mismas
que están decreciendo en todo el mundo. Por tanto, se espera que los combustibles sigan al alza (Ver Tabla 2). Además, se debe considerar que el planeta está en transición a energías renovables para alcanzar la carbono-neutralidad en términos de emisiones de GEI que
permitan mitigar el cambio climático.

Tabla 2

Opciones de costos
de electricidad

1

Opciones de planes

Costos de inversión (USD/kW)

Costos fijos
de O&M

(USD/kW/yr)

Costos Variables
de O&M

(USD/kW/yr)

de electricidad

2019

2050

2019

2050

2019

2050

Wind

2.114

1.158

35

17

0

0

Solar PV

1.740

960

17

10

0

0

Thermal (ICE)

1.200

1.200

20

20

1

1

1
Fuente: Fundación Bariloche.

Resultados y Discusión

OSeMOSYS es un modelo de código abierto
que permite su uso en diferentes regiones del mundo, así como también mejoras
en el mismo, que cuenta con casos de estudio
en más de cincuenta países alrededor del
mundo8 (Detailed Model
Documentation, 2023). Se mostrarán algunos casos
de uso, incluido
el caso de uso en las islas
Galápagos con mayor
detalle, esto con fines ilustrativos del alcance del
modelo.

Casos de uso del Modelo
OSeMOSYS en el Mundo

El trabajo de (De Moura, Legey, and Howells
2018) muestra las ventajas y desventajas
en
los procesos de interconexión energética con los países vecinos de Brasil (Argentina, Bolivia,
Guayana, Paraguay y Perú). Sus escenarios fueron
modelados con OSeMOSYS y comparados
con los resultados del modelo OSeMOSYS SAMBA que
incluye los países de Sudamérica. Como resultado, se obtuvo
que Sudamérica tiene
una alta dependencia de la generación hídrica. La comparación de escenarios SAMBA indica una reducción de hasta 23 GW en la expansión de la capacidad
instalada brasileña y una adición de 5 GW en la capacidad instalada
de los demás países de Sudamérica. Además, se mostró que países como Guyana y Bolivia, que tienen gran potencial hídrico pero poco
financiamiento, pueden mejorar su infraestructura eléctrica con acuerdos
energéticos con Brasil.

El trabajo de Quevedo and Moya (2022)
presenta cuatro escenarios de expansión eléctrica con OSeMOSYS que han servido de insumo para los tomadores de
decisiones. Se detallan las características de vulnerabilidad geográfica y su alta dependencia a las importaciones
de combustibles fósiles. En consecuencia, establecieron como meta lo acordado por República

8    Las
aplicaciones incluyen: EE. UU., México, Costa Rica, Nicaragua, Paraguay,
Brasil, Bolivia, Ecuador, y toda Sudamérica (modelo
SAMBA, país por país). UE27+ Reino Unido,
Suiza y Noruega (país por país - modelo
OSeMBE); todo el Continente africano (país por
país - modelo TEMBA), Mauricio, Azerbaiyán,
Irán, Pakistán, India, Vietnam, Nepal, Bután, Sri Lanka,
Tailandia, Filipinas, Malasia, Mongolia, e Indonesia.

Dominicana en el Acuerdo de París, en donde, estimaron
que para alcanzar
dicho acuerdo sobre la reducción de un 25% de GEI
para el año 2030, en comparación con las emisiones del año
2010, se necesita un total
de inversión de USD 11.404
millones a una tasa de descuento de 4%.

Finalmente, el trabajo de Tchandao et al. (2023) modela la expansión eléctrica de Togo al
año 2050. Se proponen tres escenarios; uno referencial que mantiene los niveles actuales
de inversión en energía renovable, otro que propone cero emisiones de GEI al 2050 y el último que añade penalidades a las emisiones
de GEI. Como resultado, el modelo propone
energía solar e importaciones de combustibles como solución óptima a largo plazo, esto por encima del gas y de las hidroeléctricas, lo que
implica una inversión diez veces mayor a la actual.

Caso de Uso en Galápagos

Escenarios de Expansión Eléctrica de Galápagos

Para
el caso de las islas
Galápagos se propusieron dos escenarios; el Referencial (REF) que sigue una trayectoria como la
actual, con pequeñas inversiones en energías renovables y que al
final del periodo tiene una alta proporción de energía no
renovable proveniente de las centrales térmicas; y el escenario de descarbonización profunda
llamado en este trabajo, Futuro Solar y Eólico (S&E).
Ver Tabla 3)9.

Tabla 3

Escenarios a largo plazo de la expansión eléctrica en Galápagos

Escenarios                                  Descripción

Referencial (REF)                      Energía
térmica predominante (MCI) sin grandes inversiones en energías
renovables (ER), con pequeñas adiciones en ER, alcanzando alrededor de
50 % de energía limpia al 2050 en el sector eléctrico en el
archipiélago.

Futuro solar y eólico (S&E) Fuerte inversión solar y eólica,
alcanzando hasta un 75 % de energía limpia en 2030 y el 100 % hasta 2040
en el sector eléctrico.

El escenario Referencial (REF) busca
seguir el mismo ritmo de inversión en energías renovables, es
decir, sin mayor inversión en energías limpias; de esta forma se
mantiene un mínimo de generación termoeléctrica. Como
consecuencia, la matriz eléctrica no cambia significativamente, y las centrales
térmicas (MCI) permanecen como la tecnología predominante
en las islas (ver Figura 5). En la misma figura se puede observar
el almacenamiento de energía
eléctrica en naranja
y la capacidad necesaria de almacenamiento hasta el año 2050. A pesar de
que las centrales térmicas siguen
dominando hasta el final del periodo modelado, este escenario
alcanza alrededor de un 50% de electricidad limpia de fuentes
renovables. También, se observa
en el cuadrante de capacidad, que una vez cumplida la vida útil de las
centrales térmicas, el modelo las reemplaza con centrales solares; lo
mismo sucede con la tecnología eólica, que es reemplazada igualmente por la solar debido a que la tecnología eólica es más costosa. Al final del periodo, la mayor parte
es energía térmica y solar. Con respecto a la capacidad de las baterías, es necesario alcanzar
hasta 6 MW hasta el final del
periodo, lo que permite cubrir la curva de demanda eléctrica.

En la Figura
6 se puede observar con mayor detalle
la generación y capacidad eléctrica por isla; en Santa Cruz y San Cristóbal en el escenario REF se observa el mismo patrón que en el agregado de las cuatro
islas, con un aumento tanto
en la generación como en la capacidad solar.

9    Es
importante señalar que se pueden probar los escenarios que sean
necesarios de acuerdo con la información que se tenga disponible, en
este caso se han mostrado solo dos escenarios para efectos ilustrativos del
modelo OSeMOSYS.

Además, se observa un reemplazo de las centrales
eólicas por las solares y una disminución de la capacidad de las centrales térmicas (MCI).

Por otro lado,
en la Figura 7 se observa que Isabela alcanza
a cubrir la demanda eléctrica con alrededor del 70% de
energía solar y con mayor capacidad de baterías, de este modo
disminuye la capacidad térmica en la isla. En lo que concierne a
Floreana se observa que al final del periodo se tiene sobre el 50% de
energía solar, así como una disminución importante de
capacidad térmica en la isla.

Figura 5

Generación,
capacidad y almacenamiento en el escenario referencial (REF)

Figura 6

Generación, capacidad y almacenamiento de Santa Cruz y San Cristóbal en el escenario referencial (REF)

En el escenario de descarbonización profunda
llamado Solar y Eólico (S&E), donde se asumen políticas agresivas de inversión en energía renovable, se alcanza alrededor de un 75% de
energía limpia para el año 2030 y el 100% en el año 2040. Se observa
que al final del periodo todas las centrales eólicas son reemplazadas por solares debido
a su menor costo; por otro lado, la capacidad térmica se reduce casi en su totalidad y la capacidad de almacenamiento para cubrir

la
demanda eléctrica sobrepasa los 10 MW (ver Figura 8). En consecuencia,
las emisiones de GEI por generación eléctrica son eliminadas a
partir del año 2040.

Figura 7

Generación, capacidad
y almacenamiento de Isabela y Floreana en el escenario
referencial (REF)

Figura 8

Generación,
capacidad y almacenamiento en el escenario referencial Solar y
Eólico

En la Figura 9 del escenario S&E
se puede observar
en detalle por isla; en San Cristóbal se alcanza el 100% de
electricidad renovable en el año 2038, mientras que en Santa Cruz llega en el año 2040; esto debido a
que es la isla más poblada del archipiélago. Con respecto a la expansión de capacidad, se
tiene, al igual que en el escenario anterior, que ambas islas reemplazan tanto
las centrales térmicas como las eólicas por solares.

Las islas con menor población
Isabela y Floreana alcanzan más rápido el 100% de electricidad limpia,
Isabela en el año 2034 y Floreana
en el año 2026. Por otro lado, ambas islas llegan al final del periodo modelado
con 100% de capacidad solar (ver Figura 10).

Figura 9

Generación, capacidad y almacenamiento de San Cristóbal y Santa Cruz en el escenario
Solar y Eólico (S&E)

Figura 10

Generación, capacidad
y almacenamiento de Isabela y Floreana en el escenario
Solar y Eólico
(S&E).

Costos de Inversión y de Operación y Mantenimiento

Para los costos de inversión, de
operación y mantenimiento, tanto los fijos como los variables, se usa el
valor presente neto en dólares del año 202110. La
Figura 11 muestra los costos de inversión, la primera década del periodo modelado
el escenario Referencial (REF) es alrededor de USD 25 millones menor.
Sin embargo, en las siguientes dos décadas del periodo,
el escenario S&E tiene menos costos de inversión. En total, se tiene
que el escenario REF sin mayor inversión es apenas USD 5 millones menos costoso que el escenario de descarbonización
profunda del sector eléctrico en términos de
inversión.

10   Año que se usa frecuentemente para traer valor presente debido a la apreciación y estabilidad que tuvo el dólar
estadounidense.

Figura 11

Inversión
por periodos y
escenarios

En lo referente a los costos
fijos de operación y mantenimiento, se tiene que el escenario REF en la primera
década del modelo es menor que el escenario más ambicioso. En la segunda
década es ligeramente menos costoso, y en la última es más
costoso (ver Figura 12). Cabe recordar que los costos fijos usados tanto en la tecnología solar como en la eólica son más altos (ver Tabla 2).

Figura 12

Costos fijos de operación y mantenimiento por periodos y escenarios

Las tecnologías renovables no presentan costos
variables de operación y mantenimiento al usar recursos de libre disponibilidad, mientras que las centrales termoeléctricas tienen costos
de 1,04 USD/MWh, a los que se les agregan los costos de importación de diésel que son altos. Como resultado, los costos
variables del escenario REF tienden al alza a pesar de mantener subsidios.
En la primera década del modelo los costos de ambos escenarios parten relativamente
iguales, sin embargo, en los siguientes periodos son mucho menores. Al final del periodo, se tiene que en
términos de costos variables el escenario REF es más del doble
que el escenario

S&E, con una diferencia aproximada de USD 170 millones. La diferencia marginal en los costos de inversión y fijos entre el
escenario REF y S&E no se compara con la diferencia en costos variables. Por tanto, apostar
por la descarbonización del sector
eléctrico es una inversión menos costosa que mantener las
políticas energéticas actuales (ver Figura 13).

Figura 13

Costos de operación y mantenimiento variables por periodos y
escenarios.

Conclusiones

El modelo OSeMOSYS
de código abierto es flexible y versátil; fácil de usar; y tiene una curva corta de aprendizaje, lo que
le permite desarrollarse rápidamente; con casos de uso en varias
regiones del mundo y una importante comunidad internacional que hace posible su
evolución. Una de las debilidades del modelo es que no soporta perfiles
horarios de los recursos
renovables. Esto puede ser debido a la cantidad de parámetros y variables que toma en cuenta.
En consecuencia, el modelo requiere hacer una abreviación de los datos y
se pierde algo de resolución. Por el contrario, el modelo trata con mayor detalle los costos, lo que permite ingresar
costos de inversión, costos de operación y mantenimiento,
fijos y variables, tasa de descuento de estos, costos de inversión de
almacenamiento, costos de recuperación, entre otros.

Sobre los costos necesarios para la
descarbonización del sector eléctrico, el modelo mostró que en términos de inversión el escenario referencial es apenas USD 5 millones
menos costoso que el escenario de descarbonización profunda
(S&E). En términos de costos fijos de operación y mantenimiento, se observa que el escenario REF es ligeramente menos costoso que el escenario S&E (USD millones).

Finalmente, los costos de O&M
variables en el escenario S&E son considerablemente menores que los del
escenario REF con un ahorro de USD 170 millones hasta el final del periodo en el 2050.
En conclusión, no solo es posible la descarbonización del sector eléctrico, sino que también
es una mejor inversión que continuar con las políticas actuales
en el sector. Además de considerar lo anterior, se podría agregar
lo que genera el turismo de conservación que valora la biodiversidad de las islas y su proyección de desarrollo con energías renovables, sumados los beneficios
incalculables que se obtendrían al eliminar la posibilidad de derrames de combustibles en las costas
del archipiélago. Por otro lado,
es necesario recalcar
que al tratarse

de
un archipiélago megadiverso estas inversiones en energías
alternativas se tienen que hacer con todas las precauciones debidas.

Por tanto, es sumamente importante que
antes de comenzar cualquier proyecto de energías renovables se hagan los
estudios necesarios a detalle de todos los posibles impactos ambientales que
prioricen el uso de zonas ocupadas con asentamientos humanos. Una de las formas
podría ser la energía no distribuida solar mediante paneles y
baterías para el uso en viviendas y locales
comerciales, lo que resulta clave en hábitats limitados como los de las islas
Galápagos. Considero que de esta manera se puede incidir en la soberanía energética de las islas.

Es importante recalcar que la
transición de energías no renovables a renovables no se enfoque enteramente en la reducción de emisiones de GEI, ya que por ejemplo las emisiones de GEI que producen las Galápagos
son extremadamente marginales en la contribución global y debido a los permanentes vientos alisios, estas emisiones no se quedan en las islas. Por lo tanto, corresponde a toda la comunidad atacar los problemas
de raíz y a la comunidad científica crear el conocimiento necesario para avanzar de forma acelerada
hacia un futuro sostenible.

Para
un próximo trabajo,
se pueden desarrollar múltiples escenarios, como un escenario de expansión
eléctrica con energía de olas, uno con energía
geotérmica y/o uno con energía solar distribuida. Además,
se pueden incluir todos los escenarios con y sin subsidios a los combustibles,
los cuales representan una gran problemática en el país. Asimismo, se pueden proponer escenarios
de expansión eléctrica que incluyan transporte terrestre
eléctrico y/o marítimo, en donde
la información disponible y la calidad
de esta son las únicas limitantes del
alcance del modelo.

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