https://doi.org/10.37815/rte.v36ne1.1187

Artículos originales

Pobreza Energética en Chorrera Mirador:
Implementación y
Monitoreo de un Sistema Híbrido Solar-Eólico

Energy Poverty in Chorrera Mirador:
Implementation and Monitoring of
a Solar-Wind Hybrid System

Hamilton Renato Quispillo Castañeda1 https://orcid.org/0009-0003-1684-2683, Rafael Alexander Córdova Uvidia1 https://orcid.org/0000-0002-5326-3782, Ángel Hetzhay Ordoñez Echeverria1

https://orcid.org/0009-0005-5861-5854

1Escuela Superior Politécnica de Chimborazo GIDAC, Riobamba, Ecuador

[email-masked], [email-masked],
[email-masked]

.

Esta obra está bajo una licencia
internacional

Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0

Enviado: 2024/06/23 Aceptado: 2024/10/03
Publicado: 2024/10/15

Resumen

Este trabajo estudia
la pobreza energética en la comunidad
Chorrera Mirador, de Chimborazo,
Ecuador. La pobreza energética, definida
como la incapacidad de cubrir necesidades básicas de energía como calefacción, cocción y refrigeración, afecta mayoritariamente a zonas rurales
de América Latina. En Ecuador, esta problemática es más pronunciada en áreas rurales,
donde más de la mitad de la población la padece. El artículo propone una metodología para medir la pobreza
energética utilizando el índice de pobreza
energética multidimensional (MEPI), que evalúa múltiples condiciones asociadas a esta problemática en los hogares.
Los resultados revelan
una pobreza energética moderada
en la comunidad, lo que justifica la implementación de un sistema híbrido de energías
renovables (SHER) solar y eólica para mitigarla. El SHER se
dimensionó con base en la demanda
diaria de energía y los recursos
solares y eólicos disponibles en la zona.
Se incluye un sistema de recolección de datos para monitorear la
estabilidad del voltaje y la producción energética del sistema.
Los resultados demuestran la funcionalidad del sistema y su capacidad para
satisfacer la demanda energética de la comunidad. El estudio concluye
que la implementación del SHER, junto con el uso de elementos de iluminación de bajo consumo, contribuye a mitigar la pobreza
energética en la comunidad Chorrera Mirador, mejorando la calidad
de vida de sus habitantes. Además, el sistema de recolección de datos permite un análisis
a largo plazo, lo que facilita la identificación de posibles
mejoras y estrategias para optimizar su funcionamiento.

Palabras clave: Pobreza energética, Monitoreo, Arduino,
Energía solar, Energía
eólica, SHER.

Abstract

This work studies energy poverty in the community of Chorrera Mirador, located in Chimborazo, Ecuador. Energy poverty, defined as the inability to cover basic energy needs such as heating, cooking, and refrigeration, affects rural areas of Latin
America. In Ecuador, this problem is exacerbated in rural areas, where more than half of
the population suffers from it.
The article proposes a methodology to measure energy poverty using the multidimensional energy poverty index (MEPI), which evaluates multiple conditions associated with this problem in households. The results reveal moderate energy poverty in the community, which justifies the implementation
of a hybrid solar
and wind renewable energy system (SHER) to mitigate it.
The SHER was sized based on the daily energy demand and the solar and wind resources available in the area. A data collection
system is included to monitor the voltage stability and power production of the system. The results demonstrate the functionality of the system and its ability to satisfy the energy demand of the community. The study concludes that the implementation of the SHER, together with the
use of low-consumption lighting elements, contributes to mitigating energy poverty in the Chorrera Mirador community, improving the quality of
life of its inhabitants. In addition, the data collection system allows for long-term
analysis, which makes it easier
to identify possible improvements and strategies to optimize
its operation.

Keywords: Energy poverty, Monitoring, Arduino,
Solar energy, Wind energy, SHER.

Introducción

En América
Latina, la pobreza energética es un fenómeno ampliamente
documentado, afectando a 221 millones de personas, especialmente en
áreas rurales, donde los ingresos insuficientes no permiten cubrir
necesidades básicas de energía como calefacción,
cocción y refrigeración. En Ecuador, la pobreza energética es mayor en áreas rurales que en áreas urbanas,
en donde encontramos que el 50,2 % de la población que vive en
zonas rurales padecen de pobreza energética y el 25,6 % viven en
condiciones de precariedad energética, aunque los porcentajes
varían entre las regiones de Ecuador en función de las
necesidades de energía (Chiriboga & Wallis, 2010, p. 5).

La pobreza energética se agrava más debido a factores
económicos en las zonas rurales, donde existe inestabilidad de los
ingresos. Esto provoca la pérdida del acceso a la energía por
falta de pagos en algunos
casos y en otros por costos asociados
a la adquisición de equipo para
la
generación de energía. El desconocimiento sobre energías renovables limita las opciones para
superar este problema.
Esto justifica la necesidad de explorar alternativas energéticas sostenibles
como los sistemas híbridos de energías renovables (SHER)
(Quishpe et al., 2019, p. 16).

El acceso a la energía incide positivamente en la reducción de la pobreza
energética; sin
embargo, las energías renovables tienen ciertas características que benefician tanto al ambiente como a las personas debido a que
no se produce contaminación a la hora de generar energía y
resuelve la problemática de la pobreza energética al mismo
tiempo. En comunidades que no cuentan con acceso fiable a la red eléctrica, un SHER solar-eólico ofrece una solución efectiva y sostenible para mitigar la pobreza energética, como se propone
en este artículo. (Ibáñez Martín
et al., 2022, p. 4).

Aunque
la producción de energía renovable
mediante SHER es una solución madura de energías renovables, existen factores meteorológicos y energéticos que deben ser analizados para

el funcionamiento del sistema. Una variable fundamental es
el voltaje en las baterías, puesto que este parámetro está
directamente relacionado con la cantidad de energía disponible y con la
salud del sistema de almacenamiento.

La comunidad Chorrera Mirador se
encuentra en la zona aledaña de las faldas del Chimborazo (Ecuador) y subsiste principalmente de la actividad turística para la generación de ingresos a los hogares. En esta zona
rural se han implementado proyectos orientados al sector turístico de la zona mediante artesanías con los recursos
disponibles y paquetes
turísticos, pero hay
pocos proyectos enfocados en mejorar la calidad de vida mediante soluciones de
energía (Moposita Achachi, 2022, p. 56).

Por consiguiente, es pertinente realizar
un estudio de la pobreza energética de la zona para evaluar
si el impacto que tiene
es agudo o moderado y también evaluar
la necesidad de la
implementación de un SHER, para aprovechar los recursos renovables de la
zona de estudio. Al mismo
tiempo, es necesario
implementar un dispositivo que permita el monitoreo y almacenamiento constante de datos para
el sistema.

En vista de lo expuesto, en este
documento se estudia la pobreza energética en la comunidad rural
Chorrera Mirador mediante la metodología del índice de pobreza
energética multidimensional (MEPI). Luego, se incluye la implementación de un sistema híbrido de energías
renovables (SHER) solar y eólica, para mitigar la pobreza
energética en la zona de estudio. Finalmente, se estudia la instalación de un sistema
para recolectar datos sobre la estabilidad de voltaje y observación
empírica de la producción energética.

Este trabajo se divide en dos partes; la
primera describe la evaluación de la pobreza energética en la zona de estudio,
justificando la implementación de un sistema híbrido de energías
renovables eólico y solar, y la segunda
parte describe la evaluación de los recursos
energéticos y la implementación del SHER junto con un
sistema de monitoreo de datos.

Materiales y Métodos Pobreza energética
y cómo medirla

En las próximas décadas,
el sector energético de Ecuador se
enfrentará a grandes transformaciones
que tienen que ver con la escasez
de energías y la pobreza
energética. Esta última ha pasado más desapercibida
en la investigación académica tanto en comités
internacionales como a nivel nacional, a pesar de que afecta la calidad de vida
de millones de personas en los países en vías de desarrollo
(González Eguino, 2014).

La relación entre energía y pobreza se agrava más en comunidades rurales
de los países en vías de desarrollo debido a la
dificultad de la obtención de energía. El reconocimiento del papel que desempeñan las energías renovables limpias para mejorar la calidad de vida ha tomado importancia a lo largo
de los últimos años, ya que ayudan
a reducir el consumo de energías no renovables que contaminan el ambiente y mitigan en cierta medida
la pobreza energética de los hogares
(García Ochoa, 2014).

Los indicadores disponibles para el
estudio de la pobreza energética se describen a continuación; estas descripciones según Siksnelyte-Butkiene et al. (2022, p. 3) y Santillán et al. (2020, p. 3) se
refieren a cómo aplicar el indicador para calcular la pobreza
energética.

•
La regla del diez por ciento (TPR):
El indicador tiene como finalidad comparar el gasto de energía en un mes con el porcentaje del ingreso mensual
de cada hogar.
Si el gasto en energía es mayor al 10% del ingreso del hogar, entonces
existe pobreza
energética en ese hogar durante ese mes.

•
Pobreza energética oculta
(HEP): Se compara el consumo energético anual de un hogar con el consumo
anual promedio en el país de estudio. Si el consumo
anual es menor que el consumo
medio energético a nivel nacional, entonces existe pobreza energética.

•
Indicador del doble de la mediana
nacional (2M): Este indicador mide los ingresos del hogar y los compara con los gastos
relacionados con todas
las formas de energía.
Si el gasto del hogar es mayor al doble de la mediana nacional, entonces existe
pobreza energética.

•
Mínimo ingreso
estándar (MIS): Se basa en una comparación entre los ingresos
de un hogar con los gastos que se realizan. Si dichos gastos del hogar
sobrepasan los ingresos del hogar, se dice que un hogar sufre de pobreza
energética (Calvo et al., 2021, p. 78).

•
Bajos ingresos - alto costo (LIHC):
Analiza un hogar pobre energéticamente en una
situación cuando el gasto es más que la mediana del gasto de
combustible de los hogares del país (Hills,
2012, p. 10).

•
Indicador de pobreza después
del costo de combustible (AFCP): Está relacionado con el indicador MIS y
describe que un hogar es pobre energéticamente cuando es incapaz de pagar los servicios básicos esenciales referentes a fuentes de energía para cocción de alimentos,
calefacción u otra actividad en el hogar (Hills,
2012, p. 16).

•
Estadísticas de la Unión Europea sobre ingresos y condiciones de vida (EU-SILC): Es un indicador que utiliza los siguientes parámetros para analizar la pobreza energética de una manera subjetiva, los cuales se describen como la incapacidad para mantener el hogar
adecuadamente cálido (o fresco) y las condiciones del hogar; como, por
ejemplo, si la casa tiene goteras en el techo, paredes, pisos, cimientos
húmedos, marcos de ventanas podridos.
Atrasos en facturas de servicios públicos.

Para medir la pobreza energética en la comunidad
rural Chorrera Mirador
perteneciente a la provincia de Chimborazo se utilizaron herramientas
llamadas indicadores de pobreza energética multidimensionales, los
cuales evalúan varios aspectos del hogar. Los indicadores se
seleccionaron en base a varios parámetros, que permitieron evaluar
qué indicadores usar de
acuerdo con ventajas y desventajas en la aplicación de cada indicador.
En la tabla 1, a continuación, se muestra la validación para la
selección de los indicadores que se usaron en este trabajo.

Tabla 1

Parámetros
de selección para los indicadores de pobreza energética

INDICADORES

10%

HEP

LIHC

MIS

2M

AFCP

EU-SILC

Ventajas

Se puede adaptar a normas nacionales.

X

X

X

X

X

X

Se consideran otras necesidades humanas.

X

X

X

Se evalúa (parcialmente) la eficiencia
energética de los hogares
o las tecnologías
utilizadas.

X

X

INDICADORES

10%

HEP

LIHC

MIS

2M

AFCP

EU-SILC

Ventajas

Se evalúa el confort
térmico en la vivienda.

X

X

S e e
v a l ú a n
l a s características
de la vivienda.

X

X

Fácil
de calcular.

X

X

X

Fácil
de comunicar.

X

X

Objetivo

X

X

X

X

X

X

Desventajas

Particularmente sensible a los precios de la energía.

X

X

Umbral
injustificado.

X

Dificultades para fijar objetivamente la renta mínima.

X

X

No es suficiente para una
medición completa de EP.

X

X

X

X

X

X

X

El indicador rara vez se actualiza.

X

Subjetivo

X

Con las características analizadas, los cuatro mejores indicadores puntuados se aplicarán para el estudio de la pobreza
energética. La condición de vivienda está incluida en el indicador
de las Estadísticas de la Unión Europea, ya que es fácil
calificar la vivienda mediante el uso de visualización y calificando
subjetivamente si existe pobreza energética por este parámetro.

De todas estas
herramientas para medir
la pobreza energética, se evaluaron las mejores
puntuadas y se seleccionaron los indicadores TPR, HEP y 2M. Debido a su
naturaleza heterogénea, se utilizó la metodología MEPI (índice de pobreza energética multidimensional), además de también considerar la
Condición de la vivienda que
pertenece al indicador de las Estadísticas de la Unión Europea,
para tener unos valores de evaluación más ajustados y considerar que la pobreza
energética también está influenciada por la condición de la vivienda para mantener el confort.

Metodología
MEPI

La metodología MEPI evalúa
la pobreza energética analizando múltiples condiciones asociadas
a la pobreza energética que experimenta un hogar. Los indicadores que
usaremos para el análisis del MEPI se basaron en la disponibilidad de
los datos, así como la relevancia que tendrán los indicadores en
la cuantificación de la pobreza energética. El MEPI se calcula
tal como se muestra en la ecuación a continuación:

MEPI = EPIR (IEP)

Donde:

MEPI, índice de pobreza energética multidimensional. EPIR, tasa de incidencia de la
pobreza energética.

IEP, intensidad de la pobreza
energética entre pobres
energéticamente.

Los componentes de la ecuación para calcular el MEPI:

EPIR =
q / n

Donde:

q, número de hogares identificados como pobres energéticamente.

n, número
total de hogares.

Donde:

qi, hogar identificado como pobre energéticamente, según el número de condiciones

asociadas a la pobreza
energética.

ci, es la suma de puntajes asociados
a la pobreza energética calculados
para el hogar

identificado en pobreza energética.

k, representa el
número de indicadores.

De acuerdo con los autores Nussbaumer, Bazilian y Modi (2012, p. 11) considera valores que definirán cuán pobre
energéticamente es un hogar. Si un hogar presenta un MEPI que sobrepase
un ci de 0,3 se considerará
energéticamente pobre. La pobreza energética también se la puede dividir
en dos intervalos, cuando el MEPI >0,9
de describe como pobreza energética aguda y cuando el MEPI
<0,6 de describe como pobreza energética moderada (Nussbaumer et al., 2012, p. 11).

El cómo obtener los resultados de los indicadores se describen a
continuación:

Consumo energético de los hogares

En la comunidad rural Chorrea Mirador
existen un total de 11 hogares que registran consumo eléctrico mediante datos
proporcionados por la Empresa Eléctrica Riobamba S.A. De todos
los datos proporcionados, se realizó un filtro que mantiene los datos de consumo estables como se muestra en la Figura 1.

Figura 1

Consumos más estables
de los hogares de la comunidad Chorrea,
Mirador

Se observan registros desde agosto del año 2020 hasta mayo del 2022.
Para calcular la potencia pico necesaria se usarán los datos de consumo más estables durante el año 2021,
como se muestra en la tabla a continuación:

Tabla 2

Consumo de energía y promedio de las casas más estables
de la comunidad Chorrera,
Mirador en el año del 2021

Consumo Eléctrico en kWh

ene-21

feb-21

mar-21

abr-21

may-21

jun-21

jul-21

ago-21

sep-21

oct-21

nov-21

dic-21

Casa 5

12,83

5,87

5,00

9,89

0,00

1,96

5,00

2,93

3,91

5,98

2,93

9,89

Casa 9

18,80

30,65

25,76

25,76

11,85

8,91

20,76

20,76

0,00

0,00

0,00

0,00

Casa 11

1,96

10,87

15,87

9,89

9,89

9,89

8,91

10,87

10,87

18,80

0,00

15,87

Promedio

11,20

15,80

15,54

15,18

7,25

6,92

11,56

11,52

4,93

8,26

0,98

8,59

De acuerdo con la Tabla 2, el consumo
promedio mayor es de 16 kWh y el consumo promedio menor es de 1 kWh,
correspondientes a los meses de septiembre del febrero y noviembre del 2021,
respectivamente.

Evaluación del recurso solar disponible en la zona

Dentro de las condiciones
geográficas necesarias para la implementación de sistemas de producción de energía, a través de recursos renovables, la latitud, la altitud y los accidentes geográficos de la zona son importantes. La Figura 2 muestra una imagen de la zona vista desde el espacio que indica la comunidad
rural Chorrera Mirador.

Figura 2

Ubicación
geográfica de la comunidad rural
Chorrera, Mirador

Cuando
se evalúa el recurso solar de una zona de estudio, por lo general
es el promedio diario de irradiación que viene en unidades de kilowatts hora sobre metro cuadrado (kWh/m2), aunque también es conocido como las horas solares picos y se refieren a la cantidad de radiación
solar que recibe determinada localidad si el sol estuviese en su punto
más alto por un número determinado de tiempo. En este caso,
la evaluación para la implementación se realizará en horas
(Aguiar Muñoz, 2022).

Para la terminación del potencial solar de la comunidad rural Chorrera Mirador, se utilizó la
herramienta de software
disponible en línea desarrollada por SOLARGIS.
A continuación, en

la Figura 3, se presentan las condiciones solares de la
zona de estudio junto con la irradiación global horizontal:

Figura 3

Irradiación global horizontal de la zona de implementación

La Tabla 3 muestra datos de la
radiación solar horizontal (GHI) correspondiente a los meses del año 2019 en la comunidad rural
Chorrera Mirador. Estos
datos pueden contener
una desviación de los valores originales debido a la
precisión a partir de la localización realizada con las
coordenadas GPS de la comunidad (Vaca Revelo & Ordóñez, 2019,
pp. 18-29).

Tabla 3

GHI de la comunidad rural Chorrera, Mirador

Mes

ENE

FEB

MAR

ABR

MAY

JUN

JUL

AGO

SEP

OCT

NOV

DIC

GHI

(kWh/ m2 día)

5,1

5,15

4,85

5,1

5

4,9

4,5

5

5,4

4,9

5

5,2

Evaluación del recurso eólico

Los parámetros básicos
para determinar el potencial eólico de una zona son: La velocidad
del viento, la dirección del viento, la temperatura y presión del aire. Como un estándar
internacional, la altura en la que se mide la velocidad del viento es a
una altura de 10 m sobre el suelo y, aunque en la actualidad existan
generadores de electricidad que utilizan viento que sobrepasan esa altura, para la implementación de este proyecto
se tomará en cuenta el estándar
internacional para la medición del viento (Aguiar Muñoz, 2022, p.
54).

Por lo general, las turbinas eólicas a alturas menores a 10 m utilizan los datos de velocidad del viento a una altura
de 10 m para poder
ser dimensionadas correctamente. En la Figura
4 se muestra la velocidad del
viento en la zona de estudio, cuyos datos fueron proporcionados por un centro
meteorológico cercano a la zona de estudio.

Según podemos observar en la Figura
4, la velocidad del viento
en la zona a una altura
de 10 m ha ido decayendo con el paso de los años. La velocidad del viento en 2023 es de 6,96 m/s. Adicionalmente, se realizó una validación
utilizando el Wind
Global Atlas (Global Wind Atlas, 2021). En la Figura 5 se observa
la velocidad del viento en la zona de la comunidad rural Chorrera, Mirador.

Figura 4

Velocidad Promedio en el periodo
2019-2023 del Viento en la Zona Chorrera
Mirador

Figura 5

Velocidad del viento en la zona de implementación, a una altura de 10m

Basados en los datos presentados por el
Centro Meteorológico y por el Atlas
eólico en línea, podemos decir
que la velocidad del viento
oscila entre los 6 y los 7 m/s en la comunidad rural Chorrera, Mirador.

Dimensionamiento del SHER

Los sistemas de energías
híbridas se dimensionan con base en la demanda diaria de energía que requiere el sistema, comparada con la energía que se puede
extraer de los recursos
solares y eólicos de la zona. Para ello se requieren los datos meteorológicos de la zona, ya que con
base en estos
se puede terminar
cuánta energía se puede extraer
de la zona en la que se va
a implementar el sistema.

Se asume que la demanda
de energía diaria
será proporcionada de su totalidad por cada parte del sistema, y con esta base se realizan los cálculos necesarios para dimensionar las partes
del sistema eólico-solar de energía. Aunque realizar los
cálculos de esta manera produce un sobredimensionamiento, en parte es
entendible debido a que los datos meteorológicos no son estables cuando
se recolectan y se trabaja con un promedio.

De acuerdo con manuales de
instalación, se propone un esquema para la conexión del SHER, la
cual se describe en la Figura 6, a continuación:

Figura 6

Esquema de Conexión del SHER

Basándonos en los trabajos
realizados por Villao Miranda (2021), Swart, Ghofrani
y Jafari (2017), partimos
de la premisa de que el cálculo y la selección de paneles solares
parten de la demanda que se quiere cubrir para un intervalo de tiempo.

La selección de la turbina
eólica depende del área de barrido; dicha área es
necesaria para encontrar el diámetro requerido de la turbina. La
energía total anual requerida se calcula en base a la energía que
requiere el sistema en un día de consumo.

El controlador de carga es el puente que
conecta el panel solar y la turbina eólica, transformando la
energía que proviene de los componentes antes mencionados en corriente
directa, la cual es almacenada en una batería para posteriormente
transformarse en corriente alterna mediante un inversor. Para la selección de este elemento
del sistema SHER se toma en
consideración la corriente nominal de carga,
la cual depende
de la potencia nominal del panel y de la turbina
eólica y se calcula mediante
la siguiente ecuación (Córdova-Uvidia, 2021,
p. 52).

Recolección de Datos

Para el SHER se propone un sistema para
analizar el voltaje que los elementos de la turbina eólica y el panel solar
proporcionan a la carga de la batería. Es importante analizar
este factor debido a que hay que conocer si los sistemas independientes
de generación de energía pueden proveer el suficiente voltaje
para mantener el funcionamiento por un largo periodo de tiempo.

Para esta implementación se
incorporó un solo circuito electrónico a la salida del
controlador de carga, el cual revisará el voltaje de carga que
administra este a la batería. Para ello se utilizan elementos electrónicos
conectados a un controlador Arduino, encargado de ejecutar el código
para recolectar los datos de manera óptima. La interfaz de Arduino cuenta con librerías que permiten
la programación de múltiples elementos
necesarios para registrar
los datos de voltaje con su correspondiente dato de hora de registro.

Con ello se analiza cada elemento que
compone este sistema de recolección de datos y el tratamiento para visualizar los datos en el computador o PC
y generar la gráfica del comportamiento de voltaje.

Las librerías Arduino constan de
comandos de entrada para reconocer todos los componentes que estén conectados a la placa Arduino. Los elementos que componen al sistema
electrónico se describen a continuación en la Tabla 4:

Tabla 4

Componentes del circuito
electrónico con su funcionalidad

Circuito electrónico recolector de datos

Cantidad

Código/Nombre

Librería Arduino Necesaria

Descripción

1

Placa Arduino UNO
R3

Software Arduino
IDE

Este es el componente central del circuito y es el encargado de ejecutar el código
de programación y administrar la energía necesaria para el funcionamiento de los
demás componentes del sistema de recolección de datos: Se
necesita tener instalado el software Arduino IDE en el PC para poder validar
y cargar el código en la placa.

1

Sensor de voltaje FZ0430

N/A

Este es el componente
encargado de recolectar los datos de voltaje que
proporciona el controlador de carga para cargar la batería. Tiene un rango de
operación de entre 0 a 25V.

1

Reloj analógico RTC
DS3231

DS3231

Este componente se encarga de mantener actualizada
la fecha y la hora del circuito, y se usa para
registrar el voltaje en
determinado día y hora. Además, incluso si el circuito se quedase sin suministro
de energía, la fecha y hora se mantienen actualizadas.

Circuito electrónico recolector de datos

Cantidad

Código/Nombre

Librería Arduino Necesaria

Descripción

1

Modulo Micro SD

SD

Permite leer
y escribir en tarjetas SD.

Una vez que una tarjeta de memoria SD está conectada a la interfaz SPI de la placa
Arduino o Genuino, puede crear archivos y leer/escribir en ellos.
También puede moverse por los directorios de la tarjeta SD.

1

Pantalla Led I2C

LiquidCrystal_I2C

Este es un aditamento que permitirá vigilar que la tarjeta SD esté
insertada de manera correcta para la escritura de datos; además, permite ver
la hora y el dato
de voltaje que se escribe en la tarjeta SD.

1

Regulador de Voltaje 3 A LM2596 con
Jack de Alimentación

N/A

Este componente es el encargado de regular el voltaje del controlador de carga al circuito recolector de datos,
bajando el voltaje
para evitar quemar. Tiene un rango de voltaje de entrada de 4.5 V a 40 V DC y a la salida
de

1.23 V a 37 V DC. La regulación se realiza
mediante un potenciómetro.

Finalmente, con todas las conexiones del circuito Arduino,
para la recolección de datos, tenemos el esquema de la Figura 7, que describe el montaje experimental de registro de voltaje.
El sistema registra datos de manera constante, mientras se genera
energía y así se analiza la estabilidad de voltaje durante la
producción.

Figura 7

Circuito electrónico recolector de datos de voltaje

Los datos se almacenarán en un archivo
de formato .txt, que se puede exportar a Excel
para generar gráficas y realizar
cualquier cálculo necesario. Estos datos se transformarán
a gráficas para determinarán los puntos pico donde el voltaje es
muy alto o será muy bajo. De acuerdo con el análisis empírico se
estimará que cuando existan picos altos de energía la
irradiación solar será elevada o en casos contrarios se
estimará que la velocidad del viento es muy elevada.

Experimento de Funcionamiento

Para demostrar la funcionalidad del
sistema bajo condiciones de carga, se realizó un banco de pruebas que
conectarán elementos que consumen potencia conectados de manera continua
en paralelo hasta 3 cargas de 30W. Esto debido a que la potencia pico requerida al día es

de 84W, pero como se dimensionó el sistema con una sobredimensión de elementos que exceden los parámetros mínimos
necesarios, permite redondear la carga hasta 90 W sin problema. Los
elementos del banco de pruebas se muestran en la Tabla 5, a
continuación.

Tabla 5

Elementos del Banco de Pruebas

Elemento

Característica

Cantidad

Focos LED

30 W

3 u

Conector

2 entradas

2 u

Boquilla para Foco

Atornillable

3 u

Cable

AC 120 V

6 m

Tabla
Tríplex

50x65x1cm

1 u

Enchufe

Bifásico

1 u

Con estos elementos se construyó el banco de pruebas, que finalmente adquirió la

configuración mostrada
en la Figura 8:

Figura 8

Banco de Pruebas

La conexión de la Figura 8 muestra
que las cargas están conectadas en paralelo debido a
que cuando se conectan se suman las potencias, pudiendo
así estresar el sistema lo necesario
para simular el funcionamiento en un hogar. El tomacorriente sirvió para
demostrar que se pueden cargar móviles con seguridad sin que exista
fallos.

Resultados y Discusión

Metodología MEPI

Los resultados para la metodología MEPI se basaron en los indicadores TPR, 2M, HEP y condición de vivienda. Estos
se obtuvieron mediante
encuestas y diálogos con los moradores de la comunidad rural Chorrera. En la Tabla 6, a continuación, se indica la valoración de cada casa con
el indicador aplicado. Se considera que, para la valoración de los indicadores, 1 representa pobreza
energética y 0 representa que no existe dicha falencia.

Tabla 6

Valoración
MEPI de la Comunidad Rural Chorrera Mirador

Número de hogares

C1

C2

C3

C4

C5

C6

C7

C8

C9

C10

C11

Equivalencia

K=4

Indicadores

1

10% (TRP)

1

0

0

1

1

1

0

0

0

0

0

0,25

2

HEP

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0,25

3

2M

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

0,25

4

Condición de la vivienda

0

1

0

1

1

0

1

1

1

1

1

0,25

Condición de Pobreza
Energética

0,50

0,50

0,25

0,75

0,75

0,50

0,50

0,50

0,50

0,50

0,50

Casa Pobre Energéticamente

SI

SI

SI

SI

SI

SI

SI

SI

SI

SI

SI

Una vez establecida la condición
de pobreza energética de cada hogar, se observó que todas sufren
pobreza energética y se demuestra que un solo indicador no es suficiente
para demostrar la pobreza energética en un hogar.

A continuación, se calculó el valor total de pobreza energética de la comunidad mediante los valores especificados en la tabla 7.
Dicho valor indica el valor de pobreza energética final MEPI de la
comunidad en general.

Tabla 7

Valor final del MEPI en la comunidad rural Chorrera Mirador

Número Total
de Hogares.

11

Hogares con Pobreza Energética.

11

Número Total
de Indicadores.

4

Tasa de Incidencia EPIR (q/n).

1

Numerador.

C

q

C*q

0,25

1

0,25

0,5

8

4

0,75

2

1,5

1

0

0

Total,
Numerador.

5,75

Total,
Denominador.

44

Intensidad IEP

0,130681818

MEPI.

0,130681818

Para
determinar el nivel
de la pobreza energética mediante
el MEPI, se tomó en cuenta
las siguientes consideraciones:

MEPI > 0,9 es pobreza Energética Aguda

MEPI < 0,6 es pobreza Energética Moderada

Si el valor
de pobreza energética MEPI es menor
a 0,6, se tiene una pobreza energética moderada, por lo que la
implementación de un sistema híbrido de energías
ayudaría a mitigar esta pobreza energética, en una medida que no
afecte a la economía del lugar y se aproveche los recursos solares y
eólicos de la zona.

Además, la implementación del SHER en hogares de la comunidad
reduciría los costos que pagan los lugareños por
luz eléctrica. Entonces se justifica la implementación de SHER
mediante el análisis de la pobreza energética en la zona
estudiada.

Figura 9

Implementación del SHER

La implementación en la zona de
estudio, como se muestra en la Figura 9, se realizó con éxito. Se
confirmó que los recursos para la generación energética
son suficientes en la ubicación de la instalación. Todo el proceso
se realizó con la supervisión de docentes expertos, que brindaron indicaciones
sobre las conexiones y cómo adaptar los soportes adecuadamente.

Estabilidad de voltaje

Los datos recolectados, mediante la ayuda del circuito
recolector de datos, permitieron
revisar la estabilidad de voltaje
del sistema, que por lo general es un tema poco abordado
en la implementación de sistemas
de alta potencia y en sistemas de energías renovables. Un análisis de estabilidad ayuda
a detectar las horas críticas en las que el sistema
puede llegar a ser inestable, pudiendo ayudar a mitigar
estas inestabilidades mediante el uso de otras estrategias de ingeniería,
o con el uso de conexiones a otros sistemas
de energía alternativos (Cubillos Goyeneche, 2021).

Se plantearon varios escenarios en los
que la obtención de datos de voltaje ayuda a plantear estrategias a
futuro para ayudar a reducir el impacto negativo de la inestabilidad del
voltaje, que se traduce en tiempos en los cuales el sistema de generación
de energía ya no mantiene un voltaje de carga constante y por lo tanto puede perder la potencia pico necesaria para seguir alimentando a los hogares
que esté conectado. Además, también el análisis de estabilidad
de voltaje ayuda a conocer
los límites de operación del sistema tanto máximos como mínimos
(Morales Cuásquer & Morillo Carrera,
2023).

Se observó que existe mejor
estabilidad en el voltaje debido a que ambos sistemas de generación de energía se encuentran conectados y produciendo energía de manera más estable y aunque existen caídas en el voltaje, debido al
consumo, el sistema rápidamente se repone de las caídas de voltaje; indica que la ubicación
geográfica es adecuada para la generación de energía y además que el sistema
produce suficiente energía para para abastecer
la potencia pico requerida sin consumir demasiada
energía de la batería. Al
seguir esta premisa, se puede dar el caso en que el banco de pruebas podría haber consumido más
energía que la que el sistema

podría producir, lo que conllevaría a volver a analizar la ubicación geográfica y recalcular las
condiciones requeridas para la implementación del SHER. En la Figura 10
se muestra la estabilidad de voltaje del sistema cuando ambos sistemas
están conectados.

Figura 10

Estabilidad de voltaje cuando existe consumo
y se genera energía mediante
panel solar y turbina eólica

Análisis empírico de los datos
de voltaje

Este análisis empírico
sólo puede ser llevado a cabo cuando se tienen los datos de generación de únicamente un elemento conectado a la vez, ya que cuando se conectan elementos
externos como cargas de consumo,
o si ambos sistemas están conectados a la vez, sería imposible
determinar si existe o no una irradiación solar alta o velocidad
de viento alta debido a que las gráficas en las que ambos sistemas están conectados se estabilizan entre sí debido a la generación
alterna entre los dos elementos.

Los sistemas de energía híbridos destacan por su capacidad de compensar mutuamente los periodos de baja
generación. Esto significa que, independientemente de cuál
recurso esté produciendo energía en un momento
dado, el sistema
se adapta para satisfacer la demanda. El análisis de los datos del generador
de voltaje es clave para este proceso.
Si el voltaje disminuye,
otro recurso energético se activa para compensar y mantener el
suministro.

Una buena estabilidad de voltaje abarca la rápida recuperación del sistema
al voltaje de carga
o mantener una buena estabilidad sin tantas oscilaciones repentinas. En este proyecto se observó que los voltajes
cambian radicalmente cuando solo trabaja
un solo elemento conectado al
sistema. Por otra parte, la estabilidad se mantiene de manera más
uniforme cuando ambos sistemas trabajan conectados, indicando que las
caídas de voltajes se compensan entre los sistemas y suministran un
adecuado voltaje de carga.

El análisis empírico de los picos
de voltaje, en las gráficas de los distintos escenarios en los que se tomaron
los datos, permitió observar que un alto pico de energía es generado debido
a una alta irradiación solar o una velocidad alta de viento
y un bajo pico es generado por una baja radiación solar
y velocidades bajas de viento.
Este análisis es meramente observatorio, debido a que no se encuentran sensores que evalúen los
datos meteorológicos con gran precisión.

Conclusiones

El estudio de la pobreza
energética mediante indicadores y la metodología
MEPI, permitió evaluar la pobreza energética en la comunidad
Chorrera Mirador, perteneciente a la provincia de Chimborazo, donde como resultado se halló una pobreza energética moderada, que puede
ser mitigada mediante el uso de sistemas de energías renovables.

La instalación de un sistema
híbrido de energía renovable SHER de naturaleza solar-
eólica se realizó con éxito, mostrando resultados
adecuados a la situación de mitigación de la pobreza energética. El sistema cumplió con la potencia
pico requerida, además de que el uso de elementos de iluminación de bajo
consumo de potencia permitirá que la energía se distribuya a
más hogares.

La implementación del circuito
recolector de datos para monitorear la estabilidad del voltaje demostró ser una herramienta efectiva para el análisis a largo plazo. Este sistema permite
el registro de datos, incluso
en ausencia de supervisión constante, gracias a su reloj interno RTC.
Sin embargo, una limitación es que mientras el circuito está desenergizado no se registran datos,
lo que podría llevar a la pérdida de información
durante periodos prolongados de inactividad del sistema.

El análisis de la estabilidad del voltaje es fundamental, no solo en el contexto
de los SHER, sino también en plantas generadoras más
grandes, como las hidroeléctricas. Las fluctuaciones en el voltaje pueden indicar períodos de inestabilidad que causan cortes de energía
o dañan los
sistemas conectados a la red. Aunque este estudio proporciona una base para
entender la dinámica de voltaje en sistemas pequeños, futuras
investigaciones podrían ampliar este análisis a otros contextos energéticos y evaluar cómo las variaciones en el voltaje
afectan la durabilidad y eficiencia de los sistemas
de generación.

Para trabajos futuros, se recomienda explorar mejoras en el diseño de los SHER, como la incorporación de mecanismos de orientación automática para optimizar la captación de energía
solar y eólica. También sería beneficioso implementar
sensores ambientales adicionales que permitan una mejor evaluación de
los recursos disponibles y la identificación de soluciones para
maximizar el potencial de generación eléctrica. Además, se podrían
considerar estudios comparativos con otras comunidades rurales,
para validar y adaptar la metodología aplicada
en Chorrera Mirador a diferentes contextos.

Reconocimientos

Los autores reconocen y agradecen el
apoyo de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo para la
realización del presenta trabajo técnico. Particularmente,
extienden un agradecimiento al Decanato de Investigaciones por la gestión
del Proyecto IDIPI-274.

Referencias

Aguiar Muñoz, P. A. (2022).
Aprovechamiento de la energía residual en un sistema combinado de energías renovables
para la producción de hidrógeno verde. http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/17208

Calvo, R., Álamos, N., Billi,
M., Urquiza, A., & Contreras Lisperguer, R.
(2021). Desarrollo de indicadores de
pobreza energética en América Latina y el Caribe. https://repositorio.cepal.org/handle/11362/47216

Chiriboga, M., & Wallis,
B. (2010). DIAGNOSTICO DE LA POBREZA
RURAL EN ECUADOR
Y RESPUESTAS

DE POLÍTICA PÚBLICA. https://rimisp.org/wp-content/files_mf/files_mf/1366317392Diagnosti...pdf

Córdova-Uvidia, R. A. (2021). Diseño de un sistema de fabricación aditiva con fuentes de alimentación de energía
renovable [masterThesis]. https://reunir.unir.net/handle/123456789/12270

Cubillos Goyeneche, I. (2021). Estimación del margen de estabilidad de voltaje en sistemas de
potencia de baja inercia mediante PMUS. https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/180273

García
Ochoa, R. (2014). Pobreza
energética en
América Latina.
https://repositorio.cepal.org/handle/11362/36661

González Eguino, M. (2014). La pobreza energética y sus
implicaciones. https://addi.ehu.es/bitstream/ handle/10810/14275/BC3WP201408.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Hills, J. (2012). Getting the measure of fuel poverty: Final report of the Fuel Poverty Review (Monograph 72).

Centre for Analysis of Social
Exclusion. http://sticerd.lse.ac.uk/case/

Ibañez
Martín, M. M., Zabaloy, M. F., Reyes Pontet, M. D., Chaz Sardi, M. C., & González, F. A. I. (2022).

¿Cómo aliviar la pobreza energética a
partir de energías renovables? Diseño de un ensayo aleatorio en
barrios vulnerables. Revista
Latinoamericana de Metodología de las Ciencias Sociales, 12(1). https:// www.memoria.fahce.unlp.edu.ar/library?a=d&c=arti&d=Jpr14794

Moposita Achachi, V. G. (2022).
Diseño de un producto
turístico para las comunidades La Chorrera, Mirador
y Pulinguí San Pablo de la parroquia San Juan, cantón Riobamba, provincia de Chimborazo. http://dspace. espoch.edu.ec/handle/123456789/19155

Morales Cuásquer, C.
D., & Morillo Carrera, K. A. (2023, agosto 16). Impacto en la estabilidad de voltaje en el Sistema Eléctrico de
Potencia ante contingencia N-2 con el ingreso de centrales fotovoltaicas.
ESPE. https://repositorio.espe.edu.ec/jspui/bitstream/21000/36962/1/T-ESPEL-EMI-0462.pdf

Nussbaumer, P., Bazilian, M., & Modi, V. (2012). Measuring energy poverty: Focusing on what matters. Renewable and Sustainable
Energy Reviews, 16(1),
231-243. https://doi.org/10.1016/j.rser.2011.07.150

Quishpe, P., Taltavull de La Paz, P., &
Juárez Tárraga, F. (2019). Energy
Poverty in Ecuador.
Sustainability, 11, 6320. https://doi.org/10.3390/su11226320

Santillán, O. S., Cedano, K. G., & Martínez, M. (2020). Analysis of Energy
Poverty in 7 Latin American Countries Using Multidimensional Energy Poverty
Index. Energies, 13(7), Article 7. https://doi.org/10.3390/ en13071608

Siksnelyte-Butkiene,
I., Streimikiene, D., & Balezentis,
T. (2022). Addressing sustainability
issues in transition to carbon-neutral sustainable society with multi-criteria analysis. Energy,
254, 124218. https://doi. org/10.1016/j.energy.2022.124218

Vaca Revelo,
D., & Ordóñez, F. (2019). Mapa Solar del Ecuador
2019.