Energías Renovables // Energías Convencionales

Introducción

El progreso del desarrollo tecnológico ofrece nuevas posibilidades de utilización de distintos sistemas "limpios" de producción de energía eléctrica o de sistemas de generación con fuentes renovables. En la actualidad es posible implementar sistemas que no alteren el bienestar del ecosistema donde son instalados. La motivación de desarrollar este trabajo sobre las energías renovables está acompañado por la visión de implementar las energías limpias y renovables en nuestro territorio nacional, para equilibrar y satisfacer las necesidades del mercado energético bajo la responsabilidad social en la explotación de los recursos naturales. Es por eso que en este trabajo se orientará hacia en análisis del mercado energético Argentino y lugar que tienen las energías renovables en el mismo.

Hipótesis

El planteamiento inicial de este trabajo es: “Las fuentes de energías convencionales (Térmica, Hidráulica y Nuclear) pueden ser sustituidas por energías renovables (Hidroeléctrica, Eólico, Solar, Biomasa, Biodiesel) en Argentina”. Para comprobar esta hipótesis, buscaremos entender el comportamiento de las diferentes energías renovables en Argentina, a fin de conocer el potencial crecimiento en las diferentes regiones. Determinaremos qué tipo de energía es la que más potencia eléctrica genera y cuanto genera, para comprender si estas fuentes de energía pueden suplir la demanda del país, es decir, si son capaces de sustituir las energías convencionales. Se efectuará un análisis de tipo descriptivo (determinar la tendencia general histórica de la industria), posteriormente se realizará un análisis diagnóstico (razonaremos los datos obtenidos).

Herramientas y Tecnologías utilizadas

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Microsoft Excel con Power Query y Power Pivot: para el tratamiento y limpieza de los set de datos “crudos”.

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DrawSQL (drawsql.app) y Microsoft Visio: para desarrollar los diagramas entidad-relación.

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Microsoft SQL Server Management Studio: para la creación e implementación de la base de datos.

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Microsoft Power BI: para desarrollar el tablero final del proyecto.

Origen de los datos

Los set de datos con los que se trabajaron fueron obtenidos desde la web de la empresa CAMMESA (compañía argentina encargada de operar el mercado eléctrico mayorista de Argentina).

Estado de los set de datos y transformaciones realizadas

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El set de datos "Potencia Instalada" estaba incompleto en las columnas MAQUINA y PROVINCIA.

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Se aplicó un análisis profundo a la columna MAQUINA para identificar datos faltantes en los años 2019, 2020 y 2021, los cuales se encontraron agrupados en un solo registro en el año 2022.

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Se completaron manualmente los datos faltantes de MAQUINA para cada caso específico, agrupando o separando los registros correspondientes. Se completó manualmente el dato faltante de PROVINCIA mediante la consulta de información en el dataset de "Generación".

Dashboard en Power BI

Portada

Principal

Renovables

Demanda

Provincias

Detalle

Correlación

Diagrama Entidad - Relación

Notación Chen

Notación pie de Gallo

Lista de Tablas

Tabla Máquinas

Se refiere a los sistemas que son utilizados para la generación de electricidad mediante distintas tecnologías y fuentes de energía.

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id_maquina (varchar, Primary Key): código único por máquina de generación en cada Central Eléctrica.

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tipo_maquina (varchar): describe al tipo de tecnología usada para la generación de energía.

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fuente_generacion (varchar) : describe al tipo de tecnología usada para la generación de energía.

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id_central (varchar, Foreign Key): código único por Central Eléctrica donde están instaladas las máquinas generadoras.

Tabla Centrales

Se refiere a las Centrales que producen energía eléctrica, ubicadas dentro del país.

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id_central (varchar,Primary Key): código único por Central Eléctrica donde están instaladas las máquinas generadoras.

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id_agente(varchar, Foreign Key): código único por Agentes partícipes en el intercambio energético.

Tabla Provincias

Contiene las diferentes provincias del país, con otros datos geográficos.

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region(varchar): agrupación de provincias en zonas geográficas del país.

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id_provincia(varchar, Primary Key): Es la zona geográfica donde se encuentra ubicada la Central de Energía.

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categoria_region(varchar): Agrupación de las regiones según el mercado eléctrico.

Tabla Combustibles

Se refiere a los diferentes tipos de combustibles que consumen las máquinas térmicas.

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id_combustible(int, Primary Key , Index): código único utilizado para el registro de combustible.

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tipo_combustible (varchar): describe al tipo de combustible usado para la generación de energía.

Tabla Agentes

Se refiere a los agentes del mercado de producción de energía eléctrica que intervienen en la oferta y la demanda.

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id_provincia(varchar, Foreign Key ): Es la zona geográfica donde se encuentra ubicado el agente.

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id_agente (varchar, Primary Key):código único por Agentes partícipes en el intercambio energético.

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agente_descripcion (varchar, Primary Key): describe el nombre del agente.

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categoria_area (varchar): se refiere al área energética a la que corresponde.

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categoria_tarifa (varchar): indica el grupo tarifario al que corresponde según su consumo.

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tarifa (varchar): describe el tipo de tarifa que corresponde al agente.

Tabla Generacion

Tabla donde se describen los distintos registros de generación en MW/h por máquina, en un periodo determinado.

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id_generacion (int,Primary Key ,Index ): código único de cada registro que sirve como índice.

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id_maquina (varchar, Foreign Key): código único por máquina de generación eléctrica.

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periodo(datetime2 ): describe el nombre del agente.

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generacion_neta(decimal): registro de generación, en MW/h.

Tabla Potencia Instalada

Tabla donde se describen los distintos registros de generación en MW/h por máquina, en un periodo determinado.

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id_potencia_instalada (int,Primary Key ,Index ): código único de cada registro que sirve como índice.

•

periodo (datetime2): código único por máquina de generación eléctrica.

•

periodo(datetime2 ): describe el nombre del agente.

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potencia_instalada (decimal): registro de generación, en MW/h.

•

id_maquina(id_maquina, varchar , Foreign Key): describe el nombre del agente.

•

potencia_instalada (decimal): registro de generación, en MW/h.

Tabla Demanda

Tabla donde se describen los distintos registros de generación en MW/h por máquina, en un periodo determinado.

•

id_demanda(int, Primary Key, Index): código único de cada registro que sirve como índice.

•

id_agente (varchar, Foreign Key): código único por máquina de generación eléctrica.

•

periodo(datetime2 ): describe el nombre del agente.

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demanda_neta (decimal): registro de generación, en MW/h.

•

id_maquina(id_maquina, varchar , Foreign Key): describe el nombre del agente.

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potencia_instalada (decimal): registro de generación, en MW/h.

Resultados y conclusiones

Según la hipótesis planteada en un principio, el KPI creado, actualmente la generación de energía renovable no puede igualar o superar a la energía convencional. Las energías renovables se encuentran generando un -63.07% por debajo que las energías convencionales.

Las energías renovables solo obtienen un 8,64% de participación en la generación, ubicándose en tercer lugar, mientras que las máquinas térmicas, que son parte de las energías convencionales, son las que más energía generan con un 66,91% de la participación.

Sin embargo, tanto la generación de la energía renovable como la potencia instalada de estas, están teniendo una tendencia creciente.

Como contrapartida ,la potencia instalada correspondiente a las energías térmicas se encuentra en tendencia decreciente.

El dato de Potencia instalada creciente respecto a las energías renovables quiere decir que se están instalando o ampliando la capacidad de producción con energías con este tipo de energías. Esto sitúa en un escenario favorable a las energías renovables ya que en un futuro, si continúa dándose esta tendencia, podría cumplirse el objetivo que iguale o supere la generación con energías convencionales. Junto con los diferentes programas actuales que propone el gobierno (por ejemplo el programa RenovAR) podría ser un atractivo para futuros inversores.

Otra observación que podemos realizar es que según el gráfico de la Generación vs Demanda, podemos decir que se genera más de lo que se demanda, pero en la realidad en muchas ocasiones en las grandes ciudades de nuestro país se producen cortes de energía y según esta información esto no debería ocurrir. Podemos intuir entonces que esta diferencia podría deberse a las pérdidas por transmisión de la energía (teóricamente cuanta más distancia recorre la energía, más pérdida incurre en la misma)

En la solapa de Provincias ,vemos que algunas ciudades generan más energía de la que demandan por ende, esta energía es transportada a otras provincias, produciendo la pérdida por transmisión, ya que la energía viaja grandes distancias (por ejemplo, en el caso de Neuquén, se encuentra en el puesto 2 de Generación pero en términos de demanda está en el puesto 13).