La investigadora Christina Domínguez viajó a Kenia con la ayuda de un modelo informático para planificar redes eléctricas en países en desarrollo para tener una idea de cómo las personas viven sin electricidad y qué desarrollos puede desencadenar el acceso a la red eléctrica.

Las lámparas LED están reemplazando los fuegos abiertos y las lámparas de queroseno en Kenia. Imagen: Empa / ETH

El hecho de que la electricidad no solo proporciona las pantallas brillantes en nuestros numerosos dispositivos, sino que también permite espacios de vida limpios y saludables o incluso el acceso a la educación en gran parte del mundo se olvida fácilmente en nuestro mundo altamente digitalizado. Muchos países en desarrollo se encuentran en un círculo vicioso de pobreza con sus bajas tasas de electrificación.

Sin iluminación en el hogar, faltan oportunidades para el trabajo de valor agregado junto con la agricultura. Los niños ya no pueden hacer sus deberes ni aprender a leer por la noche. Además, existen problemas de salud que a menudo son causados ​​por chimeneas humeantes en la casa o lámparas de queroseno hollín. El acceso a la energía limpia generalmente se considera un trampolín hacia un ingreso más alto y así escapar de la pobreza. Por esta razón, ha sido identificado como uno de los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU.

Un modelo para áreas de todo el mundo

Para lograr este objetivo, Cristina Dominguez, Ph.D. El estudiante del Instituto de Física de la Construcción de la ETH de Zúrich y del Laboratorio de Sistemas Energéticos Urbanos de Empa está desarrollando un modelo informático con el que los desarrolladores de proyectos en zonas rurales pueden obtener estimaciones de las necesidades eléctricas de los hogares. Esto debería permitir una planificación precisa y, por tanto, sostenible de la red eléctrica. En los países en desarrollo, los proyectos de electrificación a menudo fracasan porque apenas se dispone de datos fiables para determinar las necesidades de hogares frecuentemente dispersos.

La recopilación de datos, en particular, es un factor de costo importante que hace que los desarrolladores de proyectos duden en invertir. Si, por ejemplo, se planea una red eléctrica demasiado grande, esto se traslada a los precios de la electricidad, lo que hace que la electricidad sea inasequible para los pobres. En última instancia, las redes eléctricas deben adaptarse para proporcionar a las personas beneficios a largo plazo, por un lado, y una oportunidad de inversión atractiva y realista para los desarrolladores, por el otro.

Para recopilar datos, Domínguez eligió un área del África subsahariana, la región con la tasa de electrificación más baja del mundo: “Además de los problemas políticos, las áreas aquí están muy poco pobladas y los pequeños asentamientos están muy dispersos. Eso hace que la electrificación sea mucho más difícil y, por supuesto, más cara ”, dice Domínguez. Como parte de su tesis doctoral, determinó el consumo de energía y las necesidades energéticas de alrededor de 250 hogares en el este de Kenia. Para que su modelo sea aplicable en todo el mundo, los institutos de investigación de Guatemala y Pakistán la apoyan y le proporcionan conjuntos de datos equivalentes de estos países.

Analizar el desarrollo

La investigación de campo de Domínguez en Kenia recopiló datos de hogares sin acceso a la electricidad y de hogares conectados a una red eléctrica durante los últimos seis años. No solo se ocupó del registro de las fuentes de energía existentes y sus necesidades, sino también del cambio de uso una vez finalizada la electrificación. La investigadora Empa también utilizó diarios en los que los vecinos registraban sus actividades, que habían seguido durante todo el día, para conocer su día a día y sus necesidades y anticipar los cambios que se producirían tras la electrificación y luego se reflejarían en la demanda. después de la electricidad. En Kenia, por ejemplo, el queroseno es una fuente importante de energía para iluminar las chozas de barro oscuro. Para obtener el queroseno, a menudo es necesario caminar largas distancias hasta el distribuidor. Tiempo que tal vez podría invertirse en trabajo de valor agregado en el hogar en el futuro, si hubiera una fuente de energía disponible.

Y tan pronto como la fuente de alimentación está disponible, la gente comienza a actuar en consecuencia. Compra electrodomésticos como televisores y el consumo de energía aumenta en consecuencia. Pero, ¿cuánto tiempo puede funcionar la red eléctrica si la demanda sigue aumentando? Domínguez quiere incorporar esta dinámica en su modelo: “En nuestras encuestas locales, preguntamos a las personas qué dispositivos comprarían después del primer o segundo año de electricidad. Luego comparamos esto con los hogares que ya habían pasado por este proceso. »

De esta manera, quería saber cómo manejarían las personas la energía si estuviera disponible para ellos. Ella sabe por su investigación que los ingenieros a menudo no pueden evaluar esto correctamente: “Aquí hay grandes prejuicios, que a menudo llevan a que los sistemas de suministro de energía se diseñen demasiado grandes.

Redes eléctricas personalizadas

Para realizar predicciones precisas y comprender la dinámica de consumo, Domínguez aplica algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de minería de datos. Para crear los modelos, el investigador combina conjuntos de datos globales de organizaciones como el Banco Mundial con datos de empresas de desarrollo de proyectos para tener en cuenta patrones de consumo adicionales como las fluctuaciones estacionales. Luego se validan para las tres regiones prioritarias utilizando datos de campo de Kenia, Pakistán y Guatemala. A cambio, las empresas de minirredes también han proporcionado datos sobre el consumo de electricidad para poder probar su modelo frente a las condiciones locales.

Este enfoque destaca los problemas que enfrentan los países en desarrollo con poca infraestructura: aunque existen posibilidades técnicas para la electrificación y se han abaratado con la tecnología solar, las inversiones en un entorno económico débil deben realizarse con una cuidadosa consideración. De lo contrario, existe un grave riesgo de sobreendeudamiento para los consumidores de electricidad y, en el peor de los casos, para las empresas operadoras, lo que podría exacerbar la pobreza y disuadir a otros de invertir en estas áreas.

El modelo informático de Domínguez tiene el potencial de superar al menos un obstáculo para la electrificación y, por lo tanto, proporcionar el ímpetu para salir de la pobreza.

Publicado originalmente por Empa

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