Complementarity of solar, water and wind resources in Cundinamarca rural areas

Esta investigación desarrolló un proceso metodológico basado en demanda y oferta energética para determinar la complementariedad del recurso solar, eólico e hídrico de las zonas rurales de Cundinamarca. La información está basada en oferta hídrica de las estaciones de la CAR, oferta solar y eólica de los resultados del PERS Cundinamarca, complementado con los registros del IDEAM y la NASA. Se realizó un análisis de demanda que incluyó cobertura eléctrica y un estudio de los resultados de las proyecciones de demanda a 2031. El análisis de complementariedad energética inició con la aplicación de la Prueba de Shapiro –Wilks para el contraste de distribución normal en la oferta energética. Se seleccionó el Coeficiente de correlación lineal de Pearson para evaluar la correlación estadística en las estaciones de monitoreo. Luego de emplear esos resultados y el método Kriging Ordinario, se generaron los mapas de predicción estadística que permitieron estimar el factor de correlación en los sitios en donde no se cuenta con estaciones. Finalmente, se desarrolló un análisis de complementariedad energética con miras a aprovechar la variabilidad espacial de los recursos de la región, para implementar generación distribuida. Se elaboraron matrices de correlación por provincia en donde se consideró cada estación con sus recursos energéticos con respecto a las demás estaciones y recursos energéticos asociados. De los resultados se encontró que la atención de las necesidades energéticas de la población rural debería estar enfocada en la instalación de sistemas de generación eléctrica híbridos que contemplen generación solar en conjunto con generación hídrica.This research developed a methodological process based on energy demand and supply to determine the complementarity of solar, wind and water resources of Cundinamarca rural areas. The information used is based on CAR stations water supply, PERS Cundinamarca results of solar and wind supply and IDEAM and NASA records. A demand analysis was carried out including electrical coverage and a demand projections study results at 2031. The energy complementarity analysis started with the application of the Shapiro – Wilks Test to assess the normal distribution in the energy supply. Pearson's linear correlation coefficient was selected to evaluate the statistical correlation at the monitoring stations. It was applied the Ordinary Kriging method. It was generated statistical prediction maps which allowed to estimate the correlation factor at the sites without stations. Finally, an energy complementarity analysis was generated to look for the spatial variability of the region's resources to implement distributed generation. It was developed province correlation matrices where each station was evaluated on its energy resources against the other stations and associated energy resources. Those results showed that rural population energy needs should be focused on the installation of hybrid power generation systems that cover solar and water generation