La implementación de sistemas de GD genera problemas relacionados con los costos de capital de las tecnologías de generación de pequeña y mediana escala. El mercado energético local y las limitaciones y restricciones que se plantean para el mercado minorista, así como las reglas de interconexión, los esquemas de compra – venta de energía con las redes locales y la infraestructura de distribución de energía disponible son cuestiones que deben tomarse en cuenta al momento de pensar en la migración a esquemas de GD.
En México, los esquemas de GD en este momento están destinados al autoconsumo ya que la venta de energía eléctrica a particulares está, por el momento, acaparada por la Comisión Federal de Electricidad (CFE). En el actual esquema de interconexión, CFE compra la totalidad de la electricidad generada por la GD a pequeña escala y la descuenta de las facturas de los clientes utilizando una tarifa minorista. En estas condiciones, se produce un impase económico ya que las utilidades generadas no compensan los costos de inversión en el corto plazo (Ibarra Yunes, 2015). Sin embargo, pese a este esquema limitado, en un horizonte de largo plazo los sistemas de generación distribuida tienen un mejor desempeño económico que los sistemas convencionales (Fuentes Cortés et al., 2015).
Desde un punto de vista social, aún existen comunidades sin electrificar, la generación distribuida podría ser un detonante en los índices de desarrollo humano de las comunidades que se encuentran aisladas geográficamente (Padilla, 2016). Por otro lado, los sistemas de GD han dotado de cierta autonomía a las comunidades que han visto en ella la oportunidad de organizarse para cubrir sus necesidades de servicios energéticos (Huacuz, 2000). Por otro lado, el comportamiento de las demandas de los usuarios para acoplarse a la operación de los sistemas descentralizados es aún un campo que debe ser estudiado a profundidad.
En términos de políticas que favorezcan el desarrollo de sistemas GD se han desarrollado medidas fiscales como bonificaciones en el impuesto sobre la renta (ISR), financiamientos a través de las hipotecas verdes de INFONAVIT, apoyos de interconexión de sistemas fotovoltaicos a través de CFE y algunos incentivos de tipo fiscal a nivel estatal y municipal.
También se han comenzado a desarrollar políticas con tendencia a participar en los llamados mercados de carbono, ya sea a través de los bonos de carbono, por medio de estímulos asociados a las emisiones evitadas por la migración tecnológica y la creación de impuestos de carbono (SEMARNAT‐INECC, 2012). Sin embargo, este tipo de políticas aún están en desarrollo y será solo en el mediano y largo plazo que se puedan establecer medidas integrales que coadyuven a la migración en los sistemas de generación energética.
6. Conclusiones
El diseño e implementación de sistemas de generación distribuida es un problema integral que implica diferentes niveles de complejidad. El primero está determinado por la selección, dimensionamiento y operación de las tecnologías que configuran el sistema. Un segundo nivel implica considerar los aspectos económicos, sociales y ambientales asociados con la operación del sistema. En el contexto mexicano, las limitaciones del mercado energético local juegan un papel clave en el desarrollo de un sistema descentralizado de producción de energía. Sin embargo, estrategias de largo y mediano plazo que involucren la creación de incentivos adecuados, estrategias de planeación urbana acordes a la implementación de estas tecnologías y configuraciones tecnológicas que sean diseñadas de acuerdo con las demandas energéticas y la disponibilidad de recursos locales pueden ser detonantes del desarrollo de sistemas distribuidos. Para determinar en forma específica las condiciones adecuadas para la
Atendiendo a esta complejidad, se han desarrollado esquemas de optimización utilizando modelos no lineales para determinar el dimensionamiento de sistemas de GD acorde a las condiciones de mercado y las variaciones en clima (Fuentes‐Cortés et al., 2015b) y determinar los valores de externalidades ambientales (Fuentes‐Cortés, 2016b). El hecho de utilizar esquemas no lineales permite capturar variaciones en la eficiencia del sistema y la operación de los sistemas de almacenamiento de energía, las cuales generalmente se omiten en los análisis basados en programación lineal. Modelos de programación mixta entera no lineal han permitido, mediante el uso de variables binarias, la selección óptima de tecnologías (Fuentes‐
Cortés et al. 2015a). Por otro lado, el impacto de la incertidumbre asociada a la inflación, población flotante, cambios en la demanda energética y cambios climatológicos en sistemas distribuidos ha sido abordadas, utilizando programación estocástica en Fuentes‐Cortés et al.
2016a. Finalmente, el uso de técnicas multi‐objetivo ha permitido obtener soluciones compensadas entre el costo económico de los sistemas GD, la generación de emisiones y el consumo de agua (Fuentes‐Cortés et al. 2016b) así como abordar análisis de riesgo cuantitativo para reducir fatalidades en caso de accidentes asociados al almacenamiento de combustible en unidades habitacionales para la operación de sistemas CHP (Fuentes‐Cortés et al., 2015c).
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