Programa_Gestion

PROGRAMA DE GESTION Y ECONOMIA AMBIENTAL DEPARTAMENTO DE INGENIERIA INDUSTRIAL U N I V E R S I D A D D E C H I L E

PROGRAMA DE GESTIN Y ECONOMA AMBIENTAL (PROGEA) UNIVERSIDAD DE CHILE Departamento de Ingeniera Industrial

Diseo de un Modelo de Proyeccin de Demanda Energtica Global Nacional de Largo PlazoInforme Final Preparado para la Comisin Nacional de Energa

Investigador Responsable: Ral O`Ryan. 30 de Junio, 2008


INTRODUCCION ................................................................................................................. 5 A. EVOLUCION DEL CONSUMO DE ENERGIA EN CHILE ........................................ 7 1 2 3 4 1 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 3 3.1 3.2 3.3 1 2 2.1 2.2 Situacin actual ............................................................................................................. 7 Evolucin de consumo final de energa 1982-2006 ................................................... 11 Comportamiento de consumo sectorial....................................................................... 13 Comportamiento de los precios de los energticos ..................................................... 15 Introduccin................................................................................................................. 18 Clasificacin y Categoras de Modelos Energticos. ................................................. 18 Clasificacin segn propsito/objetivo del modelo ................................................ 19 Clasificacin segn cobertura espacial .................................................................. 19 Clasificacin Segn Enfoque de Modelacin ........................................................ 19 Clasificacin bottom up versus top down ....................................................... 22 Resumen de Categoras de Modelos ....................................................................... 24 Presentacin de Principales Modelos Utilizados y sus Aplicaciones..................... 25 Conclusin ............................................................................................................... 34 Modelos de Estimacin de Consumo de Largo Plazo ................................................ 35 Tipos de Modelos para Pronosticar Consumos Energticos de Largo Plazo........ 35 Resumen de Metodologas Usuales de Proyeccin de Demanda........................... 41 Visin integrada de los modelos.............................................................................. 42 Introduccin................................................................................................................. 46 Criterios para Seleccionar un Modelo de Estimacin de Consumo de Largo Plazo 47 Requerimiento de propsito..................................................................................... 47 Otras Caractersticas Deseables para un Modelo de Consumo de Largo Plazo ... 50

B. MODELOS ENERGETICOS UTILIZADOS EN EL MUNDO. .................................. 18

C. MODELO DE ESTIMACION DE CONSUMO ENERGETICO PARA CHILE ........ 46

3 Propuesta General de Modelo de Proyeccin de Consumo Energtico de Largo Plazo ..................................................................................................................................... 51 3.1 3.2 3.3 Antecedentes generales............................................................................................ 51 Metodologa de Proyeccin Propuesta.................................................................... 53 Sectores considerados.............................................................................................. 55 2


3.4 3.4.1 3.4.1.1 3.4.1.2 3.4.1.3 3.4.1.4 3.4.1.5 3.4.2 3.4.3 3.4.3.1 3.4.3.2 3.4.3.3 3.4.3.4 3.4.3.5 3.5 3.6 1 2 3 4 5

Modelos por sector................................................................................................... 58 Sector Industrial .................................................................................................. 58 Subsector Cobre ................................................................................................... 58 Subsector Papel y Celulosa ................................................................................. 68 Subsector Cemento .............................................................................................. 78 Subsector Industrias y Minas Varias .................................................................. 88 Otros sectores ....................................................................................................... 99 Sector Comercial, Pblico y Residencial (CPR)............................................... 100 Sector Transporte .............................................................................................. 108 Sub sector transporte terrestre .......................................................................... 108 Sub sector transporte areo............................................................................... 114 Sub sector transporte martimo......................................................................... 115 Sub sector transporte ferroviario ...................................................................... 119 Otros consumos del sector transporte ............................................................... 120 Consumos energticos agregados ......................................................................... 124 Escenarios alternativos.......................................................................................... 131 Introduccin............................................................................................................... 138 Antecedentes .............................................................................................................. 138 Metodologa propuesta .............................................................................................. 141 Aplicacin .................................................................................................................. 145 Uso de modelos de estimacin................................................................................... 151

D. PROPUESTA PARA CONSTRUIR CURVA DE DURACION ................................. 138

E. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES PARA EL DESARROLLO DE UN MODELO DE PROYECCION DE CONSUMO ENERGTICO FUTURO ................. 153 Referencias......................................................................................................................... 159 ANEXO .............................................................................................................................. 161 Anexo 1: Modelo LEAP .................................................................................................... 161 Anexo 2: Modelo MAED ................................................................................................... 165 Anexo 3: Resumen de metodologas empleadas en el clculo del consumo energtico. 202 Anexo 4: Regresiones Sectoriales y Datos histricos....................................................... 205 Anexo 5: Datos de Proyecciones ....................................................................................... 227 3


Anexo 6: Proyeccion de demanda elctrica SIC y SING ................................................. 245 Anexo 7: Metodologa Estimacin Consumo de Combustibles Transporte Terrestre.... 247 Anexo 8: Demanda mxima estimada para el SIC y SING ............................................. 271 Anexo 9: El Modelo LEAP y una Propuesta Preliminar de implementacion para Chile ............................................................................................................................................ 272

4


INTRODUCCION

El presente informe ha sido elaborado por el Programa de Gestin y Economa Ambiental del Departamento de Ingeniera Industrial de la Universidad de Chile (PROGEA) y corresponde al informe final del proyecto Diseo de un Modelo de Proyeccin de Demanda Energtica Global Nacional de Largo Plazo, preparado para la Comisin Nacional de Energa (CNE). El objetivo general del estudio es disear un modelo de proyeccin de demanda energtica de largo plazo con una dimensin espacial y sectorial, que permita evaluar la evolucin de la demanda y los impactos de modificaciones en variables econmicas, sociales, ambientales, tecnolgicas o de polticas aplicadas. El alcance acordado del estudio considera una proyeccin del consumo de energa final por sector de consumo relevante, hasta el ao 2030. Los objetivos especficos buscados por la CNE para proyectar el consumo energtico son: Definir un marco conceptual y de informacin para un modelo de proyeccin de demanda energtica nacional, incluyendo metodologas, desagregacin espacial y sectorial, disponibilidad de informacin y validez. Disear un modelo simple y transparente de proyeccin del consumo energtico a largo plazo compatible con los antecedentes disponibles y adaptable a cambios estructurales futuros y mayor obtencin de informacin. Aplicacin del modelo en escenarios razonables, con la informacin de disponibilidad inmediata, e indicando la informacin faltante para hacer la proyeccin completa.

Para responder a estos objetivos, el informe se ha estructurado en cinco captulos. En el primer captulo se presenta una revisin del consumo histrico de energa en Chile, la evolucin del consumo sectorial y de los precios de los energticos. Esto permite poner en contexto la evolucin futura del consumo de energa final para cada sector y energtico. En el segundo captulo se analizan metodologas de modelacin de variables energticas usadas en el mundo. Se diferencia estos modelos segn clasificacin y categoras de modelos energticos. En particular se analizan los modelos de proyeccin de consumo de largo plazo.

5


En el siguiente captulo se describe y justifica el modelo de consumo energtico de largo plazo elegido para Chile. En particular se describen los supuestos metodolgicos seleccionados para proyectar el consumo energtico sectorial y agregado. Se hacen supuestos que permiten construir un escenario de lnea base hasta el ao 2030. Finalmente se desarrollan diversos anlisis de sensibilidad en torno al crecimiento del PIB lo que permite examinar un rango de consumos potenciales en el largo plazo. En el cuarto captulo se propone una metodologa y se desarrolla su aplicacin para construir una curva de duracin y proyecciones de demanda elctrica diferenciada espacialmente. Lo anterior se elabora en funcin de los consumos de energa electrica proyectados en el captulo anterior. En particular se realiza un ejercicio inicial de diferenciacin espacial entre el sistema interconectado central (SIC) y el sistema interconectado del norte grande (SING). Finalmente en el quinto captulo se detallan las conclusiones del estudio y se dan recomendaciones de trabajo a futuro. Adems se hace una propuesta de cmo realizar a futuro un anlisis de la demanda en base a disponer de mayores antecedentes e implementar un modelo ms detallado. Adems, como producto del proyecto se entrega una planilla en la que es posible simular diverso escenarios de anlisis de demanda.

6


A. EVOLUCION DEL CONSUMO DE ENERGIA EN CHILE1

1

Situacin actual

De acuerdo al Balance de Energa (2006) el consumo energtico de Chile est determinado por el consumo final de tres grandes sectores consumidores: transporte; industrial y minero; y residencial, pblico y comercial (CPR). Debido a la importancia del consumo minero conviene separarlo del industrial, considerando los subsectores cobre, hierro, salitre y minas varias2. La Figura 1 muestra el flujo de energa para el ao 2006, a partir del cual se puede observar la importancia de cada tipo de energa en el consumo final de cada sector. El transporte es el mayor demandante de energa, representando el 37% del consumo final de energa. En este caso, el consumo energtico se concentra en un 99% en un solo producto, los derivados del petrleo, que incluyen bsicamente petrleo diesel y gasolinas. Existe adems un consumo elctrico menor asociado al Metro y Ferrocarril y gas asociado a un parque menor de vehculos livianos. El sector industrial representa el 24% del consumo final. Este sector presenta un consumo bastante diversificado de energticos, demandando recursos de todas las fuentes consideradas. Sin embargo, el 75% de su consumo energtico se concentra en tres fuentes: derivados del petrleo (26%), electricidad (25%) y lea (24%). El sector CPR representa un 24% del consumo final de energa. La mayor fuente energtica es la lea, correspondiendo a un 49% del consumo total, fuente que es utilizada en su gran mayora para cocina y calefaccin. La electricidad y derivados del petrleo son igualmente importantes en la demanda final, correspondiendo a un 19% y 23% respectivamente. El gas natural ha aumentado su importancia llegando a representar el 8% del consumo final de este sector. Finalmente, el sector minero consume el 14% del total de energa final. La electricidad es un energtico relevante para este sector correspondiendo al 50% del consumo total. Los derivados del petrleo, por su parte, corresponden a un 41% de este consumo.

Esta seccin se basa en Palma y Jimnez (2007) Desafortunadamente la separacin entre industrias varias y minas varias solo existe desde 1997, lo que impide separarlos para las regresiones que se especifican en los siguientes captulos.2

1

7


Figura 1 Flujo de energa para el ao 2006 en GWh.

FuenteImportacin de combustible

Tipo de energa26109

Tipo de uso

11621

Transporte

Petrleo 135244 40%5556

140800

Petrleo combustible y derivados138176

94070

94811 37%

13544 3012

13603 13764 5041 48007324 1868

Residencial, comercial y pblico

Gas Natural 85525 25%

2622321683

98284

29212

61895 24%

Elctrica28964 48409

15167 18494 1933

Minera 36834 14%

Hidralica 28853 8% Carbn 40029 12%5862 5856

33632 47884 14251

416

15889 15827 3922 6861 4384 15174

Industrial 62057 24%

5416 15142

25262 Coke y otros gases 4704 5208 44387

275

5862

Lea 50249 15%

Fuente: CNE

Si bien, como se discutir en la seccin siguiente, ha habido en Chile un crecimiento significativo del consumo energtico en la ltima dcada, los consumos especficos de cada sector se mantienen bajos comparados con los de pases desarrollados. En la figura 2 se presenta el consumo especfico del sector residencial para diversas regiones del mundo, durante los aos 2000 y 2003. El consumo especfico en este sector se define como el consumo final de energa por habitante, expresado en kilogramos equivalentes de petrleo (koe) por persona. El consumo final corresponde a los energticos empleados por los hogares para todas sus actividades, a excepcin del transporte. En la figura se aprecia que el consumo especfico de Chile en el ao 2003 es un 43% del consumo especfico de Europa y slo un 32% del de Norteamrica. Sin embargo, se 8


muestra superior a los consumos especficos de Asia y del Medio Oriente y Norte de frica en un 29% y 23% respectivamente. Asimismo, resulta superior al de Sudamrica en promedio, doblando el consumo especfico de la regin.Figura 2: Consumo especfico de energa en el sector residencialConsumo de energa sector residencial por persona1000 900 800

koe/persona

700 600 500 400 300 200 100 0

2000 2003

Europa

North America

Chile

Asia (excepto Medio Oriente)

Sudamrica

Medio Oriente y Norte de Africa

Regin/Pas

Fuente: Elaboracin propia. Base de Datos Earth Trends. World Resources Institute

La figura 3 presenta el consumo de gasolina y diesel por habitante para varias regiones del mundo durante el ao 2003. Los valores son expresados en litros de combustible consumidos por persona. Al igual que en el sector residencial, se observa que el consumo de gasolina y diesel por habitante en Chile es inferior al de Europa y Norteamrica. En efecto, el consumo de gasolina en Chile representa un 61% del consumo europeo y slo un 11% del consumo norteamericano, mientras que el consumo de diesel por habitante en Chile es un 70% del de Europa y un 41% del de Norteamrica. El consumo especfico de ambos combustibles es, sin embargo, superior al de Asia, siendo casi 4 veces mayor. Con respecto a los consumos del Medio Oriente y Norte de frica, el consumo especfico de diesel en Chile es 37% mayor, mientras que el de gasolina es casi el mismo. Con respecto a Sudamrica, el consumo especfico de gasolina y diesel en Chile es un 48% superior al de su regin en promedio.

9


Figura 3: Consumo especfico de energa sector transporte

Consumo de gasolina y diesel por habitante Ao 20031800 1600 1400 litros/persona 1200 1000 800 600 400 200 0 Europa North America Chile Asia (excepto Medio Oriente) Sudamrica Medio Oriente y Norte de Africa

consumo diesel por habitante

consumo gasolina por habitante


En la figura 4 se presenta el consumo elctrico por habitante durante los aos 2000 y 2003 para varias regiones del mundo, expresado en kilowatt-hora por persona (kwh/persona). Se aprecia que el consumo por persona en Europa es el doble del observado en Chile, mientras que el consumo de Norteamrica es 4,7 veces mayor. Nuevamente en este caso el consumo especfico del pas es superior al de otras regiones del mundo; en efecto, en el ao 2003 dobla el consumo de Asia, y resulta ser un 50% superior al de Medio Oriente y Norte de frica. Con respecto a Sudamrica, el consumo elctrico por persona en Chile es 2,3 veces superior al de la regin en promedio.

10


Figura 4: Consumo de energa elctrica por personaConsumo de energa elctrica por persona 16000 14000 12000 khw/persona 10000 8000 6000 4000 2000 0Europa North America Chile Sudamrica Asia (excepto M edio Oriente) M edio Orient e y Norte de Africa

2000 2003

Regin/Pas


La evidencia presentada muestra que en Chile las posibilidades de crecimiento del consumo energtico son elevadas al compararlas con los pases desarrollados. En efecto, para alcanzar los niveles de consumo europeos en los sectores residencial y de transporte, Chile tendra que duplicar su consumo especfico. Asimismo en el caso del consumo elctrico por habitante, el consumo de Chile es slo la mitad del europeo y una quinta parte del norteamericano.2 Evolucin de consumo final de energa 1982-2006

Antes de analizar la demanda energtica esperada para los prximos 24 aos (hasta el 2030), es interesante examinar lo que ha sucedido con sta en un periodo similar. Considerando el consumo total de energa final entre el ao 1982 y el ao 2006, se observa que ste ha aumentado ms de 3 veces en el periodo, pasando de 71.659 teracaloras a 240.579 teracaloras. Como se puede apreciar en la figura 5, hay una clara tendencia al aumento de la importancia relativa de la energa elctrica en el perodo, partiendo con un 12% de participacin en el consumo final de energa en el ao 1982, y alcanzando un 21% de participacin en el ao 2006. El gas natural tambin muestra una tendencia al aumento en el perodo 1982-2004, partiendo con un 1,6% de participacin en el consumo final, y alcanzando un 8% en el 2004. A partir del 2004 se observa una disminucin en el consumo

11


relativo de este energtico, llegando al 6,3% en 2006 al reducirse la disponibilidad del gas argentino. Por otro lado, se observa en el perodo una tendencia a la baja en la importancia relativa de la lea y derivados del petrleo. En el caso de la lea, la disminucin relativa del consumo parte de 25% en 1982 y llega a 20% en 2006. En cuanto a los derivados del petrleo, se observa que la disminucin del consumo relativo vara desde un 46% en 1982 a un 39% en 2006.Figura 5: Evolucin del consumo relativo de energticos. Perodo 1982-2006.Consumo Relativo de energticos

0,50 0,45 Consumo energtico/Consumo Total 0,40 Derivados del petrleo 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00 1982 gah Carbon Electricidad Lea gn gl Coke gas corriente

1987

1992 Ao

1997

2002

2007

Fuente: CNE

En la figura 6 se presenta la evolucin en Chile del consumo final de energticos en trminos absolutos, durante el perodo 1982-2006. Se observa que en trminos absolutos el consumo de electricidad ha aumentado 5 veces en este perodo, mientras que el gas natural ha aumentado 11 veces. Por otro lado, el consumo absoluto de lea ha aumentado 2,3 veces en el perodo, mientras que el de derivados de petrleo ha aumentado 2,5 veces. Dado que en trminos absolutos el

12


consumo de la lea y de los derivados del petrleo ha ido en aumento a lo largo del perodo, su disminucin en la participacin relativa del consumo de energticos (figura 5) es debida a un efecto sustitucin.Figura 6. Evolucin del consumo de energa final por energtico (1982-2006).Consumo Final de Energa por Energtico200000

1 80000

1 60000

1 40000

Consumo energa [Tcal]

1 20000

1 00000

80000

60000

40000

20000

01982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006

Derivados del Petroleo

Elect ricidad

Carbn

Coke

Gas Nat ural

Lea

gas licuado

gas corrient e

gas alt os h

Fuente: CNE

3

Comportamiento de consumo sectorial

La Figura 7 muestra la evolucin del consumo final de energa por sector econmico en relacin al consumo total. Se puede observar que el sector que demanda mayores cantidades de energa es el CPR, cuyo consumo presenta una ligera tendencia a la baja, variando de un 36% a un 32% en el perodo considerado. La participacin de los sectores industria y transporte se ha mantenido estable durante el perodo, presentando en promedio un consumo relativo del 24% y 27% respectivamente. 13


Con respecto al aumento del consumo de energa, el sector que ha presentado un mayor crecimiento es el de minera. En efecto, entre 1995 y 2006 el sector cobre aumenta su consumo relativo desde 7,6% a 11,5% del consumo total, lo cual se traduce en trminos absolutos en una duplicacin de su consumo energtico en 10 aos.Figura 7: Evolucin del Consumo final de energa por sector en relacin al consumo totalConsumo energtico sectorial relativo40,00%

35,00%

Consumo sector / Consumo Total

30,00%

25,00%

20,00%

15,00%

Cobre Industria y minas varias CPR Transporte Otros

10,00%

5,00%

0,00%

19 92

20 04

Fuente: CNE

En la figura 8 se observa la evolucin del consumo absoluto de energticos por sector. En trminos generales hay un aumento de la demanda energtica en todos los sectores considerados a lo largo del perodo. En el caso del cobre, el consumo se ha triplicado entre 1982 y 2006. Asimismo en los sectores transporte y residencial, donde el consumo energtico en el 2006 es 2,7 veces y 2,5 veces el consumo del ao 1982 respectivamente. El sector industria y minas varias igualmente han aumentado su consumo energtico en casi 4 veces a lo largo del perodo considerado.

20 06

19 86

19 88

19 90

19 98

20 00

20 02

19 82

19 84

19 94

19 96

14


Figura 8. Evolucin del consumo de energa por sector.Consumo Final de energa por sector250.000

200.000

Consumo Energa [Tcal]

150.000

100.000

50.000

0

1982

1984

1986

1988Cobre

1990

1992

1994

1996

1998 CPR

2000

2002

2004

2006

Industria y minas varias

Transporte

Otros

Fuente: CNE

4

Comportamiento de los precios de los energticos

Durante los ltimos aos, los precios internacionales de los energticos primarios han experimentado un alza continua en trminos reales. Esta situacin resulta compleja para aquellos pases que importan gran parte de sus combustibles, como es el caso de Chile. La Figura 9 muestra la evolucin de los precios reales del petrleo, gas natural licuado y carbn en mercados de relevancia internacional entre 1991 y 2006, expresados en dlares americanos de 1983. En general, todos estos energticos presentan una tendencia al alza durante el perodo. En el caso del carbn CAPP, se observa un comportamiento estable del precio entre los aos 1991 y 2000 con variaciones en torno a los 1,57 USD 83 / MmBTU. Sin embargo, a partir del ao 2000 el precio del carbn tiende al alza, aumentando en un 71% entre los aos 2001 y 2006. Con respecto al precio real cif del petrleo en la OECD, se observa una tendencia alcista durante todo el perodo. Sin embargo, entre los aos 2002 y 2006 esta tendencia se incrementa, llegando a doblarse el precio real.

15


El precio cif del gas natural licuado, por su parte, tambin muestra una tendencia al alza durante todo el perodo, experimentando su mayor alza entre 2002-2006, con un aumento de su precio en un 50%.Figura 9. Comportamiento de los precios reales de los energticos primarios.

Evolucin del Precio Real de Energticos Primarios6,00

5,00

USD 83 / MmBTU

4,00

3,00

2,00

1,00

0,00 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006

Petrleo Crudo OECD cif

Carbn CAPP precio spot

GNL cif Japn

Fuente: BP. Energy Review 2008. Para calcular los valores en dlares constantes se emplea el CPI del Bureau of Labor Statistics. : CAPP: Precio spot Carbon de la Central Appalachia.

En la figura 10 se muestra la evolucin del precio de la energa elctrica en Chile durante el perodo 1982-2006, expresado en pesos chilenos reales por kilowatt-hora. Entre 1982 y 2000 el precio real de la electricidad experimenta una baja importante, llegando, en el caso de SIC, a un 70% del valor de 1982 y, en el caso de SING, a un 16% del valor de 1984. Entre 2000 y 2003 el precio de la energa tiende a mantenerse estable. A partir del ao 2003 el precio de la energa elctrica experimenta una tendencia al alza, observandose un aumento del precio del nudo en SIC y SING de aproximadamente 50%.

16


Figura 10. Evolucin del precio real de la energa elctrica en ChilePRECIO DE NUDO ENERGIA

100

80

[$/kWh]

60

40

20

0 OCTUBRE 1982

OCTUBRE 1984

ABRIL 1987

OCTUBRE 1989

ABRIL 1992

OCTUBRE 1994

ABRIL 1997

OCTUBRE 1999

INDEX. A SEP-01

OCTUBRE 2002

ABRIL 2004

OCTUBRE 2005

INDEX. A SEPT-06

SIC - Santiago

SING - Antogafasta

Fuente: CNE. Datos histricos de precios de nudo. Sistemas elctricos chilenos. Los valores se expresan en pesos chilenos reales indexados por UF.

De acuerdo a la evidencia presentada, la tendencia histrica del consumo final de energticos en Chile muestra un aumento sostenido, sin alcanzar an los niveles de consumo de pases desarrollados. Debido a ello, la elaboracin de un modelo de proyeccin del consumo energtico a largo plazo en Chile puede efectuarse en base a la tendencia histrica del consumo, sin la necesidad de incluir un efecto de saturacin de los consumos energticos3. Por otro lado, la alta volatilidad que se observa en la evolucin histrica de los precios reales de los energticos muestra que no es recomendable su inclusin en un modelo de proyeccin a largo plazo. No se sabe como evolucionarn estos precios en trminos absolutos, aunque es probable que continen subiendo en el periodo considerado, y menos las variaciones entre los precios relativos.

3

Para un mayor de detalle de este efecto saturacin vase el captulo C. 3.1

17


B. MODELOS ENERGETICOS UTILIZADOS EN EL MUNDO.

1

Introduccin

En los ltimos aos se ha hecho evidente la necesidad de desarrollar una poltica energtica en cada pas. El cambio climtico, la desregulacin, la oferta econmica de servicios energticos, la seguridad energtica y otros desafos se traducen en iniciativas de poltica energtica. Segn expertos, los instrumentos actuales de poltica energtica se alejan de las alternativas tradicionales de regulacin monetaria (impuestos y subsidios) hacia instrumentos no-monetarios (Laitener, et al, 2003). En esta lnea, la eficiencia energtica surge como un rea de poltica relevante. La incorporacin de energas renovables no convencionales (ERNC) tambin . Estas nuevas tendencias hacen necesario contar con herramientas adecuadas para evaluar los impactos de poltica energtica y realizar buenos pronsticos. Generalmente, los reguladores utilizan estudios de escenarios para evaluar ex-ante los efectos potenciales de elecciones de poltica particulares. Con este propsito, se utilizan distintos modelos que intentan estimar el efecto de estas elecciones, por ejemplo, en usos energticos y en bienestar econmico. Sin embargo, todos los modelos presentan virtudes y limitaciones las que sern explicadas en los siguientes puntos. En esta seccin se presentan las categoras generales de distintos modelos energticos que hoy se utilizan para analizar el impacto de polticas energticas y planificacin energtica de mediano y largo plazo. Posteriormente, se presentan algunos de los modelos especficos que se han desarrollado y empleado para realizar pronsticos, planificacin y evaluacin de polticas.2 Clasificacin y Categoras de Modelos Energticos.

El uso de modelos se explica por el deseo de lograr reflejar sistemas complejos de manera simple y comprensible. Por otra parte, los modelos contribuyen en la organizacin de mucha informacin y brindan un marco consistente para testear distintas hiptesis. Un gran nmero de modelos se han desarrollado para llevar a cabo anlisis de sistemas energticos. Estos modelos se basan en enfoques distintos y utilizan una amplia gama de herramientas matemticas. Existen diversas formas de clasificar modelos energticos. Entre las clasificaciones principales se encuentran las siguientes:

18


Clasificacin segn propsito/objetivo del modelo Clasificacin segn cobertura espacial Clasificacin segn enfoque de modelacin Clasificacin bottom up versus top down

A continuacin se presentan y explican brevemente estos criterios de clasificacin.2.1 Clasificacin segn propsito/objetivo del modelo

Usando el criterio de propsito/objetivo, los modelos energticos pueden clasificarse en las siguientes categoras generales: (1) Modelos de Demanda (2) Modelos de Oferta (3) Modelos de Sistemas Los modelos de demanda son aquellos modelos cuya funcin principal es el pronstico de la demanda (Por ejemplo, MEDEE-S, MAED). Por otra parte, los modelos de oferta son aquellos cuyo objetivo principal consiste en la prediccin, o bien, planificacin de oferta (Por ejemplo, MARKAL, EFOM-ENV, WASP, DECPAC). Finalmente, los modelos de sistemas se utilizan para analizar el sistema energtico en su totalidad incluyendo tanto oferta como demanda (Por ejemplo, LEAP, ENPEP, NEMS).2.2 Clasificacin segn cobertura espacial

En general, los modelos energticos son desarrollados para propsitos de planificacin nacional o bien de anlisis de poltica global. Luego, una primera clasificacin considera modelos nacionales (como MARKAL, LEAP, MEDEE) y globales (como POLES). En este contexto, adems de los modelos globales y nacionales existen los modelos regionales (como PRIMES modelo desarrollado para la Unin Europea). Para estimaciones de demanda elctrica existen resoluciones espaciales mucho ms finas que pueden definirse a nivel de nodo o a travs de grillas que suelen ser hexagonales (Infante, 2006).2.3 Clasificacin Segn Enfoque de Modelacin

Los principales enfoques de modelos utilizados para la evaluacin de polticas, planificacin de sistemas energticos y realizacin de pronsticos se describen a continuacin:

19


Optimizacin En general, los modelos de optimizacin utilizan la programacin lineal para identificar la configuracin de mnimo costo de los sistemas energticos y que satisfaga una demanda determinada exgenamente. La minimizacin se realiza con restricciones adicionales al equilibrio de mercado (se limitan explcitamente las emisiones de CO2, las opciones tecnolgicas, etc). En la resolucin, se asumen tpicamente condiciones de competencia perfecta. Puede optimizar sobre el horizonte completo de la evaluacin (perfect foresight), o bien, ao a ao (expectativas miopes). Este tipo de modelos suele seleccionar tecnologas en base a sus costos relativos. La solucin del problema dual entrega estimaciones precios sombra de los precios de la energa. Este tipo de modelos es especialmente til cuando deben analizarse diversas opciones tecnolgicas y se conocen los costos asociados a cada una. Sin embargo, los supuestos que se realizan para la minimizacin de costos pueden ser inapropiados para representar la evolucin de los sistemas en el mundo real. Modelos de Simulacin y Equilibrio Parcial Este tipo de modelos simula el comportamiento de consumidores y productores bajo distintos tipos de seales (precios, niveles de ingreso) y restricciones (por ejemplo, lmites en la tasa de reemplazo de stock). En esta categora de modelos, los precios y cantidades se ajustan endgenamente utilizando clculos iterativos para encontrar los precios de equilibrio. Luego, se iguala oferta y demanda a travs de precios de equilibrio de mercado. En este tipo de modelos es ms fcil incluir factores no monetarios que en los modelos de optimizacin. Sin embargo, las relaciones de comportamiento pueden ser controversiales y difciles de parametrizar. Modelos de Uso Final o Contabilidad El enfoque de uso final intenta capturar el impacto de patrones de consumo de distintos sistemas y artefactos. Los modelos de uso final para demanda de electricidad se enfocan en los variados usos de sectores como residencial, comercial, agricultura, e industrial. Por ejemplo, en el sector residencial la electricidad se utiliza para cocinar, aire acondicionado, refrigeracin, iluminacin mientras que en el sector agrcola se usa para regado. Este tipo de modelos se basa en la premisa que la energa se requiere por el servicio que habilita y no como un bien de consumo final. Este tipo de enfoque es especialmente efectivo cuando se introducen nuevas tecnologas y combustibles o cuando no existen series de tiempo adecuadas de tendencias en consumo y 20


otras variables. Sin embargo, este tipo enfoque suele requerir un alto nivel de detalle en usos finales. Modelos Economtricos Estos mtodos proyectan la relacin entre elementos del sistema y puede incorporar elementos de proyecciones de tendencia. El enfoque economtrico se basa en el anlisis de regresin de datos histricos y asume rigidez estructural de la economa. Los mtodos ms simples en esta categora son las de series de tiempo. En stos se proyectan los elementos claves de un sistema (macro-variables) de manera independiente. Este tipo de construccin asume que el futuro ser una extensin suave y contina del pasado. Estas proyecciones se basan en correlaciones empricas y funcionan bien en ausencia de cambios estructurales del sistema. La principal deficiencia de este tipo de construcciones es que no se ocupa de identificar o explicar los catalizadores y fuerzas que alteran el sistema. Modelos de Equilibrio General Computable (CGE) Los modelos de equilibrio general son modelos multisectoriales que incorporan mecanismos de mercado en la asignacin de recursos. Su modelacin se desarrolla a travs de una estructura Neo-Clsica, la que permite describir el comportamiento de los agentes. Difieren de los modelos de equilibrio parcial ya que consideran las interacciones de todos los sectores de la economa lo que permite analizar los efectos directos e indirectos. Los modelos de CGE incorporan los precios en forma endgena, adems permiten la sustitucin entre los factores productivos por lo que son adecuados para realizar simulaciones de mediano y largo plazo. En ORyan et al. (2000) se seala que al integrar la perspectiva de mediano y largo plazo se pueden aplicar en la generacin de estrategias de desarrollo asociadas a diversas sendas de crecimiento. Tambin se pueden aplicar desde una perspectiva de corto plazo al anlisis de problemas coyunturales y poltica de estabilizacin. Estos modelos se preocupan de las consecuencias de polticas en trminos de finanzas pblicas, competitividad econmica y empleo. Los modelos de CGE intentan representar la respuesta macroeconmica real a polticas, como la sustitubilidad de la energa por otros insumos de bienes de consumo. Modelos de Desarrollo Reciente Este grupo considera aquellas metodologas que han sido desarrolladas a partir de la dcada de los 80, siendo hasta hoy en da un rea de fuerte investigacin. Lo anterior se explica principalmente producto del gran avance que ha sostenido la industria informtica,

21


permitiendo incorporar algoritmos cada vez ms complejos, manejando tiempos de clculo razonables. Dentro de este grupo, las metodologas ms importantes son: -Sistemas expertos: Estos modelos intentan simular el razonamiento humano, a travs de la incorporacin del conocimiento experto, de tal manera de inferir en forma automatizada respuestas frente a casos especficos. Este tipo de metodologas han sido utilizadas satisfactoriamente tanto en estimaciones de corto como de largo plazo. -Lgica difusa: Este tipo de metodologas est orientado a modelar las incertidumbres, expandiendo las capacidades de los algoritmos clsicos, que slo permiten manejar atributos determinsticos. Para esto, se reconoce la existencia de grados de pertenencia, los que con un conjunto de reglas, permiten llevar a cabo procesos sobre variables inciertas. -Redes Neuronales: Los modelos de redes neuronales intentan simular el proceso de razonamiento y aprendizaje humano, realizando un entrenamiento de forma iterativa y a travs del uso de ejemplos o patrones. La gran ventaja que presenta este tipo de modelos es la capacidad de modelar relaciones no lineales, a travs de un proceso autnomo, sin especificar a priori alguna forma funcional del modelo. Por el contrario, la desventaja que presentan es que es necesario disponer de una cantidad de datos suficiente, de tal manera que la red logre asimilar el modelo subyacente. Este tipo de metodologas ha sido ampliamente utilizada para estimaciones a corto plazo y se han realizado algunos anlisis para estimaciones a largo plazo, aunque este ltimo caso ha estado fuertemente restringido dada la poca disponibilidad de datos. Modelos Hbridos Este tipo de modelos considera combinaciones entre los enfoques antes presentados. Existen distintas opciones, por ejemplo, enfoques que mezclan metodologas economtricas con otras de uso final. Existen modelos que funden mtodos de simulacin y optimizacin. El uso de enfoques hbridos suele recomendarse en la medida que las debilidades de un enfoque sean superadas por las fortalezas del otro creando sinergia.2.4 Clasificacin bottom up versus top down

La teora econmica dispone de distintas formas de analizar las relaciones entre consumos de energa y variables econmicas como la produccin y los precios. En este sentido existen metodolgicos alternativos para analizar estas relaciones. En efecto, por un lado existe el enfoque ms asociado a los modelos microeconmicos conocido como bottom up, que disponen de una fuerte base de ingeniera y en donde en muchos casos se especifican los requerimientos energticos de equipos y maquinarias para determinar el consumo energtico. Por otro lado, existen los modelos econmicos de corte ms macroeconmico, que se conocen como top-down. En este ltimo caso destacan los modelos de equilibrio general 22


computables que disponen de una importante consistencia con la teora econmica. Tambin se cuenta con modelos de tipo economtricos que permiten incorporar de manera sistemtica la informacin histrica disponible. El cuadro siguiente muestra comparativamente caractersticas de ambas categoras de modelos.Cuadro 1. Comparacin entre Modelos Top-Down y Bottom-Up Top-down Usa datos econmicos agregados Evala costos/beneficios a travs de impactos en produccin, ingreso, PIB Generalmente asume eficiencia de mercados Bottom-Up Usa datos detallados en combustibles, tecnologas y polticas Evala costos/beneficios de tecnologas y polticas individuales No necesariamente asume eficiencia de mercados, sobrepasar barreras de mercado puede resultar en ahorros energticos costo efectivos.

Captura retroalimentacin e interacciones Captura interacciones entre proyectos y intersectoriales polticas No es un enfoque adecuado para examinar Utilizado para evaluar costos y beneficios de polticas tecnolgicas especficas programas Fuente: Basado en United Nations Framework Convention on Climate Change, 2005.

La figura siguiente presenta los principales tipos de modelos segn si son top-down o bottom-up. Se puede apreciar que los mtodos economtricos pueden ser tanto bottom up o top down segn el caso y la aplicacin. En efecto, y a modo de ejemplo, es posible estimar consumos energticos a nivel nacional o global (modelos top-down) o bien sectoriales o de una pequea comunidad (bottom-up).Figura 11. Presentacin de Categoras Principales de Modelos Energticos segn clasificacin Top down o Bottom upMODELOS BOTTOM UP MODELOS TOP DOWN

Optimizacin Simulacin (Equilibrio parcial) Uso Final (Contabilidad) Mtodos recientes Economtricos Equilibrio General Computable (CGE)

Fuente: Elaboracin Propia.

23


2.5

Resumen de Categoras de Modelos

El cuadro siguiente muestra un resumen de los enfoques de modelos y su relacin con los otros criterios de clasificacin.Cuadro 2. Resumen de Enfoques de ModelosMetodologas Horizonte Tpico de Aplicacin Nivel de Agregacin Principio de Metodologa Ventajas/ Desventajas Modelamiento Energtico Modelos de demanda, Curva de demanda y consumos.

Modelos Economtricos (Se incluyen modelos de series de tiempo y de curva logstica)

Corto y Mediano Plazo Bottom Up/ Top (no responde a Down cambios estructurales)

Modelos de Uso Final/ Contabilidad

Mediano y largo Plazo

Bottom up

Optimizacin


Bottom up

Equilibrio Parcial y Simulacin


Bottom up

Modelos de Equilibrio Mediano Plazo General Computable

Top Down

Ventajas. Simplicidad y facilidad de aplicacin. Desventaja: Requerimientos de Mtodos estadsticos conjuntos consistentes de datos e incapacidad de incorporar cambios estructurales (como nuevas polticas). Ventajas: Se incorporan Foco en servicios que fcilmente cambios usan energa y luego en tecnolgicos anticipados. caractersticas Desventajas: Requiere muchos tecnolgicas que brindan detalle en informacin de uso final y no representa los servicios energticos. comportamiento de agentes. Ventajas: Especialmente til Tpicamente problema de cuando hay varias opciones optimizacin lineal tecnolgicas. Consistente con restringida. Oferta debe anlisis de backcasting. satisfacer demanda Desventajas: Supuestos de energtica exgena. competencia perfecta, no Problema dual entrega simula comportamiento real de valores de energticos. sistemas, modelos complejos y dato-intensivos. Ventaja: No estn limitados por Simula comportamiento de supuestos de "comportamiento" productores y ptimo y no asume que la consumidores ante seales energa es el nico factor que (precios, ingresos, afecta la decisin tecnolgica. polticas). Tpicamente usa Desventajas: Complejos y dato enfoque iterativo para intensivos, Relaciones de encontrar equilibrio de comportamiento pueden ser mercado. Precios de controversiales y de difcil energa son endgenos. parametrizacin. Los modelos de EGC intentan representar la Las crticas a este tipo de respuesta macroeconmica modelos es que carecen de la real a polticas, como la flexibilidad tecnolgica que sustitubilidad de la energa ofrecen otro tipo de modelos. por otros insumos de bienes de consumo.

Modelos de demanda, y sistemas. Consumos.

Modelos de Oferta

Modelos de Sistema Energtico


24


Metodologas

Horizonte Tpico de Aplicacin

Nivel de Agregacin

Principio de Metodologa

Ventajas/ Desventajas

Modelamiento Energtico

Modelos de Desarrollo Reciente

Corto, Mediano y Largo Plazo

Bottom up

Son modelos asociados al desconocimiento del modelo de proceso, tpicamente se emplean redes neuronales, sistemas Presentan buen desempeo en expertos o sistemas fuzzy. condiciones generales, pero no responden a cambios Se realiza el entrenamiento estructurales o tecnolgicos. Su (redes neuronales) o etiquetado (fuzzy) a travs estabilidad y observabilidad no est asegurada. de datos. La calidad y vigencia de los datos es crucial para el buen funcionamiento de este tipo de modelos



2.6

Presentacin de Principales Modelos Utilizados y sus Aplicaciones

Los principales modelos utilizados en la actualidad en Amrica, Europa y Asia son: MARKAL, MARKAL-MACRO, ENPEP y LEAP, cada uno se ajusta a diferentes clasificaciones. Se analizar las caractersticas generales de cada uno de estos modelos y sus aplicaciones en diferentes pases. Se har tambin una breve descripcin del modelo PERSEUS. MARKAL y MARKAL-MACRO Genera modelos de equilibrio energticos y econmicos. Calcula las cantidades y precios de equilibrio que maximizan la utilidad y adems minimizan los costos totales del sistema de energa. MARKAL identifica soluciones a la planificacin del sistema de energa al menor costo y evala opciones en el contexto del sistema de energa tales como el balance entre oferta y demanda y restricciones de poltica ambiental. Selecciona tecnologas basado en los costos de las alternativas. MARKAL calcula las cantidades y precios maximizando el excedente del productor/consumidor en el horizonte de planificacin, por lo tanto, el costo total de energa del sistema. Adems provee estimaciones de precios de energa, demanda, GHG, tecnologas. En MARKAL la demanda no responde a precios y es determinada exgenamente. MARKAL ha sido utilizado en:

25


International Energy Agency (IEA): Detalles de tecnologas para los escenarios de World Energy Outlook. Unin Europea. Modelo de 25 estados: Estudio de externalidades y valoracin de temas asociados al ciclo de vida 6 estados de Nueva Inglaterra: Anlisis de Aire limpio, metas y evidencia para el compromiso de cambio climtico. USAID: Estableciendo un marco de referencia comn para la evaluacin de gestin de la demanda. APEC: Niveles de costo-efectividad de generacin renovable en cuatro economas de la APEC. Bolivia: Estrategias de reduccin de GHG, incluyendo un modelo de forestacin como una opcin de reduccin de carbono. South Africa: Planificacin energtica y ambiental. A continuacin se presenta un esquematizacin del flujo energtico en MARKAL:Figura 12. Esquema de flujo energtico en MARKALSistema de Transformacin Estacin de almacenamiento de energa

Planta Central de Poder

Planta de poder Descentralizada

Suministro sectorial de energa

Planta de Energa Trmica

Suministro sectorial de Calefaccin

Demanda de servicios

Stock Minera Importacin Ejemplo: Petrleo Carbn Uranio

Ejemplo: Tratamiento

Planta de Calefaccin Demanda Ejemplo: Luz Agua Reactores Combustible Secundario

Demanda de Energa til

Ejemplo: Refinara

Exportacin Combustible Primario

Ejemplo: Concentrado

Ejemplo: Mquina de Tratamiento

Stock

Importacin

Exportacin

Fuente: Fei Teng 2007

26


El esquema de flujo de energa muestra las interrelaciones que se producen para llegar a la demanda final, primero considerando combustibles primarios y variable de stock, controlando por importaciones y exportaciones. Luego, combustibles secundarios y variable de stock, controlando por importaciones y exportaciones. Finalmente se encuentran los centros de transformacin que satisfacen la demanda final. MARKAL-MACRO es una extensin del modelo MARKAL y resuelve simultneamente los sistemas de energa y economa. MARKAL-MACRO es una mezcla entre modelos bottom-up y top-down. En este modelo la demanda responde a precios, es decir, la demanda es determinada endgenamente. El modelo MARKAL-MACRO maximiza el bienestar del consumidor, optimiza la inversin agregada y provee la configuracin del sistema de menor costo. Precios de energa y costos de energa son determinados simultneamente durante la optimizacin. Los costos relativos de la energa determinan el tipo y nivel de sustitucin de portadores energticos y tecnologas. MARKAL-MACRO ha sido utilizado en: INET: impacts of emission reductions on Chinas GDP with MARKAL-MACRO Model; Beijings energy supply scenarios and possible impacts; SHESRI: responses of the energy system to energy structure adjustment policies in Shanghai Croacia: Institute Hrvoje Poar. Helena Boi. ENERGY SYSTEM PLANNING ANALYSIS USING THE INTEGRATED ENERGY AND MACROECONOMY MODEL. Interdisciplinary Description of Complex Systems 5(1), 39-47, 2007 Limitaciones El modelo MARKAL es un modelo estrictamente de sector energtico y no establece relaciones con otros sectores de la economa. La demanda es provista exgenamente por esto no responde a precios y no posee determinacin de variables econmicas endgenas que puedan realimentar el modelo. El modelo MARKAL-MACRO resuelve estos ltimos inconvenientes, pero el modelo macroeconmico que incorpora es un modelo neoclsico y adopta una funcin de produccin de elasticidad de substitucin constante (CES). El modelo resuelve para un consumidor representativo ptimo, donde todas las variables relevantes son agregadas.

27


ENPEP ENPEP es un conjunto de herramientas de anlisis energticas, ambientales y econmicas integradas. ENPEP realiza anlisis macroeconmico, desarrolla estimaciones de demanda de energa y sobre esta base se realiza anlisis conjunto de oferta y demanda para todo el sistema energtico. Se evala en detalle el sistema elctrico y se determina efectos de configuraciones alternativas. El foco energtico est en 2 herramientas de ENPEP: BALANCE y MAED, respecto a MAED un anlisis ms detallado se presenta en otro apartado de este informe. BALANCE es un modelo de simulacin basado en mercado que determina cmo varios segmentos del sistema de energa pueden responder a cambios en la demanda y precios de energa. Balance es un sistema de ecuaciones simultneas, lineales y no lineales que especifican la cantidad de transformacin de energa y precios a travs de varios escenarios de produccin y usos de energa. Este modelo tambin calcula emisiones gases efecto invernadero (GEI). Junto con BALANCE y MAED, ENPEP posee otros ocho mdulos que lo conforman, cuya interrelacin se muestran en la siguiente figura:Figura 13. Mdulos de ENPEP

Fuente: CEEESA

28


Una breve descripcin de cada mdulo se hace a continuacin: MACRO-E: Este mdulo realiza la retroalimentacin entre el sector energtico y el resto de la economa. LOAD: Carga elctrica horaria y generacin de de curva de duracin para usos de otros mdulos de ENPEP PC-VALORAGUA: Estrategia ptima de generacin para un parque Hidro-trmico. WASP: Alternativas de expansin de la generacin a menor costo. GTMax: Operacin de Sistema Energtico en Mercados Desregulados. ICARUS: Confiabilidad y perspectiva econmica de alternativas de expansin de la generacin de electricidad. IMPACTS: Dao fsico y econmico de la contaminacin del aire. DAM: Herramienta de anlisis de decisin para evaluar tradeoffs entre aspectos tcnicos, econmicos y medioambientales. ENPEP tiene numerosas aplicaciones en frica. Asia, Europa, Amrica y en OECD. En Sudamrica ha sido aplicado en los siguientes pases: COLOMBIA (MAED, WASP, BALANCE,IMPACTS, VALORAGUA) Anlisis Energtico Nacional Expansin de Gas Natural Desarrollo del Sistema Elctrico PER (WASP, BALANCE, IMPACTS) Estimacin de Demanda Expansin del Sistema Elctrico Anlisis de Polucin Reduccin de GHG BRASIL (WASP, BALANCE,VALORAGUA, IMPACTS) Anlisis Sector Energtico Desarrollo del Sistema Elctricot Anlisis de Polucin URUGUAY (BALANCE, IMPACTS) Anlisis del Sector Energtico Penetracin del Gas Natural en el Mercado 29


Anlisis de Reduccin de GHG Limitaciones El modelo ENPEP analiza planificacin de sistemas desde el punto de vista del mnimo costo, lo cual no necesariamente refleja la realidad. La operacin del programa requiere importantes conocimientos de optimizacin. Es muy intensivo en datos. LEAP Modelo de energas integradas asociadas a un ao base y escenarios posibles, basados en contabilidad de flujos energticos y simulacin de modelos aproximados. LEAP tiene un manejo de datos flexible e intuitivo. Su mbito de operacin incluye: demanda, emisiones GHG, anlisis de costo-beneficio social entre otros. LEAP es abordado ms intensamente en otro apartado de este informe. El LEAP al igual que otros modelos de simulacin como el MAED, requieren de informacin demogrfica y socioeconmica, tales como poblacin e ingreso entre otros. En general, se analiza la demanda de diferentes sectores, subsectores y centros de transformacin, se consideran variables de stock y se calcula efectos medioambientales y se evala costo-beneficio. Un esquema general del proceso de clculo realizado por el LEAP se presenta en la siguiente figura:

30


Figura 14. Proceso de clculo del LEAP

Poblacin

Macro-economa

Anlisis de demanda Diferencias estadsticas Anlisis de Transformaci Cambios de stock Anlisis de Recursos Anlisis de emisiones de sector no-energtico Externalidades medio ambientalesFuente: Elaboracin Propia

Cargas ambientales

Anlisis costo beneficio integrado

LEAP ha sido utilizado en: Estudios de reduccin de gases efecto invernadero en: Argentina, Bolivia, Ecuador, Korea, Tanzania, Senegal. USA. Estudios de reduccin de GHG en California, Washington, Oregon y Rhode Island. APERC Energy Outlook: Pronstico de Demanda de Energa en Economas de la APEC.

31


Proyectos Energticos Asia del Este: Estudio de Seguridad Energtica en Asia del Este. NDRC Energy Research Institute (ERI), INET and SHESRI ERI: Sustainable Energy Development Scenarios in China INET: Chinas energy system under future Northeast Asia cooperation scenario Limitaciones El modelo LEAP no genera procesos de optimizacin o de equilibrio de mercados, pero puede ser usado para identificar escenarios de menor costo. Una ventaja importante del LEAP es su flexibilidad y su fcil utilizacin, el cual permite analizar distintas polticas sin complejidad adicional. El modelo LEAP no evala impactos sobre variables econmicas como PIB o desempleo, el modelo LEAP es consistente fsicamente pero no econmicamente. PERSEUS PERSEUS (Programme Package for Emission Reduction Strategies in Energy Use and Supply) en un familia de modelos basados en los modelos EFOM-ENV (modelos de optimizacin dinmica que utilizan programacin lineal) desarrollados en la Universidad de Karlsruhe, Alemania. Estos modelos estn basados en programacin lineal y entera mixta. Sus funciones objetivos consisten en la minimizacin del gasto de toda decisin relevante del sistema completo. Las restricciones econmicas, tcnicas y ecolgicas son integradas en los modelos en una forma apropiada que capture las caractersticas reales del sistema de suministro de energa. Es un modelo de anlisis y planificacin de polticas energticas y ambientales Requerimiento de datos Este modelo tiene un horizonte de mediano y largo plazo Balance de energa en un ao base Proyecciones de demanda de energa til y precio de combustibles Inversin y costos de operacin, disponibilidad y eficiencia de la produccin de energa. Restricciones energticas y ambientales Factores de emisin. Curva de de duracin de demanda elctrica.

32


Comparacin de modelos para sector energtico El cuadro siguiente presenta un resumen de los modelos ms utilizados en poltica energtica internacional a juicio de Naciones Unidas.Cuadro 3. Comparacin de Modelos Caracterstica Creador Sitio web mbito LEAP Stockholm Environment Institute www.energycommunity.org Energas Integradas escenarios GHG ENPEP IAEA www.dis.anl.gov Energas Integradas, escenarios GHG MARKAL IEA/ETSAP www.etsap.org Energas Integradas, escenarios GHG MARKALMACRO

Energaseconoma Integradas, escenarios GHG - Hbrida

Metodologa Tipo modelo. Algoritmo solucin. Previsin.

- Contabilidad - Contabilidad - n/a Local, Nacional, Regional, Global Medio-bajo Factores de emisin Controlado, resultados anuales Media Medio-bajo Alto Avanzado Windows Gratis para ONG, Gobierno, Investigadores

- Simulacin equilibrio - Iteracin - Miope Local, Nacional, Regional, Global Medio-alto Factores de emisin Hasta 75 aos, resultados anuales Alta Alto Bajo Bsico Windows Gratis para ONG, Gobierno, Investigadores Telefnico, e-mail. US$10.000 por 80 hrs Manual disponible para usuarios registrados Ingls

- Optimizacin - Prog. Lineal

Aplicabilidad geogrfica Requerimiento de datos Datos incluidos (default) Horizonte de tiempo Experticia requerida Esfuerzo requerido Intuitivo Manejo datos Requerimiento de software Costos

- Prog. nolineal - Perfecta o - Perfecta o miope miope Local, Nacional, Regional, Global Medio-alto Ninguno Controlado Alta Alto Medio Bsico Windows, GAMS, solver e interface US$8.500-$15.000 Telefnico, e-mail. US$500-$2500 por un ao Manual disponible para usuarios registrados Ingls

Soporte tcnico Materiales de referencia Lenguajes

Telefnico, e-mail, foros web. Gratuito(limitado) Manual y material de entrenamiento libre en la web Espaol, Ingls, Francs Portugus, Chino. Fuente: Naciones Unidas

33


2.7

Conclusin

Distintos modelos energticos cumplen distintos objetivos y se basan en fundamentos conceptuales diferentes. Dentro de las clasificaciones existen consideraciones temporales, espaciales, de propsito, enfoque metodolgico y agregacin. Cada tipo de modelo cuenta con virtudes y defectos, y la eleccin de un tipo de modelo depende de la pregunta de anlisis. Sin embargo, existe consenso relativo respecto de las bondades de los enfoques hbridos ya que stos permiten reducir los errores sistemticos del uso de un enfoque nico. Existe una amplia gama de modelos energticos de uso estratgico actualmente usndose en el mundo. De estos destaca el LEAP, un modelo del sistema general de energa y el modelo ENPEP, un modelo modular que captura el sistema energtico de manera fsica, econmica y ambiental. Son tambin muy conocidos los modelos de oferta como MARKAL y el WASP (mdulo de ENPEP). Para demanda, los modelos ms utilizados son MAED (mdulo de ENPEP), y LEAP, que a pesar de no ser especficamente diseado para proyeccin de consumo permite esa labor con relativa simpleza. Otros modelos que permiten caracterizar el consumo basndose en datos histricos son los economtricos que incorporan los cambios tcnicos que han ocurrido en el tiempo explicando relaciones entre el consumo energtico y variables econmicas. A partir de lo anterior es posible proyectar escenarios futuros. Debido a que este estudio esta enfocado en analizar y proyectar el consumo futuro de combustibles se analizaran aquellos modelos que se enfocan en analizar con mayor detalle la demanda de combustibles. Por este motivo, en los siguientes captulos, se analizan las principales caractersticas de los Modelos Economtricos y de Series de Tiempo, Modelos de Uso Final, Enfoques Combinados o Hbridos y Anlisis de Escenarios. A partir de esta descripcin se elige el modelo que mejor se aplique a la realidad nacional y a los objetivos del estudio.

34


3

Modelos de Estimacin de Consumo de Largo Plazo

Los pronsticos energticos se volvieron extremadamente populares tras los shocks de petrleo de la dcada de los setenta. Actualmente existen muchas alternativas para estimar demanda energtica futura. En particular, para los sistemas elctricos existen pronsticos incluso para unos pocos minutos a futuro. Otras estimaciones intentan proyectar consumos energticos por ms de 30 aos llegando incluso al orden de siglos para estudios con propsitos de anlisis de calentamiento global. A pesar de la amplia gama de alternativas, esta seccin se centra en aquellas metodologas que permiten prever la demanda energtica de largo plazo. Por otra parte, esta seccin tambin se limita a aquellas metodologas que permiten estimar la demanda globalmente y eventualmente realizar desagregacin sectorial de los consumos. Finalmente, esta seccin se centra solo en aquellas opciones que tienen como fin exclusivo el pronstico de consumos energticos futuros. Las metodologas de pronstico de demanda de largo plazo ms utilizadas son de las siguientes categoras: proyecciones de series de tiempo y economtricas, anlisis de uso final, enfoques de dinmica de sistemas, enfoques combinados, y anlisis de escenarios. Cada enfoque refleja una cierta visin revelada en supuestos y permiten estimar consumos multienergticos de largo plazo (Craig et al, 2002). Para los modelos de dinmicas de sistemas4 no existe mucha experiencia en poltica energtica y tpicamente son aplicables en niveles de mucha agregacin y abstraccin por lo que no se incluyen en detalle.3.1 Tipos de Modelos para Pronosticar Consumos Energticos de Largo Plazo

En esta seccin se presentan las principales metodologas utilizadas para la estimacin de demanda de largo plazo. Modelos Economtricos La literatura energtica suele distinguir entre los modelos economtricos y series de tiempo5. Los modelos economtricos suelen basarse en el ajuste entre una variableLa dinmica de sistemas modela los sistemas de ingeniera, sociales, y econmicos como combinaciones de reservas (baldes) que se acumulan y evacuan cantidades de inters (como la energa, poblacin, y dinero). Las trayectorias de flujo suelen representar procesos de tasa no-lineal y relacionan las reservas creando ciclos de retroalimentacin que definen un conjunto de ecuaciones diferenciales acopladas. Esta tcnica de modelacin hace nfasis en la dinmica e identificacin de variables fuerzas conductoras (driving forces). Una vez que es modelo est definido, se varan parmetros y fuerzas conductoras. 5 Al contrario, en la literatura econmica suelen considerarse las tcnicas de series de tiempo un subconjunto de las economtricas.4

35


independiente (consumo de energa, combustible, electricidad) y variables independientes (tiempo, precios, indicador de actividad econmica, etc.). Se acepta que la estructura de la relacin obtenida no se modificar en el futuro. Para predicciones energticas, las variables que normalmente son consideradas son de tipo meteorolgico para estimar electricidad a corto plazo, pero para el caso de largo plazo suelen considerarse variables como producto interno bruto, ndices de actividad, ingresos familiares, precios de los combustibles y sus sustitutos, precios de equipos, datos demogrficos, variables mudas, entre otras. Por ejemplo, la demanda elctrica puede considerarse dependiente del precio de la electricidad (Pe), ingreso (y), precio de combustibles relacionados (Po), poblacin (POB) y tecnologa (T). Es decir, DE = f ( y, Pe , Po , POB, T ) Para llevar a cabo el ajuste, es necesario especificar la forma funcional del modelo, el que puede ser lineal o no lineal. Para determinar esta especificacin, la formulacin puede venir de modelos tericos (por ejemplo, econmicos) o bien, de planteamientos intuitivos de los analistas. Las predicciones realizadas mediante el modelo requieren estimar la evolucin futura de las variables explicativas. Una variante de los modelos economtricos es la categora de estimacin de participacin de combustibles. sta considera un enfoque de dos etapas para estimar demandas energticas. Primero, se estima el consumo total de energa de un sector, el cual despus es utilizado en la determinacin de participaciones de distintos combustibles. Estas participaciones vienen definidas como razones entre consumos de un combustible individual y el consumo energtico total. Finalmente, es importante destacar que los mtodos economtricos son la nica alternativa de obtener de curva de demanda en vez de solo pronsticos de consumos. Modelos de Series de Tiempo La forma ms simple de realizar un pronstico consiste en asumir que el futuro es una extensin suave del pasado. Las variables clave se identifican y son descritas en trminos de tendencias temporales o de correlaciones con otras variables. En esta clase de modelos se encuentran tambin metodologas que consideran un modelamiento matemtico exhaustivo de la serie histrica. Las tres categoras de series de tiempo ms conocidas son los Modelos Autoregresivos (AR), Modelos Autoregresivos y de Medias Mviles (ARMA) y Modelos Autoregresivos Integrados y de Medias Mviles

36


(ARIMA). La formulacin bsica asociada a cada una de ellos se resume en las siguientes expresiones: AR : ARMA : ARIMA :

( B) y (t ) = e(t ) ( B) y (t ) = ( B ) e(t ) ( B) ' ' y (t ) = ( B) e(t )

En donde B corresponde al operador de desplazamiento temporal (operador de rezago), y es la serie estudiada (consumo), e el error o ruido existente, corresponde al operador de diferenciacin y y son polinomios en funcin de B. El ajuste del modelo consiste en encontrar los coeficientes asociados a estos dos ltimos polinomios, hasta comprobar que los errores siguen una serie aleatoria. Este tipo de metodologas han sido usadas satisfactoriamente para estimaciones a corto plazo. Una variante de los mtodos de series de tiempo es la co-integracin. Este mtodo intenta superar algunas de las limitaciones de los pronsticos economtricos o de series de tiempo. El concepto principal es que la relacin existente entre dos variables puede seguir un patrn o tendencia en el largo plazo. En efecto, se observa que algunas variables econmicas se comportan de manera similar en el largo plazo. Por ejemplo, el PIB per. capita y el consumo siguen en el largo plazo un patrn similar de consumo. En este caso, se dice que ambas series estn co-integradas. La ecuacin de largo plazo que captura la relacin entre las variables se conoce como vector de co-integracin. Si dos series estn co-integradas, el proceso de construccin del modelo requiere del uso de un sistema de ecuaciones como en contra de una nica ecuacin (de un modelo de series de tiempo o economtrico). Adicionalmente, tambin se incluye un trmino adicional conocido como trmino de correccin de error para considerar los efectos de largo plazo, mientras que los efectos de corto polazo se capturan por el vector de co-integracin. Modelos de Uso Final El mtodo de uso final o contabilidad intenta capturar los impactos que tienen los patrones de usos energticos de artefactos y sistemas. Los modelos de uso-final para demanda energtica se enfocan en varios usos en los sectores residencial, comercial, agricultura, e industriales. Por ejemplo, en el sector de residencial la electricidad se utiliza para iluminacin, refrigeracin, aire acondicionado y para usos de cocina. Los anlisis de uso final suelen requerir medidas de las intensidades energticas (I) de los usos como medidas de niveles de actividad (NA). De esta manera, la relacin bsica que estima el consumo energtico es:

37


E = I NA

Por ejemplo, la relacin siguiente define una relacin tpica de uso elctrico final para un sector:E = S N PH

Donde E es consumo de energa del uso (en KCal, kWh, etc), S el nivel de penetracin del nmero de tales artefactos por consumidor, N el nmero de consumidores, P la potencia requerida por el artefacto, y H las horas de aplicacin medias del artefacto por individuo. Este anlisis agregado por los distintos usos finales de un sector entrega la energa total demandada por el sector. El anlisis tambin puede agregarse para todos los sectores y es posible desagregar o agregar distintos combustibles. Este tipo de mtodos puede incorporar mejoras de eficiencia energtica, tasa de utilizacin, sustitucin de combustibles. En el proceso el enfoque captura implcitamente los precios, ingreso y otros efectos econmicos y de poltica. En esta seccin se presenta una revisin general respecto de las metodologas existentes para evaluar polticas energticas de largo plazo. En particular, se explica qu se entiende por escenarios y la aplicabilidad de stos en anlisis energtico de largo plazo. Luego, se distingue entre escenarios normativos y exploratorios. Finalmente, se presentan distintos enfoques metodolgicos y modelos formales disponibles para la construccin de escenarios. Enfoques Combinados o Hbridos Los modelos hbridos corresponden a combinaciones entre las metodologas antes descritas. Destacan enfoques en que se combinan mtodos de regresin y series de tiempo cuando las tendencias parecen robustas con anlisis de uso-final. Este tipo de enfoque se usa cada vez ms tanto en las industrias como gobierno. Mucha literatura recomienda el uso de este enfoque. Esto porque un modelo hbrido de estas caractersticas permite integrar tanto los aspectos fsicos como econmicos (y potencialmente de comportamiento) en un marco comn. Por ejemplo, mientras las relaciones economtricas internalizan los efectos de precios, ingresos o polticas, el enfoque de uso final otorga un marco de agregacin tanto de uso final como sectorial. El enfoque de uso final acomoda nuevos usos finales, mezclas alternativas de combustibles, penetracin de artefactos y tecnologas, patrn de crecimiento de la produccin fsica o su valor, la poblacin y la distribucin del ingreso entre segmentos.

38


Anlisis de Escenarios A pesar de no ser el anlisis un mtodo particular de pronstico de demanda se considera por su utilidad para tal propsito como se considera generalmente en la literatura. (Craig et al, 2002). La evaluacin de sistemas energticos de largo plazo y de emisiones de gases efecto invernadero suele realizarse mediante la construccin de escenarios. Este tipo de ejercicio puede llevarse a cabo en distintas escalas y considerando horizontes temporales diferentes. Sin embargo, en general para su construccin se requiere integrar fenmenos de largo plazo (incluyendo demogrficos, tecnolgicos o tendencias de ecosistemas) con otros de corto plazo (como pueden ser la inflacin o un shock en los precios del petrleo). Segn Anderberg (1989), la crisis de petrleo de 1973 vuelve el trmino de escenario ms popular la evaluacin de polticas energticas. Las definiciones de escenarios no tienen relacin directa con predicciones ni proyecciones. Esto porque el uso de escenarios es radicalmente distinto de la idea tradicional de prediccin econmica. Esto porque los escenarios intentan mostrar imgenes alternativas del futuro y no proyectar tendencias del pasado. Una de las caractersticas ms tiles de los escenarios es que estn diseados explcitamente para explorar cambios importantes en las tendencias, quiebres en el sistema y cambios mayores en el comportamiento humano o reglas institucionales (variables que no es posible predecir o proyectar). Esta es una forma usual de incorporar la incertidumbre. Expertos han dado diversas definiciones y comentarios respecto del uso de escenarios, y en particular aplicados al anlisis de sistemas energticos de largo plazo. Entre estas consideraciones destacan las siguientes: Al disear escenarios nos creamos imgenes del futuro, o mejor de futuros alternativos. Los escenarios no son predicciones ni proyecciones. En vez, cada escenario es una imagen alternativa de cmo podra desenvolverse el futuro. Cada uno se basa en un conjunto de supuestos acerca de las relaciones claves y de los catalizadores de cambios derivados de nuestro entendimiento de la historia y la situacin actual La mayora de los escenarios realizan un supuesto particular acerca del fututo: La ausencia de discontinuidades mayores y catstrofes. Estas no solo son inherentemente difciles de anticipar, pero tambin ofrecen poca gua de poltica en la administracin de una transicin ordenada desde el sistema energtico de hoy, basado en combustibles fsiles, hacia un sistema ms sustentable con acceso ms equitativo a los servicios energticos [IIASA, WEC 1995] La evolucin futura del mundo es formulada en lo que se conoce como escenario, un tipo de cuento corto de futuros posibles [Ygdrassil et al., 1989]

39


Los escenarios pueden ayudar a mejorar el entendimiento de las relaciones clave entre los factores que determinan las emisiones futuras. Los resultados de los escenarios no son predicciones del futuro, y no debieran utilizarse como tales; stos ilustran el efecto de una gama amplia de supuestos econmicos, demogrficos y de poltica. Estos son inherentemente controversiales porque reflejan distintas posturas acerca del futuro. [IPCC, 1992] Refirindose a escenarios la IPCC seala que stos no son predicciones, sino que construcciones consistentes que indican qu podra lograrse al seguir estrategias tcnicas particulares. Estas trayectorias alternativas hacia el futuro energtico debieran considerarse como experimentos de pensamiento explorando las posibilidades de conseguir reducciones de emisiones profundas Ms an, podran existir otras trayectorias factibles que pudiesen llevar a reducciones de emisiones comparables. [IPCC, 1996] En conclusin, enfrentados a la imposibilidad cientfica de predecir el desarrollo futuro de sistemas socio-tcnicos complejos, como los sistemas energticos, y la necesidad prctica de restringir el campo de eventos futuros posibles o de anticipacin para mejorar las decisiones presentes, la construccin de escenarios es la mejor alternativa que han encontrado los expertos (IPP Report No. 16/13). El tipo de escenario ms comn se asocia a escenarios de referencia de tipo proyectivos. stos asumen la continuacin de las tendencias histricas del futuro y que la estructura del sistema permanece invariante o responde de formas predeterminadas. Este tipo de escenario suele conocerse como escenario base (BAU por las siglas en ingls de business as usual). Estas construcciones parecen razonables solo en proyecciones de corto y mediano plazo porque en el largo plazo variables como el desarrollo tecnolgico, la apertura de los mercados, las estructuras sociales o percepciones ambientales son poco predecibles. Sin embargo, en anlisis sobre periodos de ms de 30 o 50 aos estos son los factores determinantes. Por lo tanto, en el largo plazo, suele ser riesgoso solo centrarse en escenarios BAU basndose solo en proyecciones tendenciales (IPP Report No. 16/13). Por el contrario, los escenarios exploratorios estn diseados para explorar configuraciones posibles del mundo en el futuro. El propsito es la identificacin de las estrategias ms robustas en cuanto al propsito de la exploracin a travs de distintos escenarios. La ventaja del uso de estos escenarios permite analizar desviaciones de las tendencias presentes. Los escenarios normativos pueden disearse sobre la base un conjunto de atributos deseables (o reglas) que debera tener el mundo en el futuro. Este tipo de escenario se orienta especficamente a propsitos regulatorios y se suelen construir futuros deseables. Este tipo de escenario es til para disear mecanismos que permitan alcanzar estos estados deseables desde el presente.

40


En la prctica, suelen utilizarse escenarios exploratorios pero haciendo referencia a consideraciones normativas. Lo importante es recordar que la funcin de los escenarios es ayudar a explorar las incertidumbres principales asociadas a los sistemas energticos futuros y explicitarlas. As, al cuantificar modelos especficos en los escenarios, no se debe confundir el ejercicio con un falso sentido de precisin predictiva (IPP Report No. 16/13).3.2 Resumen de Metodologas Usuales de Proyeccin de Demanda

El cuadro siguiente presenta un cuadro con las ventajas, desventajas y requerimientos de informacin generales de cada tipo de metodologa. Este cuadro incluye el anlisis de escenarios que puede utilizarse conjuntamente con las distintas metodologas e incluso hbridos.Cuadro 4. Ventajas, Desventajas y Requerimientos de Informacin de Metodologas de Proyeccin de Demanda

Metodologa Tendenciales (Series de Tiempo)

Ventajas til para predicciones de tipo BAU.

Desventajas No considera "driving forces" No incluyen causalidad y no pueden identificar cuando surgen contradicciones. No captura cambios estructurales. Segn expertos este mtodo no necesariamente resulta en mejores predicciones que las tendenciales (Huss, 1985) Puede llevar a pronsticos de demanda mecnicos sin referencia alguna al comportamiento ptimo de los agentes ni variaciones en patrones de consumo debido a cambios demogrficos, econmicos o culturales.

Requerimientos de Informacin Tpicos Series histricas sociales, demogrficas, econmicas, etc. Por ejemplo: PIB, Poblacin, consumos, etc. Series histricas sociales, demogrficas, econmicas, etc. Por ejemplo: PIB, Poblacin, consumo, etc. Intensivo en datos. Requiere consumos energticos sectoriales, desagregados tanto como sea posible, en general, los sectores desagregados en subsectores representativos con datos de diferentes tipos de consumos. Intensivo en datos. Consumos sectoriales desagregados y series de datos que sustenten el anlisis economtrico.

Economtricas

Especialmente tiles en el corto y mediano plazo. Fcil de incorporar cambios tecnolgicos anticipados. Permite capturar efectos de saturacin. Permite distintos niveles de agregacin. Permite incluir en las estimaciones las inquietudes de ingenieros y economistas

Anlisis de Uso Final

Enfoques Combinados/Hbri dos

41


Anlisis de Escenarios

Los supuestos quedan explcitos (transparencia)

Escenarios son dbiles cuando se asume que los "drivers" claves del anlisis permanecen inalterados en forma indefinida

Intensivo en datos. Requiere consumos energticos sectoriales, desagregados tanto como sea posible, en general, los sectores desagregados en subsectores representativos con datos de diferentes tipos de consumos.


3.3

Visin integrada de los modelos

En este punto se analizan las caractersticas comunes y las diferencias asociadas a los mecanismos de estimacin y modelacin del consumo energtico. En particular se comparan dos tipos de modelos, los economtricos (incluyendo series de tiempo) y los de uso final. Se usar el caso del sector transporte para ilustrar las diferencias aunque es igualmente vlido para otros sectores. El consumo de un energtico especfico para un grupo de fuentes tecnolgicamente similares, se puede representar genricamente a travs de la siguiente relacin:C = P * NA * cu

Donde C es el consumo de combustible, P es el nmero de fuentes (para empresas o parque automotor para el transporte), NA es el nivel de actividad promedio de ese parque y cu es el consumo unitario de combustible. Por ejemplo, para calcular el consumo de Diesel del sector de transporte, P representa el nmero de vehculos, NA los kilmetros promedio recorridos por los vehculos y cu el consumo unitario expresado en litros por kilmetro recorrido. Adems, el consumo de un determinado energtico para cada sector (i) puede ser desagregado para cada subsector (j). Cada subsector puede poseer distintas tecnologas asociadas a su proceso productivo (k) lo que se asocia a distintas intensidades en el uso de energticos, adems estas caractersticas van cambiando en el tiempo (t). Al hacer esta distincin el consumo de un determinado energtico en el ao t queda definido como:

jk

Ck ,t i , j = jk ( Pk ,t i , j * NAk ,t i , j * cuk ,t i , j )

En este caso, por ejemplo para el sector transporte (i) en el periodo t, cada j corresponde a un modo que utiliza diesel (buses, camiones, vehculos livianos y comerciales, vehculos

42


fuera de ruta) .El subndice k denota las tecnologas, por ejemplo si son Euro 1 o Euro 2, catalticos o no, antiguos o nuevos. Un modelo de uso final permite distintos niveles de agregacin y dependiendo de la disponibilidad de datos es factible llegar a la unidad ms bsica de agregacin. Adems, tiene una estructura que permite asociar los consumos de combustible a variables intuitiva y cercanamente relacionadas con los consumos de combustible. En efecto, el consumo de un determinado energtico para cada ao t, tecnologa k, subsector (o modo) j y sector i queda determinado por:Ck ,t i , j = Pk ,t i , j * NAk ,t i , j * cuk ,t i , j

Por ejemplo, Ck ,t i , j podra representar el consumo de diesel, del subsector vehculos comerciales del sector transporte, para tecnologas Euro 3, en el ao t. As, es posible caracterizar para cada combustible las distintas tecnologas asociadas a los diferentes subsectores y su evolucin en el tiempo por medio de cuk ,t i , j . Adems permite incorporar pronsticos de demanda considerando cambios en Pk ,t i , j y en NAk ,t i , j , de manera separada. Se requiere por tanto proyectar estas variables en el tiempo, utilizando mtodos economtricos combinados con opinin experta6. Por lo general, no se incorpora en este anlisis un comportamiento ptimo de los agentes. Este enfoque permite un nivel de desagregacin muy amplio, y los requerimientos de informacin se pueden transformar rpidamente en inmanejables. El alcance de la desagregacin depende de las preguntas que se busque responder con el modelo y requiere un delicado equilibrio con la informacin disponible para proyectar cada variable. Es especialmente til si se esperan cambios estructurales en sectores que no se capturan por medio de los modelos economtricos o si se busca evaluar polticas que afectan la adopcin de ciertas tecnologas. Con este enfoque, los cambios tecnolgicos esperados se incorporan de manera directa en cada subsector. Las sustituciones futuras entre energticos en cada subsector se obtienen al hacer el anlisis anterior para todos los energticos utilizables en el mismo para cada tecnologa.

Por ejemplo se debe especificar la penetracin esperada cada ao de determinada tecnologa, o variaciones en el nivel de actividad. Ambos pueden ser a su vez funcin de otras variables, por ejemplo el nivel de ingresos y/o precios relativos de los energticos o tecnologas.

6

43


Por otro lado los modelos economtricos permiten un anlisis a escala mayor, utilizando variables ms agregadas y menos intuitivamente relacionadas con cada tecnologa. En efecto, es comn estimar conjuntamente el parque y su nivel de actividad, por medio de una variable ms agregada de nivel de produccin: NP = P * NA . Se puede adems considerar una tecnologa promedio con lo cual la estimacin se puede realizar para un subsector, sin diferenciar por tecnologa. Una expresin simple podra ser, por ejemplo:

cut

i, j

=

( cuk

K

i, j k ,t

)

K

Adicionalmente, puede no interesar considerar los consumos para cada tecnologa i, j especfica, en cuyo caso NPk ,t i , j = NP t se puede considerar como una variable delk

nivel de actividad del subsector para cada periodo, sin especificar tecnologa. En consecuencia, el consumo de un determinado energtico en t quedara: Ct = cut i , j *NPi, j i, j t

Como resultado, para cada subsector i es necesario especificar un nivel de produccin

NP

i, j t

en el periodo t y relacionarlo con un coeficiente unitario promedio para ese

periodo. Aqu el enfoque economtrico se distancia ms del de uso final. Es comn no disponer de antecedentes respecto del coeficiente unitario promedio para el futuro. Por eso, en este enfoque se hacen regresiones que relacionan el consumo de combustible del subsector pasado, con el nivel de produccin. Esta especificacin puede ser ms, o menos compleja, por ejemplo:C j = + i , j *NPi i, j t

Donde C j y

NP

i, j t

pueden ser en nivel o logaritmo.

Esto permite determinar, a partir de la historia, los coeficientes que luego se utilizan para proyectar el consumo de combustible para los futuros niveles de produccin para cada sector. El coeficiente obtenido puede o no ser dependiente del tiempo, reflejando un cambio tecnolgico autnomo, lo que quedar reflejado en el valor de .

44


Por cierto, este coeficiente incorpora implcitamente los cambios tecnolgicos y la sustitucin entre en

Programa_Gestion

Documents

Transcript of Programa_Gestion