Escudo Universidad de Pamplona

Repositorio Institucional

Universidad de Pamplona

Preservamos, organizamos y difundimos la producción académica, científica, investigativa y cultural de la Universidad de Pamplona, garantizando el acceso abierto al conocimiento generado por nuestra comunidad universitaria.

Explorar colecciones

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/11418
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorOrtiz Flórez, Diana Alexandra.-
dc.date.accessioned2026-10-02T18:04:05Z-
dc.date.available2022-
dc.date.available2026-10-02T18:04:05Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationOrtiz Flórez, D. A. (2022). Estimación de la demanda de electricidad y calor con proyección al año 2040 para dos casos de estudio del Páramo de Santurbán [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/11418es_CO
dc.identifier.urihttps://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/11418-
dc.descriptionEl desarrollo socioeconómico y ambiental de los países y sus regiones se relaciona con el acceso a energía, sugiriendo que la energización es un factor determinante en el desarrollo sostenible, por lo que resulta importante la transición energética hacia fuentes no convencionales de energía renovable, para lograr dicha transición como requisito previo para la planificación de sistemas de energía se hace necesario contar con el pronóstico de la demanda de energía (electricidad y calor), es decir la predicción de la demanda en el futuro, por tal motivo el presente proyecto incluye la estimación de la demanda de energía para la electrificación y suministro de calor con proyección al año 2040 para dos casos de estudio del páramo de Santurbán empleando el software LEAP que permite monitorear el consumo y simular para modelar planes de generación y expansión de capacidad en el sector eléctrico, Además este proyecto se encuentra enmarcado como una de las etapas del proyecto “Desarrollo de una herramienta metodológica computacional y tecnologías de energías renovables para la transición energética en zonas de alta montaña en condiciones de postpandemia” que resulto financiable en la convocatorio 890 de Minciencias para fortalecer las capacidades científicas, tecnológicas y de innovación en instituciones de Educación Superior (IES) públicas.es_CO
dc.description.abstractThe socioeconomic and environmental development of countries and their regions is related to access to energy, suggesting that energization is a determining factor in sustainable development, for which the energy transition towards non-conventional sources of renewable energy is important, in order to achieve said transition as a prerequisite for the planning of energy systems, it is necessary to have the forecast of the demand for energy (electricity and heat), that is, the prediction of the demand in the future, for this reason the present project includes the estimation of the energy demand for electrification and heat supply with a projection to the year 2040 for two case studies of the Santurbán páramo using the LEAP software that allows monitoring consumption and simulating to model generation plans and capacity expansion in the electricity sector In addition, this project is framed as one of the stages of the project "Development of a a computational methodological tool and renewable energy technologies for the energy transition in high mountain areas in post-pandemic conditions” that was financed in the 890 call for Minciencias to strengthen scientific, technological and innovation capacities in Higher Education institutions ( HEIs) public.es_CO
dc.format.extent93es_CO
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_CO
dc.language.isoeses_CO
dc.publisherUniversidad de Pamplona - Facultad de Ingenierías y Arquitectura.es_CO
dc.subjectDemanda.es_CO
dc.subjectEnergía renovable.es_CO
dc.subjectLEAP.es_CO
dc.subjectParamo de Santurbán.es_CO
dc.subjectProspectiva energética.es_CO
dc.titleEstimación de la demanda de electricidad y calor con proyección al año 2040 para dos casos de estudio del Páramo de Santurbán.es_CO
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fes_CO
dc.date.accepted2022-
dc.relation.referencesAlizadeh, R., Soltanisehat, L., Lund, P. D., & Zamanisabzi, H. (2020). Improving renewable energy policy planning and decision-making through a hybrid MCDM method. Energy Policy, 137(December 2019), 111174. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2019.111174.es_CO
dc.relation.referencesBanco mundial. (2020). Energía. https://www.bancomundial.org/es/topic/energy/overview#1.es_CO
dc.relation.referencesBhattacharyya, S. C. (2012). Review of alternative methodologies for analysing off-grid electricity supply. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16(1), 677–694. https://doi.org/10.1016/j.rser.2011.08.033.es_CO
dc.relation.referencesbp. (2021). Statistical Review of World Energy 2021. https://www.bp.com/content/dam/bp/business-sites/en/global/corporate/pdfs/energyeconomics/statistical-review/bp-stats-review-2021 -full-report.pdf.es_CO
dc.relation.referencesCantoni Rabolini, N. M. (2009). Técnicas de muestreo y determinación del tamaño de la muestra en investigación cuantitativa. Revista Argentina de Humanidades y Ciencias Sociales, 7. https://www.sai.com.ar/metodologia/rahycs/rahycs_v7_n2_06.htm.es_CO
dc.relation.referencesConnolly, D., Lund, H., Mathiesen, B. V., & Leahy, M. (2010). A review of computer tools for analysing the integration of renewable energy into various energy systems. Applied Energy, 87(4), 1059–1082. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2009.09.026.es_CO
dc.relation.referencesDANE. (2018a). Censo Nacional de Población y vivienda 2018. https://sitios.dane.gov.co/cnpv/#!/.es_CO
dc.relation.referencesDANE. (2018b). Proyecciones de los Componentes del Cambio Demográfico por Área a nivel Nacional 2018-2070 y Departamental 2018-2050. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/demografia-ypoblacion/proyecciones-de-poblacion.es_CO
dc.relation.referencesDANE. (2018c). Proyecciones municipal de población por área, para el periodo 2018-2035. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/demografia-ypoblacion/proyecciones-de-poblacion.es_CO
dc.relation.referencesDANE. (2020). Proyecciones y Retroproyecciones de Población para el periodo 1985-2017. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/demografia-ypoblacion/proyecciones-de-poblacion.es_CO
dc.relation.referencesDávila, G. (2018). plicación del muestreo sistemático en áreas rurales de poca accesibilidad de la Amazonía ecuatoriana: El uso de la fotografía aérea en el muestreo sistemático. Revista Universitaria de Geografía, 27, 29–48. http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1852- 42652018000100003&lng=es&tlng=es.es_CO
dc.relation.referencesElías, R. (2008). Cómo Determinar el Tamaño de una muestra Aplicada a la investigación. Monografias. https://www.monografias.com/trabajos60/tamano-muestraarchivistica/tamano-muestra-archivistica2.es_CO
dc.relation.referencesFontalvo, J., Ramírez, P., & Constante, J. (2018). Prospectiva de Autogeneración en el Ecuador mediante uso de Modelo LEAP. Revista Técnica “Energía,” 15(1).https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v15.n1.2018.323.es_CO
dc.relation.referencesFrançoise, D. (1992). El metodo de muestreo de areas con base en imagenes de satelite: una solución para la observación de las poblaciones urbanas. Estudios Geograficos, 21(3), 10. http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.03.016%0Ahttp://ri.agro.uba.ar/files/download/revi sta/facultadagronomia/2000wilsonmg2.pdf%0Ahttp://dx.doi.org/10.1016/j.ecolind.2012.01. 012%0Ahttps://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.04.022%0Ahttps://doi.org/10.10.es_CO
dc.relation.referencesGallego, F. J. (2005). Stratified sampling of satellite images with a systematic grid of points. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 59(6), 369–376. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2005.10.001.es_CO
dc.relation.referencesHuang, Y., Bor, Y. J., & Peng, C. Y. (2011). The long-term forecast of Taiwan’s energy supply and demand: LEAP model application. Energy Policy, 39(11), 6790–6803. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2010.10.023.es_CO
dc.relation.referencesHuang, Z., Yu, H., Peng, Z., & Zhao, M. (2015). Methods and tools for community energy planning: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 42(4800), 1335–1348. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.11.042.es_CO
dc.relation.referencesInternational Energy Agency. (2015). Indicadores de Eficiencia Energética: Bases Esenciales para el Establecimiento de Políticas. Agencia Internacional de Energía, 182. https://biblioteca.olade.org/opac-tmpl/Documentos/cg00333.pdf.es_CO
dc.relation.referencesIribarren, D., Martín-Gamboa, M., Navas-Anguita, Z., García-Gusano, D., & Dufour, J. (2020). Influence of climate change externalities on the sustainability-oriented prioritisation of prospective energy scenarios. Energy, 196, 117179. https://doi.org/10.1016/j.energy.2020.117179.es_CO
dc.relation.referencesMinciencias. (2020). Convocatoria para el fortalecimiento de CTeI en Instituciones de Educación Superior. https://minciencias.gov.co/convocatorias/programa-y-proyectosctei/convocatoria-para-el-fortalecimiento-ctei-en-instituciones.es_CO
dc.relation.referencesMinisterio de Ambiente. (2021). Colombia País de Montañas. https://archivo.minambiente.gov.co/index.php/noticias-minambiente/2170-colombia-paisde-montanas.es_CO
dc.relation.referencesDecreto 2331 de 2007, (2007). http://apolo.creg.gov.co/Publicac.nsf/2b8fb06f012cc9c245256b7b00789b0c/d9fab21a2a6fa 6130525785a007a72f5?OpenDocument.es_CO
dc.relation.referencesMirjat, N. H., Uqaili, M. A., Harijan, K., Walasai, G. Das, Mondal, M. A. H., & Sahin, H. (2018). Long-term electricity demand forecast and supply side scenarios for Pakistan (2015–2050): A LEAP model application for policy analysis. Energy, 165, 512–526. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.10.012.es_CO
dc.relation.referencesMorales-Rivas, M., Otero Garcia, J., Hammen, T. van der, Torres Perdigón, A., Cadena Vargas, C. E., Pedraza Peñaloza, C. A., Rodríguez Eraso, N., Franco Aguilera, C. A., Betancourth Suárez, J. C., Olaya Ospina, É., Posada Gilede, E., & Cárdenas Valencia, L. (2007). Atlas de Páramos de Colombia. Instituto de Investigación de Recursos Biológicos Alexander von Humboldt. http://hdl.handle.net/20.500.11761/35044.es_CO
dc.relation.referencesNieves, J. A., Aristizábal, A. J., Dyner, I., Báez, O., & Ospina, D. H. (2019). Energy demand and greenhouse gas emissions analysis in Colombia: A LEAP model application. Energy, 169, 380–397. https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.12.051.es_CO
dc.relation.referencesPoveda, M. (2007). Eficiencia Energética : Recurso No Aprovechado. Olade, 1–19. http://biblioteca.olade.org/opac-tmpl/Documentos/old0054.pdf.es_CO
dc.relation.referencesRitchie, H., Roser, M., & Rosado, P. (2020). Energy. OurWorldInData.Org. https://ourworldindata.org/energy.es_CO
dc.relation.referencesSEPSE. (2019). Metodología para la Determinación de Curvas de Carga y Consumo Eléctrico Residencial por Uso. Universidad de Costa Rica, 1–113. http://biblioteca.olade.org/opactmpl/Documentos/cg00912.pdf.es_CO
dc.relation.referencesSIEL. (2018). Indice de Cobertura de Energía Eléctrica- ICEE 2018. http://www.siel.gov.co/Inicio/CoberturadelSistemaIntercontecadoNacional/ConsultasEstadi sticas/tabid/81/Default.aspx.es_CO
dc.relation.referencesSUI. (2003a). Consolidado energía por empresa, departamento y municipio. https://sui.superservicios.gov.co/Reportes-del-sector/Energia/Reportescomerciales/Consolidado-Energia-por-Empresa-Departamento-y-Municipio.es_CO
dc.relation.referencesSUI. (2003b). Consumos residenciales facturados por municipio. https://sui.superservicios.gov.co/Reportes-del-sector/Gas-natural/Reportescomerciales/Consumos-residenciales-facturados-por-municipio.es_CO
dc.relation.referencesSUI. (2022). Herramienta O3. http://bi.superservicios.gov.co/o3web/browser/showView.jsp?viewDesktop=true&source=S UI_COMERCIAL_ENERGIA/VISTA_FACTURACION_ENERGIA%23_public.es_CO
dc.relation.referencesUniversidad Nacional. (2017). Identificación de los elementos y requisitos mínimos necesarios para la formulación, estructuración e implementación de un observatorio de energía que recopile y analice información que conduzca a oportunidades de innovación para lograr los objetivos del. 1–90. https://bdigital.upme.gov.co/handle/001/1172.es_CO
dc.relation.referencesvan Beeck, N., van Groenendaal, W., van Helden, W., & Ouwens, C. D. (2000). A New Method for Local Energy Planning in Developing Countries. In World Renewable Energy Congress VI. https://doi.org/10.1016/b978-008043865-8/50538-9.es_CO
dc.relation.referencesVanegas López, J. G., & Cataño Rojas, J. G. (2012). Modelos de gestión energética: revisión de algunas experiencias internacionales y perspectivas para Colombia. Trilogía Ciencia Tecnología Sociedad, 4(6), 77. https://doi.org/10.22430/21457778.49.es_CO
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_CO
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1es_CO
Aparece en las colecciones: Ingeniería Química

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
Ortiz_2022_TG.pdfOrtiz_2022_TG1,93 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.