e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 12, No. 2, pp. 190–196, Julio–Diciembre 2022
DOI: 10.54753/cedamaz.v12i2.1603
Optimización de sistemas fotovoltaicos para la comunidad de Yuwints en el
oriente ecuatoriano
Optimization of photovoltaic systems for the Yuwints community in eastern Ecuador
Iván Coronel 1,*, Julio Gómez 1y Cristian Ortega 2
1Carrera de Electromecánica,Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador, ivan.coronel@unl.edu.ec, julio.r.gomez@unl.edu.ec,
cristian.ortega@unl.edu.ec
*Autor para correspondencia: ivan.coronel@unl.edu.ec
Fecha de recepción del manuscrito: 22/09/2022 Fecha de aceptación del manuscrito: 27/11/2022 Fecha de publicación: 29/12/2022
Resumen—El acceso a la electricidad para las comunidades aisladas del oriente de la república del Ecuador se ha vuelto un hito, por lo
que las entidades gubernamentales buscan alternativas para su electrificación siendo la más viable la electrificación mediante SFV, es por
ello que las empresas de distribución de energía eléctrica entre ellas la CENTROSUR con el programa Yantsa li Etsari que significa luz
de nuestro sol, han realizado proyectos de electrificación mediante SFV aislados a diferentes comunidades de su área de concesión, estos
sistemas sirven como base de análisis y de referencia por lo que se ha tomado como caso de estudio a la comunidad rural de Yuwints en el
oriente ecuatoriano. La investigación contempla un estudio de la demanda de energía eléctrica de las viviendas de la comunidad en base a
una encuesta realizada in-situ. La tabulación de la encuesta muestra la información energética, la distribución geográfica de las viviendas y
otros resultados como la topología del lugar que lleva a agrupar(clusters) a las viviendas en cinco grupos. El algoritmo usa la herramienta de
optimización lineal entera (LIP, por sus siglas en inglés) que incluye datos de demanda de energía y ubicación. A cada grupo como resultado
de la optimización se halla el centro de masa y caída de tensión, ubicando de esta manera el lugar de emplazamiento de las Microrredes,
en el caso que el algoritmo no realice alguna agrupación significa que la vivienda debe ser energizada por un sistema individual o puede
mantener el existente.
Palabras clave—Sistemas fotovoltaicos, Microrredes, Optimización, Demanda de energía.
Abstract—Access to electricity for isolated communities in the east of the Republic of Ecuador has become a milestone, so government
entities are looking for alternatives for electrification being the most viable electrification through SFV, which is why electricity distribution
companies including CENTROSUR with the Yantsa li Etsari program that means light of our sun, have developed electrification projects
by means of isolated SFV too some communities far from their concession areas. These systems serve as a basis for analysis and reference,
which is why the rural community of Yuwints in eastern Ecuador has been taken as a case study. The research includes a study of the
demand for electricity in the community’s homes based on an on-site survey. The tabulation of the survey shows the energy information,
the geographic distribution of the houses and other results such as the topology of the site that leads to (clusters) grouping the houses in
five groups. The algorithm uses the linear integer optimization (LIP) tool that includes energy demand and location data. As a result of the
optimization, the center of mass and voltage drop is found for each cluster, thus locating the location of the microgrids. If the algorithm
does not perform any clustering, it means that the house must be energized by an individual system or it can keep the existing one.
Keywords—Photovoltaic systems, Microgrids, Optimization, Energy demand.
INTRODUCCIÓN
El continuo avance tecnológico ha permitido la masifi-
cación del uso de la electricidad en diversas áreas, una
de ellas es la domiciliaria, la cual se emplea en diversos ar-
tefactos eléctricos (Tabla 1), los mismos que han permitido
mejorar la calidad de vida de las personas (Dolors, 2019). La
cobertura eléctrica en el Ecuador pasó de 94,2% en 2009 a
97,1% en 2019, lo que representa un aumento de 3,1% en el
2020, la energía eléctrica proveniente de otras fuentes reno-
vables ha presentando un incremento de 1,3% (MEM, 2020).
Para mejorar la cobertura eléctrica, la ampliación de la red
nacional ha sido la principal estrategia para proporcionar ac-
ceso a la electricidad pero, en zonas con topografía irregu-
lares, accidentadas con comunidades o centros de población
remotos, la expansión de la red de distribución nacional pue-
de resultar inviable (AIE, 2017); La industrialización masiva,
además de ser un motor de las economías globalizadas, cons-
tituye una amenaza para el ecosistema debido a la emisión
de gases de efecto invernadero (Bárcena et al., s.f.). Entre los
efectos de los gases invernadero, se encuentra el aumento de
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0. 190
OPTIMIZACIÓN DE SISTEMAS FOTOVOLTAICOS CORONEL et al.
la temperatura en la Tierra (Andrade et al., s.f.), ocasiona-
do por algunos gases como el CO2. Por lo tanto, se consi-
deran diferentes alternativas tecnológicas para la generación
de energía eléctrica que permitan disminuir estas emisiones
y utilizar los recursos energéticos renovables (G de Brito et
al., 2012).
Entre las fuentes alternativas, la energía fotovoltaica se
considera actualmente como la fuente de energía natural más
útil, ya que es libre, abundante, limpia, distribuida sobre la
Tierra y participa como un factor primario de todos los pro-
cesos de producción de energía en la Tierra, (Dursun y Aykut,
2019).
En el Ecuador las comunidades de la región amazónica
presentan un desafío al acceso de la energía eléctrica actual
ya que se encuentran dispersas en la selva lo que conlleva
que la electrificación con la red eléctrica pública convencio-
nal sea inviable por los altos costos y la topología remota de
las comunidades (Domenech et al., 2022). El estudio parte
del análisis de energía eléctrica de la comunidad rural de Yu-
wints en el oriente ecuatoriano, la comunidad se encuentra
electrificada mediante sistemas fotovoltaicos fijo (SFV), el
cual está conformado por dos paneles fotovoltaicos, una ba-
tería que cumplen la función de almacenar y suministrar la
electricidad hacia cada vivienda a través de un inversor para
corriente alterna (Flores, 2015). Por lo tanto, la motivación
de este estudio es mejorar el sistema, para ello se plantea op-
timizar la captación fotovoltaica realizando la agrupación de
las viviendas que posean características similares de deman-
da energética.
Los datos solares utilizados en el estudio se tomaron del
atlas solar del Ecuador con fines de generación eléctrica Con-
sejo Nacional de Electricidad (CONELEC) para el año 2020
(Scinergy, 2020).
Ubicación y electrificación de la comunidad de Yu-
wints.
La comunidad de Yuwints se encuentra en la provincia de
Morona Santiago perteneciente al cantón Taisha, parroquia
Macuma, la vía de acceso a la comunidad es a pie o por
medio de avioneta. Yuwints se encuentra a una latitud de -
2.165159° y longitud de -77.577592° a 16 km de la parro-
quia de Macuma, en la figura 1 se muestra la ubicación de la
comunidad.
Fig. 1: Colocalización de la comunidad de Yuwints en el oriente
ecuatoriano. (Earth, 2022; GAD, 2022).
El suministro de energía eléctrica de Yuwints es mediante
paneles fotovoltaicos fijos instalados por la Empresa Eléctri-
ca Regional Centrosur (CENTROSUR), la comunidad está
conformada por treinta y cuatro viviendas, una pista de avio-
neta, una escuela, un subcentro de salud y una cancha de uso
múltiple para la práctica de deporte (Agustín y Apolo, 2017).
La figura 2 muestra un mapa con la ubicación de la comuni-
dad de Yuwints, el área de concesión de la CENTROSUR y
los diferentes proyectos fotovoltaicos autónomos instalados
por la Centrosur en la Amazonía ecuatoriana.
Fig. 2: Localización de la comunidad de Yuwints en el oriente
ecuatoriano (CENTROSUR, 2020)
El programa de electrificación mediante SFV, implemen-
tados en las comunidades aisladas de la red eléctrica públi-
ca en el oriente ecuatoriano y en el área de concesión de la
CENTROSUR, parte de los recursos provenientes del estado
fondo de electrificación rural y urbano marginal (FERUM)
(CONELEC, 2009) y es de responsabilidad de la empresa
Centrosur la formulación, ejecución y operación de los pro-
yectos (Greene y Mendoza, 2020). Los beneficiarios de este
proyecto fueron directamente los habitantes de las comunida-
des entre ellas Yuwints y su uso es básicamente residencial
pero el programa abarca también casas comunales, escuelas
y centros de salud (Flores, 2015).
6A
FUSIBLE
20A
FUSIBLE
PANEL
75 Wp PANEL
75 Wp
+ + -+ + -
+-
--
-
+
ESQUEMA ELÉCTRICO DE UN
SISTEMA FOTOVOLTAICO UER (A)
TABLERO
EMPRESA ELÉCTRICA REGIONAL
CENTROSUR
UNIDAD DE ENERGÍAS RENOVABLES
INVERSOR
350 W
BATERÍA
12 Vcc
150 Ah
PANELES
Regulador de Carga 20 A
Batería Carga
Conductor aislado de Cobre tipo Tseg calibre 2x10 AWG
Conductor aislado de Cobre tipo Tseg calibre 2x14 AWG
+-
# 14 AWG
(2x10 m)
# 14 AWG
(2x10 m)
# 14 AWG
(2x10 m)
# 10 AWG
(2x5 m)
# 10 AWG
(2x2 m)
Fig. 3: Diagrama del circuito básico del SFV del programa Yantsa
li Etsari (Quituisaca, 2015)
191
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Los SFV son unifamiliares y pueden brindar el servicio de
iluminación y consumo de un artefacto menor por un período
de 3 a 4 días aún en ausencia de radiación solar, la figura
3 muestra el diagrama del circuito básico implementado en
el programa Yantsa li Etsari implementado por la Centrosur
(Quituisaca, 2015).
MATERIALES Y MÉTODOS
La metodología de este estudio consiste en recopilar in-
formación de las necesidades de energía eléctrica actual de
cada vivienda de la comunidad Yuwints, mediante la aplica-
ción de una encuesta in situ. Con esta información se realiza
un programa de optimización en el software de MATLAB,
usando programación lineal entera con la finalidad de agru-
par a las viviendas que poseen características similares tanto
en demanda de energía y considerando la distancia. Con los
resultados de la optimización se realiza el cálculo de la ubi-
cación de los SFV para las viviendas seleccionadas.
Con la ubicación del sitio de emplazamiento de los SFV
seleccionados por el programa de optimización, se realiza el
cálculo de la caída de tensión (%DV), desde el SFV hasta
cada una de las viviendas, mismas que no deben sobrepasar
el 5% según la National Electric Code (NEC); (Holt, 2020).
La figura 4 muestra un diagrama de flujo del algoritmo de
optimización realizado.
Fig. 4: Diagrama de flujo del algoritmo de optimización. Fuente:
Autor.
La programación lineal con sus siglas en inglés (LP) cons-
tituye un gran campo de la optimización, ya que muchos de
los problemas de investigación se los puede resolver o plan-
tear con LP.
Las técnicas de optimización se usan para encontrar un con-
junto de parámetros de diseño que de alguna manera pue-
den ser definidos como óptimos (Ploskas y Samaras, 2017).
Cuando las funciones del objetivo y la restricción son todos
afines, el problema es resuelto mediante técnicas de LP. El
objetivo de la optimización es el de encontrar la mejor solu-
ción frente a las múltiples soluciones.
La función objetivo es la siguiente:
Zmax=X1+X2+...+Xn
Sujeto a la restricción:
X1+X2+... +Xn ⩽600
En el optimization toolbox de MATLAB se encuentran
disponibles varias funciones de optimización, para este ca-
so se hizo uso de Intlinprog que utiliza una estrategia básica
para resolver programas lineales de enteros mixtos. Intlin-
prog puede resolver el problema en cualquiera de las etapas.
Si resuelve el problema en una etapa, intlinprog no ejecuta
las etapas posteriores (Ploskas y Samaras, 2017).
1. Reduce el tamaño del problema mediante el preproce-
samiento de programación lineal.
2. Resuelve el problema inicial relajado (no entero) utili-
zando la programación lineal.
3. Realiza el preprocesamiento del programa Mixed-
Integer para ajustar la relajación LP del problema de
entero mixto.
4. Trata de cortar la generación para aumentar aún más la
relajación LP del problema de números enteros mixtos.
5. Intenta encontrar soluciones enteras viables usando
heurística.
6. Utiliza un algoritmo Branch and Bound para buscar sis-
temáticamente la solución óptima. Este algoritmo re-
suelve relajaciones LP con rangos restringidos de valo-
res posibles de las variables enteras. Intenta generar una
secuencia de límites actualizados sobre el valor objetivo
óptimo de la función.
La figura 5 muestra la distribución de las viviendas de la co-
munidad con su respectiva identificación, para la aplicación
del algoritmo de optimización, se realiza agrupaciones de las
viviendas en grupos, esta agrupación se la realiza por la ubi-
cación geográfica de cada vivienda para tomar una adecuada
selección de las mismas en base a la optimización realizada
en el programa. A continuación, la figura 5 indica la agrupa-
ción realizada para los distintos grupos de la comunidad para
la aplicación del algoritmo.
192
OPTIMIZACIÓN DE SISTEMAS FOTOVOLTAICOS CORONEL et al.
Escuela
Centro de salud
34
33
32 30 29
31
21
20
19
18 17
16 15
14
13
12
11 10 9
87
6
5
4
31
2
28
27
2223
24
26
25
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
Grupo 4
Grupo 5
COMUNIDAD DE YUWINTS
SIMBOLOGÍA
CENTRO
DE SALUD
ESCUELA
VIVIENDAS
PISTA DE ATERRIZAJE
Fig. 5: Distribución de las viviendas en base a las coordenadas
geográficas y distribución de los grupos para la aplicación del
programa de optimización. Fuente: Autor.
Para abordar el problema de la agrupación, se realiza un
menú en el programa de optimización realizado, el cual per-
mite seleccionar un grupo para optimizarlo, el flujograma del
algoritmo con el menú se muestra en la figura 6.
Fig. 6: Flujograma del algoritmo realizado en MATLAB para la
optimización. Fuente: Autor.
La%DV viene determinada por la ecuación 1(Julián Ro-
dríguez et al., 2014) La ecuación que representa la parábola
es:
%DV =2PL
SγV(1)
%DV = caída de tensión máxima admisible en voltios.
S = sección calculada según el criterio de la caída de
tensión máxima admisible en [mm²].
V = tensión de servicio de la línea.
γ= conductividad del conductor en [m/Ω.mm2].
P = potencia activa para la línea prevista en [W].
L = longitud de la línea en [m].
La conductividad a 20°C para el cobre es de 56 y para
el aluminio de 35 [m/Ω.mm2].
RESULTADOS
De la tabulación de las encuestas se obtiene la curva de
carga de la comunidad, la curva está compuesta de cargas
tanto de AC y DC, la Figura 7 muestra la curva de carga de la
comunidad de Yuwints elaborada en intervalos de 15 minu-
tos, la curva presenta tres picos pronunciados de demanda de
energía, en la mañana, en la tarde y un pico más pronunciado
en horas de la noche Arrow (1931).
Fig. 7: Curva de carga en AC y DC de la comunidad de Yuwints.
Fuente: Autor
Tabla 1: Muestra los artefactos eléctricos de mayor uso
identificados en la encuesta realizada a la comunidad.
Artefactos Eléctricos Típicos de la Comunidad
Item Descripción Potencia (W)
1 Lámpara (LFC) 11
2 Radio 10-20
3 Televisión 65-85
4 DVD 15-20
5 Computador 65-150
6 Cargador de teléfono celular 5
7 Teléfono satelital 10
Los datos de mayor interés para este estudio son los da-
tos de la energía diaria que necesita cada vivienda. La Figura
8 muestra la energía necesaria en Wh/día para cada vivien-
da según la encuesta realizada en la comunidad, la imagen
muestra que la vivienda con mayor requerimiento energético
presenta una demanda de 362,9 Wh/día, en cambio la vivien-
da con menor requerimiento energético presenta una deman-
da de 23,65 Wh/día.
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Fig. 8: Energía necesaria para cada vivienda de un día según la
encuesta. Fuente: Autor
Al seleccionar en el menú del programa de optimización
a un grupo, el programa realiza una selección de las vivien-
das que se encuentran dentro de las restricciones establecidas
dentro del programa y las agrupa. La Figura 9 muestra la pri-
mera iteración del programa realizado con la selección en el
menú del grupo 2, los círculos de color azul muestran la ubi-
cación de las viviendas y los círculos azules con una x roja
representa la agrupación de las viviendas seleccionadas.
Fig. 9: Primera iteración del programa realizado para el grupo dos
en MATLAB, donde se agrupan tres viviendas. Fuente Autor.
Cuando ya se tienen las viviendas seleccionadas mediante
el programa de optimización, se realiza la ubicación de los
SFV optimizados para cada agrupación, el lugar de emplaza-
miento se encuentra con la ubicación del centro de masa de
las viviendas agrupadas por el programa de MATLAB, con
lo que se garantiza una correcta distribución de energía ha-
cia las viviendas respetando el límite de la%DV en corrien-
te alterna establecido por la NEC, la Figura 10 muestra los
lugares seleccionados para los SFV optimizados para cada
agrupación.
J-2X6
J-2X6
J-2X6
4
2
1
3
J-2X6
J-2X6
J-2X6
J-2X6
J-2X6
6
5
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
25
24 26
23 22
27
4
28
31
29
30
32
33
ESCUELA
CENTRO DE SALUD
J-2X6
J-2X6
J-2X6
J-2X6
J-2X6
2X6 DUPLEX
J-2X6
J-2X6
J-2X6
J-2X6
-16m- -16m-
-48m-
-71m-
-68m-
-42m-
15m
-38m-
-39m-
-72m-
-35m-
-60m-
15m
-65m-
-51m-
-77m-
-63m-
-62m-
-4m-
-106m-
-45m-
J-2x6
-75m-
DV% = 0,86
DV% = 2,14
DV% = 0.30
DV% = 0,76
DV% = 0,79
DV% = 1,45
DV% = 0,71
DV% = 0.30
DV% = 1,22
DV% = 1,03
DV% = 1,31
DV% = 1,56
DV% = 1,28
DV% = 1,25
DV% = 0,91
DV% = 0,66
DV% = 1,51
DV% = 0.33
DV% = 0.33
DV% = 0,98
DV% = 1,43
DV% = 1,38
DV% = 0,04
SIMBOLOGÍA
VIVIENDA
RED DE BT PROYECTADA
ESCUELA
SUBCENTRO DE SALUD
UBICACIÓN SISTEMA DE SEGUIMIENTO
DV% CAÍDA DE TENSIÓN DE LA LÍNEA
-33m-
J-2X6
PISTA DE ATERRIZAJE
PISTA DE ATERRIZAJE
SISTEMA 1
SISTEMA 2
SISTEMA 3
SISTEMA 4
SISTEMA 5
SISTEMA 6
SISTEMA 7
SISTEMA 8
17
18
19
20
21
J-2X6
J-2X6
J-2X6
J-2X6
-60m-
15m
-65m-
-51m-
-77m-
DV% = 0.30
DV% = 1,22
DV% = 1,03
DV% = 1,31
DV% = 1,56
SISTEMA 5
SISTEMA 6
Fig. 10: Ubicación del lugar de los SFV optimizados, en base a las
agrupaciones realizadas y caída de tensión de los sistemas.
Con el empleo de la ecuación 1 y la selección del con-
ductor se realiza la caída de tensión de los SFV, la Figura
10 muestra la caída de tensión de los SFV optimizados hacia
cada una de las viviendas de la agrupación y la Tabla 2 mues-
tra los grupos de viviendas seleccionados por el programa de
optimización y la demanda de energía de los SFV, donde se
observa que el sistema de mayor demanda de energía es el de
la segunda iteración del grupo 4 con 576 Wh/día.
Tabla 2: Resultados de las agrupaciones según el algoritmo
Agrupaciones de las viviendas mediante la optimización
Nº N° de
iteracción
Cant.
de
viviendas
N° de
vivienda
Energía
Wh /día
grupo
1
1 2 1,3 474
2 3 2,4,6 535
3 1 5 89
grupo
2
1 3 7,9,10 481
2 3 8,13,14 535
3 1 11 154
3 1 12 110
grupo
3
1 3 15,16,17 495
2 3 18,19,21 550
2 1 20 65
grupo
4
1 1 2 280
2 3 23,24,25 576
3 1 26 24
3 1 27 71
3 1 28 271
grupo
5
1 3 29,30,31 500
2 1 32 160
2 1 33 170
2 1 34 170
La tabla 3 muestra el cálculo de la%DV realizado para los
grupos.
194
OPTIMIZACIÓN DE SISTEMAS FOTOVOLTAICOS CORONEL et al.
Tabla 3: Cálculo de la%DV del SFV
Caída de Tensión
GRUPO 1
# I fase Cond. Voltaje Sección Longitud % dV
SISTEMA 1 Fases (A) Alimentación (Vca) mm^2 m
Vivienda #1 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 16,12 0,33
Vivienda #3 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 16,10 0,33
# I fase Cond. Voltaje Sección Longitud % dV
SISTEMA 2 Fases (A) Alimentación (Vca) mm^2 m m
Vivienda #2 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 48,21 0,98
Vivienda #4 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 70,75 1,43
Vivienda #6 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 68,16 1,38
GRUPO 2
# I fase Cond. Voltaje Sección Longitud % dV
SISTEMA 3 Fases (A) Alimentación (Vca) mm^2 m
Vivienda #7 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 42,48 0,86
Vivienda #9 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 15,00 0,30
Vivienda #10 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 37,61 0,76
# I fase Cond. Voltaje Sección Longitud % dV
SISTEMA 4 Fases (A) Alimentación (Vca) mm^2 m
Vivienda #8 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 105,98 2,14
Vivienda #13 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 39,21 0,79
Vivienda #14 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 71,58 1,45
GRUPO 3
# I fase Cond. Voltaje Sección Longitud % dV
SISTEMA 5 Fases (A) Alimentación (Vca) mm^2 m
Vivienda #15 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 34,97 0,71
Vivienda #16 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 15,00 0,30
Vivienda #17 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 60,39 1,22
# I fase Cond. Voltaje Sección Longitud % dV
SISTEMA 6 Fases (A) Alimentación (Vca) mm^2 m
Vivienda #18 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 50,94 1,03
Vivienda #19 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 64,70 1,31
Vivienda #21 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 77,20 1,56
GRUPO 4
# I fase Cond. Voltaje Sección Longitud % dV
SISTEMA 7 Fases (A) Alimentación (Vca) mm^2 m
Vivienda #23 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 61,81 1,25
Vivienda #24 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 2,00 0,04
Vivienda #25 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 63,31 1,28
GRUPO 5
# I fase Cond. Voltaje Sección Longitud % dV
SISTEMA 7 Fases (A) Alimentación (Vca) mm^2 m
Vivienda #29 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 45,06 0,91
Vivienda #30 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 32,74 0,66
Vivienda #31 1F2C 5,24 1x6(6) 120 13,31 74,48 1,51
DISCUSIÓN
Los resultados obtenidos al aplicar el algoritmo a la co-
munidad de Yuwints fue significativo pues se permite dise-
ñar configuraciones de microredes de SFV o a su vez indivi-
duales, Los datos necesarios para la aplicación del algoritmo
son la ubicación de las viviendas y su demanda de energía.
El programa Yantsa li Etsari implementado por la Centrosur
(Greene y Mendoza, 2020) tuvo mucha relevancia, siendo el
punto de partida de esta investigación en la cual se realiza una
modificación en el análisis energético de las viviendas de la
comunidad, realizando el levantamiento de información de
las necesidades energéticas que requieren los habitantes de
la comunidad, evidenciando que las necesidades son distin-
tas entre cada usuario, lo cual permite agrupar de tal forma
que el SFV pueda ser compartido.
La optimización muestra los beneficios que se obtiene al
realizar agrupaciones de sistemas para formar una microred
una de las ventajas consiste en abastecer del suministro eléc-
trico a la vivienda que en una hora determinada requiera ener-
gía en mayor proporción que las otras viviendas que se en-
cuentran conectadas a la misma red. Las consideraciones que
se deben tomar en cuenta al momento de diseñar una micro
red son la radiación solar, la demanda de energía y las coor-
denadas de las viviendas, la diferencia con (Domenech et al.,
2022) es el cálculo de la caída de tensión, valor importante
para entregar energía eléctrica de calidad a los consumidores
(Vega, 2019) que garantiza el funcionamiento de los equipos
y dispositivos del SFV.
Los SFV son amigables con el medio ambiente y no per-
judican a la flora y fauna del lugar (Rodríguez, 2020). El al-
goritmo se puede aplicar a otras regiones de la Amazonía del
Ecuador e incluso en otras localidades aisladas a nivel mun-
dial.
CONCLUSIONES
La principal contribución de este trabajo es la optimiza-
ción de los sistemas fotovoltaicos aislados, instalados por
la Centrosur en la comunidad rural de Yuwints en la región
Amazónica del Ecuador. La información energética de la co-
munidad es recopilada por una encuesta insitu, los resulta-
dos de la encuesta muestran que la vivienda de la comunidad
de Yuwints con mayor requerimiento de energía es de 363
Wh/día y la de menor con 24 Wh/día. La distribución y la
ubicación topográfica de las viviendas hace que sea necesa-
rio agruparlas en cinco grupos, el programa utiliza esta in-
formación junto a la demanda energética y las coordenadas
de las viviendas. Finalmente, el programa analiza y seleccio-
na agrupaciones de viviendas con características similares de
necesidades energéticas tomando en consideración las res-
tricciones y una demanda de energía 600 Wh/día. Con esta
información se determina el lugar de los sistemas optimiza-
dos considerando la caída de tensión.
195
e-ISSN: 1390-5902
CEDAMAZ, Vol. 12, No. 2, pp. 190–196, Julio–Diciembre 2022
DOI: 10.54753/cedamaz.v12i2.1603
AGRADECIMIENTOS
Al Técnico de energías renovables de la CENTROSUR el
Sr. Elias Paue Juank, y a su hijo Kunaim Juank por la ayu-
da y guía en la visita realizada a las comunidades y a los
líderes de las comunidades visitadas, en especial a Sr. Cle-
ver Wambangti Chiriap presidente comunero de Yuwints y
a la empresa eléctrica CENTROSUR por los permisos co-
rrespondientes para la visita a las comunidades del proyecto
Yantsa li Etsari.
CONTRIBUCIONES DE LOS AUTORES
Conceptualización: IC y JG; Metodología: CO; Análisis
formal: IC.; Investigación: JG,IC, CO; Recursos: JG,IC, CO;
Curación de datos: JG,IC, CO; Redacción — preparación del
borrador original: JG,IC, CO; Redacción — revisión y edi-
ción: JG,IC, CO; Visualización: MIV; Supervisión: JG,IC,
CO. Todos los autores han leído y aceptado la versión publi-
cada del manuscrito.
IC: Iván Coronel, JG: Julio Gómez, CO: Cristian Ortega.
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