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Revista Fidélitas
׀ Vol.1 (1) ׀ Octubre 2020
Modelación econométrica de la eco-eciencia en las empresas eléctricas de
Costa Rica utilizando smart grid
Revista Fidélitas ׀ Vol.1 (2) ׀ Octubre 2020
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Abstract
Eco-efciency expresses the efciency with which ecological
resources are used to meet human needs. It is considered as the
average of an output divided by an input; the rst is the value of
products and services produced by a company, sector, or economy
as a whole, and the second, the sum of the environmental pressures
generated by the company, sector, or economy. Eco-efciency is
measured depending on the typication of indicators of inputs
and outputs. For this, an econometric modeling was established,
based on Harrod-Domar’s macroeconomic theory, which
expresses the indispensable conditions in a capitalist or market
economy, to generate the volume of necessary global demand
and, thus, to allow the sustained and balanced development,
without abandoning the Keynesian system. This model
considers the productive capacity as a variable over time and
establishes that an investment differential is equal to the savings
differential. In this article, we study the behavior of the Harrod-
Domar model to determine a basic econometric equation that
provides an improvement in the eco-efciency curve applied
to Costa Rican electricity companies. The improvement curve
in environmental technology aims to demonstrate theoretically
that there is economic growth, by obtaining a reduction in the
percentage of expenses or outputs against the environment, with
the implementation of smart grid technologies.
Keywords: Smart Grid, Econometry, Electrical Company,
Ecoeciency, Growth.
Resumen
La eco-eciencia expresa la eciencia con la cual los recursos
ecológicos se utilizan para satisfacer las necesidades humanas.
Se considera como el promedio de un output dividido por
un input; el primero es el valor de los productos y servicios
producidos por una empresa, sector, o economía en su conjunto,
y el segundo, la suma de las presiones ambientales generadas
por la empresa, sector, o economía. La eco-eciencia se mide
dependiendo de la tipicación de indicadores de inputs y outputs,
para ello se estableció una modelación econométrica, basada
en la teoría macroeconómica de Harrod-Domar, que expresa
las condiciones indispensables en una economía capitalista
o de mercado, para generar el volumen de demanda global
necesario y, así, permitir el desarrollo sostenido y equilibrado,
sin abandonar el sistema keynesiano. Este modelo considera la
capacidad productiva como una variable a lo largo del tiempo y
establece que un diferencial de inversión es igual al diferencial
del ahorro. En este artículo, se estudia el comportamiento
del modelo de Harrod-Domar para determinar una ecuación
econométrica básica que, proporcione una mejora en la curva
de eco-eciencia aplicada a las empresas eléctricas de Costa
Rica. La curva de la mejora en tecnología ambiental pretende
demostrar teóricamente que existe un crecimiento económico,
al obtener una disminución del porcentaje de gastos u outputs
en contra del ambiente, con la implementación de tecnologías
de smart grid.
Palabras clave: SMART GRID, Econometría, Empresa
Eléctrica, Eco-Eciencia, Crecimiento.
1. Introducción
La presente investigación metodológica se fundamenta
en plantear un modelo económico básico, que sirva como
fundamento econométrico o estadístico de la teoría, para
desarrollar en una futura tesis doctoral, una respuesta a la
incógnita sobre si las empresas eléctricas en Costa Rica
están en condiciones de aprovechar y adaptar los cambios
tecnológicos mundiales, para mantener y aumentar la eco-
eciencia en la matriz eléctrica nacional, el desarrollo
sostenible, ofrecer precios de la electricidad que sean lo
más competitivos posibles en el contexto nacional, por
medio de una futura integración a una red inteligente o
smart grid y demostrar crecimiento económico.
El crecimiento de la demanda energética es el elemento
central que impulsa las necesidades de aumento de la
oferta y capacidad del sistema eléctrico en general, ese
incremento en el consumo, originará en el futuro, impactos
Modelación econométrica de la eco-eciencia en las
empresas eléctricas de Costa Rica utilizando smart grid
Rodrigo Espinosa Porras
respinoza90153@ude.ac.cr, Universidad Fidélitas
R e v i s t a F i d é l i t a s , Vol . 1 ( 2 ) . O c t u b re 2 0 2 0
http://revistas.udelitas.ac.cr/index.php/revista_delitas
Recibido: 28 julio 2020, Aprobado: 15 setiembre 2020
ISSN: 2215-6070
10.46450/revista_delitas.v1i2.22
Revista Fidélitas ׀ Vol.1 (2) ׀ Octubre 2020
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ambientales, sociales y económicos, sobre los cuales se
requiere tomar acciones políticas a n de minimizarlos
(Ministerio de Ambiente, Energía y Telecomunicaciones,
2011).
Una de las oportunidades más importantes que tiene
el país, consiste en aprovechar todas las posibilidades
de reducción en el crecimiento de la demanda, para que
no afecten otras metas de desarrollo y que reduzca la
necesidad de instalación de nuevas plantas generadoras de
electricidad y el consumo de combustibles. Lo deseable es
renovar la demanda de energía del país mediante una matriz
energética que asegure el suministro óptimo y continuo de
electricidad y combustible, promoviendo el uso eciente
de energía para mantener y mejorar la competitividad del
país con predominio de fuentes renovables y al menor costo
(Ministerio de Ambiente, Energía y Telecomunicaciones,
2011).
Con un sistema tecnológico de alto impacto como lo es
una red inteligente, se puede controlar completamente el
consumo y generación de la energía, con lo que se logrará
asegurar el abastecimiento y uso en la cantidad, calidad y
con diversidad de fuentes, compatibles con el desarrollo
sostenible del país; ya que abarca tanto a la empresa
eléctrica como a la comunidad en donde se aplique.
Una smart grid de dene como el mejorar la eciencia,
la sostenibilidad, la economía y la resiliencia de las
redes eléctricas mediante el desarrollo y la demostración
de avances en la ciencia de la medición, para mejorar la
interoperabilidad de la red y facilitar el uso de la red de
distribución como una plataforma habilitadora para los
servicios energéticos modernos.
Es por ello que se debe de realizar un análisis de la
economía ambiental desde el punto de vista de tecnología,
con el n de determinar una metodología económica, que
podrían aplicar las empresas eléctricas en Costa Rica para
poder sustentar el desarrollo sostenible y la viabilidad
de proyectos de un elevado valor económico, por lo que
la propuesta es utilizar el análisis desde la perspectiva
de la economía ambiental denominada eco-eciencia
(Lababdeira, León, & Vázquez, 2007).
La eco-eciencia en temas tecnológicos, se basa en el
modelo económico de crecimiento equilibrado con interés
compuesto o exponencial, construidos por Sir Roy Harrod
en Inglaterra, y por el profesor E. Domar en Estados Unidos,
este modelo tiene dos conceptos básicos: la tasa natural de
crecimiento a largo plazo y la llamada tasa garantizada de
crecimiento (Lababdeira, León, & Vázquez, 2007).
Desde el punto de vista de las empresas eléctricas, la
metodología econométrica basada en eco-eciencia
demostraría que la curva de la mejora en tecnología
ambiental aumenta utilizando smart grid, suponiendo que
la mejora es proporcional en la curva de eco-eciencia
y que hay un crecimiento económico al obtener una
disminución del porcentaje de gastos u outputs en contra
del ambiente, y por ende un efecto colateral en la reducción
de tarifas a nivel país y en el sector comercial un aumento
en la competitividad.
Así, esta investigación tiene como objetivo proponer la
base hipotética de un modelo econométrico basado en la
teoría económica de Harrod-Domar de eco-eciencia,
para determinar si las empresas eléctricas de Costa Rica
están en capacidad económica de demostrar crecimiento
utilizando la tecnología del smart grid y así contribuir con
el desarrollo sostenible, la competitividad en la industria,
coadyuvar con la matriz energética nacional, reducir tarifas
y obtener benecios económicos.
2.Referentes teóricos
El modelo Harrod-Domar expresa las condiciones que debe
tener una economía capitalista o de mercado para generar
el volumen de demanda global necesario para permitir el
desarrollo sostenido y equilibrado; sin abandonar nunca el
sistema keynesiano, este modelo considera la capacidad
productiva como una variable a lo largo del tiempo.
Para garantizar el equilibrio a largo plazo no basta con
el volumen de ahorro, sino que es preciso que en todo
momento se dé una total utilización de la capacidad
productiva, incrementada a través de las nuevas inversiones
(Gandolfo, 1976).
El modelo de Harrod y Domar pertenece al grupo de
modelos basados en el multiplicador y el acelerador. Tiene
una gran inuencia keynesiana y, como los de Kalecki,
Samuelson, Kaldor, Hicks, es tan simplicado que su
vericación econométrica parece ser una cuestión bastante
difícil (Franco González & Ramírez Hassan, 2005).
Considerando al tiempo como una variable discreta,
el modelo de Harrod-Domar acostumbra a formularse
mediante las tres siguientes ecuaciones:
A
t
=sY
t
(1)
It=v(Y
t
-Y_(
t-1
) ) (2)
(A
t
=I
t
) (3)
En donde A representa el ahorro, I la inversión e Y la renta.
a. La primera ecuación, es la función de ahorro y expresa
el comportamiento de los ahorradores, suponiendo
que la cantidad ahorrada es una parte proporcional de
la renta. El coeciente s expresa la propensión media
y marginal al ahorro (Franco González & Ramírez
Hassan, 2005).
b. La segunda ecuación dene el comportamiento de los
empresarios en cuanto a su actitud para invertir. Esta
Debido a que la inversión se debe enfocar en una ganancia
comparada con un rédito, Domar propone una ecuación
sobre la tasa de ahorro s en la cual relaciona el diferencial
del ahorro ∆A y la salida respecto a la inversión ∆Y (Domar,
1946).
(5)
Ahora, se aplica la relación de la inversión, que establece
la diferencia en la inversión ∆I, entre la inversión I total
aportada, es igual a multiplicar la tasa diferencial del ahorro
g por la tasa natural de crecimiento s (Domar, 1946) :
(6)
Al sustituir las ecuaciones 4, 5 y 6 se tiene la siguiente
igualdad:
(7)
De la anterior, se desprende que la inversión es igual a
la multiplicación de la tasa natural de crecimiento por el
ahorro, por lo que al cancelar el diferencial de salida ∆Y,
se tiene solo el diferencial de ahorro entre la inversión
(Domar, 1946):
(8)
Al igualar la inversión en ambos lados de la ecuación,
obtenemos lo que Domar establece como su máxima
económica: un diferencial de inversión es igual al
diferencial del ahorro (Domar, 1946).
(9)
Modelo Harrod:
Por otro lado, tenemos al modelo de Harrod, el cual
establece como un inicio de la ecuación, que el crecimiento
G es la igualdad del diferencial de salida ∆Y entre la salida
Y (Franco González & Ramírez Hassan, 2005).
(10)
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actitud se supone de manera que la inversión realizada
en el período t es proporcional al incremento de la
renta de dicho período con respecto a la del anterior
(Franco González & Ramírez Hassan, 2005).
c. Por último, la tercera ecuación es una de las conocidas
relaciones contables, la Inversión es igual al Ahorro en
un periodo de tiempo t (Franco González & Ramírez
Hassan, 2005).
Desde un punto de vista económico, las hipótesis de Harrod
es esencialmente diferente a las de Domar.
En el de Harrod, aparece una clara hipótesis de
comportamiento referente a las decisiones de inversión de
los empresarios que da lugar a una función de inversión
(Franco González & Ramírez Hassan, 2005):
• El ahorro depende del ingreso.
• La inversión depende del ingreso.
• En consecuencia, todo ahorro se invierte.
En el modelo de Domar por el contrario, no hay función de
inversión (en el sentido de relación de comportamiento),
pues su problema es diferente: es determinar la tasa a la
cual la inversión debe crecer para que no haya capacidad
ociosa, y no introduce función de inversión alguna para
explicar cómo ésta puede en realidad crecer a esa tasa
(Domar, 1946):
• La inversión incrementa la capacidad productiva.
• La capacidad productiva incrementa a su vez la
producción potencial.
• Dicha producción debe ser absorbida por un incremento
de la demanda agregada (consumo más inversión).
Conjunción de los modelos
A pesar de sus diferentes enfoques, ambos modelos se
unen para determinar una teoría que explica al nal, que,
realizando un ahorro, se pude invertir y por ende hay
crecimiento.
Modelo Domar:
El inicio del modelo establece que la tasa natural de
crecimiento g es igual a la relación directa del diferencial
de salida ∆Y (renta), respecto a la inversión agregada e
inversamente proporcional a dicha inversión I (Domar,
1946):
(4)
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La siguiente relación que se plantea, es que la inversión
neta C es igual a la inversión I sobre el diferencial de salida
∆Y (Franco González & Ramírez Hassan, 2005).
(11)
Al igual que Domar, Harrod expone que la tasa de ahorro s
relaciona el diferencial del ahorro A y la salida respecto a
la inversión Y (Franco González & Ramírez Hassan, 2005).
(12)
Con ello se iguala la ecuación y se muestra que la tasa
de ahorro s es la multiplicación del crecimiento G por la
inversión neta C (Franco González & Ramírez Hassan,
2005).
(13)
Al sustituir las ecuaciones 10, 11 y 12 con respecto a la
inversión, ahorro y salida, se tiene la siguiente ecuación
(Franco González & Ramírez Hassan, 2005):
(14)
Al despejar y cancelar las variables de diferencial de salida
∆Y, e igualar la salida Y, se tiene el mismo resultado que
Domar, concluyendo que la inversión es igual al ahorro
(Franco González & Ramírez Hassan, 2005)
(15)
(16)
Ahora bien, si se sustituye la tasa de ahorro en la ecuación
15, se obtiene que la inversión entre su entrada Y, es igual
a dicha tasa s.
(17)
O bien:
(18)
En este punto ambas teorías se unican: establece para
Harrod que el ciclo económico es una parte integrada del
camino del crecimiento y para Domar, no lo es, pero se
acomoda en su modelo al permitir que σ (productividad
media de la inversión) uctúe (Labandeira, Leon, &
Vásquez, 2007).
Harrod y Domar han empleado los mismos coecientes de
aceleración, pero con símbolos diferentes. El coeciente
de aceleración de Harrod se llama psicológico, el de
Domar es la tecnología, para ello, se supone que al aplicar
tecnología como la de un smart grid en las empresas
eléctricas en Costa Rica, se podrían obtener benecios por
el crecimiento económico, si utilizamos la ecuación de
crecimiento clásico, podemos inferir la siguiente ecuación
(European Communities, 2002):
(19)
Donde; α es la tasa de crecimiento del output respecto al
capital invertido e I es la inversión agregada que depende
del ahorro agregado, por lo que se tiene:
(20)
Por otra parte, s es la tasa de ahorro respecto a la renta real,
teniendo en cuenta los gastos ambientales y suponiendo
que es una fracción de la renta real total, e (European
Communities, 2002).
Al relacionar las dos ecuaciones, se obtiene el modelo
Harrod-Domar modicado del crecimiento en el output
real (European Communities, 2002):
(21)
Ahora se supone, que el crecimiento en eco-eciencia P,
está determinado por la función (European Communities,
2002);
(22)
Donde π indica la tendencia a largo plazo de las mejoras
en eco-eciencia y F(e) es una función cóncava de la renta
real, e.
La teoría de esta ecuación dice que para mantener la tasa de
crecimiento de eco-eciencia por encima de la tendencia π,
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21
se requiere que un porcentaje creciente de output se destine
a gastos ambientales, o que en otras palabras se podría decir
es una compensación por medio de utilización de dinero,
en la Gráca #1, se muestra el modelo de crecimiento con
gastos ambientales, en donde la curva de eco-eciencia es
mejorada con tecnología ambiental, y por ende un aumento
en el crecimiento económico (European Communities,
2002).
Gráco 1. Modelo de crecimiento con gastos ambientales
Fuente: (European Communities, 2002)
En general, los gastos ambientales para la empresa, al
menos a corto plazo, representan un costo que inicialmente
no proporciona un output con valor de mercado, a medio
plazo, en cambio, es posible que refuercen su posición
competitiva y la imagen de la empresa.
Desde el punto de vista de las empresas eléctricas en Costa
Rica, se parte de la hipótesis que la curva de la mejora en
tecnología ambiental, al utilizar modelos de smart grid,
es proporcional a la mejora en la curva de eco-eciencia,
lo cual se comprueba con el crecimiento económico, al
obtener una disminución del porcentaje de gastos u outputs
en contra del ambiente.
De la denición de eco-eciencia se conoce que el porcentaje
de crecimiento de la presión ambiental (∆E/E) es igual
al porcentaje de crecimiento (∆Y/Y) del output menos la
mejora en eco-eciencia (∆P/P), matemáticamente, según
la siguiente ecuación (European Communities, 2002):
(23)
La teoría ofrece un efecto de mejora en los resultados
económicos, esto por cuanto las empresas eléctricas están
bajo el efecto regulatorio, por tanto, parte de la disociación
económica está directamente relacionado a las tarifas.
El modelo a proponer ofrecería la opción de suponer que el
gobierno puede incidir en el nivel de gasto ambiental de las
empresas eléctricas en Costa Rica, por medio de cambios
en la regulación, por ejemplo, que parte de la tarifa sea
dedicada a la inversión de nuevas tecnologías, como lo es
la eco-eciencia, por medio de la propuesta de utilización
de smart grid.
El caso supone que, la preferencia sobre la regulación
se representa a través de las curvas de indiferencia, que
simbolizan niveles de utilidad superiores ante presiones
ambientales menores y mayores niveles del output, por
lo tanto, la regulación para las empresas eléctricas debe
optimizar las decisiones eligiendo el nivel de gasto
ambiental que le sitúa en la curva de indiferencia de mayor
nivel de utilidad.
Por tanto, las mejoras en tecnología ambiental,
evidentemente conducen a un incremento en la tendencia
de la tasa de mejora en eco-eciencia π, reduciendo la tasa
de crecimiento de la presión ambiental para cada nivel de
gasto ambiental (European Communities, 2002).
3. Metodología
En la econometría existen diversas escuelas de
pensamiento sobre la metodología, pero la que más se
utiliza es la tradicional o clásica, la cual aún predomina
en la investigación económica y las ciencias sociales.
Esta metodología se ajusta a los siguientes lineamientos
(Guajarati & Porter, 2010):
1. Planteamiento de la teoría o de la hipótesis.
2. Especicación del modelo matemático de la teoría.
3. Especicación del modelo econométrico o
estadístico de la teoría.
4. Obtención de datos.
5. Estimación de los parámetros del modelo
econométrico.
6. Pruebas de hipótesis.
7. Pronóstico o predicción.
8. Utilización del modelo para nes de control o de
políticas.
Este artículo pretende realizar un acercamiento de un
modelado econométrico, en donde se exponen primero los
lineamientos de un planteamiento de la teoría económica,
luego la especicación del modelo matemático de dicha teoría
y nalmente la aproximación de la especicación del modelo
econométrico, enfocado en que las empresas eléctricas en
Costa Rica puedan determinar si al aplicar tecnología como la
de un smart grid, pueden contribuir con el desarrollo sostenible,
la competitividad en la industria, coadyuvar con la matriz
energética nacional, reducir tarifas y obtener crecimiento y
benecios económicos (Guajarati & Porter, 2010).
Planteamiento de la teoría o de la hipótesis.
En el planteamiento de la teoría, se parte de una economía
reconocida, en otras palabras, la econometría tiene que ver
con la determinación empírica de las leyes económicas.
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Este artículo realiza el trazado de la hipótesis en la ecuación
del crecimiento económico de Harrod-Domar, en función
del ahorro y la inversión.
Una vez establecida la ley económica en la cual se basa
el modelo, se plantea la unicación con la eco-eciencia,
que establece la tasa de ahorro respecto a la renta real
y se obtiene el modelo Harrod-Domar modicado del
crecimiento en el output real.
Por lo tanto, se bosquejan interrogantes sobre qué
ocurre con las mejoras en tecnología ambiental en las
empresas eléctricas de Costa Rica, en donde supondría
que al incrementar la inversión en temas ambientales
y tecnológicos, puedan tener un ahorro en sus cuentas y
por ende se pueda tener una mejor eciencia y ecacia
en sus operaciones, llevando a que se pueda realizar una
disminución en las tarifas eléctricas, que convendría tanto a
nivel regulatorio, de competitividad empresarial y por ende
a nivel país, y evidentemente conducen a un incremento
en la tendencia de la tasa de mejora en eco-eciencia π,
reduciendo la tasa de crecimiento de la presión ambiental
para cada nivel de gasto ambiental.
A consecuencia de la mejora en π, la curva de intercambio
pivotearía hacia arriba, en la dirección de mejoras
ambientales permitiendo, a su vez, un mayor crecimiento
económico, como se mostró en la Gráca 1.
Por lo tanto, se esboza la siguiente pregunta de investigación:
¿existe la capacidad económica a nivel de las empresas
del sector eléctrico de Costa Rica, para la integración de
redes inteligentes?, esta capacidad, ¿se podría calcular y
llevar a la implementación de eco-eciencia por medio de
la implementación del smart grid y por ende al crecimiento
económico?
Para ello, como se ha mencionado, se debe plantear un
modelo matemático basado en la teoría económica de
crecimiento de Harrod y Domar, modicado a un modelo
econométrico como cualquier otro modelo de regresión
lineal, en el sentido de que los parámetros β1 y β2 son
lineales.
La diferencia es que la variable dependiente es el logaritmo
de Y y la regresora o variable explicativa es el tiempo,
que adquiere valores enteros desde 1 (Guajarati & Porter,
2010).
Los modelos a aplicar se denominan semilog, porque solo
una variable aparece en forma logarítmica y para nes
descriptivos, un modelo en el cual la variable regresada es
logarítmica; se denomina modelo log-lin. En el presente
modelo, el coeciente de la pendiente mide el cambio
proporcional constante o relativo en Y para un cambio
absoluto, dado en el valor de la regresora, por lo que se
tiene la ecuación (Guajarati & Porter, 2010).
(24)
Si se realiza la multiplicación del cambio relativo en Y
por 100, de la fórmula anterior, dará entonces el cambio
porcentual, o la tasa de crecimiento, en Y ocasionada por
un cambio absoluto en X, la variable regresora. Es decir,
100 por β2 da como resultado la tasa de crecimiento en
Y; 100 por β2 se conoce como la semi-elasticidad de Y
respecto de X (Guajarati & Porter, 2010).
Desarrollar la especicación del modelo matemático de
la teoría, es el paso siguiente en este artículo, como lo
muestra la metodología en su punto número 2, y se generan
las siguientes interrogantes, ¿qué variables dependientes e
independientes a nivel de tendencias tecnológicas se deben
de estudiar en las empresas eléctricas en Costa Rica, para
determinar el modelo econométrico?
Por lo que a partir de la siguiente ecuación 25, se desarrollará
el modelo econométrico que demuestre cuantitativamente
si las empresas eléctricas están en capacidad de invertir
en tecnología que las vuelva eco-ecientes y demuestren
crecimiento.
(25)
4. Análisis y Discusión
Como se ha mencionado en la introducción, el artículo
plantea la especicación del modelo econométrico o
estadístico de la teoría, mostrado en la ecuación 25, para
desarrollar en una futura tesis doctoral, los siguientes pasos
de la metodología económica; Especicación del modelo
econométrico o estadístico de la teoría, Obtención de datos,
Estimación de los parámetros del modelo econométrico,
Pruebas de hipótesis y Pronóstico o predicción.
Datos y aproximación empírica
Para el análisis y discusión, se plantea de la metodología
económica, que las variables de un modelo empírico, es
una representación del verdadero proceso de generación de
datos, y su nalidad es mostrar una serie de variables en
las cuales se puede desarrollar una tesis, donde se haga el
modelado econométrico, con todas las aristas económicas
de tecnología, las diferentes recombinaciones paramétricas,
y otras en las cuales se pueda rmar la hipótesis planteada.
Por ejemplo, un modelo empírico es teóricamente
consistente si reproduce el modelo teórico en las condiciones
supuestas por la teoría. Por otro lado, el modelo empírico se
admite si sus predicciones satisfacen todas las restricciones
de los datos con probabilidad (Hendry & Richard, 1982).
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Para sustentar el modelo empírico, las empresas eléctricas del
país, deben delimitar nuevos estándares o normalizaciones,
así como nuevas opciones de gestión estratégica, en donde
se debe unir la disyuntiva entre la administración de las
empresas eléctricas y las áreas técnicas operativas, temas
analizados en un estudio que realizó el MIT Massachusetts
Institute of Technology denominado The Future of the
Electric Grid, and Interdisciplinary MIT Study, elaborado
en el año 2011 (Massachusetts Institute of Technology,
2011).
Este informe, el quinto de una iniciativa denominada
“Future of”, serie emitida por el área de Energía del MIT,
indica la necesidad de integrar la red eléctrica en este caso
de EE.UU. conrmando con este reporte, la visión a nivel
global de la identicación y análisis de las áreas políticas
en cuando al establecimiento de la red inteligente o smart
grid (Massachusetts Institute of Technology, 2011).
Las nuevas tendencias a nivel de países en vías de desarrollo,
han mostrado nuevos modelos de cara a una empresa
eléctrica inteligente y han incluido una metodología
denominada “modelo de madurez para el smart grid”, que
es la tendencia más reciente para las empresas eléctricas. El
Modelo de Madurez de un smart grid, es una herramienta
de gestión bajo la dirección del Instituto de Ingeniería de
Software de la Universidad Carnegie Mellon. El modelo
fue desarrollado originalmente para el uso de los servicios
públicos de energía eléctrica (Smart Grid, 2011).
El modelo proporciona un marco para entender el estado
actual de la implementación de redes inteligentes y
su capacidad dentro de una empresa eléctrica, además
proporciona un contexto para el establecimiento de
futuras estrategias y planes de trabajo, ya que pertenecen
a un crecimiento inteligente con implementaciones del
tipo cuadrícula. Está compuesto por ocho dominios que
contienen cada uno seis niveles denidos de madurez, que
van desde el Nivel 0 (más bajo) al nivel 5 (más alto) (Smart
Grid, 2011).
Estos niveles establecen un marco para determinar el estado
actual del desarrollo y capacidad de redes inteligentes en una
empresa del sector eléctrico, también establece un contexto
para determinar estrategias de futuro y planes de trabajo
enfocados hacia la tecnología y las redes inteligentes.
Los dominios son agrupaciones lógicas de capacidades y
características relacionadas con las redes inteligentes, en
donde las empresas determinan basadas en un cuestionario,
cuál es el nivel que se encuentran. La idea es desarrollar
una fórmula económica que establezca si los costos de
inversión en las estrategias del modelo de madurez y más
aún en la tecnología, obedece a la demostración teórica de
que existe crecimiento y con ello las empresas eléctricas
puedan tomar la decisión de realizar la inversión que esto
conlleva.
Los niveles del modelo de madurez son los siguientes
(Smart Grid, 2011):
• Estrategia, Gestión y Regulación (SMR): Desarrollo
de visión y estrategia hacia red inteligente,
desarrollo de procesos de gestión, promoción de
relaciones con patrocinadores.
• Organización y Estructura (OS): Cambios en
cultura, estructura, comunicaciones, recursos
humanos y gestión del conocimiento.
• Operaciones de red (GO): Operación conable,
segura, con suministro a largo plazo y eciente.
Operaciones automatizadas con exibilidad.
• Gestión de activos y trabajo (WAM): Gestión
óptima de los activos y recursos de trabajo. Uso
efectivo de la cantidad de información disponible.
• Tecnología (TECH): Planeación estratégica para
funcionalidades de red inteligente. Establecimiento
de procesos de ingeniería y negocio para la
evaluación, adquisición, integración y pruebas para
nuevas tecnologías.
• Consumidor (CUST): Participación del consumidor:
Pasiva o Activa.
• Integración Cadena de Valor (VCI): Habilidad para
lograr objetivos administrando las interdependencias
organizacionales en la cadena de suministro y de
demanda, usando un suministro dinámico y gestión
de la demanda basado en información en tiempo
real.
• Sociedad y Ambiente (SE): Objetivos sociales con
respecto a conabilidad, seguridad y suministro de
la infraestructura eléctrica, cantidad y fuentes de
energía. Impacto de la infraestructura y la energía
en el ambiente y la calidad de vida.
Los niveles de madurez representan estados denidos del
progreso de una organización hacia logros en materia de
redes inteligentes, tales como (Smart Grid, 2011):
• Automatización.
• Eciencia.
• Conabilidad.
• Ahorro de energía y costos.
• Integración de fuentes alternativas.
• Interacción con el consumidor.
• Acceso a nuevas oportunidades de negocio y mercado.
Basado en lo anterior, por ejemplo, en una de las
principales empresas eléctricas en Costa Rica se desarrolló
la aplicación del modelo de madurez de smart grid, lo
que permitió brindar una aproximación de la condición
inicial, llamada por algunos “base”, del nivel de aplicación
de las características esperadas para cada dominio en una
empresa de distribución de energía eléctrica.
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Revista Fidélitas
׀ Vol.1 (2) ׀ Octubre 2020
El mismo fue aplicado en el 2015, iniciando con una
inducción de lo que se realiza en la empresa, seguido de
la aplicación del modelo de madurez, que proporcionó
como resultado un “Nivel Por Defecto” en los diferentes
dominios, que se muestran en el siguiente Gráco 2.
Gráco 2. Diagnóstico SGMM
Fuente: Gerencia, 2015
Basado en el resultado del nivel de la empresa, se deben
ejecutar acciones para poder escalar en los siguientes
niveles, hasta llegar a la implementación del smart grid. Así
por ejemplo en el tema tecnológico, en el cual se pretende
demostrar el crecimiento de la empresa, se encuentra en
el nivel 1, ya que únicamente llegó a obtener 0,6 de un
esperado de 4 en la escala determinada, lo que obliga a
tomar medidas como por ejemplo (Massachusetts Institute
of Technology, 2011):
• Evaluar formalmente la arquitectura Tecnología de
la • Información TI propuesta o existente con los
atributos de calidad.
• Identicar en toda la empresa donde la tecnología
podría mejorar el rendimiento de departamentos
funcionales.
• Establecer un proceso formal en todas o la mayoría
de las líneas de negocio para evaluar y seleccionar
tecnologías armonizado con la visión/estrategia.
• Armonizar las inversiones claves en TI con la
arquitectura TI empresarial en todas las líneas de
negocio.
• Seleccionar las normas estándares que apoyen el
desarrollo de su estrategia smart grid dentro de su
arquitectura TI empresarial.
Ahora bien, para poder reproducir el modelo teórico que
demuestre cuantitativamente si las empresas eléctricas
del país están en capacidad de invertir en tecnología que
las vuelva eco-ecientes y demuestren crecimiento, se
basará en las predicciones del modelo econométrico de
tecnología utilizando el fundamento del smart grid, la
idea es cuanticar las acciones resultantes del diagnóstico
del modelo de madurez, y establecer: criterios de costos,
inversiones, uso de tecnología, evaluación de lo utilizado,
capital actual, modelo tarifario, planillas, demanda del
cliente, demanda energética, modelos de eco-eciencia,
y otras variables que se deben de adherir a la estructura
básica que se pretende realizar del modelado econométrico
basado en la ecuación 24, y econométricamente en la teoría
de semilog de la ecuación 25.
Para ilustrar una aproximación empírica, utilizando
tecnologías del modelo de madurez del smart grid,
en el presente artículo se seleccionaron tres modelos
econométricos ya desarrollados a nivel mundial,
indicando que, el modelado econométrico por proponer
es expandible y, estas analizan las principales fuerzas
motrices e interacciones dentro del sistema eléctrico para
cuanticar: el impacto en la carga máxima, tecnologías de
energía limpias, redes inteligentes y apoyo a las políticas
regulatorias (Heinen, Elzinga, Seul-Ki , & Ikeda, 2011).
Los tres modelos seleccionados como ejemplo son:
medidores inteligentes, el número de vehículos eléctricos y
la respuesta a la demanda, los tres con desarrollos propios
de smart grid (Heinen, Elzinga, Seul-Ki , & Ikeda, 2011).
Medidores Inteligentes
Los medidores inteligentes o denominados AMI por
Advanced Meter Infraestructure en inglés, es un equipo que
permite la facturación dinámica de la electricidad midiendo
el consumo en intervalos de hora o más pequeños. Este
medidor también podría comunicarse con la pantalla en el
hogar dentro de las instalaciones del cliente y mostrar el
consumo en tiempo real y el precio de la electricidad.
La penetración de AMI (%) representa la proporción de
usuarios nales conectados a la red eléctrica a través de
medidores inteligentes. Los medidores inteligentes sin
tarifas eléctricas dinámicas, sin embargo, no proporcionan
ningún incentivo para gestionar el pico de la demanda
(Heinen, Elzinga, Seul-Ki , & Ikeda, 2011).
Con el n de evaluar el impacto potencial en la demanda
máxima, la cuota de los medidores inteligentes instalados
se introduce como una variable auxiliar para medir el
despliegue de AMI (Heinen, Elzinga, Seul-Ki , & Ikeda,
2011).
Se puede suponer que la implementación de medidores
inteligentes sigue la forma de una curva logarítmica con
crecimiento exponencial inicialmente, seguida por un
crecimiento lento y nalmente alcanzando la madurez,
ya que la mayoría de los hogares estarían equipados con
medidores inteligentes. Por lo tanto, el despliegue de
AMI puede ser representado por las siguientes ecuaciones
(Heinen, Elzinga, Seul-Ki , & Ikeda, 2011):
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(26)
El coeciente r es la tasa de crecimiento. Se supone que
la función de paso STEP se activa en un intervalo de
tiempo jo (T
Lag
) antes del momento en que la respuesta de
demanda (TDR) está en funcionamiento, con T
Lag
asumido
como cinco años. La función STEP en la discusión anterior
se dene como (Heinen, Elzinga, Seul-Ki , & Ikeda, 2011):
(27)
Demanda de Generación
La demanda de generación (D
GEN
= terawatthora (TWh))
indica el consumo de electricidad estimado por las
proyecciones de la Perspectiva Tecnológica de Energía
o ETP por sus siglas en inglés, éstos consideran mejoras
en la eciencia energética y que según la teoría no están
inuenciadas por las redes inteligentes desplegadas en este
modelo (Heinen, Elzinga, Seul-Ki , & Ikeda, 2011).
No se espera que los programas de respuesta a la demanda
reduzcan la demanda, sino simplemente cambien el
consumo del pico a la hora punta. Las redes inteligentes
pueden reducir la demanda de generación reduciendo
las pérdidas de transmisión y distribución a través de
avanzadas herramientas de control y monitoreo.
Por lo tanto, los números de ETP se ajustan mediante un
coeciente de eciencia α como sigue (Heinen, Elzinga,
Seul-Ki , & Ikeda, 2011):
(28)
Vehículos Eléctricos
Al analizar los Vehículos Eléctricos (EV
s
) y los Vehículos
Eléctricos Híbridos Enchufables (PHEV
s
), desde el punto
de vista de las empresas eléctricas en Costa Rica, se debe
considerar que son elementos alimentados por una batería
eléctrica y que ésta a su vez debe ser cargada desde la red,
denominada “grid-to-vehicle” (G2V). Si está conectado
durante las horas punta y si el acceso a la red no se gestiona
de manera apropiada, los vehículos aumentarán la carga
máxima (Heinen, Elzinga, Seul-Ki , & Ikeda, 2011).
Sin embargo, también tienen el potencial de actuar como
dispositivos de almacenamiento de red y la alimentación
de la electricidad de nuevo en la red en horas pico. Esta
función se denomina vehículo a la red (V2G) y se basa en
una red inteligente que permite una mayor participación
del lado de la demanda para el equilibrio, la reducción de
picos de las acciones de contingencia (Heinen, Elzinga,
Seul-Ki , & Ikeda, 2011).
Por lo tanto, el potencial real de almacenamiento
disponible de EVs / PHEVs en este modelo depende de
la implementación de la red inteligente, que a su vez
está determinada por la proporción de EVs / PHEVs en
combinación con medidores avanzados (AMI) y precios de
tiempo de uso. La potencia que un vehículo puede entregar
puede ser aproximada con la siguiente fórmula (Heinen,
Elzinga, Seul-Ki , & Ikeda, 2011):
(29)
Donde, P
VEH
es la potencia máxima de V2G (kW), E
s
la
energía almacenada disponible como corriente continua
(kWh) al inversor; dD la distancia recorrida (km) ya que
la batería estaba llena; d
RB
la distancia (km) del buffer
de rango requerido por el conductor; P
HEV
la eciencia
de conducción eléctrica del vehículo (kWh / km); Ƞ
INV
la
eciencia de conversión eléctrica del inversor de corriente
directa a alterna (sin dimensiones); y t
DISP
el tiempo que
la energía almacenada del vehículo es despachada (horas)
(Heinen, Elzinga, Seul-Ki , & Ikeda, 2011)
Planteamiento de tesis
Basados en los tres ejemplos anteriores, suponemos
ahora un modelado econométrico hipotético, el cual sería
desarrollado más ampliamente en la tesis doctoral, en este
caso se presentan tres variables: medidores inteligentes,
generación a la demanda y vehículos eléctricos, de las
múltiples opciones que se deben de desarrollar en la
investigación, basados en el modelo de madurez de smart
grid presentado, para luego realizar la prueba de hipótesis
de que las empresas al correr el modelo econométrico,
su resultado indique si es factible económicamente tener
crecimiento por los ahorros eco-ecientes.
Si se unican por el momento, estas tres variables:
infraestructura de medición avanzada, vehículos eléctricos
y generación de la demanda, con el modelo econométrico
y de eco-eciencia de la fórmula 25, se pude obtener un
modelado inicial, en el cual se pude analizar de la siguiente
manera:
(30)
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Por lo que tenemos; de la denición de eco-eciencia,
el porcentaje de crecimiento de la presión ambiental
(∆E/E) es igual al porcentaje de crecimiento (∆Y/Y)
del output menos la mejora en eco-eciencia (∆P/P),
matemáticamente, se incluye una matriz con las variables
antes vistas; suponiendo que al incluir lectura remota se
tiene una mejora en el control de carga y por ende una
disminución del consumo de la energía eléctrica, que viene
a coadyuvar a la matriz de generación de energía eléctrica.
Por otro lado, al introducir vehículos eléctricos, los mismos
se pueden considerar como almacenadores de energía y por
ende baja las curvas de carga en las empresas eléctricas,
reduciendo los picos de demanda y el uso de hidrocarburos
en la generación de electricidad.
Como se mencionó, el modelado econométrico supone ser
expandible, para ingresar más ecuaciones econométricas a
la matriz planteada en la hipótesis fórmula 30, y así poder
demostrar, nalmente la aproximación de la especicación
del modelo econométrico enfocado en que las empresas
eléctricas en Costa Rica puedan determinar, si al aplicar
tecnología como la de un smart grid, pueden contribuir con
el desarrollo sostenible, la competitividad en la industria,
coadyuvar con la matriz energética nacional, reducir tarifas
y obtener crecimiento y benecios económicos, lo que
supondría que sí se tiene mejora en la eco-eciencia (∆P/P)
y lograr que la presión ambiental disminuya y sea el factor
crecimiento el que aumente.
5. Conclusiones
Se ha determinado que el modelo económico de Harrod-
Domar, es la base económica fundamental para establecer
que el diferencial de ahorro es igual al diferencial de
inversión, que asume que una organización, en este caso
de estudio las empresas eléctricas en Costa Rica, pueden
demostrar crecimiento, en el tanto puedan disminuir los
costos de operación realizando inversiones en materia
ambiental, bajo la premisa de la eco-eciencia, esto porque
se ha demostrado empíricamente que si las empresas
invierten en tecnología de cara a los aspectos ambientales,
como lo son el smart grid, pueden contribuir a ser más
ecientes y efectivas, trasladando ese crecimiento en
reducciones en costos operativos que vienen a contribuir
con mejores tarifas, contribuir con la política energética
nacional y además aportar a la competitividad de los
sectores industrial y comercial.
Se mostraron ejemplos de modelados econométricos de
tres de las variables dentro de una estructura de smart grid,
las cuales obedecen a implementaciones de tecnologías
que contribuyen con los aspectos ambientales, y que, desde
el punto de vista de la eco-eciencia, son propulsores en la
disminución del porcentaje de gastos u outputs en contra
del ambiente.
Estos inputs, son una parte de la tecnología que un modelo
de madurez asume para poder integrar una red inteligente
o smart grid, cada elemento como se puede observar
tiene un modelo de análisis desde la perspectiva técnica
y económica, las cuales en algunos casos ya han sido
desarrolladas como los antes expuestos y otros deben
de plasmarse en un modelo econométrico similar, para
poderlos integrar a la fórmula número 30, de eco-eciencia
básica que se plantea en este artículo.
La idea con este artículo, es incentivar el desarrollo de
una futura tesis doctoral, cuyo objetivo sea la modelación
econométrica de la eco-eciencia en las empresas eléctricas
de Costa Rica utilizando smart grid, con una sola matriz,
por medio de la unión de los modelados económicos y
econométricos de las variables tecnológicas que se deben
de implementar.
Se debe ampliar en los casos que no se cuente con una
fórmula econométrica, e investigar el aplicar en las
variables tecnológicas en que sí se tengan fórmulas, así
mismo cuanticar y adaptar un modelo econométrico
global en una sola matriz, en la cual se obtengan datos que
se deben de recolectar de las empresas eléctricas del país,
los insumos para poder determinar si dichas empresas están
en las condiciones económicas para poder implementar un
smart grid, a su vez lograr demostrar que esas mejoras en
tecnología logren disminuir las presiones ambientales y
por ende lograr un crecimiento económico.
Lo deseable es, que al crecer las empresas eléctricas
económicamente, se puede suplir la demanda de energía del
país mediante una matriz energética óptima, promoviendo
el uso eciente de energía para mantener y mejorar
la competitividad del país con predominio de fuentes
renovables y al menor costo, con el cambio tecnológico,
procesos de innovación, investigación y conocimiento de
alto impacto como lo es una red inteligente y que se logre
controlar completamente el consumo y generación de la
energía, la calidad y diversidad de fuentes, siendo estas
preferiblemente compatibles con el desarrollo sostenible
del país, ya que abarca tanto a la empresa eléctrica como a
la comunidad en donde se aplique.
Por último, queda plasmada la base económica para el
desarrollo de la matriz econométrica, y por ende dar
continuidad en un futuro trabajo de investigación para
dar respuesta a la pregunta de investigación, si ¿existe la
capacidad económica a nivel de las empresas del sector
eléctrico de Costa Rica, para la integración de redes
inteligentes?, y poder matemáticamente, económica y
econométricamente demostrar si esta capacidad, podrá
llevar a la implementación de eco-eciencia por medio de
la implementación del smart grid y por ende al crecimiento
económico en las empresas eléctricas de Costa Rica.
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7. Referencias
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