Uso del data mining en la selección de proyectos con alto potencial hidroeléctrico. Caso cuenca Jequetepeque-Zaña, Perú.
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2021-07
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LACCEI Inc.
Abstract
Perú es un país caracterizado por la presencia de la Cordillera de los Andes, la cual representa una posibilidad de gran potencial a nivel energético pues define grandes caídas o desniveles topográficos que pueden ser aprovechados para el desarrollo de proyectos hidroenergéticos. Además, un proceso de lluvia-escorrentía puede mantener un flujo base en el río y asociarse a una disponibilidad hídrica para una cierta persistencia. Según el Plan Energético Nacional 2014-2025[3], desarrollado por el Ministerio de Energía y Minería (MINEM), se espera que la demanda peruana de energía crezca entre 4,5 y 6,5 por ciento al año para 2025, cobrando especial importancia la planificación y desarrollo de pequeñas y medianas centrales hidroeléctricas.
La presente investigación evalúa el potencial hidroeléctrico en las cuencas Zaña y Jequetepeque aplicando técnicas de datos espacializados con el fin de ubicar zonas con alto potencial para futuros aprovechamientos hidroenergéticos. Para este fin, se aplica un modelo hidrológico y se espacializa para determinar el potencial hidroeléctrico a nivel de grillas de 100 m x 100 m; finalmente, se aplican técnicas de data mining como clasificación para agrupar los valores hallados en categorías de alto, medio y bajo potencial hidroeléctrico y seleccionar un mejor proyecto.
Los resultados muestran que existe potencial para desarrollar proyectos hidroeléctricos de hasta 219MW, para un desnivel máximo de 503 m, potencia muy superior a las centrales hidroeléctricas existentes Gallito Ciego y Zaña, las más grandes de la región y que solamente alcanzan los 35.3 y 13.2 MW respectivamente.
Los beneficiarios de este proyecto de investigación son Ministerio de Energía y Minas (MINEM), instituciones dentro del sector energético (como el COES), empresas privadas e, indirectamente, toda la población del país.
Description
Keywords
Potencial hidroeléctrico, Minería de datos, Modelo hidrológico