估算索诺拉州光伏发电量的地理空间方法

Leonardo Coronado Arvayo, José Mauricio Galeana Pizaña
{"title":"估算索诺拉州光伏发电量的地理空间方法","authors":"Leonardo Coronado Arvayo, José Mauricio Galeana Pizaña","doi":"10.14350/rig.60765","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"A nivel internacional existe acuerdo en que la energía fotovoltaica (EF) es un pilar de la transición energética requerida para mitigar los efectos del calentamiento global. El presente artículo tiene por objetivo general aportar una primera aproximación geoespacial para estimar la proporción de territorio y la cantidad de electricidad factible de ser generada mediante el proceso fotovoltaico en el estado de Sonora. Para cumplir con esto, primero es necesario plantear que método es el más apto para identificar estos sitios. En la literatura se identificó que el proceso analítico jerárquico (AHP, por sus siglas en inglés) es una de las metodologías más empleadas para la selección de sitios para la producción de diferentes tipos de energías solares, incluyendo mayoritariamente a la fotovoltaica (Suprova et al., 2020; Malemnganbi y Shimray, 2020; Al Garni y Awasthi, 2017; Solangi et al., 2019). Una mezcla de GIS y AHP es uno de los submétodos más apto para identificar estos sitios y aplicarles condiciones específicas (Chandio et al., 2012), en este caso en particular a través de la aplicación de ecuaciones, usando algebra de mapas, para estimar la producción teórica de electricidad para toda la entidad federativa con el proceso fotovoltaico. Ya que los sistemas de información geográfica (GIS-AHP permiten espacializar objetivos específicos.\nDe aquí que la primera tarea fuera espacializar las variables determinísticas del proceso fotovoltaico, así como los sitios donde no es posible producir esta energía. En este caso, se obtuvieron las variables meteorológicas gracias a datos de las estaciones de CESAVE-SIAFESON (2020). Por cuestiones de disponibilidad de datos y consistencia de estos en las estaciones, se emplearon 97 estaciones en total. Estas registran diferentes medidores. Como estos datos son geográficamente puntuales, se requirió utilizar técnicas de interpolación espacial para hacerlos continuos.\nEl resto de los criterios de selección se obtiene de diferentes fuentes de información. En el caso de la elevación del terreno del Continuo de Elevaciones Mexicano de INEGI (s.f.), la inclinación y la orientación del terreno se estimaron a partir de los datos de elevación con la técnica geodésica de su método respectivo en el software Arcmap. Las vialidades se tomaron de la Red Nacional de Caminos, obtenida de INEGI (2020), las manchas urbanas y rurales respectivas de INEGI (2016) y las líneas de transmisión eléctrica de CENACE (2016). El método de proximidad empleado para estas tres variables fue el de camino-distancia del software Arcmap.\nLos criterios de exclusión son las líneas de transmisión (CENACE, 2016), los patrimonios de la humanidad (CONANP, 2021a), las áreas naturales protegidas (CONANP, 2021), los sitios de vegetación nativa y vida (INEGI, 2017), los cuerpos de agua (INEGI, 2009), las manchas urbanas y rurales (INEGI, 2016), la propiedad social que se encuentra en la carta catastral de Sonora (INEGI, 2016a), la red vial (INEGI, 2020c), lugares con una inclinación mayor a 10 grados (INEGI, s.f.) y los sitios turísticos, religiosos, aeropuertos y otros (INEGI, 2020c).\nCon esto se contó con las variables determinísticas y los sitos no aptos para instalar plantas solares. Para identificar la importancia relativa de las variables determinísticas se utilizaron estudios similares como son Sánchez-Lozano et al. (2013), Chen et al. (2014), Noorollahi et al. (2016), Zoghi et al. (2017), Doljak y Stanojević (2017), Al Garni y Awasthi (2017) y Doorga et al. (2018).\nPosteriormente se aplicó el método de AHP a los datos espaciales para generar la clasificación de los sitios para cumplir con el objetivo de producir electricidad vía el proceso fotovoltaico. Tanto a los resultados como a Sonora en su totalidad, se le aplicaron ecuaciones especificas (Obukhov et al., 2017; Ropp et al., 1997; Faiman, 2008; Huld y Gracia Amillo, 2015) usando algebra de mapas para estimar la electricidad que es posible generar usando panales solares.\nSe encontró que 35.85% del territorio puede ser usado para generar esta energía y con solo 0.58% de este territorio, equivalente a 1081 km2, se podría abastecer el consumo total de electricidad mexicano del año 2020 (Expansión, s.f.).  De esa forma, la energía fotovoltaica en el país es un recurso fundamental y con alta factibilidad para lograr la transición energética.","PeriodicalId":330068,"journal":{"name":"Investigaciones Geográficas","volume":"408 17","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-04-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Una aproximación geoespacial para la estimación de la generación de energía fotovoltaica en Sonora\",\"authors\":\"Leonardo Coronado Arvayo, José Mauricio Galeana Pizaña\",\"doi\":\"10.14350/rig.60765\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"A nivel internacional existe acuerdo en que la energía fotovoltaica (EF) es un pilar de la transición energética requerida para mitigar los efectos del calentamiento global. 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Una mezcla de GIS y AHP es uno de los submétodos más apto para identificar estos sitios y aplicarles condiciones específicas (Chandio et al., 2012), en este caso en particular a través de la aplicación de ecuaciones, usando algebra de mapas, para estimar la producción teórica de electricidad para toda la entidad federativa con el proceso fotovoltaico. Ya que los sistemas de información geográfica (GIS-AHP permiten espacializar objetivos específicos.\\nDe aquí que la primera tarea fuera espacializar las variables determinísticas del proceso fotovoltaico, así como los sitios donde no es posible producir esta energía. En este caso, se obtuvieron las variables meteorológicas gracias a datos de las estaciones de CESAVE-SIAFESON (2020). Por cuestiones de disponibilidad de datos y consistencia de estos en las estaciones, se emplearon 97 estaciones en total. Estas registran diferentes medidores. 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摘要

国际社会一致认为,光伏能源是减缓全球变暖影响所需的能源转型的支柱。本文的总体目标是提供第一个地理空间近似值,以估算索诺拉州可通过光伏工艺发电的领土比例和发电量。为此,首先需要考虑哪种方法最适合确定这些地点。在文献中,分析层次过程(AHP)被认为是最广泛应用于不同类型太阳能(主要包括光伏)生产选址的方法之一(Suprova 等人,2020 年;Malemnganbi 和 Shimray,2020 年;Al Garni 和 Awasthi,2017 年;Solangi 等人,2019 年)。GIS 和 AHP 的混合使用是确定这些地点并对其应用特定条件的最合适的子方法之一(Chandio 等人,2012 年),在本特定案例中,通过应用方程,使用地图代数,估算出整个联邦实体光伏发电过程的理论发电量。第一项任务是将光伏发电过程中的确定性变量以及无法生产这种能源的地点空间化。在这种情况下,气象变量是通过 CESAVE-SIAFESON 站(2020 年)的数据获得的。出于数据可用性和站点数据一致性的考虑,共使用了 97 个站点。这些站点记录了不同的测量值。由于这些数据在地理位置上有时间间隔,因此有必要使用空间插值技术使其连续,其余的选择标准则来自不同的信息来源。地形高程取自墨西哥国家地理和地理研究所的《墨西哥高程连续图》(注),地形的坡度和方位是通过 Arcmap 软件中各自方法的大地测量技术从高程数据中估算出来的。道路取自 INEGI(2020 年)中的国家道路网,城市和农村补丁分别取自 INEGI(2016 年),输电线路取自 CENACE(2016 年)。这三个变量使用的邻近方法是 Arcmap 软件的路径距离法。排除标准为输电线路(CENACE,2016 年)、世界遗产(CONANP,2021a)、自然保护区(CONANP,2021 年)、原生植被和生命遗址(INEGI,2017 年)、水体(INEGI,2009 年)、城市和农村斑块(INEGI,2016 年)、索诺拉州地籍图中的社会财产(INEGI,2016 年 a)、道路网(INEGI,2020 年 c)、坡度大于 10 度的地点(INEGI,n.f.)以及旅游、宗教、机场和其他场所(INEGI,2020c),这些都提供了不适合安装太阳能发电站的确定性变量和场所。类似的研究也被用于确定确定性变量的相对重要性,如 Sánchez-Lozano 等人(2013 年)、Chen 等人(2014 年)、Noorollahi 等人(2016 年)、Zoghi 等人(2017 年)、Doljak 等人(2017 年)、S.(然后将 AHP 方法应用于空间数据,以生成符合光伏发电目标的地点排序。对结果和整个索诺拉州都应用了特定方程(Obukhov 等人,2017 年;Ropp 等人,2018 年)、研究发现,墨西哥 35.85% 的国土可用来生产这种能源,而只需用 0.58% 的国土(相当于 1081 平方公里)就能满足墨西哥 2020 年的总用电量(Expansión,n.d.)。 因此,墨西哥的光伏能源是实现能源转型的基本资源,具有很高的可行性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Una aproximación geoespacial para la estimación de la generación de energía fotovoltaica en Sonora
A nivel internacional existe acuerdo en que la energía fotovoltaica (EF) es un pilar de la transición energética requerida para mitigar los efectos del calentamiento global. El presente artículo tiene por objetivo general aportar una primera aproximación geoespacial para estimar la proporción de territorio y la cantidad de electricidad factible de ser generada mediante el proceso fotovoltaico en el estado de Sonora. Para cumplir con esto, primero es necesario plantear que método es el más apto para identificar estos sitios. En la literatura se identificó que el proceso analítico jerárquico (AHP, por sus siglas en inglés) es una de las metodologías más empleadas para la selección de sitios para la producción de diferentes tipos de energías solares, incluyendo mayoritariamente a la fotovoltaica (Suprova et al., 2020; Malemnganbi y Shimray, 2020; Al Garni y Awasthi, 2017; Solangi et al., 2019). Una mezcla de GIS y AHP es uno de los submétodos más apto para identificar estos sitios y aplicarles condiciones específicas (Chandio et al., 2012), en este caso en particular a través de la aplicación de ecuaciones, usando algebra de mapas, para estimar la producción teórica de electricidad para toda la entidad federativa con el proceso fotovoltaico. Ya que los sistemas de información geográfica (GIS-AHP permiten espacializar objetivos específicos. De aquí que la primera tarea fuera espacializar las variables determinísticas del proceso fotovoltaico, así como los sitios donde no es posible producir esta energía. En este caso, se obtuvieron las variables meteorológicas gracias a datos de las estaciones de CESAVE-SIAFESON (2020). Por cuestiones de disponibilidad de datos y consistencia de estos en las estaciones, se emplearon 97 estaciones en total. Estas registran diferentes medidores. Como estos datos son geográficamente puntuales, se requirió utilizar técnicas de interpolación espacial para hacerlos continuos. El resto de los criterios de selección se obtiene de diferentes fuentes de información. En el caso de la elevación del terreno del Continuo de Elevaciones Mexicano de INEGI (s.f.), la inclinación y la orientación del terreno se estimaron a partir de los datos de elevación con la técnica geodésica de su método respectivo en el software Arcmap. Las vialidades se tomaron de la Red Nacional de Caminos, obtenida de INEGI (2020), las manchas urbanas y rurales respectivas de INEGI (2016) y las líneas de transmisión eléctrica de CENACE (2016). El método de proximidad empleado para estas tres variables fue el de camino-distancia del software Arcmap. Los criterios de exclusión son las líneas de transmisión (CENACE, 2016), los patrimonios de la humanidad (CONANP, 2021a), las áreas naturales protegidas (CONANP, 2021), los sitios de vegetación nativa y vida (INEGI, 2017), los cuerpos de agua (INEGI, 2009), las manchas urbanas y rurales (INEGI, 2016), la propiedad social que se encuentra en la carta catastral de Sonora (INEGI, 2016a), la red vial (INEGI, 2020c), lugares con una inclinación mayor a 10 grados (INEGI, s.f.) y los sitios turísticos, religiosos, aeropuertos y otros (INEGI, 2020c). Con esto se contó con las variables determinísticas y los sitos no aptos para instalar plantas solares. Para identificar la importancia relativa de las variables determinísticas se utilizaron estudios similares como son Sánchez-Lozano et al. (2013), Chen et al. (2014), Noorollahi et al. (2016), Zoghi et al. (2017), Doljak y Stanojević (2017), Al Garni y Awasthi (2017) y Doorga et al. (2018). Posteriormente se aplicó el método de AHP a los datos espaciales para generar la clasificación de los sitios para cumplir con el objetivo de producir electricidad vía el proceso fotovoltaico. Tanto a los resultados como a Sonora en su totalidad, se le aplicaron ecuaciones especificas (Obukhov et al., 2017; Ropp et al., 1997; Faiman, 2008; Huld y Gracia Amillo, 2015) usando algebra de mapas para estimar la electricidad que es posible generar usando panales solares. Se encontró que 35.85% del territorio puede ser usado para generar esta energía y con solo 0.58% de este territorio, equivalente a 1081 km2, se podría abastecer el consumo total de electricidad mexicano del año 2020 (Expansión, s.f.).  De esa forma, la energía fotovoltaica en el país es un recurso fundamental y con alta factibilidad para lograr la transición energética.
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