Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Serna Suarez, Ivan DavidOrdóñez Plata, GabrielCarrillo Caicedo, GilbertoChaparro Florez, Holman AndresBaron Suarez, Nixon Adrian2024-03-0320162024-03-0320162016https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/35332La evaluación de proyectos para el aprovechamiento de fuentes no convencionales de energía utilizando el análisis envolvente de datos se desarrolla por medio de un procedimiento para identificar proyectos de inversión candidatos a ejecutar. Este procedimiento se realiza con base en la técnica llamada Análisis Envolvente de Datos (DEA), que recurre a la programación matemática la cual se ha empleado con éxito para evaluar el rendimiento relativo de un conjunto de Unidades de Toma de Decisiones (DMU, por sus siglas en inglés). Dentro de la técnica DEA se desarrollan múltiples modelos, los cuales se evalúan y se comparan por sus características, ventajas y desventajas evaluadas en diversos trabajos de investigación. En este caso las DMU son los proyectos de diferentes tecnologías de generación. En cuanto a los proyectos a evaluar se consideran dos entradas y dos salidas todos datos conocidos. Las entradas (la demanda energética y la oferta de recurso en la zona), las salidas (los beneficios económicos por costos de implementación e impactos ambientales). Para implementar esta propuesta se realiza el análisis con datos reales de una región la cual está dividida en zonas, cada una con datos de recurso energético para todas las tecnologías consideradas, así como sus respectivos impactos, demanda de energía y los costos de implementación de cada una de las diferentes tecnologías. Finalmente, se hace un análisis de resultados luego de implementar la propuesta, así como un resumen de la ubicación de los mejores proyectos, qué tecnologías son más apropiadas en estas ubicaciones, cuál es el costo de la energía para las opciones de tecnologías seleccionadas, sus impactos, el análisis costo beneficio de los impactos medioambientales y su eficiencia a partir de los parámetros inicialmente considerados.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/DeaAnálisis Costo Beneficio De Los Impactos MedioambientalesEficiencia RelativaEvaluación De ProyectosEvaluación De Potencial Eléctrico.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coThe project evaluation for the utilization of unconventional sources of energy using the data envelopment analysis is developed through a process to identify candidates to run projects investment. This procedure is performed based on a technique called Data Envelopment Analysis (DEA)which uses mathematical programming which has been used successfully to assess the relative performance of a set of Decision Making Units (DMUfor their acronym in English). Within the technique DEA multiple models are developedwhich are evaluated and compared for their characteristicsadvantages and disadvantages evaluated in several research. In this case the DMU are projects of di_x001B_erent generation technologies. As for projects to evaluate are considered two inputs and two outputsall known data. Inputs (energy demand and supply resource in the area)outputs (the economic bene_x001C_ts from implementation costs and environmental impacts). To implement this proposal analysis with real data from a region which is divided into zoneseach with data on energy resource for all technologies considered and their respective impactsdemand of energy and the costs of implementation of each one of the di_x001B_erent technologies. Finallyan analysis of results is done after implementing the proposalas well as a summary of the location of better projectwhat technologies are more adapted in these locationswhich is the cost of the energy for the options of selected technologiestheir impactscost-bene_x001C_t analysis of environmental impacts and e_x001E_ciency from the initially considered parameters.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)