Análisis de Plantas Energéticas

SITUACIÓN

Uno de los desafíos más importantes a nivel mundial es la satisfacción de la demanda actual y futura de energía, al mismo tiempo de disminuir las emisiones producidas por éstas, los impactos al medioambiente y el ecosistema, los costos de las instalaciones, la inversión y aumentar el retorno de la inversión y la participación de las energías renovables no convencionales (ERNC) a las matrices energéticas, entre otros.

El análisis de las distintas alternativas y la posterior selección de la más “adecuada” planta energética requiere la solución de un proceso de toma de decisión complejo en donde las alternativas sean evaluadas en aspectos cuantitativos como cualitativos por distintos actores o interesados en las más diversas áreas

Total Decision es la herramienta que canaliza el conocimiento de los expertos de las organizaciones con el propósito de facilitar una toma de decisión informada y bien analizada, agilizando encontrar el alineamiento de las alternativas ante los objetivos perseguidos.

Sin embargo, este alineamiento (y primer análisis) es solo una fotografía del momento en el cual se hacen los estudios, excluyendo la variabilidad e incertidumbre propia por no poseer toda la información requerida o por la visión que pueden tener los expertos en el análisis. Es así como Total Decision permite incorporar la variabilidad e incertidumbre propia de la entrada de datos, y realizar simulaciones a través de Monte Carlo, con el fin de mostrar la tendencia en el alineamiento y ranking final de los resultados.

El marco de trabajo a utilizar es una guía (no estricta) del proceso completo de la toma de decisiones a realizar, desde la preparación del proyecto de decisión (su alcance), la selección del equipo o comité de análisis de la decisión hasta la toma de decisión como tal.

El propósito es encausar el proceso de toma de decisiones a través de pasos secuenciales y coherentes entre sí, brindando un soporte robusto a los equipos de las organizaciones que deben analizar y dar un veredicto con respecto a la decisión a tomar.

En la imagen adjunta, los procesos de color rojo son aquellos que se realizan a través del software Total Decision, mientras que los de color gris no requieren el uso del software Total Decision y son responsabilidad del jefe de proyecto de decisión o del equipo de análisis de la decisión.

Marco de trabajo

Después de seleccionar e incluir a los expertos en el análisis, la creación del modelo de decisión es crítica para el entendimiento del problema y dar una solución que represente fielmente los intereses de los afectados y la organización.
Los expertos y grupos participantes, a través de una lluvia de ideas encontraron una serie de factores críticos que inciden directamente en una priorización de carácter técnico pero al mismo tiempo, estratégico para el negocio.
Las alternativas energéticas para el análisis son 5: Biomasa, Eólica, Geotérmica, Hidroeléctrica y Solar

Después de la creación del modelo, el paso a seguir es determinar la importancia relativa de cada uno de los criterios del modelo. Esto ayuda, a los distintos grupos de interés, a acordar o llegar a un consenso sobre la importancia de los criterios y también, a definir y entender cuáles son aquellos criterios que más incidirán en la decisión.

Total Decision permite que cada participante pueda ingresar sus preferencias en los criterios a través de comparaciones por pares con el fin de obtener los pesos relativos de cada criterio. Después, el software se encarga de sintetizar los juicios de todos los participantes y determinar los pesos relativos de los criterios que son producto de todos los participantes.

El software también muestra la priorización global (la combinada de todos los participantes) y la individual, facilitando el entendimiento del problema y conociendo cuáles son los criterios que más importan dentro del modelo.

Si no hay acuerdo entre la priorización obtenida y la deseada, el proceso se puede iterar. Después del acuerdo entre los interesados, lo siguiente es valorar cada alternativa frente a estos criterios.

Valoración de alternativas

Un consejo es usar una escala global para las alternativas y usar un método directo de ponderación, facilitando el entendimiento del resultado global y el tiempo para valorar cada una de las alternativas.

Si se utiliza una escala común para valorar las alternativas en cada uno de los criterios, entonces el resultado final puede leerse fácilmente también a través de esta escala común. Cuando las escalas para valorar las alternativas son muy distintas ente los criterios, leer el resultado final se hace un poco difícil.

Total Decision facilita la lectura final de los resultados a través de gráficos interactivos. El primer vistazo es la priorización del resultado de las alternativas en el modelo completo. Dado que en este ejemplo usamos una escala común para valorar las alternativas en todos los criterios, la lectura final de los resultados es muy fácil.

Otro análisis importante es poder comparar la priorización de estas alternativas según cada participante y observar y entender la manera en las cuales cambian estas priorizaciones según cada actor o bien, determinar en cuáles existiría una priorización común.

Una dificultad en el análisis es cómo incorporar el rango de los datos que se produce entre los distintos participantes, puesto que todos tienen una manera distinta de ver el problema. Total Decision incluye la metodología Monte Carlo para realizar un análisis completo e incorporar estas variaciones producidas en los datos ingresados.

Los resultados obtenidos son distribuciones de probabilidad de cada una de las alternativas.

La tabla de resultados permite comparar el valor de la media obtenida de las simulación con el valor discreto de priorización anteriormente obtenido (punto 3).

Las distribuciones de probabilidad permiten ver el resultado de la media obtenida por la simulación y comparar directamente ese valor con el valor discreto obtenido en el análisis preliminar (punto 3).

Comparación de resultados

Lo último es comparar el ranking final de la priorización a través de valores-p. Esto permite comparar cada alternativa con cierto nivel de confianza con sus resultados preliminares.

Por ejemplo, con un valor-p de 90%, la priorización de las alternativas sufre importantes cambios en el ranking. Esto es muy útil para darse cuenta que las variaciones y el riesgo asociado a las valoraciones de las alternativas, en este caso, deben considerarse para asegurar una priorización más acorde a la realidad del momento, puesto que no se tienen los datos 100% certeros de las valoraciones.

TOTAL DECISION facilita el análisis técnico y multicriterio para encontrar la solución más alineada con los objetivos buscados.
El equipo de análisis ahora puede tomar una decisión fundamentada dentro de las opciones a elegir, incluyendo en su propuesta de informe los resultados obtenidos y el análisis de rigor. Además, el análisis bajo este marco de trabajo favorece enormemente que los inversores o quienes financian se inclinen por la alternativa elegida.

Total Decision agiliza el análisis y la toma de decisión a través de:
• Un marco de trabajo y una metodología robusta y común para todos
• La mejora del entendimiento y comprensión del problema
• Una mejor comunicación y uso del conocimiento entre los expertos
• La inclusión de la variabilidad propia de los datos y analizar el riesgo
• Encontrar soluciones alineadas con los objetivos perseguidos

Con respecto a todas las etapas del marco de trabajo, existen 2 que son las más críticas y en las cuales se debe poner más atención y más cuidado para lograr el éxito:
• El equipo de análisis (expertos): es importante tener un equipo con expertos en cada tema pero que en conjunto sume una mirada global del problema, donde el conocimiento sea repartido, generado y usado en pos de encontrar la mejor solución.
• El modelo de decisión: el resultado obtenido siempre está alineado con respecto al modelo de decisión que se desarrolle. Por lo tanto, un modelo con objetivos poco claros y desviados de la problemática va a producir resultados poco claros y desviados de la realidad; mientras que un modelo con objetivos claros y que expresen fielmente el problema a resolver va a producir resultados claros, consistentes y con altas probabilidades de éxito en su implementación.