Transformación de la curva de carga urbana impulsada por políticas de transición energética: vehículos eléctricos y energía fotovoltaica distribuida en la ciudad de Panamá
DOI:
https://doi.org/10.37135/ns.01.18.01Palabras clave:
Curva de carga, Generación fotovoltaica, Modelado probabilístico, Sistemas energéticos urbanos, Vehículos eléctricosResumen
Este estudio analiza cómo la integración a gran escala de vehículos eléctricos (VE) y generación fotovoltaica distribuida (GD FV), impulsada por estrategias nacionales de transición energética iniciadas a principios de la década de 2020, transforma la curva de carga eléctrica urbana en la Ciudad de Panamá. El estudio aplica un marco probabilístico orientado a políticas públicas, en el cual la demanda de carga de VE se simula mediante modelos basados en cópulas derivados de datos de movilidad, mientras que la variabilidad de la generación fotovoltaica se representa mediante estimación de densidad kernel (KDE) calibrada con 689 días de datos medidos de generación FV. Los escenarios de implementación alineados con políticas energéticas se evalúan mediante la construcción de curvas de carga neta y el cálculo de indicadores operativos asociados con concentración de demanda, comportamiento de rampa y desplazamiento de la hora pico. Los resultados muestran un desplazamiento sistemático de la hora pico de 12:00 a 19:00 en todos los escenarios evaluados (+7 h). El índice Power-Average Ratio (PAR) aumenta de 1.17 en S1 a 1.64 en S9, mientras que la Hourly Ramp Rate (HRR) se incrementa de 4.12 MW/h en S1 a 102.54 MW/h en S9. La demanda neta a las 12:00 disminuye significativamente en escenarios con alta penetración fotovoltaica, alcanzando reducciones máximas de −74.28% en S7 y −74.15% en S9 respecto a la línea base de 2024. Por otro lado, la demanda neta a las 19:00 aumenta con la adopción de VE, alcanzando +22.70% en S9. Los resultados muestran que las políticas de despliegue de VE y GD FV modifican la estructura temporal de la demanda eléctrica urbana y generan efectos sobre la curva de carga que no son capturados mediante métricas agregadas de energía o capacidad.
Descargas
Referencias
[1] International Energy Agency, “Greenhouse Gas Emissions from Energy Data Explorer – Data Tools - IEA.” Accessed: May 10, 2026. [Online]. Available: https://www.iea.org/data-and-statistics/data-tools/greenhouse-gas-emissions-from-energy-data-explorer
[2] B. D. Solomon and K. Krishna, “The coming sustainable energy transition: History, strategies, and outlook,” Energy Policy, vol. 39, no. 11, pp. 7422–7431, Nov. 2011, doi: 10.1016/J.ENPOL.2011.09.009.
[3] M. M. Vanegas Cantarero, “Of renewable energy, energy democracy, and sustainable development: A roadmap to accelerate the energy transition in developing countries,” Energy Res. Soc. Sci., vol. 70, no. 101716, Dec. 2020, doi: 10.1016/j.erss.2020.101716.
[4] G. Pepermans, J. Driesen, D. Haeseldonckx, R. Belmans, and W. D’haeseleer, “Distributed generation: definition, benefits and issues,” Energy Policy, vol. 33, no. 6, pp. 787–798, Apr. 2005, doi: 10.1016/J.ENPOL.2003.10.004.
[5] D. Kim and A. Fischer, “Distributed energy resources for net zero: An asset or a hassle to the electricity grid?,” IEA, Paris, France. Accessed: Oct. 27, 2024. [Online]. Available: https://www.iea.org/commentaries/distributed-energy-resources-for-net-zero-an-asset-or-a-hassle-to-the-electricity-grid
[6] I. Calero, C. A. Cañizares, K. Bhattacharya, and R. Baldick, “Duck-Curve Mitigation in Power Grids with High Penetration of PV Generation,” IEEE Trans. Smart Grid, vol. 13, no. 1, pp. 314–329, Jan. 2022, doi: 10.1109/TSG.2021.3122398.
[7] K. Chaiamarit and S. Nuchprayoon, “Impact assessment of renewable generation on electricity demand characteristics,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 39, pp. 995–1004, Nov. 2014, doi: 10.1016/J.RSER.2014.07.102.
[8] S. Habib, M. M. Khan, F. Abbas, L. Sang, M. U. Shahid, and H. Tang, “A Comprehensive Study of Implemented International Standards, Technical Challenges, Impacts and Prospects for Electric Vehicles,” IEEE Access, vol. 6, no. c, pp. 13866–13890, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2812303.
[9] M. S. Mastoi et al., “An in-depth analysis of electric vehicle charging station infrastructure, policy implications, and future trends,” Energy Reports, vol. 8, pp. 11504–11529, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.egyr.2022.09.011.
[10] Asamblea Nacional de Panamá, “Ley N° 295 de 25 de abril de 2022, que incentiva la movilidad eléctrica en el transporte terrestre,” Gaceta Oficial Digital, Apr. 25, 2022. [Online]. Available: https://www.gacetaoficial.gob.pa/pdfTemp/29523_A/GacetaNo_29523a_20220425.pdf
[11] Secretaría Nacional de Energía de Panamá, “Estrategia Nacional de Generación Distribuida.” Accessed: Feb. 23, 2025. [Online]. Available: https://storymaps.arcgis.com/stories/7ee8c6d9beb84c76956086959b5a1c16
[12] C. Boya-Lara, “Integrating electric mobility and distributed solar in carbon-negative Panama: Readiness assessment and policy roadmap for sustainable energy transition,” Energy for Sustainable Development, vol. 87, no. 101747, Aug. 2025, doi: 10.1016/j.esd.2025.101747.
[13] Asamblea Nacional de Panamá, “Ley No. 6 de 3 de febrero de 1997, por la cual se dicta el marco regulatorio e institucional para la prestación del servicio público de electricidad,” Gaceta Oficial, no. 23220, Feb. 5, 1997. [Online]. Available: https://docs.panama.justia.com/federales/leyes/6-de-1997-feb-5-1997.pdf
[14] Ministerio de Ambiente de Panamá, Segundo Informe Bienal de Actualización sobre Cambio Climático de Panamá. Panamá, 2021. [Online]. Available: https://dcc.miambiente.gob.pa/wp-content/uploads/2021/07/Segundo_Informe_Bienal_de_Actualizacion_reduce.pdf.
[15] C. Boya-Lara and O. Rivera-Caballero, “A Perspective of the Energy Transition in Panama focused on Distributed Generation and Electric Vehicles on the Demand-Side,” in Proceedings of the 2022 IEEE 40th Central America and Panama Convention, CONCAPAN, 2022. doi: 10.1109/CONCAPAN48024.2022.9997673.
[16] Global Solar Atlas, “Global Solar Atlas.” Accessed: Oct. 30, 2024. [Online]. Available: https://globalsolaratlas.info/download/panama
[17] K. Qian, C. Zhou, M. Allan, and Y. Yuan, “Modeling of load demand due to EV battery charging in distribution systems,” IEEE Transactions on Power Systems, vol. 26, no. 2, pp. 802–810, 2011, doi: 10.1109/TPWRS.2010.2057456.
[18] J. Einolander and R. Lahdelma, “Explicit demand response potential in electric vehicle charging networks: Event-based simulation based on the multivariate copula procedure,” Energy, vol. 256, p. 124656, Oct. 2022, doi: 10.1016/j.energy.2022.124656.
[19] J. Einolander and R. Lahdelma, “Multivariate copula procedure for electric vehicle charging event simulation,” Energy, vol. 238, no. 121718, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.energy.2021.121718.
[20] B. W. Silverman, Density estimation for statistics and data analysis (1st ed.). London: Chapman and Hall, 1986.
[21] Centro Nacional de Despacho (ETESA), “Estadísticas - Centro Nacional de Despacho - ETESA.” Accessed: Feb. 17, 2026. [Online]. Available: https://www.cnd.com.pa/index.php/estadisticas
[22] Alcaldía de Panamá, “Plan Integral Para La Mejora De La Movilidad Y Seguridad Vial Para El Centro Histórico De La Ciudad De Panamá,” 2016, [Online]. Available: https://dpu.mupa.gob.pa/wp-content/uploads/2017/06/20175-E.1-001-R02_Informe-Inicial_FINAL.pdf
[23] Instituto Nacional de Estadística y Censo, “Transporte: Año 2023.” Accessed: May 02, 2025. [Online]. Available: https://www.inec.gob.pa/publicaciones/Default3.aspx?ID_PUBLICACION=1292&ID_CATEGORIA=4&ID_SUBCATEGORIA=22
[24] Edmunds, “2024 Nissan LEAF S Specs & Features.” Accessed: Oct. 28, 2024. [Online]. Available: https://www.edmunds.com/nissan/leaf/2024/st-401981651/features-specs/
[25] R. Moreno et al., “Distribution Network Rate Making in Latin America: An Evolving Landscape,” IEEE Power and Energy Magazine, vol. 18, no. 3, pp. 33–48, May 2020, doi: 10.1109/MPE.2020.2972667.
[26] S. Panda et al., “A comprehensive review on demand side management and market design for renewable energy support and integration,” Energy Reports, vol. 10, pp. 2228–2250, Nov. 2023, doi: 10.1016/J.EGYR.2023.09.049.
[27] Y. Simsek, Á. Lorca, T. Urmee, P. A. Bahri, and R. Escobar, “Review and assessment of energy policy developments in Chile,” Energy Policy, vol. 127, pp. 87–101, Apr. 2019, doi: 10.1016/j.enpol.2018.11.058.
[28] M. Weiss et al., Empowering Electricity Consumers through Demand Response Approach: Why and How. Washington, DC, USA: Inter-American Development Bank, 2022, doi: 10.18235/0004184.
[29] International Energy Agency, Brazil Energy Profile. Paris, France: IEA, 2023. [Online]. Available: https://www.iea.org/reports/brazil-energy-profile.
[30] J. de A. Cabral, L. F. L. Legey, and M. V. de Freitas Cabral, “Electricity consumption forecasting in Brazil: A spatial econometrics approach,” Energy, vol. 126, pp. 124–131, May 2017, doi: 10.1016/j.energy.2017.03.005.
[31] International Energy Agency, Latin America Energy Outlook 2023. Paris, France: IEA, 2023. [Online]. Available: https://www.iea.org/reports/latin-america-energy-outlook-2023.
[32] M. A. Khan, A. M. Saleh, M. Waseem, and I. A. Sajjad, “Artificial Intelligence Enabled Demand Response: Prospects and Challenges in Smart Grid Environment,” IEEE Access, vol. 11, pp. 1477–1505, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3231444.
[33] International Energy Agency, Global EV Outlook 2024. Paris, France: IEA, 2024. [Online]. Available: https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2024.
