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Propuesta de construcción de una viviendamodular rural con instalaciones sostenibles
en el distrito de Sondorillo – Piura
Item Type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Authors Ccorisapra Casavilca, André Giomar; Mora Cassiano, JonathanEduardo
Publisher Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Rights info:eu-repo/semantics/openAccess; Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International
Download date 25/06/2022 03:00:05
Item License http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Link to Item http://hdl.handle.net/10757/628040
UNIVERSIDAD PERUANA DE CIENCIAS APLICADAS
FACULTAD DE INGENIERA
PROGRAMA ACADÉMICO DE INGENIERÍA CIVIL
PROPUESTA DE CONSTRUCCIÓN DE UNA VIVIENDA MODULAR
RURAL CON INSTALACIONES SOSTENIBLES EN EL DISTRITO
DE SONDORILLO – PIURA
TESIS
Para optar el título profesional de Ingeniero Civil
AUTORES
CCORISAPRA CASAVILCA, ANDRÉ GIOMAR (0000-0002-6952-2478)
MORA CASSIANO, JONATHAN EDUARDO (0000-0003-2787-4587)
ASESOR
HUERTA CAMPOS, CARLOS ALBERTO (0000-0003-3758-3126)
Lima, 21 de octubre de 2019
II
AGRADECIMIENTOS
A Dios por iluminar nuestros caminos. A nuestros padres y familiares por su apoyo
incondicional en todo momento. A nuestros profesores por el apoyo alentador y por su
valiosa orientación en el desarrollo de la presente investigación.
III
RESUMEN
El presente trabajo de investigación es parte de un proyecto de construcción de una
vivienda rural modular con instalaciones sostenibles basadas en la realidad de la Provincia
de Huancabamba, distrito de Sondorillo, Piura. El aporte del presente trabajo está
sustentado en el tratamiento de data confiable y existente del lugar en estudio para
determinar la oferta de los recursos renovables de mayor predominancia, como es el
recurso solar, eólico y agua de lluvia; con la finalidad de realizar el diseño de las
instalaciones eléctricas y sanitarias de la vivienda modular propuesta teniendo en cuenta la
realidad de sus necesidades que ellos demandan.
La presente tesis se realizó en base a la metodología de análisis con información de
diferentes fuentes e investigaciones a fines. Con ello, se realiza el tratamiento y análisis de
la data existente tomando como base data proporcionada en la página oficial de la NASA,
SENAMHI y la ANA. Se determinó la estimación de la energía solar global mediante el
método de Bristow – Campbell, resultando un valor rentable de 4.98 kW/m2. El valor
promedio de velocidad de viento del lugar se realizó mediante la distribución de Weilbull,
resultando un valor de 6.32 m/s a una altura de 6 m. Asimismo, se desarrolla la propuesta
de captación de agua de lluvia para ser derivada solo al inodoro de la vivienda, donde las
aguas domésticas serán tratadas por medio de un biodigestor de 600 L de capacidad,
obteniendo con ello una mejor calidad del servicio higiénico para el poblador en la zona
rural.
Los resultados fueron aprovechados para realizar el diseño de las instalaciones eléctricas y
sanitarias, donde se determinó que mediante la demanda eléctrica de la vivienda es
necesario contar con solo 1 panel solar de 150 Wp para abastecer a todos los aparatos
eléctricos. Asimismo, se evidencia que el aerogenerador puede abastecer hasta 11
viviendas con la demanda eléctrica calculada. Por lo que se concluye, que a pesar que el
lugar en estudio cuenta con una notoria carencia de los servicios de luz, agua y desagüe,
queda sustentado que son afortunados por contar con recursos renovables altamente viables
para su aprovechamiento e inversión.
Palabras claves: Estimación de la energía solar, radiación solar global en Sondorillo,
velocidad de viento promedio, aprovechamiento del agua de lluvia, diseño de instalaciones
sostenibles de una vivienda rural.
IV
ABSTRACT
The present research is part of a construction project of a modular rural housing with
sustainable installations based on the reality of the Province of Huancabamba, district of
Sondorillo, Piura. The contribution of this work is based on the treatment of reliable and
existing data from the place under study to determine the supply of renewable resources of
greater predominance, such as solar, wind and rainwater resources; with the purpose of
carrying out the design of the electrical and sanitary installations of the modular housing
proposed taking into account the reality of their needs that they demand.
The present thesis was carried out based on the analysis methodology with information
from different sources such as research at ends. With this, the treatment and analysis of the
existing data is done taking as a base data provided in the official page of NASA,
SENAMHI and the ANA. The estimation of global solar energy was determined by the
Bristow - Campbell method, resulting in a profitable value of 4.98 kW/m2. The average
value of wind speed of the place was made by the distribution of Weilbull, resulting in a
value of 6.32 m/s at a height of 6 m. Also, the rainwater collection proposal is developed to
be derived only to the toilet of the house where it will be treated by means of a biodigester
of 600 L of capacity, obtaining with it a better quality of the hygienic service for the
resident in the rural area.
The results were used to design the electrical and sanitary installations, where it was
determined that by means of the electrical demand of the house it is necessary to have only
one solar panel of 150 Wp to supply all the electrical appliances. Likewise, it is evident
that the wind turbine can supply up to 11 homes with the calculated electrical demand. So
it is concluded that despite the fact that the place under study has a notorious lack of
electricity, water and sewage services, it is supported that they are fortunate to have highly
viable renewable resources for their use and investment.
Keywords: Estimation of solar energy, global solar radiation in Sondorillo, average wind
speed, use of rainwater, design of sustainable installations of a rural house.
V
ÍNDICE GENERAL
RESUMEN ........................................................................................................................ III
ABSTRACT ...................................................................................................................... IV
1 INTRODUCCIÓN ....................................................................................................... 1
1.1 Justificación .......................................................................................................... 2
1.1.1 Antecedentes .................................................................................................. 2
1.1.2 Realidad Problemática ................................................................................... 8
1.2 Formulación del Problema .................................................................................. 15
1.3 Hipótesis General del Trabajo ............................................................................ 15
1.4 Objetivos ............................................................................................................. 15
1.4.1. Objetivo General.......................................................................................... 15
1.4.2. Objetivos Específicos .................................................................................. 15
1.5. Alcances y Limitación del Problema .................................................................. 16
1.6. Estado de arte ...................................................................................................... 16
2 MARCOS DE REFERENCIA .................................................................................. 19
2.1 Marco Conceptual ............................................................................................... 19
2.1.1 Definición de Términos ............................................................................... 19
2.2 Marco Teórico ..................................................................................................... 20
2.2.1 Energía Solar ............................................................................................... 20
2.2.1.1 Recurso Solar ........................................................................................... 20
2.2.1.1.1 Radiación Solar .................................................................................. 20
2.2.1.1.2 Factor de corrección de la orbita ........................................................ 22
2.2.1.1.3 Posición del Sol relativa a superficies horizontales ........................... 24
2.2.1.1.4 Calculo de la Radiacion Solar Extraterrestre sobre superficie horizontal
............................................................................................................ 24
VI
2.2.1.1.5 Método empírico para estimar la Radiación Solar Global ................. 25
2.2.1.2 Paneles Fotovoltaicos .............................................................................. 27
2.2.1.2.1 Instalaciones aisladas de la red........................................................... 27
2.2.1.2.2 Instalaciones con conexión a la red .................................................... 28
2.2.1.2.3 Instalaciones Híbridas ........................................................................ 29
2.2.1.3 Potencia Generada en Paneles Solares .................................................... 30
2.2.1.3.1 Efecto de la orientación e inclinación del panel ................................. 30
2.2.1.3.2 Calculo de cantidad de paneles .......................................................... 31
2.2.2 Energía Eólica.............................................................................................. 31
2.2.2.1 Recurso Eólico ......................................................................................... 31
2.2.2.1.1 Aprovechamiento del viento .............................................................. 32
2.2.2.1.2 Velocidad del viento........................................................................... 32
2.2.2.1.3 Generadores Eólicos Horizontales ..................................................... 33
2.2.2.1.4 Máquinas Con Rotor a Barlovento (Avilio, 2014) ............................. 33
2.2.2.1.5 Máquinas Con Rotor a Sotavento (Avilio, 2014) ............................... 34
2.2.2.1.6 Aerogenerador Tripala (Avilio, 2014) ............................................... 35
2.2.2.2 Método estadístico para medición del recurso Eólico ............................. 37
2.2.2.2.1 Distribución de Weibull ..................................................................... 37
2.2.3 Aprovechamiento del agua de lluvia ........................................................... 39
2.2.3.1 Precipitaciones ......................................................................................... 39
2.2.3.1.1 Completamiento de datos de precipitación ........................................ 39
2.2.3.1.2 Análisis de consistencia ..................................................................... 40
2.2.3.1.3 Captación ............................................................................................ 42
2.2.3.1.4 Recolección y conducción .................................................................. 42
2.2.3.1.5 Interceptores ....................................................................................... 43
2.2.3.1.6 Almacenamiento................................................................................. 43
2.3. Marco Normativo .............................................................................................. 45
VII
3 CAPÍTULO II: DESARROLLO DEL TRABAJO DE TESIS ................................. 46
3.1 Descripción de la Zona de Estudio .................................................................... 46
3.1.1. Análisis de los Aspectos Demográficos y Sociales ..................................... 46
3.1.1.1. Composición de la Población .................................................................. 46
3.1.1.2. Distribución por Centros Poblados, Caseríos y Anexos .......................... 48
3.1.1.3. Cobertura y distribución del servicio de saneamiento y electrificación .. 49
3.2 Descripción de la Vivienda................................................................................ 50
3.2.1 Determinación de las necesidades de la vivienda ........................................ 50
3.2.2 Análisis de los Recursos Naturales .............................................................. 51
3.2.2.1 Precipitación Pluvial ................................................................................ 51
3.2.2.1.1 Red de Estaciones............................................................................... 51
3.2.2.1.2 Recolección y Selección Datos de Precipitación ............................... 53
3.2.2.1.3 Análisis de consistencia ..................................................................... 74
3.2.2.1.3.1 Estación Huancabamba ................................................................ 78
3.2.2.1.3.2 Estación Hacienda Shumaya ........................................................ 82
3.2.2.1.3.3 Precipitación Media Mensual en el Distrito de Sondorillo .......... 87
3.2.2.2 Temperatura ............................................................................................. 88
3.2.2.3 Velocidad de Viento ................................................................................ 90
3.2.3 Determinación del Recurso Eólico ................................................................ 90
3.2.4 Determinación del Recurso Solar .................................................................. 94
3.2.5 Determinación del Recurso Agua .................................................................. 97
3.2.5.1 Calculo del Tanque de Almacenamiento ................................................. 97
4 PROPUESTA DE DISEÑO DE INSTALACIONES SOSTENIBLES DE UNA
VIVIENDA RURAL EN SONDORILLO ...................................................................... 100
4.1 Alcance ............................................................................................................ 100
4.2 Ubicación del Proyecto .................................................................................... 100
4.3 Arquitectura del Proyecto ................................................................................ 100
4.4 Instalaciones del Proyecto ............................................................................... 101
VIII
4.4.1 Instalaciones Eléctricas................................................................................ 101
4.4.1.1 Diseño Eléctrico del Proyecto ............................................................... 102
4.4.1.1.1 Selección del Alimentador, interruptor y tubería ............................. 102
4.4.1.1.2 Dimensionamiento del Sistema Fotovoltaico ................................... 102
4.4.1.1.3 Diagrama Unifilar de la Instalación Eléctrica del Proyecto ............. 104
4.4.1.2 Diseño de Abastecimiento y Tratamiento de agua del Proyecto ........... 105
4.4.1.2.1 Probable consumo de Agua .............................................................. 105
4.4.1.2.2 Inversión inicial ................................................................................ 107
5 DISCUSIÓN DE RESULTADOS........................................................................... 114
5.1 Captación de Agua de Lluvia en Sondorillo .................................................... 114
5.2 Radiación Global Solar en Sondorillo ............................................................. 115
5.3 Velocidad de viento en Sondorillo .................................................................. 115
6 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES ...................................................... 117
7 LÍNEAS FUTURAS DE INVESTIGACIÓN ......................................................... 119
BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................. 120
ANEXOS ......................................................................................................................... 124
IX
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Vista Frontal del Sistema de captación y alimentación de Agua de lluvia en el
Modelo de Vivienda Rural en Guatemala. ............................................................................ 3
Figura 2. Evolución anual y acumulada de la potencia eólica instalada en España .............. 4
Figura 3. Cobertura de Demanda de Energía Eléctrica en España ........................................ 4
Figura 4. Kit Sistema Fotovoltaico Aislado para viviendas sustentables. ............................. 5
Figura 5. Propuesta de Vivienda Rural Ecológica. ................................................................ 6
Figura 6. Proyecto Ayni Aprovechamiento de Recursos Naturales ...................................... 7
Figura 7. Proyecto Ayni Gestión y ahorro del Agua. ............................................................ 8
Figura 8. Mapa de Precipitaciones Observadas. .................................................................... 9
Figura 9.Velocidad del Viento anual a 50 m. ...................................................................... 13
Figura 10. Energía Solar Incidente Diaria Promedio Anual ................................................ 14
Figura 11. Espectro electromagnético del sol sobre la superficie de la tierra ..................... 21
Figura 12. Componentes de la radiación solar terrestre total. ............................................. 22
Figura 13: Distancia entre el Sol y la Tierra ........................................................................ 22
Figura 14. Instalación aislada .............................................................................................. 28
Figura 15. Instalación con conexión a la red ....................................................................... 29
Figura 16. Instalación hibrida .............................................................................................. 30
Figura 17. (a) Radiación solar incidente en invierno (b) Radiación solar incidente en
verano. ................................................................................................................................. 30
Figura 18: Aerogenerador a Barlovento .............................................................................. 34
Figura 19. Aerogenerador a Sotavento ................................................................................ 35
Figura 20. Aerogenerador horizontal Tripala ...................................................................... 36
Figura 21. Flujo de energía eólica ....................................................................................... 36
X
Figura 22. Variación de la velocidad del viento con altura, según la Ley Exponencial de
Hellmann. ............................................................................................................................ 39
Figura 23. Curva doble masa. .............................................................................................. 41
Figura 24. Sistema de captación de agua de lluvia en techos. ............................................. 41
Figura 25. Proyección de las áreas efectivas de captación para distintos tipos de techos. .. 42
Figura 26. Tanque interceptor de primeras aguas................................................................ 43
Figura 27. Pestaña de Análisis de Datos en programa Excel .............................................. 58
Figura 28. Análisis visual de las tres estaciones de estudio ................................................ 75
Figura 29. Análisis curva masa de las tres estaciones en estudio ........................................ 76
Figura 30. Análisis doble masa de la estación Sondorillo en función a la estación base
Sondorillo ............................................................................................................................ 76
Figura 31. Análisis doble masa de la estación Huancabamba en función a la estación base
Sondorillo ............................................................................................................................ 77
Figura 32. Análisis doble masa de la estación Hacienda Shumaya en función a la estación
base Sondorillo Fuente: Elaboración propia ........................................................................ 77
Figura 33. Grafica de tendencia en la estación Huancabamba. ........................................... 82
Figura 34. Grafica de tendencia en la estación Hacienda Shumaya .................................... 87
Figura 35. Histograma de la precipitación promedio mensual en Sondorillo. .................... 88
Figura 36. Gráfica de la distribución de Weibull de la velocidad de viento en Sondorillo . 92
Figura 37. Frecuencia de la dirección de la velocidad de viento en Sondorillo. ................. 93
Figura 38. Correlación de la radiación base de la NASA con la estimación del método de
BC del año 2011. Fuente: Elaboración propia ..................................................................... 94
Figura 39. Determinación de la transmisividad de la atmosfera en Sondorillo. .................. 96
Figura 40. Plano Arquitectura del Proyecto, Vista en Panta. ............................................ 100
Figura 41. Plano Arquitectura, Vista en Elevación. .......................................................... 101
Figura 42. Plano de Instalaciones Eléctricas del Proyecto. ............................................... 101
Figura 43. Diagrama Unifilar del Proyecto. ...................................................................... 104
XI
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1 Daños en viviendas por efectos del niño costero...................................................... 9
Tabla 2 Censos Nacionales de Población y Vivienda. ........................................................ 10
Tabla 3 Hogares más afectada por la carencia de servicios básicos en la Región Piura ..... 11
Tabla 4 Encuesta sobre si la vivienda tiene alumbrado eléctrico por red pública en
Sondorillo. .......................................................................................................................... 11
Tabla 5 Encuesta sobre si la vivienda cuenta con servicio higiénico en Sondorillo. ......... 12
Tabla 6 Valores del exponente de Hellmann en función de la Rugosidad del Terreno. ..... 38
Tabla 7 Total de Población en la Provincia de Huancabamba según el tipo de zona. ........ 46
Tabla 8 Total de Población en la Provincia de Huancabamba según el tipo de zona ......... 47
Tabla 9 Proyección de la Población Total en la Provincia de Huancabamba al 2015 ........ 47
Tabla 10 Determinación de la Proyección de Población en Huancabamba según el tipo de
zona. ..................................................................................................................................... 47
Tabla 11 Distribución de Centro Poblados, Caseríos y Anexos .......................................... 48
Tabla 12 Carencia de cobertura de Servicios Básicos por distrito en Huancabamba.......... 50
Tabla 13 Ubicación de Estaciones Meteorológicas. ............................................................ 51
Tabla 14 Ubicación de la Estación Meteorológica de Huancabamba ................................. 52
Tabla 15 Ubicación de la Estación Meteorológica de Sondorillo ....................................... 52
Tabla 16 Ubicación de la Estación Meteorológica de Hacienda Shumaya ......................... 52
Tabla 17 Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la estación meteorológica
Huancabamba. ..................................................................................................................... 53
Tabla 18 Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la estación meteorológica
Sondorillo ............................................................................................................................ 54
Tabla 19 Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la estación meteorológica
Hacienda Shumaya. ............................................................................................................. 56
XII
Tabla 20 Serie Histórica base de la NASA de la precipitación mensual según coordenadas
cartesianas en influencia a Sondorillo. ................................................................................ 57
Tabla 21 Serie Histórica base de la ANA de la precipitación mensual según coordenadas
cartesianas en influencia a Sondorillo. ................................................................................ 57
Tabla 22 Método de mínimos cuadrados en Excel para determinar la correlación entre la
Estación Huancabamba y NASA ......................................................................................... 59
Tabla 23 Determinación del coeficiente de correlación mediante mínimos cuadrados en
Excel entre la Estación Huancabamba y NASA .................................................................. 59
Tabla 24 Determinación del coeficiente de correlación mediante Análisis de Datos en
Excel entre la Estación Huancabamba y NASA .................................................................. 60
Tabla 25 Prueba t-student para verificar correlación entre la Estación Huancabamba y
NASA. ................................................................................................................................. 60
Tabla 26 Completación de datos Primer Periodo de la Estación Huancabamba. ................ 61
Tabla 27 Método de mínimos cuadrados en Excel para determinar la correlación entre la
Estación Huancabamba y ANA ........................................................................................... 61
Tabla 28 Determinación del coeficiente de correlación mediante mínimos cuadrados en
Excel entre la Estación Huancabamba y ANA. ................................................................... 62
Tabla 30 Prueba t-student para verificar correlación entre la Estación Huancabamba y
ANA. ................................................................................................................................... 62
Tabla 31 Completación de datos Segundo Periodo de la Estación Huancabamba .............. 63
Tabla 32 Completación de datos en la Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la
estación meteorológica Huancabamba ................................................................................ 64
Tabla 33 Método de mínimos cuadrados en Excel para determinar la correlación entre la
Estación Sondorillo y NASA ............................................................................................... 65
Tabla 34 Determinación del coeficiente de correlación mediante mínimos cuadrados en
Excel entre la Estación Sondorillo y NASA ........................................................................ 65
Tabla 35 Determinación del coeficiente de correlación mediante Análisis de Datos en
Excel entre la Estación Sondorillo y NASA ........................................................................ 66
XIII
Tabla 36 Prueba t-student para verificar correlación entre la Estación Sondorillo y NASA.
............................................................................................................................................. 66
Tabla 37 Completación de datos Primer Periodo de la Estación Sondorillo ....................... 67
Tabla 38 Método de mínimos cuadrados en Excel para determinar la correlación entre la
Estación Sondorillo y ANA ................................................................................................. 67
Tabla 39 Determinación del coeficiente de correlación mediante mínimos cuadrados en
Excel entre la Estación Sondorillo y ANA. ......................................................................... 68
Tabla 40 Determinación del coeficiente de correlación mediante Análisis de Datos en
Excel entre la Estación Sondorillo y ANA .......................................................................... 68
Tabla 41 Prueba t-student para verificar correlación entre la Estación Sondorillo y ANA 68
Tabla 42 Completación de datos Segundo Periodo de la Estación Sondorillo. ................... 69
Tabla 43 Completación de datos en la Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la
estación meteorológica Sondorillo. ..................................................................................... 70
Tabla 44 Método de mínimos cuadrados en Excel para determinar la correlación entre la
Estación Hacienda Shumaya y ANA ................................................................................... 71
Tabla 45 Determinación del coeficiente de correlación mediante mínimos cuadrados en
Excel entre la Estación Hacienda Shumaya y ANA. ........................................................... 71
Tabla 46 Determinación del coeficiente de correlación mediante Análisis de Datos en
Excel entre la Estación Hacienda Shumaya y ANA. ........................................................... 72
Tabla 47 Prueba t-student para verificar correlación entre la Estación Hacienda Shumaya y
ANA. ................................................................................................................................... 72
Tabla 48 Completación de datos Segundo Periodo de la Estación Hacienda Shumaya. .... 73
Tabla 49 Completación de datos en la Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la
estación meteorológica Hacienda Shumaya. ....................................................................... 73
Tabla 50 Precipitaciones acumuladas y promedio por año en las tres estaciones de estudio
............................................................................................................................................. 74
Tabla 51 Precipitación anual (mm) de la estación Huancabamba. ...................................... 78
Tabla 52 Análisis de consistencia en la media en la estación Huancabamba ...................... 79
XIV
Tabla 53 Análisis por consistencia en la desviación estándar en la estación Huancabamba
............................................................................................................................................. 80
Tabla 54 Resultado de corrección por saltos en la estación Huancabamba. ....................... 80
Tabla 55 Análisis en la media en el análisis de tendencia en la estación Huancabamba. ... 81
Tabla 56 Resultado de corrección por tendencias en la estación Huancabamba ................. 82
Tabla 57 Precipitación anual (mm) de la estación Hacienda Shumaya ............................... 83
Tabla 58 Análisis de consistencia en la media en la estación Hacienda Shumaya ............. 84
Tabla 59 Análisis por consistencia en la desviación estándar en la estación Hacienda
Shumaya .............................................................................................................................. 85
Tabla 60 Resultado de corrección por saltos en la estación Hacienda Shumaya ................ 85
Tabla 61 Análisis en la media en el análisis de tendencia en la estación Hacienda Shumaya
............................................................................................................................................. 86
Tabla 62. Resultado de corrección por tendencias en la estación Hacienda Shumaya. ...... 87
Tabla 63 Determinación de la precipitación promedio mensual en Sondorillo. ................ 88
Tabla 64 Temperaturas máximas promedio mensuales en la estación Sondorillo .............. 89
Tabla 65 Temperaturas mínimas promedio mensuales en la estación Sondorillo ............... 89
Tabla 66 Temperaturas máximas y mínimas promedio mensuales de la estación Sondorillo
............................................................................................................................................. 89
Tabla 67 Data de velocidad de viento en la estación Sondorillo en el año 2014 ................ 90
Tabla 68 Cálculo de la distribución Weibull para cuantificar de manera continua la
velocidad de viento en Sondorillo. ..................................................................................... 91
Tabla 69 Determinación de las variables A y K en Sondorillo. .......................................... 91
Tabla 70 Determinación de la velocidad promedio en Sondorillo ...................................... 92
Tabla 71 Determinación de la frecuencia de la dirección de viento en Sondorillo. ............ 93
Tabla 72 Velocidad de viento promedio a una altura de 6 m en Sondorillo. ...................... 93
Tabla 73 Determinación de la correlación de radiación global solar por el método de
Bristow Campbell y NASA. ................................................................................................ 94
XV
Tabla 74 Resultado de los coeficientes de Pearson 2003 - 2015 ......................................... 95
Tabla 75 Determinación de la correlación de radiación global solar por el método de
Bristow Campbell y NASA de Abril del año 2011. ............................................................ 95
Tabla 76 Resultado de la transmisividad mensual en Sondorillo ........................................ 96
Tabla 77 Estimación de la radiación solar global por el método Bristow – Campbell en
Sondorillo ............................................................................................................................ 97
Tabla 78 Data de entrada para determinar el abastecimiento de agua................................. 98
Tabla 79 Determinación del volumen del tanque de almacenamiento para reutilización de
agua en Sondorillo ............................................................................................................... 98
Tabla 80 Determinación de la Máxima demanda de la vivienda ...................................... 102
Tabla 81 Cuadro resumen de la Selección del Alimentador, interruptor y tubería del
Proyecto. ............................................................................................................................ 102
Tabla 82 Estimación de la Demanda de Energía. .............................................................. 103
Tabla 83 Dotaciones de agua para viviendas unifamiliares. ............................................. 105
Tabla 84 Determinación de la Máxima Demanda Simultánea en la vivienda rural. ......... 106
Tabla 85 Determinación de la pérdida de carga en los tramos de la tubería de alimentación
y Distribución. ................................................................................................................... 107
Tabla 86 Presupuesto venta y meta del sistema solar del Proyecto................................... 107
Tabla 87 Comparativo presupuestal según cotizaciones de proveedores. ......................... 108
Tabla 88 Análisis de Valor para la adquisición del Sistema Solar .................................... 109
Tabla 89 Comparativo de recuperación de capital de la inversión de adquisición del panel
solar según presupuesto venta. .......................................................................................... 109
Tabla 90 Comparativo de recuperación de capital de la inversión de adquisición del panel
solar según presupuesto real .............................................................................................. 110
Tabla 91 Costo de adquisición e instalación del sistema solar de la vivienda. ................. 110
Tabla 92 Costo directo de Instalaciones Eléctricas. .......................................................... 111
Tabla 93 Costo directo de Instalaciones Sanitarias. .......................................................... 112
XVI
Tabla 94 Costo Total de las instalaciones sostenible ........................................................ 113
1
1 INTRODUCCIÓN
El Perú es un país con una gran variedad de recursos naturales presentes en sus diferentes
regiones. El aporte del recurso natural de tipo no renovable es limitado y requiere de una
solución para evitar impactar negativamente al medio ambiente y así optimizar su uso de
manera sostenible. Por ello, la alternativa actualmente para minimizar dicho impacto es
aprovechar el recurso renovable y contribuir a solucionar la necesidad del hombre de
manera amigable con el medio ambiente.
La velocidad del viento y la radicación solar son un tipo de recurso renovable que puede
ser aprovechada para generar energía eléctrica producto de su aporte continuo en nuestro
país. Actualmente, nuestro país tiene parques eólicos como el de Marcona, Talara y
Cuspinique, donde su contribución para la producción de energía eléctrica es notable ya
que en promedio aportan con un potencial instalado de 239 MW. Asimismo, se cuenta con
centrales solares tal son el caso de Moquegua y Tacna donde se produce en promedio 20
MWp.
El acceso al servicio eléctrico en nuestro país es limitado y requiere de alternativas para
satisfacer las necesidades del hombre. Una solución viable es aprovechar el recurso
renovable tal como la velocidad del viento y la radiación solar para producir energía
eléctrica de manera continua, en zonas donde dichos recursos tienen predominancia. La
producción de este tipo de energía es considerada limpia ya que no contribuye al efecto
invernadero pues no emiten CO2 al medio ambiente.
Del mismo modo, el servicio de saneamiento en nuestro país es parcial ya que sobretodo en
las zonas rurales la necesidad por tener una planta de tratamiento de aguas residuales es
escaza, debido a la topografía y al acceso limitado de recursos. La calidad de vida del
hombre es vulnerable cuando no se cuentan con dichos servicios, más aún cuando han sido
afectados por fenómenos naturales, tal es el caso de los huaycos por las intensas lluvias
ocurrido en el Norte del Perú, donde el impacto es negativo y persuade en el desarrollo
personal y comunal de la zona.
El presente estudio tiene como finalidad evaluar y contribuir una alternativa de
sostenibilidad en las instalaciones domiciliarias en la zona rural del Norte del Perú, en la
2
Provincia de Huancabamba, Distrito de Sondorillo – Piura, con la propuesta de
construcción de una vivienda sostenible aprovechando los recursos renovables no
convencionales presentes en la zona, tal es el caso de energía eólica y solar mediante la
producción de energía eléctrica alterna, la captación del agua de lluvia y el uso de un
biodigestor para el tratamiento de las aguas residuales domésticas que serán de gran
utilidad debido al reaprovechamiento de las aguas tratadas como riego de plantas.
1.1 Justificación
1.1.1 Antecedentes
Las propuestas de viviendas sostenibles en ciudades donde requieren de esta necesidad,
teniendo en cuenta la importancia del factor demográfico, económico y ambiental, es una
alternativa viable para solucionar el problema con muchos beneficios en varias direcciones.
Arévalo (2013) realizó el diseño de un modelo de vivienda económica, sostenible y de
bajo impacto para la zona rural del municipio de San Pedro Sacatepéquez, en Guatemala,
donde el aporte de los recursos naturales de la zona sirvieron para aliviar económicamente
a la zona rural para abastecer de energía eléctrica por medio de paneles solares, así como
de abastecer de agua a la vivienda por medio del reúso del agua de lluvia donde sirvió para
alimentar a la red de distribución hacia los aparatos sanitarios, tal como se muestra en la
Figura 1. Con ello, se estandariza una alternativa viable con el aprovechamiento del aporte
energético de los recursos naturales presentes en la zona, así como del reúso del agua de
lluvia para minimizar el gasto del agua y tener ahorros económicos mediante al uso
sostenible de los recursos.
3
Figura 1. Vista Frontal del Sistema de captación y alimentación de Agua de lluvia en el Modelo de Vivienda
Rural en Guatemala.
Fuente: Arévalo, 2013
El uso energético en el mundo ha evolucionado debido a la necesidad de conservar el
medio ambiente y obtener el aprovechamiento de los recursos a un menor costo de
producción. En España, el campo de la energía eólica ha evolucionado paralelamente a la
tecnología tal como se observa en el Figura 2, donde con el apoyo y la financiación
adecuada, la energía eólica es la base fundamental para el desarrollo, no sólo energético,
sino también para la competitividad de España en el sector energético. (Asociación
Empresarial Eólica de España, 2018).
4
Figura 2. Evolución anual y acumulada de la potencia eólica instalada en España
Fuente: Asociación Empresarial Eólica de España, 2018
La evolución energética en España ha permitido que la contribución de la energía eólica
tenga mayor predominancia en la generación de energía eléctrica, tal como se muestra en
la Figura 3.
Figura 3. Cobertura de Demanda de Energía Eléctrica en España
Fuente: Asociación Empresarial Eólica de España, 2018
5
Este uso energético sostenible es una opción viable para ser aprovechada en las
construcciones de viviendas donde radique la disposición del recurso eólico como mayor
opción para obtener energía eléctrica. Asimismo, la predominancia del recurso solar es
constante y permite integrar el aprovechamiento energético en las instalaciones de una
vivienda sostenible. Lo anterior tiene afinidad con la definición de arquitectura
bioclimática, según María Pérez (2017, p. 3), la arquitectura bioclimática es el diseño
eficiente con el cual se consigue reducir el consumo energético del edificio, cuyos criterios
se basan en el diseño de la edificación teniendo en cuenta las condiciones climáticas del
entorno y aprovechando los recursos naturales presentes en ella.
Para ello es necesaria la adquisición de paneles fotovoltaicos que permiten producir
energía limpia y renovable, sin recurrir a recursos contaminantes, el esquema recomendado
es el que se aprecia en la Figura 4.
Figura 4. Kit Sistema Fotovoltaico Aislado para viviendas sustentables.
Fuente: Pérez, 2017
Por otro lado, aprovechar el recurso hídrico de manera sustentable es un enfoque de lo que
se define en la sustentabilidad hídrica; según la tercera Política de Sustentabilidad Hídrica
de la Comisión Nacional del Agua de México (CONAGUA, 2014, p. 147), la
sustentabilidad hídrica incluye el uso eficiente del recurso agua, el incremento de
tratamiento de aguas residuales, impulsa el reúso de las aguas nacionales mediante la
verificación de extracciones y el ordenamiento de acuíferos. La factibilidad de obtener
viviendas que opten por reusar el agua de lluvia y traten las aguas residuales minimizando
el impacto al medio ambiente es un enfoque a lo que se refiere parte de la eficiencia
hídrica.
6
En el Perú, como tentativa para minimizar el impacto negativo producto de fenómenos
naturales, es la creación de proyectos de ayuda comunitaria para reconstruir las viviendas
en las comunidades afectadas con los recursos de fácil acceso en su zona para minimizar el
costo de construcción, tal como lo define Leonardo Villacorta1 (2017, como lo menciona
la radio cultivalú, 2017), donde se propuso un prototipo de vivienda sostenible para ser
construida en Piura utilizando los recursos ancestrales a base de quincha con una vida útil
de 100 años y que traerá un impacto positivo a las comunidades afectadas ya que se usarán
los recursos naturales de la zona lo que hacen económica la vivienda, dicho diseño se
observa en la Figura 5.
Figura 5. Propuesta de Vivienda Rural Ecológica.
Fuente: Villacorta, 2017
Las iniciativas por obtener viviendas económicas amigables con el medio ambiente es un
reto que se está proponiendo actualmente y está siendo impulsada por el Ministerio de
Vivienda, Construcción y Saneamiento (MINVIV, 2018), donde con este tipo de
construcciones se busca continuar promoviendo el cuidado del medio ambiente y reducir
los gastos mensuales en los recibos de luz y agua de las familias. No cabe duda que una
construcción sostenible es un avance para promover la cultura ambiental en la
1 Ex decano del Colegio de Arquitectos de Piura.
7
construcción. La promoción de estos temas de investigación por instituciones
gubernamentales promueve que las entidades privadas incentiven a los jóvenes a obtener
proyectos para la construcción de viviendas sostenibles, tal como se muestra el caso del
Proyecto Ayni (Rodríguez, 2015), donde la vivienda fue diseñada en base al costo mínimo
con ambientes sin confort, caracterizada por asignar usos y funciones variadas de acuerdo
al estilo de vida y necesidades particulares de la realidad peruana. El uso de energía
eléctrica del módulo es captado con paneles solares tal como se muestra en la Figura 6, y
se reúsa el agua de lluvia para riego y uso de inodoro tal como se observa en la Figura 7.
Figura 6. Proyecto Ayni Aprovechamiento de Recursos Naturales
Fuente: Rodríguez, 2015
8
Figura 7. Proyecto Ayni Gestión y ahorro del Agua.
Fuente: Rodríguez, 2015
La finalidad de tener proyectos de construcción sostenibles es reducir el impacto ambiental
negativo de estas y hacer las construcciones más amigables con el medio ambiente,
aprovechando los recursos naturales presentes en el medio para optimizar y hacer más
factible el proyecto. Es por ello, que la opción dentro del enfoque de sostenibilidad es la
aplicación de las ecotecnias, que consisten en obtener opciones viables en la construcción
de ciudades y comunidades con el menor costo posible, teniendo responsabilidad con el
medio ambiente. El biodigestor es un tipo de ecotecnia, que consiste en tratar y aprovechar
el agua residual en base a la recuperación de los recursos desechados por medio de un
tratamiento anaeróbico donde se obtienen los nutrientes que son usados como abono, y
además, produce un gas energético que puede ser aprovechado para generar energía
eléctrica. (Sánchez, 2016)
1.1.2 Realidad Problemática
El Perú es el tercer lugar más vulnerable al cambio climático según el diario La Prensa
(2015, como lo menciona el Tyndall Center de Reino Unido, 2015). La vulnerabilidad
climática es el grado de susceptibilidad de un territorio, este varía dependiendo de su
exposición, sensibilidad y capacidad adaptativa al cambio climático, según el Ministerio
9
del Ambiente del Perú (MINAM, 2007). Este cambio climático hace que la temperatura
promedio del mundo varié notablemente y traiga como consecuencia fenómenos naturales
causados por el cambio climático. Tal caso se observó en el 2017 en el Norte del Perú,
donde fue escenario de intensas lluvias producto de un incremento de temperatura del mar
costero, donde los ríos se desbordaron y los habitantes quedaron sin refugio ya que sus
viviendas fueron destruidas por tal fenómeno.
Figura 8. Mapa de Precipitaciones Observadas.
Fuente: Comisión Multisectorial ENFEN, 2017
Según el Instituto Nacional de Defensa Civil (INDECI, 2017), una de las regiones más
afectadas por tal fenómeno costero es Piura, donde se diagnosticaron un total de 83 957 de
viviendas afectadas, de las cuales 21 412 fueron destruidas, tal como se muestra en la
Tabla 1.
Tabla 1
Daños en viviendas por efectos del niño costero.
Fuente: INDECI, 2017
10
No cabe duda que los más afectados son las zonas rurales ya que son los más vulnerables
al impacto negativo que puede causar tal fenómeno natural. Huancabamba y Ayabaca, son
dos de las Provincias con mayor cantidad de población rural en Piura, tal como se muestra
en la Tabla 2.
Tabla 2
Censos Nacionales de Población y Vivienda.
Fuente: INEI, 2010
Dichas provincias tienen notables carencias de servicios básicos en sus hogares, tal como
se observa en la Tabla 3, donde el distrito de Sondorillo, en la Provincia de Huancabamba,
es la que más afectada se refleja al tener carencias del 95.3% sin agua, 96.7% sin desagüe y
el 88% sin alumbrado. (INEI, 2010)
11
Tabla 3
Hogares más afectada por la carencia de servicios básicos en la Región Piura
Fuente: INEI, 2010
Actualmente, según el Censo de Población y Vivienda del 2017 el porcentaje de carencia
de alumbrado ha disminuido a 47.25%, tal como se muestra en la Tabla 4; sin embargo,
sigue habiendo una notable carencia de dicho servicio básico.
Tabla 4
Encuesta sobre si la vivienda tiene alumbrado eléctrico por red pública en Sondorillo.
Fuente: INEI, 2018
Nota: No aplica 663.
El servicio higiénico en Sondorillo, no ha tenido una disminución porcentual significativa,
donde en resumen se obtiene un 95.36% de la población que no cuenta con desagüe, tal
como se muestra en la Tabla 5, por lo que existe una notable problemática en función de la
carencia tanto del servicio de desagüe como de alumbrado.
Sin agua 2/ Sin desague 3/ Sin alumbrado 4/
000000 PERÚ 31.4 39.5 24.8
200000 PIURA 35.9 52.9 32.6
200200 AYABACA 76.2 90.6 72.9
200201 AYABACA 76.9 87.8 71.3
200202 FRIAS 53.7 92.2 78.7
200203 JILILI 96.9 89.2 28.4
200204 LAGUNAS 93.6 97.2 89.4
200205 MONTERO 95.0 85.2 70.7
200206 PACAIPAMPA 84.9 95.8 87.7
200207 PAIMAS 90.6 88.2 52.3
200208 SAPILLICA 89.9 95.3 89.6
200209 SICCHEZ 99.5 89.4 35.9
200210 SUYO 45.9 85.5 53.4
200300 HUANCABAMBA 78.6 89.1 72.8
200301 HUANCABAMBA 71.0 78.7 67.5
200302 CANCHAQUE 37.9 78.3 72.3
200303 EL CARMEN DE LA FRONTERA 81.9 95.6 80.9
200304 HUARMACA 88.0 94.2 76.2
200305 LALAQUIZ 99.0 97.3 71.4
200306 SAN MIGUEL DE EL FAIQUE 88.9 92.8 55.2
200307 SONDOR 59.6 88.7 67.6
200308 SONDORILLO 95.3 96.7 88.0
Ubigeo Departamento, provincia y distritoPorcentaje de Hogares sin acceso a Servicios
12
Tabla 5
Encuesta sobre si la vivienda cuenta con servicio higiénico en Sondorillo.
Fuente: INEI, 2018
Nota: No aplica 663.
Por ello, como tentativa para minimizar el impacto negativo de dichas carencias en los
servicios básicos, se pretende realizar la propuesta de construcción de una vivienda
modular que cuenten con los servicios básicos antes mencionados pero que sean
abastecidos por el aprovechamiento de los recursos naturales de la zona.
No obstante, para realizar el diseño de las instalaciones sostenibles se tiene que contar con
data fiable y actualizada. Tanto el Atlas Eólico como el Atlas Solar del Perú (Ver Figura 9
y 10), son fuentes fiables que podrían ser usadas para el diseño de dichos sistemas, sin
embargo, son datos desactualizados que pueden persuadir negativamente en el proyecto.
Por lo que, se propone realizar el tratamiento y análisis de datos fiables para obtener
resultados de irradiancia y velocidad de viento para realizar el diseño de las instalaciones
eléctricas de la vivienda en Sondorillo; así, como realizar el tratamiento y análisis de datos
de precipitación en la zona de influencia para determinar la cantidad de agua de lluvia que
pueda ser derivada al inodoro y usada como riego. Para el tratamiento de las aguas
residuales se propone determinar la capacidad de un biodigestor.
13
Figura 9.Velocidad del Viento anual a 50 m.
Fuente: Ministerio de Energías y Minas del Perú, 2008
14
Figura 10. Energía Solar Incidente Diaria Promedio Anual
Fuente: Ministerio de Energías y Minas del Perú, 2003
15
1.2 Formulación del Problema
¿Es factible plantear una propuesta de construcción de una vivienda modular con
instalaciones sostenibles para los pobladores en la zona rural del Distrito de Sondorillo -
Piura?
1.3 Hipótesis General del Trabajo
El desarrollo de una propuesta de construcción de una vivienda modular con instalaciones
sostenibles para los pobladores en la zona rural del Distrito de Sondorillo, Provincia de
Huancabamba, Piura, impactará de manera positiva ambiental, económica y socialmente a
la comunidad de la zona.
1.4 Objetivos
1.4.1 Objetivo General
Desarrollar una propuesta sostenible de diseño de las instalaciones eléctricas y
sanitarias en una vivienda modular en el Distrito de Sondorillo.
1.4.2 Objetivos Específicos
Aprovechar la energía eólica y solar para la producción de energía eléctrica alterna
en la vivienda.
Aprovechar el agua de lluvia para la reutilización de esta hacia el inodoro y riego.
Determinar la oferta y demanda del recurso agua y de la energía eléctrica en la zona
de análisis.
Determinar la capacidad de un biodigestor para el tratamiento de las aguas
residuales de la vivienda.
Diseñar las instalaciones para el aprovechamiento óptimo de los recursos
renovables presentes en el medio.
16
1.4. Alcances y Limitación del Problema
En el presente trabajo de Tesis se tiene como alcance los siguientes enunciados:
Evaluación de los sistemas renovables para la generación de energía eléctrica en
una vivienda sostenible.
Factibilidad y diseño de los sistemas de generación de energía eléctrica usando un
sistema hibrido que involucra paneles fotovoltaicos y generador eólico en el
proyecto.
Diseño de las instalaciones sanitarias utilizando sistema de desagües
independientes a una red pública mediante el uso de un biodigestor.
Elaboración del expediente técnico de las instalaciones sostenibles.
El presente estudio no abordará los siguientes temas, las cuales se presentarán como
propuestas de futuras investigaciones:
Generación de energía eléctrica a través del biogás, el cual es generado en el
tratamiento de aguas residuales que se presenta en el biodigestor.
Utilización de sistemas de redes de atrapanieblas para recolección de agua, que
pueden ser utilizados en lugares con alta humedad relativa.
1.5. Estado de arte
Las energías renovables ofrecen importantes oportunidades para aplicaciones en entornos
donde la energía convencional no llega, o llega solo de manera parcial; esto es
particularmente útil en el entorno rural, entre poblaciones con altos niveles de marginación.
La falta de energía en comunidades rurales aisladas constituye una situación crítica, ya que
suele estar asociada con la ausencia de telecomunicaciones, educación, servicios de salud,
y frecuentemente, agua potable. (Ponce, 2014)
La energía solar y la energía eólica son dos de las principales fuentes naturales de energía
intermitente en el mundo. La combinación de estas en sistemas híbridos ha demostrado ser
complementaria para maximizar su confiabilidad. (Castillo, 2014)
Para Mikati (2012), realizar un modelo y simulación de un sistema de energía solar y
eólica para analizar su dependencia de la red pública, es útil para poder estimar el aporte
17
necesario para abastecer la demanda eléctrica de una vivienda; para evaluar este criterio se
toma en cuenta la transferencia de energía a la red y la contribución de la red eléctrica a la
demanda. Sin embargo, el problema más interesante ha sido el cómo relacionar la
capacidad del sistema de suministro y la intensidad del recurso y las demandas. Cabe decir,
dada una demanda, cómo poder ver si es mejor aplicar recursos eólicos o solares, qué
número de generadores de cada uno suministrar a la red, con la finalidad de orientar la
propuesta al ahorro energético y a disminuir las transferencia con la red eléctrica,
abaratando de este modo los costes. Para Ponce (2014), el costo de la electricidad de un
sistema hibrido resultan ser cuatro veces mayor que en una electrificación residencial pero
resultan útil, debido que con el tiempo se pueden compensar dichos costos, siendo viable el
proyecto en zonas alejadas a una red eléctrica, asimismo el incremento en el acceso a la
electricidad facilita el desarrollo y mejora la calidad de vida de las personas.
Castillo (2014), toma en cuenta la evaluación técnica y económica para dimensionar un
sistema hibrido y hacerlo más óptimo. Sin embargo, los valores que utiliza para realizar
dichos cálculos se realizan en función de datos empíricos, debido que no se cuenta con
estaciones especializadas que suministren información referente a la radiación y la
velocidad de viento.
Por otro lado, la disposición de las aguas residuales domesticas en las áreas rurales es una
problemática compleja, ya que no existen redes de drenaje que las conduzcan hacia una
planta de tratamiento, donde las aguas residuales sean depuradas y devueltas a los lagos,
ríos u océanos, sin dañar el equilibrio natural de estos. (Menchaca, 2017)
Las aguas servidas comprenden los residuos domésticos, industriales y aguas de lluvias,
pasan por tres etapas que comúnmente se denominan como tratamiento primario, donde se
eliminan los sólidos gruesos y partículas sediméntales, el tratamiento secundario que se
encarga de la eliminación de compuestos orgánicos y finalmente el tratamiento terciario
que se ocupa de eliminar los compuestos solubles, pero busca la eliminación de sustancias
particulares, siendo aplicado principalmente para la eliminación de nutrientes y organismos
patógenos. (Araya, 2014). El pozo séptico, es una opción tecnológica de saneamiento para
solucionar la disposición de excretas y aguas residuales de una vivienda sin sistema de
recolección en red de tuberías. El biodigestor es una variante de los pozos sépticos, que
tiene la ventaja de ser autolimpiable y no necesita de instrumentos para la extracción de
lodos, sino solo abrir una válvula para extraerlos cada 18 a 24 meses. (Barrios, 2009)
18
Por lo tanto, la importancia de obtener valores en estaciones meteorológicas en la zona de
estudio es de gran importancia para poder estimar estadísticamente los valores de
irradiancia y velocidad de viento de manera mensual con una alta tasa de confiabilidad, y
con la metodología propuesta por los autores, realizar la estimación del potencial eólico y
solar en la zona de estudio, y así, en base a la demanda eléctrica de la vivienda, realizar el
diseño del sistema hibrido para abastecer de electricidad a toda la vivienda. Asimismo,
para el tratamiento de las aguas servidas se debe considerar la opción tecnológica que más
se adecue a la zona de estudio, siendo esta la instalación de un biodigestor pre fabricado
cuyas aguas tratadas serán dispuestas en una laguna artificial y usadas para riego.
19
2 MARCOS DE REFERENCIA
2.1 Marco Conceptual
2.1.1 Definición de Términos
Instalación sostenible: Las instalaciones sostenibles es aquel que por una parte puede
mantener, producir y controlar las energías básicas requeridas para su uso, y por otra, ser
concebida con materiales llamados ecológicos, que puedan considerarse reciclables,
recuperables o reutilizables y en sintonía con el entorno donde se desarrolle. En el presente
trabajo de tesis se busca destacar el uso de la radiación solar, energía eólica, y
aprovechamiento de lodos del biodigestor.
Ecotecnias: Son herramientas y prácticas orientadas a aprovechar, gestionar, salvaguardar,
restituir y/o reintegrar el equilibrio del medio ambiente y sus recursos de manera eficiente
y con impactos mínimos, en beneficio del ser humano, utilizando una como base el
conocimiento de los sistemas ecológicos naturales.
Medio ambiente: Conjunto de elementos abióticos (energía solar, suelo, agua y aire) y
bióticos (organismos vivos) que conforman la capa de la tierra llamada Biosfera el sustento
y lugar de los seres vivos.
Prototipo: Primer ejemplar de alguna cosa que se toma como modelo para crear otros de la
misma clase. Hace referencia un modelo repetitivo que puede ser adaptable a diversos
escenarios.
Sostenible: El término sostenible refiere a cualquier modo de satisfacer el presente sin
comprometer el futuro y pueda permanecer en el tiempo. Cualquier modelo humano debe
sostenerse a sí mismo sin quitarle recursos a su entorno.
Vivienda Rural: Es un lugar central de la existencia humana, donde la relación trabajo-
producción-vida familiar está en clara interacción con el entorno, no sólo comprende la
unidad de habitación, también el espacio de producción; la diseñan, construyen y
modifican sus moradores con técnicas tradicionales, auto producción de materiales y
componentes básicos.
20
2.2 Marco Teórico
2.2.1 Energía Solar
2.2.1.1 Recurso Solar
El recurso se origina por la radiación solar, la energía solar es una fuente de energía de
origen renovable, obtenida a partir del aprovechamiento de la radiación electromagnética
procedente del Sol.
2.2.1.1.1 Radiación Solar
La distribución espectral de la energía del sol que incide sobre la superficie de la tierra
varía en función de la distribución de la radiación solar en el espacio y de los
constituyentes que forman la atmósfera terrestre. A partir de esto se generan dos flujos de
energía radiante denominados radiación solar extraterrestre (Re) y radiación solar global
(Rg). El flujo de radiación solar que incide sobre un plano horizontal situado en el borde
externo de la atmósfera terrestre es conocido como radiación solar extraterrestre (Re). En
cambio, el flujo de radiación solar que atraviesa la atmósfera terrestre e incide sobre una
superficie horizontal de la tierra es conocido como radiación solar global (Rg).
Se ha comprobado que la mayor parte del calor y luz del Sol incide sobre las regiones
ecuatoriales y sólo una pequeña parte va a parar a las zonas polares. Este calentamiento
desigual de la superficie terrestre produce una compleja circulación de los elementos que
componen la atmósfera, los cuales se desplazan desde las regiones más cálidas hacia las
regiones más frías. A través del estudio de estos fenómenos es posible concluir que existen
ciertas variables meteorológicas, que, junto con influir sobre los parámetros atmosféricos
producen notables variaciones en la cantidad de radiación solar global (Rg) dentro de las
cuales se considera la temperatura y la presión atmosférica.
La radiación solar terrestre, como en la atmósfera se refleja parte de la radiación que llega
del sol, y otra parte se absorbe, a la superficie de la tierra llega, lógicamente una cantidad
menor que la que se tiene en el exterior de la atmósfera. Viene a ser de unos 900 W/m², la
cual cambia dependiendo de la hora del día, del día del mes y del mes del año.
La radiación solar extraterrestre, es la cantidad de energía solar recibida por unidad de
superficie y por unidad de tiempo sobre una superficie enfrentada al Sol que tiene que ser
21
perpendicular a los rayos solares, situada en el límite de la atmósfera, a la distancia media
entre la tierra y el Sol cuyo valor medio es 1367 W/m², esta radiación está formada
aproximadamente en:
47% por el espectro visible.
46% por el espectro infrarrojo.
7% por el espectro ultravioleta.
Figura 11. Espectro electromagnético del sol sobre la superficie de la tierra
Fuente: Avilio, 2014
Para especificar la Radiación Solar Terrestre, es necesario definir los siguientes conceptos:
Radiación Solar Directa: Es la radiación que incide directamente del sol.
Radiación Solar Difusa: Es la radiación dispersada por los agentes atmosféricos
(nubes, polvo, etc.)
Radiación Solar Reflejada (albedo): Es la radiación reflejada por el suelo o por los
objetos cercanos
22
Figura 12. Componentes de la radiación solar terrestre total.
Fuente: Avilio, 2014
2.2.1.1.2 Factor de corrección de la orbita
Matemáticamente se sabe que la intensidad de energía que llega a un área determinada es
inversamente proporcional al cuadrado de la distancia recorrida por dicha energía. En el
caso particular de la energía solar, la cantidad de radiación solar que llega a la tierra será
inversamente proporcional al cuadrado de la distancia que existe entre el sol y la tierra, es
decir, mientras mayor sea la distancia entre estos dos cuerpos, menor será la cantidad de
radiación solar que llegue a la tierra. Por lo tanto, conocer el valor exacto de la distancia
del sol a la tierra con considerable precisión es un tema de suma importancia cuando se
requiere averiguar la disponibilidad de energía solar en algún lugar determinado de la
superficie de la tierra.
La distancia mínima entre el sol y la tierra se llama perihelio y la máxima se denomina
afelio.
Figura 13: Distancia entre el Sol y la Tierra
Fuente: Camayo, 2013
23
El factor de corrección de la excentricidad de la órbita terrestre (Eo) ha sido considerado
por distinguido autores como se especifican líneas abajo.
Para Spencer (1971):
𝐸𝑜 = (𝑟𝑜
𝑟)2
𝐸𝑜 = 1.00011 + 0.003422𝑐𝑜𝑠Г + 0.001280𝑠𝑒𝑛Г + 0.000719𝑐𝑜𝑠2Г + 0.000077𝑠𝑒𝑛2Г
Este factor de corrección para la posición de la tierra en su órbita determina la distancia
entre el sol y la tierra en unidades astronómicas. En tanto, la variable Г es denominada
como el día angular en radianes.
Г =2 ∗ П ∗ (𝑑𝑛 − 1)
365
Donde dn representa el día juliano del año, es decir, se trata de una ordenación ordinario de
los días del año asignando como dn igual a 1 al 1° de Enero y dn igual a 365 para el 31 de
Diciembre.
Para Duffie y Beckman:
𝐸𝑜 = 1 + 0.033𝑐𝑜𝑠(2 ∗ П ∗ 𝑑𝑛
365)
Declinación Solar:
El movimiento de rotación que produce el día y la noche lo realiza la tierra sobre si misma
alrededor de un eje conocido como eje polar, el cual está inclinado aproximadamente 23,5º
con respecto a la normal al plano eclíptico. A lo largo del año el ángulo entre el eje polar y
la normal al plano eclíptico permanece sin variación, lo mismo es válido para el ángulo
entre el plano ecuatorial terrestre y el plano eclíptico. Sin embargo, el ángulo que existe
entre el plano ecuatorial terrestre y la línea que une los centros del sol y la tierra cambia
cada día, en realidad, cada instante. Este ángulo que se representa a través de la letra δ es
denominado declinación solar.
Un gran número de autores han desarrollado expresiones mediante las cuales es posible
obtener valores aproximados de la declinación solar con varios grados de precisión.
24
Para Spencer:
𝛿 = (0.00691 − 0.399912𝑐𝑜𝑠Г + 0.070257𝑠𝑒𝑛Г − 0.006758𝑐𝑜𝑠2Г + 0.000907𝑠𝑒𝑛2Г
− 0.002697𝑐𝑜𝑠2Г + 0.00148𝑠𝑒𝑛2Г) ∗ (180
П)
Esta ecuación estima la declinación solar con un error máximo de 0,0006 radianes, lo que
equivale a 0,05 grados. (Camayo, 2013)
Para Perrin de Brichambaut:
𝛿 = sin−1(0.4 ∗ 𝑠𝑒𝑛(360(𝑑𝑛 − 82)
365))
Para Cooper:
𝛿 = 2.345 𝑠𝑒𝑛(360(𝑑𝑛 + 284)
365)
En este caso, en ambas ecuaciones la variable dn representa el día juliano del año.
2.2.1.1.3 Posición del Sol relativa a superficies horizontales
Es posible definir la magnitud del desplazamiento angular diario del sol con respecto al
meridiano local para una superficie horizontal en función de la declinación solar y de la
latitud geográfica del lugar.
En consecuencia, el ángulo horario para este tipo de superficie definido por los puntos de
salida y puesta del sol en un día cualquiera está determinado por la siguiente ecuación.
𝑤ℎ = ± cos−1(−𝑡𝑎𝑛𝛷 ∗ 𝑡𝑎𝑛𝛿)
Donde wh es el ángulo horario medido en grados para una superficie horizontal, Φ
representa a la latitud geográfica del lugar medida en grados y δ es la declinación solar
medida en grados.
2.2.1.1.4 Calculo de la Radiacion Solar Extraterrestre sobre superficie horizontal
La irradiancia solar extraterrestre Re es definida como la energía incidente sobre la unidad
de superficie en el borde exterior de la atmósfera en la unidad de tiempo, cuya unidad
normalmente empleada es el W/m2. Por otro lado, la irradiación solar extraterrestre es la
energía recibida por la unidad de superficie en el borde exterior de la atmósfera durante un
25
período de tiempo determinado y se obtiene integrando el valor de la irradiancia solar
extraterrestre a lo largo de dicho período de tiempo.
Existen ciertas fórmulas matemáticas desarrolladas para determinar tanto la irradiancia
solar extraterrestre como la irradiación solar extraterrestre en varias orientaciones y para
diferentes períodos de tiempo, obteniendo valores integrados del espectro de radiación
electromagnética sobre todas las longitudes de onda.
El resultado de la integración de la irradiación solar extraterrestre para una superficie
horizontal a lo largo de un día se muestra en la siguiente expresión.
𝐻𝑒ℎ =24
П∗ 𝐼𝑠𝑐 ∗ 𝐸𝑜 ∗ (𝑠𝑒𝑛𝛿 ∗ 𝑠𝑒𝑛𝛷 ∗ 𝑤ℎ ∗
П
180+ 𝑐𝑜𝑠𝛿 ∗ 𝑐𝑜𝑠𝛷 ∗ 𝑠𝑒𝑛𝑤ℎ)
Donde Heh es la irradiación solar extraterrestre diaria sobre un plano horizontal, Isc
representa a la constante solar, Eo es el factor de corrección de la excentricidad de la órbita
terrestre y wh representa al ángulo horario medido en grados para una superficie
horizontal. Cabe mencionar que la constante solar es la irradiancia recibida por una
superficie a la distancia media del sol – tierra y fuera de la atmosfera, su valor es como se
muestra en la siguiente expresión.
𝐼𝑠𝑐 =1353𝑊
𝑚2=
4.871𝑀𝐽
𝑚2ℎ= 1.94 𝑐𝑎𝑙/𝑐𝑚2 min
2.2.1.1.5 Método empírico para estimar la Radiación Solar Global
Uno de los modelos más antiguos es de Angström (1924, citado por Atlas Energía Solar
del Perú, 2003) que estima la densidad de flujo diario de radiación global a partir de la
siguiente regresión lineal simple.
𝐻𝑔
𝐻𝑒= 𝑎 + 𝑏(
𝑛
𝑁)
Donde Hg representa la radiación solar global, He es la radiación solar extraterrestre, n
corresponde a las horas de sol real y N es la duración teórica del día. Además, los
coeficientes "a" y "b" están asociados al tipo de nubes y a las condiciones generales que
determinan la turbidez de la atmósfera. Angström, después de haber analizado estos
coeficientes, sugirió los valores de 0,2 para el coeficiente "a" y de 0,5 para el coeficiente
"b" (Castillo y Santibáñez, 1981).
26
Los coeficientes a + b representan el valor máximo de la transmisibilidad de la atmósfera
(τ) mientras que el coeficiente a representa el mínimo valor de τ (Atlas Energía Solar del
Perú, 2003).
Por otro lado, para estimar la radiación solar a través de un modelo estadístico, algunos
autores han considerado el efecto que producen los rayos solares sobre la amplitud térmica.
La diferencia entre las temperaturas máximas y mínimas en un día determinado depende de
la relación entre el calor sensible y el calor latente. El calor sensible varía de acuerdo a la
radiación solar incidente y es responsable de las temperaturas máximas. Durante la noche,
el calor sensible es perdido hacia el espacio como radiación en onda larga, disminuyendo
así la temperatura del aire hasta su valor mínimo, valor que normalmente se alcanza antes
del amanecer. (Meza y Varas, 2000)
A partir de esta descripción, Bristow-Campbell, 1984, (citado por Atlas Energía Solar del
Perú, 2003) desarrollaron un modelo para estimar la radiación solar global en función de la
radiación solar extraterrestre y la diferencia de temperaturas. Dentro de los modelos
existentes, Baigorria et al. (2003a) llegaron a la conclusión que el modelo Bristow-
Campbell era el que mejor se adecuaba a las condiciones de Perú. Este modelo sugiere la
estimación de la transmisividad o irradiación solar relativa en función de la diferencia entre
las temperaturas máxima y mínimas (∆T, °C).
𝐻𝑔
𝐻𝑒= 𝑎 ∗ (1 − 𝑒−𝑏(𝑇𝑚𝑎𝑥−𝑇𝑚𝑖𝑛)𝑐
)
Donde Hg representa la radiación solar global, He es la radiación solar extraterrestre,
Tmáx corresponde a la temperatura máxima y Tmín es la temperatura mínima. En este
caso, los valores empíricos a. b y c tienen un significado físico; a representa el máximo
valor de τ que es característico de cada área de estudio y además depende de la
contaminación y de la altitud; b y c determinan el efecto del incremento de temperatura
sobre la máxima τ de la atmosfera.
𝑐 = 2.116 − 0.072(𝑇𝑚𝑎𝑥 − 𝑇𝑚𝑖𝑛) + 57.574 ∗ 𝑒𝛷
𝑏 = 0.107 ∗ 𝑐−2.6485
27
2.2.1.2 Paneles Fotovoltaicos
Los paneles, módulos o colectores fotovoltaicos están formados por dispositivos
semiconductores tipo diodo que, al recibir radiación solar, se excitan y provocan saltos
electrónicos, generando una pequeña diferencia de potencial en sus extremos. El
acoplamiento en serie de varios de estos fotodiodos permite la obtención de voltajes
mayores en configuraciones muy sencillas y aptas para alimentar pequeños dispositivos
electrónicos.
A mayor escala, la corriente eléctrica continua que proporcionan los paneles fotovoltaicos
se puede transformar en corriente alterna e inyectar en la red eléctrica, operación que es
muy rentable económicamente pero que precisa todavía de subvenciones para una mayor
viabilidad.
El proceso, simplificado, sería el siguiente: se genera la energía a bajas tensiones (380-800
V) y en corriente continua. Se transforma con un inversor en corriente alterna. Mediante un
centro de transformación se eleva a Media tensión (15 ó 25 kV) y se inyecta en las redes de
transporte de la compañía.
En entornos aislados, donde se requiere poca potencia eléctrica y el acceso a la red es
difícil, como estaciones meteorológicas o repetidores de comunicaciones, se emplean las
placas fotovoltaicas como alternativa económicamente viable. Para comprender la
importancia de esta posibilidad, conviene tener en cuenta que aproximadamente una cuarta
parte de la población mundial no tiene acceso a la energía eléctrica.
A. Clasificación de las instalaciones
Las instalaciones basadas en los paneles solares fotovoltaicos están clasificadas en tres
versiones en correspondencia con su arquitectura y utilización. Tales versiones son
descritas a continuación:
2.2.1.2.1 Instalaciones aisladas de la red
Las instalaciones fotovoltaicas destinadas a la obtención de energía eléctrica para cualquier
aplicación, que no tengan ningún punto de conexión con las redes públicas de distribución
de energía para inyectar en ellas corriente, se denominan aisladas. Tales aplicaciones, se
derivan a su vez en dos tipos:
28
Instalaciones centralizadas: son las que cubren la necesidad de un conjunto de
viviendas, y cuya justificación está en la reducción del impacto ambiental y en
motivos económicos.
Instalaciones descentralizadas: corresponden a las que cubren la necesidad de un
solo usuario, ya sea vivienda, repartidor, etc.
Figura 14. Instalación aislada
Fuente: Avilio, 2014
2.2.1.2.2 Instalaciones con conexión a la red
Corresponden tales instalaciones a las que están conectadas a la red pública de distribución
de energía para dos posibles finalidades, que son:
Venta de la totalidad de la energía eléctrica generada
Venta de la energía eléctrica sobrante con respecto a la necesidad del lugar de
generación.
En tales instalaciones intervienen dos nuevos componentes no empleados en la versión
anterior, los cuales son:
Un inversor de red, cuya finalidad es sincronizar la fase de la energía a inyectar con
la de la red pública, único modo que permite el aporte energético.
Un contador de energía eléctrica para medir la inyección de energía a la red a
efectos de cobro.
29
Figura 15. Instalación con conexión a la red
Fuente: Avilio, 2014
2.2.1.2.3 Instalaciones Híbridas
Se consideran híbridas las instalaciones que incorporan diferentes fuentes generadoras de
energía eléctrica, para una misma aplicación.
La finalidad es la de obtener el máximo aprovechamiento de los recursos energéticos en
todo momento, y así reducir la dependencia de las condiciones atmosféricas y de las
franjas horarias del sol.
Considerando que tales instalaciones están dotadas de paneles fotovoltaicos, dos son las
fuentes adicionales que pueden complementarlas, las cuales son:
Aerogeneradores: su energía se suma a la de los paneles fotovoltaicos en condiciones
de presencia de vientos y durante el día, para ser el suministrador d
Principal durante la noche, cuando los paneles cesen su actividad.
Generadores: están basados en un motor alimentado con combustible, los cuales
pueden entrar en funcionamiento de modo automático cuando la energía disponible
procedente del sistema fotovoltaico sea inferior a la que requiere la aplicación.
30
Figura 16. Instalación hibrida
Fuente: Avilio, 2014
2.2.1.3 Potencia Generada en Paneles Solares
2.2.1.3.1 Efecto de la orientación e inclinación del panel
La radiación solar es mejor aprovechada en la generación de energía cuando incide de
forma perpendicular sobre los paneles solares, por lo que es muy importante la inclinación
que tengan éstos a la hora de recibir los rayos solares.
Se debe considerar que la inclinación de los rayos del Sol respecto a la superficie varía con
las estaciones del año, teniéndose que en verano los rayos solares llegan con un ángulo
máximo respecto a la horizontal, mientras que en invierno el ángulo es mínimo. Así,
idealmente los paneles solares deberían estar más inclinados con respecto a la horizontal en
invierno que en verano
Figura 17. (a) Radiación solar incidente en invierno (b) Radiación solar incidente en verano.
Fuente: Miranda, 2016
31
Además, la inclinación ideal del panel respecto a la horizontal (𝛽), depende de la latitud en
que se encuentra emplazado el arreglo solar, ya que, a mayor latitud, los rayos solares
llegan con menor inclinación a la superficie terrestre, por lo que es necesario disminuir el
ángulo de inclinación del panel respecto a la horizontal.
βopt = 3.7 + 0.69 ∗ Φ
En esta ecuación Φ es la latitud del lugar.
2.2.1.3.2 Calculo de cantidad de paneles
Una de las partes fundamentales del diseño del sistema FV es el cálculo de la cantidad de
paneles necesarios para cubrir la demanda. Como criterio, se considerará que el peor mes
se debe cubrir la energía demandada.
Se define el número de horas de Sol equivalente (HSE) como las horas que debiera haber
radiación de 1000 W/m2 (radiación estándar).
𝐻𝑆𝐸 =𝐸𝑟𝑎𝑑
1000
De esta forma el número de paneles queda dado por:
#𝑝𝑎𝑛𝑒𝑙𝑒𝑠 =𝐸𝑑𝑒𝑚𝑎𝑛𝑑𝑎𝑑𝑎
𝑛 ∗ 𝑃𝑝𝑒𝑎𝑘 𝑝𝑎𝑛𝑒𝑙 ∗ 𝐻𝑆𝐸
Siendo n la eficiencia del panel, P peak panel la potencia que generaría el panel
seleccionado medida en W, con una potencia estándar radiada de 1000 W/m2 (dato de la
ficha técnica del panel).
2.2.2 Energía Eólica
2.2.2.1 Recurso Eólico
El recurso para la generación de energía eólica es el viento, el cual es generado por
corrientes de aire debido al desigual calentamiento de la superficie de la tierra. Así, la no
uniformidad del flujo de radiación solar incidente hace que unas zonas se calienten más
que otras, provocando movimientos de convección de la masa atmosférica. El aire caliente
32
asciende, arrastrando aire más frío proveniente de una región vecina. Al subir se enfría, por
lo que aumenta su densidad, descendiendo para volver a repetir el ciclo. Así, el viento es
una masa de aire en movimiento, y como tal, contiene una cierta energía cinética.
2.2.2.1.1 Aprovechamiento del viento
La energía del viento se origina por la energía radiante proveniente del sol, la cual se
convierte en energía térmica al ser absorbida por la superficie terrestre. En cada uno de los
pasos de conversión hay una serie de pérdidas, por lo que solamente un pequeño porcentaje
del total de energía absorbida por la superficie terrestre se convierte en viento. A parte de
estas pérdidas, también hay que tener en cuenta que del viento no se puede extraer toda la
energía. Esto obedece a la Ley de Betz, en la cual se concluye que solamente puede
extraerse el 56% de la energía del viento.
2.2.2.1.2 Velocidad del viento
A pesar de las muchas ventajas que tiene la energía eólica (no agresiva con el medio
ambiente, es inagotable) hay que tener en cuenta que tiene el inconveniente de que el
viento es disperso y aleatorio. El gradiente de velocidades es mayor cuanto mayor es la
diferencia de presiones y su movimiento está influenciado por el giro de la Tierra. La
velocidad del viento es una magnitud vectorial y ésta varía de forma aleatoria tanto en
módulo como en dirección y sentido. Los valores medios suelen encontrarse entre 3 y 7
m/s. Sin embargo, dependiendo de la altitud y la topografía éstos pueden ser mayores o
menores (valores mayores en altas montañas, valles estrechos y costas).
A. Pequeños aerogeneradores (Avilio, 2014)
Los pequeños aerogeneradores aumentan cada día su importancia en nuestro país, pero no
se ha visto una disminución en sus costos. No obstante, siguen siendo una de las pocas
alternativas, y en algunos casos la única, que pueden solucionar problemas de
abastecimiento energético en zonas aisladas. Tal como ocurre con las celdas solares, la
gran ventaja de estos pequeños aerogeneradores es la portabilidad del conversor
energético. Son una solución excelente sobre todo cuando trabajan en conjunto a otros
sistemas energéticos portátiles como en el caso de las celdas solares.
Estos sistemas necesitan de un banco de baterías para poder manejar adecuadamente las
fluctuaciones de la generación eléctrica y las fluctuaciones del consumo. Mediante esta
33
interfaz (banco de baterías) se pueden diseñar sistemas donde las baterías cubran
requerimientos de potencia superiores a los que los generadores en su estado nominal
pueden entregar. Lo que tiene que mantenerse dentro del rango de seguridad es la energía
que los recursos naturales pueden entregar a los generadores, la cual tiene que ser mayor a
la energía que los consumos van a utilizar.
2.2.2.1.3 Generadores Eólicos Horizontales
Son aquellos en los que el eje de rotación del equipo se encuentra paralelo al piso. Ésta es
la tecnología que se ha impuesto, por su eficiencia, confiabilidad y la capacidad de
adaptarse a diferentes potencias.
Todos los aerogeneradores de eje horizontal tienen su eje de rotación principal en la parte
superior de la torre, que tiene que enfrentar al viento de alguna manera. Los
aerogeneradores pequeños son dirigidos por una veleta, mientras que los más grandes
utilizan un sensor de dirección y son orientados por servomotores. Dado que la velocidad
de rotación de las aspas es baja, la mayoría hacen uso de una caja reductora para aumentar
la velocidad de rotación del generador eléctrico.
En general, la hélice es emplazada de tal manera que el viento, en su dirección de flujo, la
encuentre antes que a la torre (rotor a barlovento). Esto disminuye las cargas adicionales
que genera la turbulencia de la torre en el caso en que el rotor se ubique detrás de la misma
(rotor a sotavento). Las palas de la hélice se montan a una distancia razonable de la torre y
tienen rigidez alta, de tal manera que al rotar y vibrar naturalmente no choquen con la torre
en caso de vientos fuertes. A pesar de la desventaja en el incremento de la turbulencia,
algunos aerogeneradores, con hélices localizadas en la parte posterior de la torre, han sido
construidos debido a que se orientan en contra del viento de manera natural, sin necesidad
de usar un mecanismo de control. Sin embargo, la experiencia ha demostrado la necesidad
de un sistema de orientación para la hélice que la ubique delante de la torre. La mayoría de
los aerogeneradores actuales son de este último tipo.
2.2.2.1.4 Máquinas Con Rotor a Barlovento (Avilio, 2014)
Las máquinas con rotor a barlovento tiene el rotor de cara al viento. La principal ventaja de
los diseños corriente arriba es que se evita el abrigo del viento tras la torre. La gran
mayoría de los aerogeneradores tienen este diseño. Por otro lado, también hay algo de
34
abrigo enfrente de la torre, es decir, el viento empieza a desviarse de la torre antes de
alcanzarla, incluso si la torre es redonda y lisa. Así pues, cada vez que el rotor pasa por la
torre, la potencia del aerogenerador cae ligeramente. El principal inconveniente del diseño
corriente es que el rotor necesita ser bastante inflexible, y estar situado a una cierta
distancia de la torre.
Figura 18: Aerogenerador a Barlovento
Fuente: Avilio, 2014
2.2.2.1.5 Máquinas Con Rotor a Sotavento (Avilio, 2014)
La máquina con rotor a sotavento tiene el rotor situado en la parte trasera de la torre. La
ventaja teórica que tienen es que pueden ser construidos sin un mecanismo de orientación,
si el rotor y la góndola tienen un diseño apropiado que hace que la góndola siga al viento
pasivamente.
Otra ventaja más importante es que el rotor puede hacerse más flexible. Esto supone una
ventaja tanto en cuestión de peso como de dinámica estructural de la máquina, es decir, las
palas se curvarán a altas velocidades del viento, con lo que le quitarán parte de la carga a la
torre.
35
El inconveniente principal es la fluctuación de la potencia eólica, debida al paso del rotor a
través del abrigo de la torre. Esto puede crear más cargas de fatiga en la turbina que con un
diseño corriente arriba.
Figura 19. Aerogenerador a Sotavento
Fuente: Avilio, 2014
2.2.2.1.6 Aerogenerador Tripala (Avilio, 2014)
La mayoría de los aerogeneradores modernos tiene diseño tripala, con el rotor a
barlovento, usando motores eléctricos en su mecanismo de orientación. A este diseño se le
suele llamar el clásico “Concepto Danés”, y tiende a imponerse como estándar al resto de
conceptos evaluados. La gran mayoría de las turbinas vendidas en los mercados mundiales
poseen este diseño. El concepto básico fue introducido por primera vez por el célebre
aerogenerador de Gedser.
36
Figura 20. Aerogenerador horizontal Tripala
Fuente: Avilio, 2014
B. Flujo de Energía Eólica
La energía eólica tiene una procedencia directa de la energía solar, entre el 1% y 2% de la
energía solar que llega a la Tierra se convierte en energía eólica, una característica
fundamental de ese tipo de energía es su gran aleatoriedad, por lo que resulta complicado
estimar la cantidad de energía eólica de la que vamos a disponer en un intervalo
determinado de tiempo, además presenta una gran variación local, superior a la de la
energía solar.
Figura 21. Flujo de energía eólica
Fuente: Avilio, 2014
37
La energía eólica es la energía cinética que posee una masa de aire que se encuentra en
movimiento, asimismo la energía cinética del viento depende de la densidad del aire, es
decir, de su masa por unidad de volumen, en otras palabras, cuanto "más pesado" sea el
aire, más energía recibirá la turbina. Por lo tanto, la variable básica de la que debemos
partir para estimar el potencial eólico de un determinado emplazamiento, es la velocidad de
viento.
2.2.2.2 Método estadístico para medición del recurso Eólico
Para efectos der recurso eólico se recomienda que la medición de las velocidades de viento
se tomen en el transcurso de un año en intervalos de 10 minutos entre medición, lo que
llevaría a tener más de cincuenta mil mediciones al año de velocidades de viento.
(Consultora de energías renovables en España EREDA).
Con este registro en mano, se realizan histogramas de frecuencia para todas las velocidades
de viento y se grafica la probabilidad que presenta un valor de velocidad de viento en un
tiempo determinado. En el caso que la medición fuese anual, la probabilidad será anual.
2.2.2.2.1 Distribución de Weibull
Es una función de probabilidad la cual arroja como resultado la probabilidad en porcentaje
de un cierto número de datos.
𝑓(𝑣) = (𝑘
𝑐) ∗ (
𝑣
𝑐)𝑘−1 ∗ 𝑒−(
𝑣𝑐
)𝑘
Donde k es el parámetro de forma, se trata un parámetro adimensional de la distribución de
Weibull y c es el parámetro de escala, cuyas dimensiones dependerán de las variables
tomadas en cada caso.
Existen numerosos métodos diferentes para realizar el cálculo de los parámetros de forma
k, y escala, c, de la distribución de Weibull. En general resultan todos ellos equivalentes,
variando entre sí su metodología y complejidad.
La velocidad media Ṽ puede ser calculada a partir de la función gamma Г
Ṽ = 𝑐 ∗ Г(1 +1
𝑘)
38
(𝜎
Ṽ)2 = (
Г (1 +2𝑘
)
Г2 (1 +1𝑘
)) − 1
Donde σ es la desviación estándar.
El cálculo de k se obtiene a partir de la siguiente expresión.
𝑘 = (𝜎
Ṽ)−1.086
La altura influye en la velocidad del viento. Cerca del suelo, la velocidad es baja; sin
embargo, puede incrementarse rápidamente al ascender. Tal variación puede representarse
mediante la ecuación de tipo estadístico, conocida como Ley exponencial de Hellmann.
𝑉ℎ = 𝑉10(ℎ
10)𝛼
Dónde:
Vh = Velocidad del viento a una altura h
H = altura
V10 = Velocidad del viento a 10 metros de altura
Alfa = Exponente de Hellmann
El Exponente de Hellmann varía según la rugosidad del terreno.
Tabla 6
Valores del exponente de Hellmann en función de la Rugosidad del Terreno.
Fuente: Fernández, 2003
39
Figura 22. Variación de la velocidad del viento con altura, según la Ley Exponencial de Hellmann.
Fuente: Fernández, 2003
2.2.3 Aprovechamiento del agua de lluvia
2.2.3.1 Precipitaciones
Las precipitaciones obtenidas de distintas estaciones meteorológicas es un factor principal
en la presente tesis. Por lo que, se realizará una descripción de las precipitaciones que
incluirá definiciones, recolección de datos de precipitación, estimación de datos faltantes y
análisis de consistencia.
2.2.3.1.1 Completamiento de datos de precipitación
Para el completamiento de los datos faltantes de precipitación existen diversos métodos.
Por un lado se cuenta con métodos muy sofisticados y costosos como los que utilizan
satélites, programas estadísticos o modelaciones hidrológicas muy complejas, mientras que
por otro lado, existen métodos tradicionales, basados en fórmulas matemáticas simples.
Se puede mencionar en primer lugar, el método de completación por regresión lineal, el
cual utiliza una estación base para establecer constantes de regresión que luego se
utilizarán para determinar el dato faltante de la estación en estudio mediante una ecuación
lineal simple.
𝑦 = 𝑎 + 𝑏 ∗ 𝑥
Dónde:
y: Precipitación estimada (mm)
40
x: Precipitación de la estación patrón (mm)
a y b: constantes de regresión lineal
2.2.3.1.2 Análisis de consistencia
La confiabilidad de la información disponible es una de las interrogantes que se presenta al
momento de trabajar con datos meteorológicos. La no homogeneidad de los datos
obtenidos se debe a factores humanos o factores naturales, lo cual genera errores
sistemáticos que afectan la información hidrológica. Por ello, se recurre a un análisis de
consistencia mediante métodos estadísticos que permitan identificar las inconsistencias y
minimizar los saltos con datos incoherentes.
Para el análisis de consistencia de los datos de precipitación, se cuenta con la curva doble
masa, la cual compara datos promedio de estaciones base con la estación a analizar, para
comprobar la homogeneidad en la zona estudiada. Las estaciones deben encontrarse en una
zona climática similar, y se deben tomar como datos las precipitaciones mensuales
acumuladas.
Según Aparicio (1992), la curva doble masa es de gran utilidad debido a que muchos de los
errores son compensados si se trabaja con promedios de precipitación acumulada para
varias estaciones, mientras que una sola estación es muy susceptible a verse afectada por
cambios o factores externos. Para que la correlación sea correcta, se debe observar que al
comparar las precipitaciones promedio anuales de las estaciones base con la precipitación
promedio anual de la estación en cuestión, la curva doble masa sea una línea relativamente
recta, la cual no varíe su pendiente. En la siguiente Figura, se puede observar cómo la
curva cambia de pendiente en un año específico, siendo ese el año donde la estación
empezó a operar con condiciones distintas.
41
Figura 23. Curva doble masa.
Fuente: Aparicio, 1992
Se observa que, en este caso, la pendiente empezó a variar en el año 1976, por lo que se
puede corregir la estación en cuestión, multiplicando los datos anteriores a ese año por un
factor de ajuste, el cual se consigue relacionando A / B.
2.2.1.1.Sistema de captación y distribución de agua de lluvia
Para el diseño del sistema de captación y distribución, se utilizará el modelo SCAPT
(Sistema de captación de aguas pluviales en techo), propuesto por el Centro Panamericano
de Ingeniería Sanitaria y Ciencias del Ambiente (CEPIS).
Figura 24. Sistema de captación de agua de lluvia en techos.
Fuente: CEPIS, 2004
42
2.2.3.1.3 Captación
La captación está conformada por el techo de la edificación, el cual debe tener la pendiente
y la superficie adecuadas para permitir el escurrimiento del agua. Para efectos de cálculos,
solo se debe emplear la proyección horizontal del área del techo.
Figura 25. Proyección de las áreas efectivas de captación para distintos tipos de techos.
Fuente: CEPIS, 2004
Los materiales a utilizar en los techos están definidos en el estudio de caso. Las opciones
que se pueden considerar son planchas metálicas onduladas, tejas de arcilla, paja, entre
otros, dependiendo de las características físicas y climáticas de la zona de estudio. (CEPIS,
2004)
2.2.3.1.4 Recolección y conducción
La función principal del sistema de recolección y conducción es llevar el agua que cae
directamente de las precipitaciones hacia el tanque de almacenamiento. Se puede dar a
través de canaletas adosadas en los bordes del techo. Éstas deben ser livianas para poder
manejarlas y colocarlas de la mejor manera, resistente al agua como todos los componentes
del sistema principal y debe ser fácil la conexión entre sus partes. El objetivo es evitar al
máximo las posibles fugas de agua que se dan principalmente en los enlaces entre los
elementos. Se pueden hacer de bambú, madera, metal o PVC.
Es muy importante señalar que en todo el proceso se debe asegurar que el agua no se
contamine mediante compuestos orgánicos o inorgánicos que puedan provenir de algún
tipo de conexión mal proyectada. Se debe contar además, con unas mallas o rejillas, que no
permitan que algunos materiales indeseables que por lo general caen al techo obstruyan las
tuberías e impidan que el agua llegue hacia los interceptores. (CEPIS, 2004)
43
2.2.3.1.5 Interceptores
Se le conoce como el dispositivo de descarga de primeras aguas, en el cual se encuentran
todos los elementos indeseables que ha ido reteniendo el techo durante el tiempo que no
había precipitación. Se debe identificar el volumen de agua requerido para el lavado, se
calculará aproximadamente tomando 1 litro por m2. Esta cantidad de agua se debe
almacenar en un primer momento en un tanque adicional de plástico con una llave de
descarga.
Figura 26. Tanque interceptor de primeras aguas.
Fuente: CEPIS, 2004
2.2.3.1.6 Almacenamiento
Se debe dotar de agua a la vivienda en períodos de estiaje, siendo ésta la función principal
del tanque de almacenamiento. De acuerdo con el CEPIS (2004), se deben identificar las
características requeridas para el diseño de este tanque, las cuales se mencionan a
continuación:
Impermeabilidad, necesaria para evitar las pérdidas de agua que se pueden
presentar por transpiración o goteo.
Se deben evitar sobrepresiones por lo que se recomienda que el tanque no sea de
más de 2 metros de altura.
Debe ser un tanque cerrado, dotado con una tapa que impida el ingreso de insectos,
polvo o rayos solares.
44
Debe contar con una escotilla para que se pueda hacer el mantenimiento requerido
cada cierto tiempo. Este elemento debe ser del tamaño necesario para que pueda
ingresar una persona a realizar esta labor.
Para determinar la demanda mensual, se necesita conocer la cantidad de usuarios de la
vivienda a considerar en el diseño, los días del mes analizado y la dotación, la cual es la
cantidad de agua consumida por persona por día.
𝐷𝑖 =𝑁𝑢 ∗ 𝑁𝑑 ∗ 𝐷𝑜𝑡
1000
Dónde:
Nu: Número de usuarios que se benefician con el sistema
Nd: Número de días del mes analizado
Dot: Dotación (litros/persona/día)
Di: Demanda mensual (m3)
Para la determinación del volumen del tanque de almacenamiento, se combina el resultado
anterior de precipitación promedio mensual, con el coeficiente de escorrentía del techo y el
área de captación disponible en la vivienda.
𝐴𝑖 =𝑃𝑝𝑖 ∗ 𝐶𝑒 ∗ 𝐴𝑐
1000
Dónde:
Ppi: Precipitación promedio mensual (litros/m)
Ce: Coeficiente de escorrentía
Ac: Área de captación (m2)
Ai: Abastecimiento correspondiente al mes i (m3)
45
2.3.Marco Normativo
Decreto Supremo Nº 011-2006-VIVIENDA; Se da la Norma Técnica EM.010
Instalaciones eléctricas interiores. Art. 2º La norma es aplicable en forma
obligatoria a todo proyecto de instalación eléctrica interiores tales como: Vivienda,
Locales Comerciales, Locales Industriales.
Reglamento Técnico Especificaciones Técnicas y Procedimientos de Evaluación
del Sistema Fotovoltaico y sus Componentes para Electrificación Rural. R.D. Nº
003-2007-EM/DGE (2007.02.12).
Código Nacional de Electricidad – Utilización. R.M. Nº 037-2006-MEM/DM
(2006.01.30)
R.N.E. OS090 (23 de mayo del 2006). La presente norma está relacionada con las
instalaciones que requiere una planta de tratamiento de aguas residuales
municipales y los procesos que deben experimentar las aguas residuales antes de su
descarga al cuerpo receptor o a su reutilización.
R.N.E. S010 (2012). Esta Norma contiene los requisitos mínimos para el diseño de
las instalaciones sanitarias para edificaciones en general.
46
3 CAPÍTULO II: DESARROLLO DEL TRABAJO DE TESIS
3.1 Descripción de la Zona de Estudio
Luego de conocer el macro entorno del tipo de vivienda que se plantea diseñar en la
Región de Huancabamba, en Piura, se procede a plantear una propuesta de solución
alternativa a las instalaciones de dicha vivienda, teniendo en cuenta la sostenibilidad de los
recursos naturales presentes en el distrito elegido y la necesidad de otras opciones viables
para tener una mejor calidad de vida.
3.1.1. Análisis de los Aspectos Demográficos y Sociales
3.1.1.1.Composición de la Población
La Provincia de Huancabamba es predominantemente rural, donde el 87.6% vive en zonas
rurales. Al interior de ella, los distritos con mayor proporción de población rural son
Sondorillo con 97%, El Carmen de la Frontera con 96.2% y Huarmaca con 94.5%, tal
como se muestra la Tabla 7. Al igual que el Censo de 1993, esta predominancia de zona
rural se mantuvo en estos tres distritos, tal como se muestra en la Tabla 8.
Tabla 7
Total de Población en la Provincia de Huancabamba según el tipo de zona.
Fuente: INEI, 2010
N° % N° %
Sondorillo 10207 97.0 311 3.0 10518
Huamaca 37230 94.5 2186 5.5 39416
El Carmen de la Frontera 12194 96.2 487 3.8 12681
San Miguel de El Faique 8113 89.2 983 10.8 9096
Lalaquiz 4547 88.9 568 11.1 5115
Sóndor 7412 88.2 987 11.8 8399
Canchaque 7241 80.8 1716 19.2 8957
Huancabamba 21996 73.0 8120 27.0 30116
Total Provincial 108940 87.6 15358 12.4 124298
Distrito
Poblacion
Rural Urbana Total
N°
47
Tabla 8
Total de Población en la Provincia de Huancabamba según el tipo de zona
Fuente: INEI 1995
Asimismo, según el INEI (2015), las proyecciones de la población total en Huancabamba
son tal como se muestra en la Tabla 9. Para poder determinar la cantidad de población por
zona rural y urbana, se puede estimar por el método geométrico de crecimiento medio, tal
como se muestra en la Tabla10, donde aún se obtiene la predominancia rural en los
distritos de Sondorillo con 96.3%, El Carmen de la Frontera con 95.9% y Huarmaca con
92.9%.
Tabla 9
Proyección de la Población Total en la Provincia de Huancabamba al 2015
Fuente: INEI, 2015
Tabla 10
Determinación de la Proyección de Población en Huancabamba según el tipo de zona.
N° % N° %
Sondorillo 9638 98.2 178 1.8 9816
Huamaca 34081 96.6 1184 3.4 35265
El Carmen de la Frontera 10089 96.6 360 3.4 10449
San Miguel de El Faique 8242 91.1 802 8.9 9044
Lalaquiz 5420 90.3 579 9.7 5999
Sóndor 7130 90.2 771 9.8 7901
Canchaque 8016 78.7 2167 21.3 10183
Huancabamba 22330 77.5 6472 22.5 28802
Total Provincial 104946 89.3 12513 10.7 117459
Distrito Rural Urbana
Poblacion
Total
N°
Sondorillo 10758
Huamaca 41238
El Carmen de la Frontera 13864
San Miguel de El Faique 8994
Lalaquiz 4626
Sóndor 8564
Canchaque 8235
Huancabamba 30404
Total Provincial 126683
Distrito
Poblacion
Total
N°
Distrito Rural Urbano Log Pa Log Pf Log Pf - Log Pa Log (1+r) r
Sondorillo 10355 403 2.25 2.49 0.24 0.0162 0.0379
Huamaca 38328 2910 3.07 3.34 0.27 0.0178 0.0417
El Carmen de la Frontera 13304 560 2.56 2.69 0.13 0.0087 0.0203
San Miguel de El Faique 7914 1080 2.90 2.99 0.09 0.0059 0.0137
Lalaquiz 4064 562 2.76 2.75 -0.01 -0.0006 -0.0013
Sóndor 7457 1107 2.89 2.99 0.11 0.0072 0.0166
Canchaque 6697 1538 3.34 3.23 -0.10 -0.0068 -0.0154
Huancabamba 21378 9026 3.81 3.91 0.10 0.0066 0.0152
Total Provincial 109785 16898 4.10 4.19 0.09 0.0059 0.0138
Total
Año
2017
126683
Pf=Pa(1+r)^n
Log Pf =Log Pa +nLog(1+r)
48
Fuente: Elaboración propia
3.1.1.2.Distribución por Centros Poblados, Caseríos y Anexos
La Provincia de Huancabamba de acuerdo de acuerdo a su estructura organizacional cuenta
con: 1 ciudad, 1 villa, 9 pueblos, 29 caseríos, 108 anexos, 15 unidades agropecuarias, 1
campamento minero y 4 barrios o cuarteles. (Programa de Inversión en Infraestructura
Básica Rural, 2003). En resumen a nivel de distritos es la siguiente:
Tabla 11
Distribución de Centro Poblados, Caseríos y Anexos
Fuente: INEI, 2010
Distrito: Sondorillo
Hombre Mujer Total
Pueblo 107 90 197
Caserios 4997 5281 10278
Anexos 186 188 374
Total 5290 5559 10849
DescripcionPoblacion
Distrito: El Carmen de la Frontera
Hombre Mujer Total
Pueblo 212 217 429
Caserios 5765 5870 11635
Anexos 196 172 368
Total 6173 6259 12432
DescripcionPoblacion
Distrito: Huarmaca
Hombre Mujer Total
Villa 638 687 1325
Caserios 15428 15433 30861
Anexos 3644 3632 7276
Total 19710 19752 39462
PoblacionDescripcion
Distrito: Canchaque
Hombre Mujer Total
Pueblo 1182 1269 2451
Caserios 3793 3643 7436
Anexos 708 650 1358
Campamento Minero 163 107 270
Total 5846 5669 11515
DescripcionPoblacion
Distrito: Huancabamba
Hombre Mujer Total
Ciudad 505 507 1012
Pueblo 493 475 968
Caserios 10941 11088 22029
Anexos 95 77 172
Unidad agraria 531 534 1065
Barrio 2299 2464 4763
Total 14864 15145 30009
DescripcionPoblacion
Distrito: Lalaquiz
Hombre Mujer Total
Pueblo 378 301 679
Caserios 3135 2892 6027
Anexos 53 42 95
Unidad agraria 119 114 233
Total 3685 3349 7034
PoblacionDescripcion
Distrito: San Miguel del Faique
Hombre Mujer Total
Pueblo 477 482 959
Caserios 4784 4773 9557
Anexos 126 161 287
Unidad agraria 1 2 3
Total 5388 5418 10806
DescripcionPoblacion
Distrito: Sondor
Hombre Mujer Total
Pueblo 416 424 840
Caserios 3823 3783 7606
Anexos 80 84 164
Total 4319 4291 8610
DescripcionPoblacion
49
3.1.1.3.Cobertura y distribución del servicio de saneamiento y electrificación
Las viviendas no cuentan con el mínimo de los servicios básicos, afectando la calidad de
vida de la población. Los servicios de agua potable, desagüe y electricidad existentes en la
zona son limitados, y no llegan a la gran mayoría de habitantes; y los que existen están
concentrados en la capital de cada distrito y en las localidades con significativa población.
Muy pocas viviendas tienen desagüe, el agua de uso poblacional no recibe el tratamiento.
Esto demuestra los bajos niveles de saneamiento al que tienen acceso los habitantes. El
total de viviendas asciende a 26083. Dos tercios de ellas no cuentan con agua, desagüe ni
alumbrado eléctrico. El 73% no dispone de energía eléctrica, el 89% no dispone de
desagüe y el 79% no dispone de abastecimiento de agua. En la Tabla 12, se muestran las
carencias de servicios básicos por distritos de la provincia de Huancabamba,
evidenciándose que los más alejados son los que presentan los índices más elevados,
siendo precisamente los índices de pobreza más elevados, por ejemplo el distrito de
Sondorillo y Lalaquiz.
A excepción de Huancabamba, Canchaque y Sóndor, más del 90% de la población en los
demás distritos no cuentan con servicio de desagüe, incidiendo en las condiciones de salud
y proliferación de enfermedades, principalmente enfermedades diarreicas aguas.
Igualmente, la carencia del servicio de electricidad, además de las limitaciones que impone
en los hogares al excluir el uso de artefactos eléctricos y alumbrado doméstico, restringe el
desarrollo productivo y las posibilidades de una mínima capacidad de transformación de
los recursos naturales. En el distrito de Sondorillo la carencia de estos servicios son
notables, al tener una carencia de desagüe del 96.7% y de electricidad de 88%,
prácticamente inexistentes.
Esta situación de privación de dichas necesidades básicas, evidencia la urgente necesidad
de propuestas viables sostenibles que posibilite el acceso a estos servicios para superar las
actuales condiciones de pobreza y extrema pobreza de esta población.
50
Tabla 12
Carencia de cobertura de Servicios Básicos por distrito en Huancabamba.
Fuente: INEI, 2010
3.2 Descripción de la Vivienda
La vivienda es de tipo rural, siendo su ubicación global en las comunidades del Distrito de
Sondorillo, Provincia de Huancabamba, en la Región Piura, debido a la problemática
identificada por la carencia de los servicios básicos y por la necesidad de un refugio que
cumplan con las expectativas adecuadas para poder habitar. En promedio las viviendas en
Sondorillo cuentan con un área de 50 m2, y habitan en promedio 4 personas (INEI, 2018).
3.2.1 Determinación de las necesidades de la vivienda
Según los datos del INEI (2010), los artefactos más usados por el poblador de Sondorillo
son el radio con un 99.5 % de uso, televisor con un 4% de uso, artefactos y
electrodomésticos con un 46.8% y máquina de coser con un 99.5%. Asimismo, debido que
las viviendas en dicho distrito no cuenta con una red de agua ni desagüe, esto se puede
reflejar en las cifras del INEI, donde menciona la mayor captación de agua para consumo
es del manantial, acequia y ríos con un 59.6%, y agua de pozo con un 32.7%.
Sin Agua (%) Sin desague (%) Sin Electricidad (%)
Sondorillo 95.3 96.7 88
Huamaca 88 94.2 76.2
El Carmen de la Frontera 81.9 95.6 80.9
San Miguel de El Faique 88.9 92.8 55.2
Lalaquiz 99 97.3 71.4
Sóndor 59.6 88.7 67.6
Canchaque 37.9 78.3 72.3
Huancabamba 71 78.7 67.5
Total Provincial 78.6 89.1 72.8
DistritoViviendas
51
3.2.2 Análisis de los Recursos Naturales
El clima en el ámbito de la provincia de Huancabamba está influenciado por dos factores
importantes: la cordillera de los Andes y la Contracorriente Ecuatorial. La primera, en la
parte norte presenta elevaciones relativamente bajas que permite el paso de las masas de
aire húmedo provenientes del Atlántico hacia el Pacifico, lo cual no sucede en la parte sur.
La Contracorriente Ecuatorial, debido a su avance hacia el sur de la zona de convergencia
intertropical, origina un desequilibrio climático, conocido como el Fenómeno del Niño,
que se manifiesta cíclicamente, ocasionando lluvias torrenciales, que dan lugar a
incrementos desmesurados de los caudales de los ríos, originando desbordes, inundaciones
y serios daños materiales a la agricultura y a la población.
El ambiente de la zona de estudio forma parte de la sub cuenca hidrográfica Huancabamba
correspondiente a la Vertiente del Atlántico y la parte alta de las cuencas Piura, Cascajal y
Olmos de la vertiente del Pacifico.
Para el análisis se ha considerado a tres elementos meteorológicos: Precipitación Pluvial,
Temperatura y velocidad de viento. Los datos han sido tomados de la estación
climatológica ordinaria de Huancabamba; así como las estaciones pluviométricas de
Sondorillo, Sondor, tal como se muestra en la Tabla 13.
Tabla 13
Ubicación de Estaciones Meteorológicas.
Fuente: Elaboración propia
3.2.2.1 Precipitación Pluvial
Para evaluar el comportamiento de la precipitación pluvial se ha analizado la información
pluviométrica de las estaciones meteorológicas mencionadas en la Tabla 13.
3.2.2.1.1 Red de Estaciones
Mediante el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) y la Autoridad
Nacional del Agua (ANA), se pudo obtener las estaciones más cercanas y que tienen la
52
mayor predominancia para la obtención de datos pluviométricos en el Distrito de
Sondorillo.
Tabla 14
Ubicación de la Estación Meteorológica de Huancabamba
Fuente: Elaboración propia
Tabla 15
Ubicación de la Estación Meteorológica de Sondorillo
Fuente: Elaboración propia
Tabla 16
Ubicación de la Estación Meteorológica de Hacienda Shumaya
53
Fuente: Elaboración propia
Para que la obtención y análisis de datos sean confiables se requiere como mínimo una
serie histórica de 30 años, otros autores como la Organización Panamericana de la Salud
(OPS, 2004), menciona que para la captación de agua pluvial por lo menos se debe conocer
datos pluviométricos de los últimos 10 años e idealmente de los últimos 15 años. Sin
embargo, teniendo en cuenta la disponibilidad de datos pluviométricos de las estaciones
mencionadas, se decide tomar una serie histórica de por lo menos 30 años.
3.2.2.1.2 Recolección y Selección Datos de Precipitación
Para la recolección de los datos de precipitación se incidió en dos opciones. La primera
opción fue la obtención de datos del SENAMHI donde se obtienen data desde 1987 hasta
el 2017, la segunda opción fue la obtención de datos de la ANA como medida
complementaria al completar datos en aquellos meses donde el SENAMHI no los
brindaba.
Tabla 17
Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la estación meteorológica Huancabamba.
54
Fuente: SENAMHI, 2018
Tabla 18
Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la estación meteorológica Sondorillo
n= 31
Año/Mes Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre
1987 46.70 44.30 41.10 66.20 34.00 1.00 45.10 38.60 6.10 46.10 30.80 16.20 416.20
1988 60.70 76.70 22.00 43.70 32.20 17.80 10.60 8.20 23.50 32.00 69.50 63.20 460.10
1989 86.60 75.60 94.00 48.20 23.60 18.50 0.90 2.10 10.90 82.80 2.20 9.90 455.30
1990 35.30 35.10 30.00 44.60 33.80 20.40 2.10 3.60 2.80 51.70 59.80 40.30 359.50
1991 33.90 31.90 0.00 7.80 0.80 14.50 9.10 31.50 129.50
1992 30.30 44.00 29.70 28.30 8.70 7.30 0.00 3.30 17.50 20.30 37.10 226.50
1993 69.30 110.80 251.50 67.20 34.80 1.20 8.70 2.40 15.70 66.80 63.20 147.00 838.60
1994 68.30 105.70 160.00 99.10 34.50 9.10 4.50 34.40 28.50 8.30 58.30 42.70 653.40
1995 38.60 29.90 87.30 62.80 40.50 3.10 35.00 3.10 4.70 14.00 78.50 65.20 462.70
1996 48.90 56.80 87.90 30.90 17.20 6.90 4.80 8.30 5.20 38.30 16.00 16.10 337.30
1997 49.80 54.70 30.00 31.40 9.00 3.60 8.60 0.50 10.90 46.40 107.20 41.00 393.10
1998 53.70 85.10 77.90 78.20 42.30 13.80 12.20 0.60 4.20 84.00 26.10 26.90 505.00
1999 86.90 164.40 136.60 60.80 97.40 22.50 17.30 6.60 47.20 32.50 39.90 92.60 804.70
2000 41.50 124.60 133.10 78.70 72.40 23.60 1.50 10.50 67.40 1.40 2.00 65.70 622.40
2001 63.20 59.20 85.00 57.50 19.80 63.70 38.60 10.00 23.70 26.60 70.70 55.20 573.20
2002 27.40 101.00 84.40 119.50 24.20 1.40 22.60 0.00 5.00 80.70 26.80 37.50 530.50
2003 35.90 49.70 58.50 51.80 24.20 35.40 6.10 0.90 3.50 19.00 54.70 34.60 374.30
2004 48.60 11.50 26.50 98.90 29.20 7.20 10.40 0.20 11.10 70.20 82.00 78.10 473.90
2005 27.10 103.50 129.20 70.20 31.60 7.70 0.30 0.00 8.50 50.10 26.30 83.90 538.40
2006 44.60 107.60 142.30 69.20 16.40 8.30 1.90 0.80 7.30 53.20 61.60 61.50 574.70
2007 43.90 13.00 51.00 99.70 38.60 54.50 3.40 16.60 3.80 85.40 112.80 60.60 583.30
2008 52.10 110.10 71.00 43.30 9.10 22.80 22.00 3.10 73.80 69.30 8.80 485.40
2009 152.50 106.00 83.30 63.00 404.80
2010 0.00
2011 61.50 161.50 29.80 19.10 35.80 54.00 52.40 51.50 116.50 122.40 704.50
2012 146.70 154.40 74.40 39.80 22.10 17.40 6.50 11.30 2.80 138.20 103.50 69.70 786.80
2013 53.30 49.10 42.90 15.00 91.40 5.60 15.80 3.00 9.50 96.80 0.50 382.90
2014 28.50 38.40 150.20 14.20 87.20 26.00 3.00 17.50 3.40 58.90 63.90 59.60 550.80
2015 95.10 20.60 157.30 52.80 13.60 22.20 9.20 1.00 21.00 26.60 7.40 426.80
2016 80.00 70.50 67.10 80.90 5.90 21.30 15.60 0.00 24.70 5.60 13.30 82.10 467.00
2017 69.00 64.20 246.70 7.20 4.20 391.30
Precipitacion Mensual (mm) - Estación Huancabamba Precipitacion
Anual (mm)
55
Fuente: SENAMHI, 2018
n= 31
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre
1987 45.80 9.00 24.00 75.30 11.10 0.00 17.10 24.60 6.60 34.70 22.00 12.30 282.50
1988 88.50 57.00 11.10 43.20 23.20 7.20 3.50 3.90 29.50 16.10 68.10 88.00 439.30
1989 96.40 77.90 78.70 7.00 19.20 0.00 0.00 0.00 0.00 56.10 0.00 7.00 342.30
1990 26.60 22.50 24.50 61.90 8.90 0.00 0.00 3.30 9.10 77.30 82.20 56.00 372.30
1991 10.40 33.50 75.50 26.70 3.70 3.20 0.00 0.00 0.00 19.40 9.00 38.30 219.70
1992 12.20 35.70 24.40 35.30 19.00 5.80 0.00 3.50 18.80 17.40 29.00 53.30 254.40
1993 26.60 84.60 161.20 27.90 34.20 0.00 0.00 0.00 16.90 54.10 405.50
1994 64.50 113.40 102.10 89.10 25.00 4.70 4.90 6.10 13.50 2.90 17.50 27.10 470.80
1995 14.20 23.90 28.90 28.00 13.70 0.00 4.20 3.50 12.50 5.90 30.90 83.40 249.10
1996 48.70 36.20 46.80 28.70 13.90 4.80 5.70 0.00 8.60 19.30 14.10 9.40 236.20
1997 43.20 54.20 17.40 30.80 3.60 2.90 2.80 0.00 4.20 35.60 51.50 40.30 286.50
1998 18.20 83.40 118.60 95.00 56.50 5.60 5.30 0.00 9.40 69.30 17.70 31.80 510.80
1999 68.10 94.70 105.70 49.40 79.40 16.80 11.40 4.40 23.10 6.80 8.20 102.00 570.00
2000 39.40 69.00 110.40 65.70 30.40 31.80 2.00 8.00 57.20 0.00 0.00 47.60 461.50
2001 56.10 33.00 83.20 22.60 12.20 40.70 20.70 3.40 24.80 25.30 67.40 25.20 414.60
2002 15.00 54.20 57.60 73.50 15.90 1.20 15.40 0.00 0.00 70.90 23.80 327.50
2003 17.50 17.20 23.60 26.00 9.20 10.80 2.80 2.00 3.40 21.40 20.10 18.20 172.20
2004 24.40 2.40 5.10 43.40 15.90 3.80 3.20 0.00 10.10 78.80 62.10 54.10 303.30
2005 16.30 65.40 124.10 26.00 11.20 1.90 0.00 0.00 10.80 30.10 22.60 59.30 367.70
2006 41.60 66.10 133.80 37.50 0.00 9.00 2.10 0.00 2.00 30.70 29.60 43.20 395.60
2007 25.10 17.50 75.20 78.50 22.10 16.60 1.00 8.50 4.60 89.00 123.20 36.70 498.00
2008 39.30 182.2 81.00 75.70 7.90 9.00 3.00 4.00 0.00 30.10 55.50 6.40 494.10
2009 91.20 39.00 72.00 31.00 0.00 8.80 3.80 3.00 0.00 0.00 21.40 21.20 291.40
2010 17.90 80.80 25.00 36.00 9.20 5.30 3.30 0.00 1.80 17.20 44.20 50.30 291.00
2011 23.80 50.30 23.00 56.20 22.40 4.50 3.20 0.00 24.30 33.20 74.00 76.50 391.40
2012 83.30 89.60 45.60 40.90 5.60 9.60 0.00 1.70 0.00 57.10 56.30 17.80 407.50
2013 9.30 16.30 29.90 13.40 48.60 0.00 8.20 3.60 3.20 60.00 0.00 34.20 226.70
2014 9.60 21.00 92.70 22.50 7.20 1.20 0.00 4.50 0.00 45.20 22.20 12.10 238.20
2015 75.70 6.30 123.90 32.60 22.00 8.30 4.50 0 0.00 12.20 29.20 314.70
2016 81.70 29.90 33.00 29.80 174.40
2017 81.30 56.20 220.60 4.00 0.00 362.10
Precipitacion Mensual (mm) - Estación Sondorillo Precipitacion
Anual (mm)
56
Tabla 19
Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la estación meteorológica Hacienda
Shumaya.
Fuente: SENAMHI, 2018
Asimismo, existe una predominancia de datos que estaban incompletos, por lo que se
dispone a coger como base los datos pluviométricos de la NASA y ANA al introducir
coordenadas de la estación en Sondorillo, ya que es la referencia en esta investigación. Los
datos obtenidos por la NASA son de un periodo de 14 años, desde 1987 hasta el 2000 tal
como se muestra en la Tabla 20, y los datos obtenidos de la ANA son de un periodo de 17
años, desde el 2001 hasta el 2017 tal como se muestra en la Tabla 21.
n= 31
Año/Mes Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre
1987 58.00 74.20 45.50 106.90 45.50 60.50 35.50 33.50 59.50 66.80 51.50 100.60 738.00
1988 63.00 80.30 38.20 56.00 48.00 30.00 90.00 23.50 54.00 31.50 118.00 79.00 711.50
1989 87.00 87.80 77.30 89.50 96.00 112.50 52.50 56.00 12.80 40.50 15.00 9.00 735.90
1990 88.00 47.50 70.50 92.30 95.50 65.50 65.50 46.00 43.00 75.00 74.00 100.30 863.10
1991 85.00 54.30 68.90 76.00 45.50 24.50 48.00 55.50 37.50 76.00 25.50 15.50 612.20
1992 16.50 36.00 67.50 65.50 61.00 90.20 56.90 41.90 16.50 46.20 69.50 94.50 662.20
1993 81.50 94.00 242.10 96.00 58.90 100.20 26.80 69.00 66.50 123.40 53.00 194.80 1,206.20
1994 144.50 173.40 227.00 151.50 78.70 90.50 68.00 78.00 117.10 39.50 53.80 118.80 1,340.80
1995 68.90 43.50 122.00 55.00 61.60 15.00 62.00 12.00 20.50 65.00 62.50 122.00 710.00
1996 90.50 96.70 111.90 73.50 45.60 51.20 44.30 70.80 57.30 43.20 33.60 35.00 753.60
1997 86.30 86.40 75.40 103.20 101.30 12.70 39.70 36.80 14.00 51.50 109.30 73.10 789.70
1998 68.10 153.00 257.60 261.00 110.00 151.30 96.80 19.00 72.20 138.80 81.10 65.20 1,474.10
1999 274.90 167.70 264.40 207.80 311.30 89.20 109.40 77.30 58.30 47.50 26.50 228.20 1,862.50
2000 77.50 200.10 260.10 208.10 200.50 98.20 43.00 56.50 192.30 36.60 29.50 196.80 1,599.20
2001 147.70 92.10 194.00 123.90 70.80 268.40 107.70 71.80 97.00 84.50 146.70 56.40 1,461.00
2002 118.70 149.10 116.50 209.80 73.80 31.00 63.00 31.20 3.50 149.40 53.70 81.00 1,080.70
2003 67.30 80.30 121.90 165.00 136.20 111.90 64.00 0.00 22.50 24.50 81.70 78.50 953.80
2004 44.60 26.50 140.80 134.20 69.00 97.30 56.50 12.00 25.00 136.20 61.70 163.40 967.20
2005 35.90 184.90 200.00 193.70 53.30 73.00 7.00 0.00 20.40 105.90 85.40 116.80 1,076.30
2006 133.00 90.43 247.03 57.84 27.00 88.10 26.03 38.20 10.01 68.50 73.13 81.30 940.57
2007 104.50 87.70 127.60 100.50 115.52 159.60 23.31 72.50 16.02 127.70 155.00 40.70 1,130.65
2008 83.71 226.90 99.50 143.40 32.20 29.91 101.11 50.90 17.10 73.40 106.20 46.50 1,010.83
2009 111.70 110.10 98.60 101.50 22.20 30.20 35.30 24.30 52.90 20.00 41.00 55.70 703.50
2010 75.90 61.50 52.70 84.20 5.00 0.00 80.60 28.10 58.40 64.80 511.20
2011 43.70 80.30 78.80 98.10 97.00 47.20 131.70 33.40 104.40 66.80 130.70 122.50 1,034.60
2012 142.10 97.40 114.50 91.90 95.30 76.70 29.50 60.20 32.30 75.80 73.20 33.40 922.30
2013 65.90 58.90 58.90 53.80 100.40 42.20 54.54 33.40 36.60 76.20 4.00 61.10 645.94
2014 35.80 41.80 119.40 28.40 112.20 79.00 26.70 39.90 5.10 40.70 52.30 44.40 625.70
2015 122.40 194.60 69.40 40.60 41.80 34.40 8.20 32.30 34.50 87.10 665.30
2016 0.00
2017 56.40 53.70 188.70 91.90 35.40 12.10 438.20
Precipitacion Mensual (mm) - Estación Hacienda Shumaya Precipitacion
Anual (mm)
57
Tabla 20
Serie Histórica base de la NASA de la precipitación mensual según coordenadas
cartesianas en influencia a Sondorillo.
Fuente: NASA, 2018
Tabla 21
Serie Histórica base de la ANA de la precipitación mensual según coordenadas
cartesianas en influencia a Sondorillo.
Fuente: ANA, 2018
Completamiento de datos de Precipitación
Para el completamiento de los datos de precipitación, se utilizara el método de regresión
lineal. En principio, se debe calcular el coeficiente de correlación de las estaciones
n= 14
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre
1987 131.84 68.83 90.84 58.10 30.36 3.15 20.41 10.61 12.10 24.18 37.70 26.31 514.43
1988 72.45 127.48 29.79 78.31 41.45 10.03 10.99 13.90 20.54 36.52 40.03 37.87 519.36
1989 150.53 172.50 200.28 68.63 15.17 11.21 6.25 5.94 34.62 67.65 6.94 8.19 747.91
1990 67.78 112.11 96.71 120.03 33.67 26.72 9.49 10.00 6.42 47.67 57.32 98.20 686.12
1991 67.82 86.46 188.10 58.87 45.66 12.25 5.02 13.89 14.51 22.32 17.08 22.36 554.34
1992 28.77 68.58 110.85 108.99 39.49 9.39 7.57 8.61 25.97 46.02 51.66 39.05 544.95
1993 50.40 146.65 195.32 225.11 47.36 12.41 12.19 4.88 18.38 74.21 25.21 113.23 925.35
1994 119.53 113.95 158.98 104.33 26.28 8.34 13.59 11.85 8.44 20.97 31.13 86.83 704.22
1995 61.85 175.76 158.79 39.71 43.25 5.55 19.60 12.43 4.39 21.01 69.92 75.45 687.71
1996 73.81 83.15 138.19 59.62 23.87 16.02 6.77 9.25 16.81 54.21 15.14 19.49 516.33
1997 32.17 76.14 79.12 78.73 30.99 11.69 8.44 9.53 24.42 47.97 87.30 158.40 644.90
1998 253.42 388.47 236.60 174.37 78.20 16.18 4.13 17.81 25.12 47.93 24.03 10.54 1,276.80
1999 91.08 221.78 128.64 61.11 91.93 29.51 9.41 12.52 38.61 27.02 29.65 77.18 818.44
2000 53.27 103.20 175.83 109.05 58.29 27.76 16.78 8.87 33.02 13.47 8.05 69.56 677.15
Promedio 89.62 138.93 142.00 96.07 43.28 14.30 10.76 10.72 20.24 39.37 35.80 60.19 701.29
Precipitacion Mensual (mm) - Estación Base NASA Precipitacion
Anual (mm)
n= 17
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre
2001 93.33 38.31 121.71 33.15 26.25 8.49 16.20 7.23 63.96 13.50 55.74 21.99 499.86
2002 23.52 45.75 148.86 141.30 18.24 12.42 19.77 5.22 4.65 45.69 15.96 18.00 499.38
2003 17.64 7.29 90.39 19.32 7.20 30.60 23.91 19.38 6.06 13.53 18.60 18.00 271.92
2004 34.53 24.48 27.00 69.45 24.57 6.60 39.75 15.21 14.43 46.20 32.82 42.21 377.25
2005 16.71 19.20 221.04 48.27 9.45 21.63 18.84 10.17 24.66 23.61 17.04 40.20 470.82
2006 20.94 122.58 241.68 47.67 13.38 21.81 18.36 14.31 3.36 22.35 30.93 18.24 575.61
2007 33.69 36.09 90.27 81.78 28.35 23.46 37.20 10.62 10.83 43.68 35.49 40.53 471.99
2008 25.11 199.14 273.27 88.92 21.87 29.04 6.93 10.41 5.13 32.58 51.87 6.06 750.33
2009 95.58 65.19 110.46 26.58 11.88 10.41 24.48 3.48 0.00 6.54 11.07 0.96 366.63
2010 9.93 122.31 69.90 59.94 21.48 44.31 22.65 12.00 9.09 14.76 43.86 41.28 471.51
2011 59.04 100.53 83.76 127.26 5.52 5.85 12.60 0.00 28.44 9.18 88.23 24.12 544.53
2012 61.80 190.23 81.87 85.86 2.55 4.71 8.52 5.07 2.76 53.16 19.86 4.71 521.10
2013 12.06 20.28 79.83 4.89 60.39 6.87 1.71 0.00 9.93 52.92 3.54 14.97 267.39
2014 32.97 1.11 155.94 22.08 15.27 13.89 13.41 0.00 3.12 18.45 9.72 14.19 300.15
2015 100.89 27.42 216.78 25.74 15.81 4.83 8.46 0 2.46 1.23 14.88 1.29 419.79
2016 26.94 17.85 121.02 38.43 0.00 22.47 0.00 5.55 27.54 4.77 4.38 17.16 286.11
2017 89.79 135.03 456.12 58.92 36.60 23.40 3.09 19.59 29.88 31.47 18.29 31.59 933.77
Promedio 44.38 68.99 152.35 57.62 18.75 17.11 16.23 8.13 14.49 25.51 27.78 20.91 472.24
Precipitacion Mensual (mm) - Estación Base ANA Precipitacion
Anual (mm)
58
consideradas en el análisis. Para determinar el coeficiente de correlación se utilizó la
herramienta del programa Excel “Análisis de Datos”, ver Figura 32.
Figura 27. Pestaña de Análisis de Datos en programa Excel
Fuente: Elaboración propia
Con ello, y mediante el método de mínimos cuadrados realizados en Excel se realizó la
comparación de la estación a completar con respecto a las estaciones bases, y así verificar
el coeficiente de correlación. Asimismo, se verifico si existe correlación o no mediante la
prueba t-student, este análisis también se realizó en Excel.
A. Estación Huancabamba
Para la completación de datos de la estación Huancabamba se realizó en análisis el función
de las dos estaciones bases, ya que se presencia ausencia de datos tanto en el periodo de
1987 hasta 2000, como del periodo de 2001 hasta 2017.
Primer Periodo
59
Tabla 22
Método de mínimos cuadrados en Excel para determinar la correlación entre la Estación
Huancabamba y NASA
Fuente: Elaboración propia
Tabla 23
Determinación del coeficiente de correlación mediante mínimos cuadrados en Excel entre
la Estación Huancabamba y NASA
Fuente: Elaboración propia
60
Tabla 24
Determinación del coeficiente de correlación mediante Análisis de Datos en Excel entre
la Estación Huancabamba y NASA
Fuente: Elaboración propia
Tabla 25
Prueba t-student para verificar correlación entre la Estación Huancabamba y NASA.
Fuente: Elaboración propia
Con el análisis obtenido se verifica que sí existe correlación entre la Estación
Huancabamba y la estación base de la NASA, por lo que se procedió a realizar la
completación de datos, tal como se muestra en la Tabla 26.
61
Tabla 26
Completación de datos Primer Periodo de la Estación Huancabamba.
Fuente: Elaboración propia
Segundo Periodo
Tabla 27
Método de mínimos cuadrados en Excel para determinar la correlación entre la Estación
Huancabamba y ANA
Fuente: Elaboración propia
62
Tabla 28
Determinación del coeficiente de correlación mediante mínimos cuadrados en Excel entre
la Estación Huancabamba y ANA.
Fuente: Elaboración propia
Determinación del coeficiente de correlación mediante Análisis de Datos en Excel entre la
Estación Huancabamba y ANA.
Fuente: Elaboración propia
Tabla 29
Prueba t-student para verificar correlación entre la Estación Huancabamba y ANA.
Fuente: Elaboración propia
63
Tabla 30
Completación de datos Segundo Periodo de la Estación Huancabamba
Fuente: Elaboración propia
64
Tabla 31
Completación de datos en la Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la estación
meteorológica Huancabamba
Fuente: Elaboración propia
B. Estación Sondorillo
Para la completación de datos de la estación Sondorillo se realizó el análisis en función de
las dos estaciones bases, ya que se presencia ausencia de datos tanto en el periodo de 1987
hasta 2000, como del periodo de 2011 hasta 2017.
Primer Periodo
n= 31
Año/Mes Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre
1987 46.70 44.30 41.10 66.20 34.00 1.00 45.10 38.60 6.10 46.10 30.80 16.20 416.20
1988 60.70 76.70 22.00 43.70 32.20 17.80 10.60 8.20 23.50 32.00 69.50 63.20 460.10
1989 86.60 75.60 94.00 48.20 23.60 18.50 0.90 2.10 10.90 82.80 2.20 9.90 455.30
1990 35.30 35.10 30.00 44.60 33.80 20.40 2.10 3.60 2.80 51.70 59.80 40.30 359.50
1991 33.90 31.90 118.68 40.87 32.92 12.80 0.00 7.80 0.80 14.50 9.10 31.50 334.76
1992 30.30 44.00 29.70 28.30 8.70 7.30 0.00 3.30 17.50 20.30 37.10 28.94 255.44
1993 69.30 110.80 251.50 67.20 34.80 1.20 8.70 2.40 15.70 66.80 63.20 147.00 838.60
1994 68.30 105.70 160.00 99.10 34.50 9.10 4.50 34.40 28.50 8.30 58.30 42.70 653.40
1995 38.60 29.90 87.30 62.80 40.50 3.10 35.00 3.10 4.70 14.00 78.50 65.20 462.70
1996 48.90 56.80 87.90 30.90 17.20 6.90 4.80 8.30 5.20 38.30 16.00 16.10 337.30
1997 49.80 54.70 30.00 31.40 9.00 3.60 8.60 0.50 10.90 46.40 107.20 41.00 393.10
1998 53.70 85.10 77.90 78.20 42.30 13.80 12.20 0.60 4.20 84.00 26.10 26.90 505.00
1999 86.90 164.40 136.60 60.80 97.40 22.50 17.30 6.60 47.20 32.50 39.90 92.60 804.70
2000 41.50 124.60 133.10 78.70 72.40 23.60 1.50 10.50 67.40 1.40 2.00 65.70 622.40
2001 63.20 59.20 85.00 57.50 19.80 63.70 38.60 10.00 23.70 26.60 70.70 55.20 573.20
2002 27.40 101.00 84.40 119.50 24.20 1.40 22.60 0.00 5.00 80.70 26.80 37.50 530.50
2003 35.90 49.70 58.50 51.80 24.20 35.40 6.10 0.90 3.50 19.00 54.70 34.60 374.30
2004 48.60 11.50 26.50 98.90 29.20 7.20 10.40 0.20 11.10 70.20 82.00 78.10 473.90
2005 27.10 103.50 129.20 70.20 31.60 7.70 0.30 0.00 8.50 50.10 26.30 83.90 538.40
2006 44.60 107.60 142.30 69.20 16.40 8.30 1.90 0.80 7.30 53.20 61.60 61.50 574.70
2007 43.90 13.00 51.00 99.70 38.60 54.50 3.40 16.60 3.80 85.40 112.80 60.60 583.30
2008 52.10 136.34 110.10 71.00 43.30 9.10 22.80 22.00 3.10 73.80 69.30 8.80 621.74
2009 152.50 106.00 83.30 63.00 32.22 31.41 39.23 27.55 25.62 29.25 31.77 26.15 648.01
2010 31.14 93.62 64.48 58.94 37.56 50.25 38.21 32.29 30.67 33.82 50.00 48.57 569.57
2011 58.44 81.51 61.50 161.50 29.80 19.10 35.80 54.00 52.40 51.50 116.50 122.40 844.45
2012 146.70 154.40 74.40 39.80 22.10 17.40 6.50 11.30 2.80 138.20 103.50 69.70 786.80
2013 53.30 49.10 42.90 15.00 91.40 5.60 15.80 3.00 9.50 96.80 0.50 33.94 416.84
2014 28.50 38.40 150.20 14.20 87.20 26.00 3.00 17.50 3.40 58.90 63.90 59.60 550.80
2015 95.10 20.60 157.30 52.80 13.60 22.20 9.20 25.62 1.00 21.00 26.60 7.40 452.42
2016 80.00 70.50 67.10 80.90 5.90 21.30 15.60 0.00 24.70 5.60 13.30 82.10 467.00
2017 69.00 64.20 246.70 58.38 45.97 38.63 27.34 7.20 4.20 43.12 35.79 43.18 683.69
Promedio 58.32 74.19 94.67 63.33 35.69 18.74 14.45 11.58 15.02 47.62 49.86 51.63 535.10
Precipitacion Mensual (mm) - Estación Huancabamba Precipitacion
Anual (mm)
65
Tabla 32
Método de mínimos cuadrados en Excel para determinar la correlación entre la Estación
Sondorillo y NASA
Fuente: Elaboración propia
Tabla 33
Determinación del coeficiente de correlación mediante mínimos cuadrados en Excel entre
la Estación Sondorillo y NASA
Fuente: Elaboración propia
66
Tabla 34
Determinación del coeficiente de correlación mediante Análisis de Datos en Excel entre
la Estación Sondorillo y NASA
Fuente: Elaboración propia
Tabla 35
Prueba t-student para verificar correlación entre la Estación Sondorillo y NASA.
Fuente: Elaboración propia
67
Tabla 36
Completación de datos Primer Periodo de la Estación Sondorillo
Fuente: Elaboración propia
Segundo Periodo
Tabla 37
Método de mínimos cuadrados en Excel para determinar la correlación entre la Estación
Sondorillo y ANA
Fuente: Elaboración propia
68
Tabla 38
Determinación del coeficiente de correlación mediante mínimos cuadrados en Excel entre
la Estación Sondorillo y ANA.
Fuente: Elaboración propia
Tabla 39
Determinación del coeficiente de correlación mediante Análisis de Datos en Excel entre
la Estación Sondorillo y ANA
Fuente: Elaboración propia
Tabla 40
Prueba t-student para verificar correlación entre la Estación Sondorillo y ANA
Fuente: Elaboración propia
69
Tabla 41
Completación de datos Segundo Periodo de la Estación Sondorillo.
Fuente: Elaboración propia
70
Tabla 42
Completación de datos en la Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la estación
meteorológica Sondorillo.
Fuente: Elaboración propia
C. Estación Hacienda Shumaya
Para la completación de datos de la estación Hacienda Shumaya se realizó el análisis en
función de una estación base, ya que se presencia ausencia de datos en el periodo de 2001
hasta 2017.
n= 31
Año/Mes Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre
1987 45.80 9.00 24.00 75.30 11.10 0.00 17.10 24.60 6.60 34.70 22.00 12.30 282.50
1988 88.50 57.00 11.10 43.20 23.20 7.20 3.50 3.90 29.50 16.10 68.10 88.00 439.30
1989 96.40 77.90 78.70 7.00 19.20 0.00 0.00 0.00 0.00 56.10 0.00 7.00 342.30
1990 26.60 22.50 24.50 61.90 8.90 0.00 0.00 3.30 9.10 77.30 82.20 56.00 372.30
1991 10.40 33.50 75.50 26.70 3.70 3.20 0.00 0.00 0.00 19.40 9.00 38.30 219.70
1992 12.20 35.70 24.40 35.30 19.00 5.80 0.00 3.50 18.80 17.40 29.00 53.30 254.40
1993 26.60 84.60 161.20 27.90 34.20 0.00 0.00 0.00 16.90 54.10 14.59 56.38 476.47
1994 64.50 113.40 102.10 89.10 25.00 4.70 4.90 6.10 13.50 2.90 17.50 27.10 470.80
1995 14.20 23.90 28.90 28.00 13.70 0.00 4.20 3.50 12.50 5.90 30.90 83.40 249.10
1996 48.70 36.20 46.80 28.70 13.90 4.80 5.70 0.00 8.60 19.30 14.10 9.40 236.20
1997 43.20 54.20 17.40 30.80 3.60 2.90 2.80 0.00 4.20 35.60 51.50 40.30 286.50
1998 18.20 83.40 118.60 95.00 56.50 5.60 5.30 0.00 9.40 69.30 17.70 31.80 510.80
1999 68.10 94.70 105.70 49.40 79.40 16.80 11.40 4.40 23.10 6.80 8.20 102.00 570.00
2000 39.40 69.00 110.40 65.70 30.40 31.80 2.00 8.00 57.20 0.00 0.00 47.60 461.50
2001 56.10 33.00 83.20 22.60 12.20 40.70 20.70 3.40 24.80 25.30 67.40 25.20 414.60
2002 15.00 54.20 57.60 73.50 15.90 1.20 15.40 0.00 0.00 70.90 17.77 23.80 345.27
2003 17.50 17.20 23.60 26.00 9.20 10.80 2.80 2.00 3.40 21.40 20.10 18.20 172.20
2004 24.40 2.40 5.10 43.40 15.90 3.80 3.20 0.00 10.10 78.80 62.10 54.10 303.30
2005 16.30 65.40 124.10 26.00 11.20 1.90 0.00 0.00 10.80 30.10 22.60 59.30 367.70
2006 41.60 66.10 133.80 37.50 0.00 9.00 2.10 0.00 2.00 30.70 29.60 43.20 395.60
2007 25.10 17.50 75.20 78.50 22.10 16.60 1.00 8.50 4.60 89.00 123.20 36.70 498.00
2008 39.30 182.20 81.00 75.70 7.90 9.00 3.00 4.00 0.00 30.10 55.50 6.40 494.10
2009 91.20 39.00 72.00 31.00 0.00 8.80 3.80 3.00 0.00 0.00 21.40 21.20 291.40
2010 17.90 80.80 25.00 36.00 9.20 5.30 3.30 0.00 1.80 17.20 44.20 50.30 291.00
2011 23.80 50.30 23.00 56.20 22.40 4.50 3.20 0.00 24.30 33.20 74.00 76.50 391.40
2012 83.30 89.60 45.60 40.90 5.60 9.60 0.00 1.70 0.00 57.10 56.30 17.80 407.50
2013 9.30 16.30 29.90 13.40 48.60 0.00 8.20 3.60 3.20 60.00 0.00 34.20 226.70
2014 9.60 21.00 92.70 22.50 7.20 1.20 0.00 4.50 0.00 45.20 22.20 12.10 238.20
2015 75.70 6.30 123.90 32.60 22.00 8.30 4.50 0.00 0.00 12.20 29.20 10.50 325.20
2016 81.70 29.90 33.00 29.80 9.87 20.99 9.87 12.61 23.50 12.23 12.03 18.36 293.87
2017 81.30 56.20 220.60 39.04 27.99 21.45 11.40 4.00 0.00 25.45 18.92 25.51 531.86
Promedio 42.32 52.34 70.28 43.50 19.00 8.26 4.82 3.37 10.25 33.99 33.59 38.27 359.99
Precipitacion Mensual (mm) - Estación Sondorillo Precipitacion
Anual (mm)
71
Tabla 43
Método de mínimos cuadrados en Excel para determinar la correlación entre la Estación
Hacienda Shumaya y ANA
Fuente: Elaboración propia
Tabla 44
Determinación del coeficiente de correlación mediante mínimos cuadrados en Excel entre
la Estación Hacienda Shumaya y ANA.
Fuente: Elaboración propia
72
Tabla 45
Determinación del coeficiente de correlación mediante Análisis de Datos en Excel entre
la Estación Hacienda Shumaya y ANA.
Fuente: Elaboración propia
Tabla 46
Prueba t-student para verificar correlación entre la Estación Hacienda Shumaya y ANA.
Fuente: Elaboración propia
73
Tabla 47
Completación de datos Segundo Periodo de la Estación Hacienda Shumaya.
Fuente: Elaboración propia
Tabla 48
Completación de datos en la Serie Histórica de precipitaciones mensuales de la estación
meteorológica Hacienda Shumaya.
Fuente: Elaboración propia
n= 31
Año/Mes Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre
1987 58.00 74.20 45.50 106.90 45.50 60.50 35.50 33.50 59.50 66.80 51.50 100.60 738.00
1988 63.00 80.30 38.20 56.00 48.00 30.00 90.00 23.50 54.00 31.50 118.00 79.00 711.50
1989 87.00 87.80 77.30 89.50 96.00 112.50 52.50 56.00 12.80 40.50 15.00 9.00 735.90
1990 88.00 47.50 70.50 92.30 95.50 65.50 65.50 46.00 43.00 75.00 74.00 100.30 863.10
1991 85.00 54.30 68.90 76.00 45.50 24.50 48.00 55.50 37.50 76.00 25.50 15.50 612.20
1992 16.50 36.00 67.50 65.50 61.00 90.20 56.90 41.90 16.50 46.20 69.50 94.50 662.20
1993 81.50 94.00 242.10 96.00 58.90 100.20 26.80 69.00 66.50 123.40 53.00 194.80 1,206.20
1994 144.50 173.40 227.00 151.50 78.70 90.50 68.00 78.00 117.10 39.50 53.80 118.80 1,340.80
1995 68.90 43.50 122.00 55.00 61.60 15.00 62.00 12.00 20.50 65.00 62.50 122.00 710.00
1996 90.50 96.70 111.90 73.50 45.60 51.20 44.30 70.80 57.30 43.20 33.60 35.00 753.60
1997 86.30 86.40 75.40 103.20 101.30 12.70 39.70 36.80 14.00 51.50 109.30 73.10 789.70
1998 68.10 153.00 257.60 261.00 110.00 151.30 96.80 19.00 72.20 138.80 81.10 65.20 1,474.10
1999 274.90 167.70 264.40 207.80 311.30 89.20 109.40 77.30 58.30 47.50 26.50 228.20 1,862.50
2000 77.50 200.10 260.10 208.10 200.50 98.20 43.00 56.50 192.30 36.60 29.50 196.80 1,599.20
2001 147.70 92.10 194.00 123.90 70.80 268.40 107.70 71.80 97.00 84.50 146.70 56.40 1,461.00
2002 118.70 149.10 116.50 209.80 73.80 31.00 63.00 31.20 3.50 149.40 53.70 81.00 1,080.70
2003 67.30 80.30 121.90 165.00 136.20 111.90 64.00 0.00 22.50 24.50 81.70 78.50 953.80
2004 44.60 26.50 140.80 134.20 69.00 97.30 56.50 12.00 25.00 136.20 61.70 163.40 967.20
2005 35.90 184.90 200.00 193.70 53.30 73.00 7.00 0.00 20.40 105.90 85.40 116.80 1,076.30
2006 133.00 90.43 247.03 57.84 27.00 88.10 26.03 38.20 10.01 68.50 73.13 81.30 940.57
2007 104.50 87.70 127.60 100.50 115.52 159.60 23.31 72.50 16.02 127.70 155.00 40.70 1,130.65
2008 83.71 226.90 99.50 143.40 32.20 29.91 101.11 50.90 17.10 73.40 106.20 46.50 1,010.83
2009 111.70 110.10 98.60 101.50 22.20 30.20 35.30 24.30 52.90 20.00 41.00 55.70 703.50
2010 75.90 99.54 77.99 61.50 52.70 84.20 5.00 0.00 80.60 28.10 58.40 64.80 688.73
2011 43.70 80.30 78.80 98.10 97.00 47.20 131.70 33.40 104.40 66.80 130.70 122.50 1,034.60
2012 142.10 97.40 114.50 91.90 95.30 76.70 29.50 60.20 32.30 75.80 73.20 33.40 922.30
2013 65.90 58.90 58.90 53.80 100.40 42.20 54.54 33.40 36.60 76.20 4.00 61.10 645.94
2014 35.80 41.80 119.40 28.40 112.20 79.00 26.70 39.90 5.10 40.70 52.30 44.40 625.70
2015 122.40 60.53 194.60 69.40 40.60 41.80 34.40 8.20 32.30 34.50 87.10 49.78 775.61
2016 60.33 56.59 99.01 65.05 49.25 58.49 49.25 51.54 60.58 51.21 51.05 56.31 708.67
2017 56.40 53.70 188.70 91.90 64.30 58.87 50.52 35.40 12.10 62.19 56.77 62.24 793.10
Promedio 88.37 96.51 135.68 110.72 82.94 76.43 54.97 39.96 46.77 67.97 68.41 85.41 954.14
Precipitacion Mensual (mm) - Estación Haciend Shumaya Precipitacion
Anual (mm)
74
3.2.2.1.3 Análisis de consistencia
El análisis de consistencia se realiza para la verificación de la confiabilidad de la
información obtenida del SENAMHI y ANA, esto se realiza mediante criterios físicos y
métodos estadísticos que permiten identificar, evaluar y eliminar los posibles errores
sistemáticos que han podido ocurrir, sea por causas naturales u ocasionadas por la
intervención de la mano del hombre. Dicho análisis se realiza por los siguientes procesos:
Análisis visual grafico
Análisis doble masa
Análisis estadístico
A. Análisis visual grafico
Se realiza el análisis teniendo las precipitaciones acumuladas por año de cada estación, con
la finalidad de percibir la variabilidad de cada una de estas.
Tabla 49
Precipitaciones acumuladas y promedio por año en las tres estaciones de estudio
Fuente: Elaboración propia
AñoPrecipitacion Anual (mm)
Estación Huancabamba
Precipitacion Acumulada (mm)
Estación Huancabamba
Precipitacion Anual (mm)
Estación Hacienda Shumaya
Precipitacion Acumulada (mm)
Estación Hacienda Shumaya
Precipitacion Anual (mm)
Estación Sondorillo
Precipitacion Acumulada (mm)
Estación Sondorillo
Precipitación
Promedio (mm)
Precipitación Promedio
Acumulada (mm)
1987 416.20 416.20 738.00 738.00 282.50 282.50 478.90 478.90
1988 460.10 876.30 711.50 1449.50 439.30 721.80 536.97 1015.87
1989 455.30 1331.60 735.90 2185.40 342.30 1064.10 511.17 1527.03
1990 359.50 1691.10 863.10 3048.50 372.30 1436.40 531.63 2058.67
1991 334.76 2025.86 612.20 3660.70 219.70 1656.10 388.89 2447.55
1992 255.44 2281.30 662.20 4322.90 254.40 1910.50 390.68 2838.23
1993 838.60 3119.90 1206.20 5529.10 476.47 2386.97 840.42 3678.66
1994 653.40 3773.30 1340.80 6869.90 470.80 2857.77 821.67 4500.32
1995 462.70 4236.00 710.00 7579.90 249.10 3106.87 473.93 4974.26
1996 337.30 4573.30 753.60 8333.50 236.20 3343.07 442.37 5416.62
1997 393.10 4966.40 789.70 9123.20 286.50 3629.57 489.77 5906.39
1998 505.00 5471.40 1474.10 10597.30 510.80 4140.37 829.97 6736.36
1999 804.70 6276.10 1862.50 12459.80 570.00 4710.37 1079.07 7815.42
2000 622.40 6898.50 1599.20 14059.00 461.50 5171.87 894.37 8709.79
2001 573.20 7471.70 1461.00 15520.00 414.60 5586.47 816.27 9526.06
2002 530.50 8002.20 1080.70 16600.70 345.27 5931.74 652.16 10178.21
2003 374.30 8376.50 953.80 17554.50 172.20 6103.94 500.10 10678.31
2004 473.90 8850.40 967.20 18521.70 303.30 6407.24 581.47 11259.78
2005 538.40 9388.80 1076.30 19598.00 367.70 6774.94 660.80 11920.58
2006 574.70 9963.50 940.57 20538.57 395.60 7170.54 636.96 12557.54
2007 583.30 10546.80 1130.65 21669.22 498.00 7668.54 737.32 13294.85
2008 621.74 11168.54 1010.83 22680.05 494.10 8162.64 708.89 14003.74
2009 648.01 11816.55 703.50 23383.55 291.40 8454.04 547.64 14551.38
2010 569.57 12386.12 688.73 24072.28 291.00 8745.04 516.43 15067.81
2011 844.45 13230.57 1034.60 25106.88 391.40 9136.44 756.82 15824.63
2012 786.80 14017.37 922.30 26029.18 407.50 9543.94 705.53 16530.16
2013 416.84 14434.21 645.94 26675.12 226.70 9770.64 429.83 16959.99
2014 550.80 14985.01 625.70 27300.82 238.20 10008.84 471.57 17431.56
2015 452.42 15437.43 775.61 28076.43 325.20 10334.04 517.74 17949.30
2016 467.00 15904.43 708.67 28785.09 293.87 10627.91 489.84 18439.15
2017 683.69 16588.12 793.10 29578.20 531.86 11159.77 669.55 19108.70
75
Figura 28. Análisis visual de las tres estaciones de estudio
Fuente: Elaboración propia
Con ello, se puede percibir que existe una gran variabilidad en la estación Hacienda
Shumaya con respecto a las otras dos estaciones, dicho verificación se puede observar
entre el año de 1997 a 2002. Este proceso se realiza por mes, debido que se debe obtener
en promedio las precipitaciones mensuales según la serie histórica.
B. Análisis doble masa
Se realiza el análisis teniendo en promedio la precipitación anual de las tres estaciones
mencionadas anteriormente con la finalidad de elegir cual será la estación base.
76
Figura 29. Análisis curva masa de las tres estaciones en estudio
Fuente: Elaboración propia
Con ello se puede percibir que la estación Sondorillo es la que tiene menor número de
quiebres, por lo que se escoge como estación base.
A continuación, lo que se presenta es un nuevo análisis doble masa para cada estación
utilizando como base la estación Sondorillo.
Figura 30. Análisis doble masa de la estación Sondorillo en función a la estación base Sondorillo
Fuente: Elaboración propia
Para Sondorillo se puede observar que no existe rango de periodos dudosos, razón por el
cual se validarán los datos como confiables.
77
Figura 31. Análisis doble masa de la estación Huancabamba en función a la estación base Sondorillo
Fuente: Elaboración propia
En la estación Huancabamba se determina que si existe un rango de periodo con datos
dudosos y en consecuencia se hará el análisis estadístico para corregir dichos datos. El
rango de periodo será, el primero del año 1989 a 1996 y el segundo del año 1997 al 2003.
Figura 32. Análisis doble masa de la estación Hacienda Shumaya en función a la estación base Sondorillo
Fuente: Elaboración propia
La estación Hacienda Shumaya presenta rangos de periodos con datos dudosos por que
también se pasara a realizar el análisis estadístico para corregir los datos. El periodo de
rango a analizar será para el primero del año 1997 al 2002 y el segundo del año 2003 al
2009.
Como bien se menciona en el desarrollo presentado, este análisis se debe realizar para cada
mes debido que se debe obtener data de precipitación promedio mensual para visualizar
épocas de estiaje y avenidas.
78
C. Análisis estadístico
Las estaciones a las cuales se harán el análisis estadístico son la Estacion Huancabamba y
la Estación Hacienda Shumaya los periodos de posible corrección ya se determinaron con
el análisis de doble masa para cada una de las estaciones descritas.
3.2.2.1.3.1 Estación Huancabamba
El periodo a analizar se muestra en la Tabla
Tabla 50
Precipitación anual (mm) de la estación Huancabamba.
Fuente: Elaboración propia
Análisis por Saltos
79
Consistencia en la media:
Una vez hecho este análisis se pudo determinar que las medias son iguales
estadísticamente y por lo tanto no era necesaria la corrección de datos. A continuación, se
muestra el proceso que se llevó a cabo en Excel para determinar lo afirmado anteriormente.
Tabla 51
Análisis de consistencia en la media en la estación Huancabamba
Fuente: Elaboración propia
Consistencia en la desviación estándar:
Realizando este análisis se comprobó que las desviaciones estándar son iguales
estadísticamente por lo que no es necesario realizar el proceso de corrección de datos. Este
análisis se hizo con un 95% de probabilidad. A continuación, se muestra los cálculos
hechos en Excel.
.
80
Tabla 52
Análisis por consistencia en la desviación estándar en la estación Huancabamba
Fuente: Elaboración propia
Realizando el análisis de la consistencia en la media y en la desviación estándar se
comprobó que no es necesaria ninguna corrección por saltos, por lo que resulta tener los
mismos valores que el estudio tal como se muestra en la Tabla 53.
Tabla 53
Resultado de corrección por saltos en la estación Huancabamba.
Fuente: Elaboración propia
81
Análisis por tendencias
Análisis en la media:
Con este análisis se corroboro que el R no es significativo, es decir la tendencia no es
significativa y no hay necesidad de realizar el proceso de corrección. A continuación, se
muestra los cálculos hechos en Excel para el análisis en la media.
Tabla 54
Análisis en la media en el análisis de tendencia en la estación Huancabamba.
Fuente: Elaboración propia
82
Figura 33. Grafica de tendencia en la estación Huancabamba.
Fuente: Elaboración propia
No se realizó el análisis de tendencias en la desviación estándar puesto que se cuentan con
datos anuales y cuando se tiene este tipo de datos no es necesario hacerlo.
Con los análisis hechos se demostraron que no existen saltos y tendencias en el registro de
datos para la estación Huancabamba, quedándose así con los datos que se tenía
anteriormente y considerándolos de confiables.
Tabla 55
Resultado de corrección por tendencias en la estación Huancabamba
Fuente: Elaboración propia
3.2.2.1.3.2 Estación Hacienda Shumaya
El periodo a analizar se muestra en la Tabla
83
Tabla 56
Precipitación anual (mm) de la estación Hacienda Shumaya
Fuente: Elaboración propia
Análisis por saltos
Consistencia en la media:
Una vez hecho este análisis se pudo determinar que las medias no son iguales
estadísticamente y por lo tanto es necesaria la corrección de datos. A continuación se
muestra el proceso que se llevó a cabo en Excel para determinar lo afirmado anteriormente.
84
Tabla 57
Análisis de consistencia en la media en la estación Hacienda Shumaya
Fuente: Elaboración propia
Consistencia en la desviación estándar:
Realizando este análisis se comprobó que las desviaciones estándar no son iguales
estadísticamente por lo que es necesario realizar el proceso de corrección de datos. Este
análisis se hizo con un 95% de probabilidad. A continuación, se muestra los cálculos
hechos en Excel.
85
Tabla 58
Análisis por consistencia en la desviación estándar en la estación Hacienda Shumaya
Fuente: Elaboración propia
Realizando el análisis de la consistencia en la media y en la desviación estándar se
comprobó que es necesaria una corrección por saltos, con la información corregida se hará
el análisis de tendencias.
Tabla 59
Resultado de corrección por saltos en la estación Hacienda Shumaya
Fuente: Elaboración propia
86
Análisis por Tendencias
Análisis en la media :
Para el análisis de la media se utilizaron los datos corregidos por saltos, es decir los datos
de la Tabla 59. Con este análisis se corroboro que el R no es significativo, es decir la
tendencia no es significativa y no hay necesidad de realizar el proceso de corrección. A
continuación, se muestra los cálculos hechos en Excel para el análisis en la media.
Tabla 60
Análisis en la media en el análisis de tendencia en la estación Hacienda Shumaya
Fuente: Elaboración propia
87
Figura 34. Grafica de tendencia en la estación Hacienda Shumaya
Fuente: Elaboración propia
No se realizó el análisis de tendencias en la desviación estándar puesto que se cuentan con
datos anuales y cuando se tiene este tipo de datos no es necesario hacerlo.
Con los análisis hechos se demostraron que si existen saltos y no tendencias en el registro
de datos para la estación Hacienda Shumaya, quedándose así con los datos que se
obtuvieron luego del análisis por saltos que serán considerados confiables.
Tabla 61. Resultado de corrección por tendencias en la estación Hacienda Shumaya.
Fuente: Elaboración propia
3.2.2.1.3.3 Precipitación Media Mensual en el Distrito de Sondorillo
En base tanto al análisis visual, doble masa y estadístico se procedió a realizar la
verificación para cada mes, con la finalidad de obtener datos confiables de las estaciones y
determinar en promedio la cantidad de precipitación promedio mensual.
E estudiocorregidos
por salto
corregidos por
tendencia
t xt 𝑋t′= Tm Y't = Ts
1 789.70 760.2906595 760.29
2 1474.10 1003.123202 1003.12
3 1862.50 1140.931734 1140.93
4 1599.20 1047.510038 1047.51
5 1461.00 998.4751797 998.48
6 1080.70 863.5406154 863.54
7 953.80 818.5151191 818.52
8 967.20 823.2695845 823.27
9 1076.30 861.9794476 861.98
10 940.57 813.8209717 813.82
11 1130.65 881.2634171 881.26
12 1010.83 838.7499816 838.75
13 703.50 729.7059647 729.71
88
Dichos resultados se pueden observar en la Tabla 63.
Tabla 62
Determinación de la precipitación promedio mensual en Sondorillo.
Fuente: Elaboración propia
Figura 35. Histograma de la precipitación promedio mensual en Sondorillo.
Fuente: Elaboración propia
3.2.2.2 Temperatura
Los datos de temperaturas máximos y mínimos, se obtuvieron al promediar mensualmente
la data proporcionada por SENAMHI para el periodo desde el 2003 al 2014 de la estación
Sondorillo. Asimismo, se determinó un promedio de temperaturas máximas y mínimas de
dicho rango con la finalidad de ser brindadas en el cálculo de estimación de radiación solar
global por el método de Bristow Campbell.
89
Tabla 63
Temperaturas máximas promedio mensuales en la estación Sondorillo
Fuente: SENAMHI, 2018
Tabla 64
Temperaturas mínimas promedio mensuales en la estación Sondorillo
Fuente: SENAMHI, 2018
Tabla 65
Temperaturas máximas y mínimas promedio mensuales de la estación Sondorillo
Fuente: SENAMHI, 2018
n= 12
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre
2003 27.76 27.59 26.71 26.83 25.39 25.43 24.52 25.18 26.88 27.24 28.15 25.84 317.52
2004 27.69 27.25 26.26 26.82 26.19 23.93 24.13 24.77 25.68 25.82 27.18 27.23 312.95
2005 26.51 25.75 25.78 27.16 26.81 25.02 25.00 25.43 25.75 26.56 27.08 26.35 313.20
2006 25.75 24.75 25.54 25.73 25.29 24.17 23.37 24.90 25.70 26.87 27.03 26.34 305.44
2007 24.90 25.34 25.06 25.26 24.89 22.70 23.85 24.10 24.47 25.76 24.68 24.77 295.78
2008 24.19 24.14 24.24 24.25 24.97 24.47 23.71 24.29 25.30 25.60 26.15 27.42 298.73
2009 24.29 24.27 25.21 25.08 25.10 24.45 23.79 24.31 24.92 26.19 27.06 26.41 301.08
2010 26.17 25.46 25.66 25.93 25.18 24.26 25.60 25.84 25.25 26.76 26.42 26.29 308.82
2011 25.51 25.31 26.39 25.58 25.31 24.99 24.99 24.64 24.81 25.87 26.23 25.16 304.79
2012 25.39 24.44 25.10 25.76 24.90 24.37 23.62 24.42 25.18 24.91 24.57 26.71 299.37
2013 25.40 25.52 26.29 26.24 25.29 23.85 23.88 25.15 26.10 26.02 27.52 26.19 307.45
2014 26.97 25.36 24.72 25.57 25.69 24.70 24.24 24.61 26.41 26.44 26.42 27.11 308.24
Temperatura (°C) - Estación Sondorillo Temperatura anual
(°C)
n= 12
Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Setiembre Octubre Noviembre Diciembre
2003 12.85 15.61 15.61 15.33 14.16 13.43 13.06 13.40 13.37 14.01 13.43 13.18 167.44
2004 12.03 13.97 14.77 13.53 14.03 13.50 13.21 14.05 14.25 14.19 13.47 13.35 164.35
2005 13.26 13.63 14.92 14.52 13.47 13.98 13.06 14.39 14.90 14.63 12.75 13.18 166.69
2006 14.71 15.02 14.94 13.90 13.53 13.93 14.03 13.39 13.97 12.69 13.67 13.55 167.33
2007 13.37 13.86 14.60 14.24 14.05 13.83 13.56 14.05 14.63 14.03 14.27 12.97 167.46
2008 13.87 12.93 13.31 13.53 13.02 12.87 13.31 13.31 14.13 14.10 13.42 12.84 160.64
2009 14.23 14.02 14.11 14.30 14.18 13.93 14.19 14.52 15.02 14.92 13.83 14.96 172.21
2010 14.57 15.57 15.73 15.78 14.52 14.35 13.34 13.49 13.95 13.60 12.71 13.39 171.00
2011 14.43 14.22 13.29 14.67 13.80 13.58 14.01 14.07 14.44 14.30 13.54 14.47 168.82
2012 14.81 14.13 14.55 14.24 13.87 13.91 14.06 13.86 13.94 14.31 14.37 13.04 169.09
2013 14.92 14.15 14.50 14.01 14.93 14.78 13.77 13.67 14.13 14.24 12.67 14.19 169.96
2014 14.28 15.01 15.02 14.56 14.71 14.70 14.08 14.12 14.22 14.72 14.02 14.08 173.52
Temperatura (°C) - Estación Sondorillo Temperatura anual
(°C)
90
3.2.2.3 Velocidad de Viento
Para el tratamiento delos datos de la velocidad de viento en la zona de análisis, como
mínimo se debe tener data de un año. El SENAMHI, en su estación meteorológica
convencional de Sondorillo, dispone de información muy parcial que hace que el
tratamiento de datos sea poco confiable. Sin embargo, debido a la continuidad de la
velocidad de viento en la zona y dirección predominante, hacen que la poca data existente
sea confiable al momento de realizar la estimación de la velocidad de viento promedio.
Para la elección del año a analizar, se escogió aquella que dispone de mayor data como es
el caso del año 2014, tal como se muestra en la Tabla 66.
Tabla 66
Data de velocidad de viento en la estación Sondorillo en el año 2014
Fuente: SENAMHI, 2018
3.2.3 Determinación del Recurso Eólico
Para la realización del tratamiento de datos de la velocidad de viento en la estación
Sondorillo, se tomó como año de estudio el 2014 ya que es el año que se dispone con la
mayor cantidad de datos. Asimismo, debido que la velocidad de viento no es continua y es
91
muy variable durante el día, se procedió a realizar la determinación de la velocidad de
viento con la distribución de Weibull.
Tabla 67
Cálculo de la distribución Weibull para cuantificar de manera continua la velocidad de
viento en Sondorillo.
Fuente: Elaboración propia
Tabla 68
Determinación de las variables A y K en Sondorillo.
Fuente: Elaboración propia
El sesgo y curtosis nos representan la forma y simetría que tendrá la curva de la
distribución Weibull, tal como se muestra en la Figura 36.
92
Figura 36. Gráfica de la distribución de Weibull de la velocidad de viento en Sondorillo.
Fuente: Elaboración propia
Obtenida la probabilidad de la distribución de Weibull con la cantidad de datos según la
velocidad de viento registrada, se procedió a determinar la velocidad promedio en
Sondorillo, resultando un valor de 6.72 m/s a una altura de 10 metros de medición, tal
como se muestra en la Tabla 69.
Tabla 69
Determinación de la velocidad promedio en Sondorillo
Fuente: Elaboración propia
Asimismo, con la data del año en estudio se pudo visualizar mediante un gráfico de
frecuencia la dirección predominante del viento, resultando el Este como dirección
predominante tal como se muestra en la Figura 37.
93
Tabla 70
Determinación de la frecuencia de la dirección de viento en Sondorillo.
Fuente: Elaboración propia
Figura 37. Frecuencia de la dirección de la velocidad de viento en Sondorillo.
Fuente: Elaboración propia
Con la información obtenida se procede a realizar el cálculo de la velocidad de viento a
una altura de 6 m debido que el aerogenerador elegido tiene una altura de dicha
característica, para ello se utiliza la Ley de Hellman, tal como se observa en la Tabla 71,
resultando un valor promedio de 6.31 m/s.
Tabla 71
Velocidad de viento promedio a una altura de 6 m en Sondorillo.
Fuente: Elaboración propia
94
3.2.4 Determinación del Recurso Solar
La estación meteorológica en Sondorillo no dispone de un pirómetro para determinar la
radiación solar global diaria de manera directa, por ello, se procedió a estimar la radiación
solar global mediante el método de Bristow y Campbell, por ser el que más se adecua a las
condiciones del sitio. La restricción que se percibe es no conocer la transmisividad de la
atmosfera “ab” en el lugar de estudio, por lo que se procedió a correlacionar la estimación
de la radiación solar global de Bristow Campbell con los datos de la NASA. La elección
del año a analizar se basó en función a la mayor correlación en este caso.
Tabla 72
Determinación de la correlación de radiación global solar por el método de Bristow
Campbell y NASA.
Fuente: Elaboración propia
Figura 38. Correlación de la radiación base de la NASA con la estimación del método de BC del año 2011.
Fuente: Elaboración propia
95
Tabla 73
Resultado de los coeficientes de Pearson 2003 - 2015
Fuente: Elaboración propia
Realizando el año base a analizar, se eligió el año 2011 por ser uno de los años que tienen
mayor coeficiente de correlación. Con ello se procedió a determinar los coeficientes ab para
cada mes del año.
Tabla 74
Determinación de la correlación de radiación global solar por el método de Bristow
Campbell y NASA de Abril del año 2011.
Fuente: Elaboración propia
Promedio Sondorillo φ Latitud -5.33979444 -0.09319699 Ab 0.60900377
Altitud 1917 msnm conversion
Dia Juliano Tmax Tmin Latitud (rad) Eo ᵟ Ws Heh Cb Bb Hs HsRadiacion
NASA
dn ºC ºC φ rad rad MJh m-2dia-1
91 25.4 14 -0.093 1.000 0.072 1.564 36.938 1.571 0.032 17.376 4.826 5.17
92 26 13.8 -0.093 1.000 0.079 1.563 36.860 1.514 0.036 17.796 4.943 4.88
93 26 14 -0.093 0.999 0.086 1.563 36.781 1.528 0.035 17.653 4.903 4.87
94 22.8 14.5 -0.093 0.998 0.093 1.562 36.699 1.795 0.023 14.244 3.956 2.75
95 26 15.5 -0.093 0.998 0.099 1.561 36.617 1.636 0.029 16.583 4.606 4.61
96 22.5 15 -0.093 0.997 0.106 1.561 36.533 1.852 0.021 12.959 3.600 2.95
97 26 14.6 -0.093 0.997 0.113 1.560 36.448 1.571 0.032 17.145 4.762 4.47
98 26.3 14.5 -0.093 0.996 0.120 1.560 36.362 1.543 0.034 17.342 4.817 4.94
⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞ ⁞
116 27 15 -0.093 0.986 0.233 1.549 34.669 1.528 0.035 16.640 4.622 4.31
117 27.5 16 -0.093 0.986 0.239 1.548 34.572 1.564 0.033 16.321 4.534 4.48
118 24.6 15 -0.093 0.985 0.245 1.547 34.474 1.701 0.026 14.846 4.124 5.14
119 28 13.5 -0.093 0.985 0.250 1.547 34.377 1.348 0.049 17.420 4.839 4.15
120 26 14.8 -0.093 0.984 0.256 1.546 34.280 1.586 0.032 16.004 4.445 4.76
Promedio 4.49 4.49
Modelo propuesto de Bristow/Campbell, desarrollado en Excel, para estimar la radiacion solar global
96
Figura 39. Determinación de la transmisividad de la atmosfera en Sondorillo.
Fuente: Elaboración propia
Tabla 75
Resultado de la transmisividad mensual en Sondorillo
Fuente: Elaboración propia
El valor de la transmisividad de la atmosfera promedio en Sondorillo es de 0.645, tal como
se muestra en la Tabla 76, con dicho valor se procedió a realizar del cálculo de la
estimación de la radiación solar global promedio en Sondorillo con el método de Bristow
Campbell, teniendo en cuenta las temperaturas máximas y mínimas promedio calculadas
en la Tabla 66. El resultado nos arroja un valor de 4.98 kW/m2, conllevando a ser rentable
la opción de aprovechamiento del recurso solar para generación de energía eléctrica.
97
Tabla 76
Estimación de la radiación solar global por el método Bristow – Campbell en Sondorillo
Fuente: Elaboración propia
3.2.5 Determinación del Recurso Agua
Se fijaron los meses en los que se cuenta con un buen abastecimiento de agua y en los
meses que se tiene que suplir esta necesidad con los sistemas de almacenamiento
proyectados. En este caso, tomando como base las precipitaciones promedio obtenidas, se
identificó que los períodos en los que se cuenta con mayor cantidad de agua para recolectar
son los meses de Enero, Febrero, Marzo, Abril, Octubre , Noviembre y Diciembre, por lo
que se pueden determinar 7 meses de avenidas (período de lluvias) bien marcados en el
año. Por otro lado, se observa que en el período de Mayo a Setiembre, se tienen muy bajas
precipitaciones, siendo los meses de Julio, Agosto y Setiembre los más críticos, lo cual no
permitiría un abastecimiento adecuado en dichas épocas que las conocemos como períodos
de estiaje. Por ello, es que se procede a calcular un tanque de almacenamiento que
permitiría contar con el suministro necesario que se está proyectando también en esos
meses de pocas lluvias.
3.2.5.1 Calculo del Tanque de Almacenamiento
Se procedió a generar un cuadro en el cual se obtuvo la dotación disponible de agua de
lluvia gracias a las precipitaciones promedio obtenidas del lugar. Luego, se estimó el
volumen del tanque de almacenamiento a utilizar. En promedio, las viviendas en la zona de
Promedio Sondorillo φ Latitud -5.33979444 -0.09319699 Ab 0.645
Altitud 1917 msnm conversion
Dia Juliano Tmax Tmin Latitud (rad) Eo ᵟ Ws Heh Cb Bb Hs Hs
dn ºC ºC φ rad rad MJh m-2dia-1 Pueblo Nuevo
15 25.88 13.94 -0.0932 1.0319 -0.3702 1.6071 38.0757 1.5325 0.0345 19.3181 5.3659
46 25.33 14.298 -0.0932 1.0232 -0.2303 1.5927 38.5718 1.5979 0.0309 18.9439 5.2620
74 25.58 14.61 -0.0932 1.0097 -0.0474 1.5752 38.0050 1.6023 0.0307 18.6177 5.1714
105 25.85 14.39 -0.0932 0.9923 0.1658 1.5552 35.7284 1.5671 0.0326 17.8383 4.9549
135 25.39 13.96 -0.0932 0.9774 0.3288 1.5389 32.9020 1.5692 0.0324 16.4094 4.5580
166 24.36 13.899 -0.0932 0.9683 0.4068 1.5305 31.2016 1.6390 0.0289 14.9367 4.1489
196 24.22 13.6 -0.0932 0.9679 0.3746 1.5340 31.7866 1.6275 0.0295 15.3327 4.2589
227 24.82 13.84 -0.0932 0.9762 0.2390 1.5480 34.2345 1.6016 0.0307 16.7776 4.6602
258 25.46 14.25 -0.0932 0.9912 0.0369 1.5673 36.8663 1.5851 0.0316 18.2353 5.0652
288 26.15 14.09 -0.0932 1.0080 -0.1690 1.5867 38.1216 1.5239 0.0351 19.4125 5.3921
319 26.55 13.47 -0.0932 1.0232 -0.3350 1.6033 38.0294 1.4504 0.0400 19.8841 5.5231
349 26.25 13.56 -0.0932 1.0318 -0.4072 1.6111 37.7284 1.4785 0.0380 19.5463 5.4293
Promedio 4.98
Modelo propuesto de Bristow/Campbell, desarrollado en Excel, para estimar la radiacion solar global
98
estudio tienen un área techada de 50 m2 con un promedio de 4 personas y para nuestro
proyecto estamos considerando un techo de bambú, por lo que el coeficiente de escorrentía
resulta ser de 0.8.
Tabla 77
Data de entrada para determinar el abastecimiento de agua.
Fuente: Elaboración propia
Tabla 78
Determinación del volumen del tanque de almacenamiento para reutilización de agua en
Sondorillo
Fuente: Elaboración propia
El tanque de almacenamiento solo derivará el agua de lluvia al inodoro y al caño externo a
la vivienda para uso de riego, por lo que la dotación que se obtuvo solo corresponde a ser
utilizada para la descarga de agua hacia el biodigestor y áreas verdes. Por lo que se
considera tener un tanque de almacenamiento de 1 m3. Si el tanque de almacenamiento
tuviera como alcance el almacenamiento provisional de agua de lluvias, este será de
4.12m3 (4.50m3 – (0.38m3)), obtenida de la diferencia máxima y mínima mostrada en la
Tabla 79, con lo cual no se requeriría que se empiece el año con un volumen suministrado
99
por el abastecimiento común de agua. Por seguridad y para efectos de simplicidad se
propondría utilizar un tanque de 4.5m3 de capacidad.
100
4 PROPUESTA DE DISEÑO DE INSTALACIONES SOSTENIBLES DE UNA
VIVIENDA RURAL EN SONDORILLO
4.1 Alcance
Realizar una propuesta de diseño y construcción de un tipo de vivienda rural con
instalaciones sostenibles para la Provincia de Huancabamba, Distrito de Sondorillo, que
cumpla con toda la demanda del servicio eléctrico requerida y que cuente con un sistema
de captación de agua de lluvia para ser derivada al inodoro y tratada mediante un
biodigestor, así como uso de riego.
4.2 Ubicación del Proyecto
La propuesta del proyecto está ubicada en el Distrito de Sondorillo, Provincia de
Huancabamba y contará con un área de 44 m2; área de proyección de techo de 50 m2.
4.3 Arquitectura del Proyecto
Figura 40. Plano Arquitectura del Proyecto, Vista en Panta.
Fuente: Elaboración propia
101
Figura 41. Plano Arquitectura, Vista en Elevación.
Fuente: Elaboración propia
4.4 Instalaciones del Proyecto
4.4.1 Instalaciones Eléctricas
Figura 42. Plano de Instalaciones Eléctricas del Proyecto.
Fuente: Elaboración propia
102
4.4.1.1 Diseño Eléctrico del Proyecto
4.4.1.1.1 Selección del Alimentador, interruptor y tubería
Estimación de la Máxima demanda normada de la vivienda
Tabla 79
Determinación de la Máxima demanda de la vivienda
Fuente: Elaboración propia
Teniendo en cuenta que la Máxima Demanda calculada es menor a 10 KW, se puede usar
el sistema monofásico o trifásico, en nuestro caso utilizaremos el sistema monofásico
debido a que es una solución para tener una mayor potencia en una sola fase.
M.D= 2500 W
V= 220 V
cosϕ= 0.9 ya que es más resistivo que inductivo
K=1, por tratarse de una sola fase
Tabla 80
Cuadro resumen de la Selección del Alimentador, interruptor y tubería del Proyecto.
Fuente: Elaboración propia
4.4.1.1.2 Dimensionamiento del Sistema Fotovoltaico
Determinación del Consumo de Energía de la Vivienda
P.I (w) F.D(%) M.D(w)
CARGA BASICA 90M2 2500 100% 2500
CARGA ADICIONAL 0M2 0 0 0
CARGA FRACCION 0M2 0 0 0
2500
ALUMBRADO Y
TOMACORRIENTE
DESCRIPCION
TOTAL (Watts)
CARGAPOTENCIA
NOMINAL(W)I(A) Idiseño(A)
SECCION
ELEGIDA(mm2)
∆V SELECCIÓN
FINAL (mm2)INTERRUPTOR(A)
TUBERIA
(mm Φ)
ALUMBRADO 12 15 2.5 3.78 2.5 16 15
TOMACORRIENTE 12 15 2.5 3.99 2.5 15 152500
103
Tabla 81
Estimación de la Demanda de Energía.
Fuente: Elaboración propia
Determinación de las Horas Sol Pico (HSP)
𝐻𝑆𝑃 =𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑚. 𝐷𝑖𝑎𝑟𝑖𝑎
𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝐶𝑎𝑙𝑖𝑏𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛
𝐻𝑆𝑃 =4.98
1= 4.98𝐻𝑆𝑃
A. Calculo de paneles solares
Especificaciones del Panel
Tipo: Panel Policristalino
Descripción: 150W – Poly 1470x680x35 mm
Potencia Nominal: 150W
Rendimiento Eléctrico: 80%
Voltaje de Trabajo: 12V
Peso Neto: 12 Kg
Instalación de uso diario
104
𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 =𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑁𝑒𝑐𝑒𝑠𝑎𝑟𝑖𝑎
𝐻𝑆𝑃 ∗ 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 ∗ 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑃𝑖𝑐𝑜
𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 =496
4.98 ∗ 0.8 ∗ 150= 1 𝑝𝑎𝑛𝑒𝑙
B. Capacidad de las baterías para Panel Solar
Especificaciones de la Batería
Tipo: Plomo – Acido
Descripción: Formula STAR FS 240 Solar
Voltaje de Trabajo: 12V
Capacidad C1002 (Ah) : 240
Dimensiones: 513x274x239 mm
Profundidad de descarga: 50%
Días de Autonomía para vivienda rural: 4-6 días
𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐵𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 =𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑁𝑒𝑐𝑒𝑠𝑎𝑟𝑖𝑎 ∗ 𝐷í𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝐴𝑢𝑡𝑜𝑛𝑜𝑚í𝑎
𝑉𝑜𝑙𝑡𝑎𝑗𝑒 ∗ 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑢𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝐷𝑒𝑠𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎
𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐵𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 =496 ∗ 4
12 ∗ 0.8= 206.7 𝐴ℎ (𝐶100)
4.4.1.1.3 Diagrama Unifilar de la Instalación Eléctrica del Proyecto
Figura 43. Diagrama Unifilar del Proyecto.
Fuente: Elaboración propia
2 El valor C100 indica que la capacidad de la batería será la suministrada por ciclos de carga de 100 h, que es
la frecuencia de carga normalmente establecida en electrificación rural.
105
4.4.1.2 Diseño de Abastecimiento y Tratamiento de agua del Proyecto
4.4.1.2.1 Probable consumo de Agua
A. Dotación
Tabla 82
Dotaciones de agua para viviendas unifamiliares.
Fuente: RNE IS.010
Á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑙𝑜𝑡𝑒 = 100 𝑚2
𝐷𝑜𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝐿/𝑑 = 1500
Estas cifras incluyen dotación doméstica y riego para jardines. Sin embargo, por ser una
vivienda de tipo rural y teniendo en cuenta que los habitantes las características
socioeconómicas, culturales, densidad poblacional y condiciones técnicas que permitan en
el futuro la implementación de un sistema de saneamiento a través de redes, se utilizaran
dotaciones de hasta 100 L/hab/día. (Guía MEF 2011). Por lo que resulta:
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝐷𝑖𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝑁°𝐻𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 ∗100𝐿
ℎ𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒/𝑑í𝑎
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝐷𝑖𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 3 ∗100𝐿
𝑑í𝑎
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝐷𝑖𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 300 𝐿/𝑑
Por lo que el tanque de almacenamiento será de 1 m3.
106
B. Diseño de Instalaciones Interiores de Agua Fría
El objetivo del diseño de la red de agua fría, consiste básicamente en determinar el caudal
del diseño, la presión en cada punto, el diámetro y la longitud de las tuberías. Así como
también determinar la presión necesaria en cada aparato sanitario. Todo esto con la
finalidad de abastecer a los aparatos sanitarios con presiones y caudales adecuados.
En el presente diseño se toman como base para los cálculos lo estipulado en la Norma IS
010 del Reglamento Nacional de Edificaciones.
C. Cálculo Hidráulico
El Cálculo hidráulico se realiza por sistema indirecto, considerando que el agua es
almacenada en un tanque elevado a cierta altura para obtener la presión deseada y
abastecer hasta el último aparato sanitario, utilizando los parámetros de la IS. 010 del
Reglamento Nacional de Edificaciones
Tabla 83
Determinación de la Máxima Demanda Simultánea en la vivienda rural.
Fuente: Elaboración propia
Mediante la fórmula de Hazem y Williams se calcula la pérdida de cargas que existe en
cada tramo de la tubería de distribución y de alimentación:
ℎ𝑓 = 1.21 ∗ 1010 ∗ 𝐿 ∗ (𝑄
𝐶)
1.85
∗ 𝐷−4.87
Numero
Aparatos
Sanitarios
Unidades de
GASTOSub total
Numero
Aparatos
Sanitarios
Unidades de
GASTOSub total
Numero
Aparatos
Sanitarios
Unidades de
GASTOSub total
Numero
Aparatos
Sanitarios
Unidades de
GASTOSub total Total U.G
Caudales en
L/s
Primer Nivel 1 3 3 1 0.75 0.75 1 1.5 1.5 1 2 2 7.25 0.28
0.2825
Descripcion
Inodoros Lavatorio Ducha Lavadero
Maxima demanda Simultanea (lps)
107
Tabla 84
Determinación de la pérdida de carga en los tramos de la tubería de alimentación y
Distribución.
Fuente: Elaboración propia
4.4.1.2.2 Inversión inicial
Luego de haber realizado, mediante casos, el consumo eléctrico diario requerido en
función de la capacidad instalada del sistema solar, eólico o hibrido; resultó que la
propuesta más accesible es tener un sistema solar que abastezca a la vivienda. Ante ello, se
realizó la cotización según las especificaciones del panel y batería que se tomó en cuenta
para el diseño del sistema solar, y se realizó un comparativo para la mejor adquisición del
sistema. El presupuesto venta realizado por los tesistas de Gestión y Construcción del
mismo proyecto es de 1968.14 soles, sin embargo, la expectativa en esta tesis es obtener un
costo total para este sistema de 1498.22 soles sin incluir mano de obra.
Tabla 85
Presupuesto venta y meta del sistema solar del Proyecto.
Fuente: Elaboración propia
(lps) (pulg) (mm) (m2) (m/seg) (m/seg) N° Le N° Le N° Le N° Le N° Le (m) (m) (mca)
A-F 7.25 0.283 L/s 3/4" 19 0.000284 1.00 cumple 3 2.331 3.84 6.17 0.397 3.2 2.806
F-Lp 2 0.120 L/s 1/2" 13 0.000133 0.90 cumple 4 2.128 1 1.064 1 0.112 1.84 5.144 0.430 1.2 1.176
F - N 5.25 0.235 L/s 3/4" 19 0.000284 0.83 cumple 1 0.777 1 1.554 1 0.112 0.91 3.353 0.153 0.6 2.053
N - Wc 4.5 0.195 L/s 3/4" 19 0.000284 0.69 cumple 1 1.554 0.51 2.064 0.067 0 1.986
Wc - D 1.5 0.120 L/s 1/2" 13 0.000133 0.90 cumple 1 0.532 1 1.064 1.82 3.416 0.286 1.2 0.500
N - L 0.75 0.120 L/s 1/2" 13 0.000133 0.90 cumple 1 0.532 1 1.064 0.57 2.166 0.181 0.2 1.671
LONGITUD TRAMO RECTO (m) LONGITUD D EQUIVALENTE (m)PERDIDA CARGA NPT PRESION
CODO TEE REDU ENSA VALVUL
CALCULO DE PRESIONES 1ER NIVEL
TRAMO UHQ D DN A V V
LONGITUDES EQUIVALENTE
Proyecto de T es is : P ropues ta de cons trucción de una vivienda modular con ins talaciones S os tenible F echa E mis ión:
T es is tas : Ccorisapra Casavilca Andre Giomar / Mora Cass iano E duardo Concepto:
T .C 3.37
Descripción Unid Metrado VentaP.Unitar io
VE NT A (S /.)
P .Parcial VE NT A
(S /.)
Metrado
Meta
T iempo
(Meses
)
P .Unitar io
ME T A
(S /.)
ME T RADO
CONS IDE RADO
S C
1,968.14 1,531.97 PANE L S OLAR POLICR IS T AL INO 150 W, 12 V DE T RABAJO, AMPE RAJE MAXIMO DE UN 1.00 484.69 484.69 1.00 289.47 289.47 BAT E R IA PLOMO.-ACIDO , 12 V DE T RABAJO, CAPACIDAD DE 200Ah, PROF UNDIDAD
DE DE S CARGA DE 50% UN 1.00 711.98 711.98 1.00 560.00 560.00
RE GULADOR DE CARGA MPPT 20A 12V UN 1.00 120.84 120.84 1.00 115.00 115.00 INVE RS OR DE CARGA 600W 12V 20A, ONDA S E NOIDAL PURA UN 1.00 533.06 533.06 1.00 450.00 450.00 ACCE S ORIOS (JUE GO DE BORNE S PARA BAT E R IA, CONE CT ORE S ) GBL 1.00 50.00 50.00 1.00 50.00 50.00 CONDUCT OR DE 6MM2 DE CALIBRE (#10AWG) ROJO Y NE GRO M 18.00 3.75 67.58 18.00 3.75 67.50
Utilidad % Gas tos generales %
DE S CUE NT O COME RCIAL
T OT AL (S IN IGV) S /. 1,968.14 S /. 1,498.22
PRE S UPUE S T O VE NT A PRE S UPUE S T O ME T A
S IS T E MA S OL AR
OT ROS
DE S CUE NT O COME RCIAL
CUADRO COMPARAT IVO
S is tema S olar
22/10/2018
108
Se realizó el comparativo en base a tres empresas que cuentan con el suministro del
sistema resultando en mejor alternativa presupuestal Panel Solar Perú con un monto total
sin IGV de 1267.36, por lo que resulta un ahorro de 700.79 soles.
Tabla 86
Comparativo presupuestal según cotizaciones de proveedores.
Fuente: Elaboración propia
Sin embargo, se requiere un análisis de valor en función de la calidad del servicio antes de
realizar la adquisición. Por ello se realizó un comparativo según la experiencia del servicio,
presupuesto, calidad del producto y las formas de pago. Resultando la empresa Panel Solar
Perú, la mejor opción para la adquisición de los productos.
P.Unitar io
(S /.)
ME T RADO
CONS IDE RADOP.Parcial (S /.)
P .Unitar io
(S /.)
ME T RADO
CONS IDE RADOP.Parcial (S /.)
P .Unitar io
(S /.)
ME T RADO
CONS IDE RA
DO
P.Parcial (S /.)
2,047.88S /. 1,267.36S /. 1,734.00S /. 370.70S /. 1.00 S /. 370.70 468.43S /. 1.00 S /. 468.43 S /. 320.00 1.00 S /. 320.00
20.00S /. 1.00 S /. 20.00 477.46S /. 1.00 S /. 477.46 600.00S /. 1.00 S /. 600.00
404.40S /. 1.00 S /. 404.40 321.46S /. 1.00 S /. 321.46 130.00S /. 1.00 S /. 130.00 1,011.00S /. 1.00 S /. 1,011.00 322.71S /. 1.00 S /. 322.71 600.00S /. 1.00 S /. 600.00
78.00S /. 1.00 S /. 78.00 9.33S /. 1.00 S /. 9.33 30.00S /. 1.00 S /. 30.00 9.10S /. 18.00 S /. 163.78 7.82S /. 18.00 S /. 140.73 3.00S /. 18.00 S /. 54.00
90.00S /.
90.00
S /. 2,047.88 S /. 1,267.36 S /. 1,644.00
AUT OS OL AR PANE L S OL AR PE RU
S /. 700.79
E L E CT RO RC S E RVICE
S /. 324.14-S /. 79.74
109
Tabla 87
Análisis de Valor para la adquisición del Sistema Solar
Fuente: Elaboración propia
Asimismo, teniendo en cuenta que es costo total del kit del panel solar con las
especificaciones propuestas según presupuesto venta es de 1968.14 soles, se realizó un
comparativo del costo de recuperación de la inversión, resultando obtener toda la inversión
en 12 meses. Para ello, se ha tomado en cuenta el costo S/Kwh de energía eléctrica en la
Provincia de Huancabamba, resultando ser de 11.03 para una potencia instalada de hasta
25 kWh.
Tabla 88
Comparativo de recuperación de capital de la inversión de adquisición del panel solar
según presupuesto venta.
Fuente: Elaboración propia
Asimismo, si se considera el costo real del kit del sistema solar brindada por Panel Solar
Perú de 1267.36 soles; el tiempo de recuperación de la inversión sería en 8 meses.
50%
35%
15%
40%
10%
30%
10%
5%
5%
100%
Nota: La calificación es del 1 al 10, en orden as cendente de calidad
ANAL IS IS DE VAL OR
7
7.5
7
7.75
AL CONT ADO
S IN ADELANT O
E L E CT RO RC S E RVICE
8.5
7
9
E L E CT RO RC S E RVICE
1 DIA
1 AÑOS
3 AÑOS
DIVE RS AS
S /. 1,644.00
S /. 324.14DIFE RE NCIA CON RE S PE CTO AL PRE S UPUE S TO
S IN ADELANT O
CUZCO-HUANCAVE LICA
1 AÑOS
PRE S UPUE S TO
E XPE RIE NCIA AMPLIA
S /. 2,047.88
ADE LANTOS S IN ADELANT O
FORMA DE PAGO AL CONT ADO
RE FE RE NCIAS
TOTAL
ANÁL IS IS DE EMPRES A
E XPE RIE NCIA E N OBRAS S IMILARE S
CAL IF ICACIÓN F INAL
DES CRIPCIÓN PES O EN CAL IF ICACIÓN
PROPUES T A ECONOMICA
PRE S UPUE S TO
FORMA DE PAGO Y GARANTÍAS
RE S PALDO DE INGE NIE RO RE S PONS ABLE
PROPUES T A T ÉCNICA
PLAZO DE E NTRE GA
E NTRE GA DE CE RTIF ICADOS DE CALIDAD
2 AÑOS
8 AÑOS
CUZCO-PIURA
PANE L S OL AR PE RU
2 DIAS LUE GO DE O/C
PROPUES T A T ECNICA AUT OS OL AR
PLAZO DE E NTRE GA NO E S PE CIF ICA
GARANTIA
9
8
9
-S /. 79.74
7
8.7
9.5
7.7
S /. 1,267.36
S /. 700.79
AL CONT ADO
7
7
AUT OS OL AR PANE L S OL AR PE RU
8
8
8
8.5
7
Potencia Costo (S/kWh)
25 kWh 11.03 496 14.88 164.13 1969.52 1968.14 11.99 359.75
90 kWh 48.5 496 14.88 721.68 8660.16 1968.14 2.73 81.81
150 kWh 91.8 496 14.88 1365.98 16391.81 1968.14 1.44 43.22
Demanda Electrica
(Wh/día)
Demanda Electrica
(kWh/mes)
Costo Mensual
(S/.)Sistema Solar (S/)
Recuperacion
de la inversion
(meses)
Recuperacion
de la inversion
(dias)
Costo Anual (S/.)
Costo Domestico
Huancabamba
110
Tabla 89
Comparativo de recuperación de capital de la inversión de adquisición del panel solar
según presupuesto real
Fuente: Elaboración propia
El costo incluido la mano de obra, tomando en cuenta de la mano de obra especializada
para la instalación de dicho sistema solar resulta ser de 2063.94 soles.
Tabla 90
Costo de adquisición e instalación del sistema solar de la vivienda.
Fuente: Elaboración propia
El costo directo de las instalaciones eléctricas resulto ser de 1979.48 soles, sin incluir el kit
del panel solar.
Potencia Costo (S/kWh)
25 kWh 11.03 496 14.88 164.13 1969.52 1267.36 7.72 231.66
90 kWh 48.5 496 14.88 721.68 8660.16 1267.36 1.76 52.68
150 kWh 91.8 496 14.88 1365.98 16391.81 1267.36 0.93 27.83
Costo Anual (S/.) Sistema Solar (S/)
Recuperacion
de la inversion
(meses)
Recuperacion
de la inversion
(dias)
Costo Domestico
HuancabambaDemanda Electrica
(Wh/día)
Demanda Electrica
(kWh/mes)
Costo Mensual
(S/.)
Rendimiento Und/DIA MO. 4.00 EQ. 4.00 S/ 2063.94
Código Descripción Recurso Unidad Cuadrilla Cantidad Precio S/. Parcial S/.
Mano de Obra
OPERARIO hh 1.00 2.00 19.18 38.36
PEON hh 2.00 4.00 13.22 52.88
S/ 91.24
Materiales
Kit Panel Solar 150 Wp und 1.00 1968.14 1968.14
S/ 1968.14
Equipos
HERRAMIENTAS MANUALES %mo 0.05 91.24 4.56
S/ 4.56
Costo unitario directo por : Und.
Instalacion de panel solar
111
Tabla 91
Costo directo de Instalaciones Eléctricas.
Fuente: Elaboración propia
Para el sistema de captación pluvial se consideró un tanque de almacenamiento de 1 m3. El
tanque interceptor de primeras aguas se calculó de acuerdo al área del techo, por lo que
sería suficiente con un pequeño tanque de 50 litros.
El costo directo de las instalaciones sanitarias resulto ser de 2829.33 soles.
112
Tabla 92
Costo directo de Instalaciones Sanitarias.
Fuente: Elaboración propia
Se obtuvo el monto total de las instalaciones sostenible que se propone para la
construcción de la vivienda rural en Sondorillo, resultando un costo total incluido IGV de
7996.81 soles, sin considerar la mano de obra. Este costo está considerado y evaluado por
el equipo de Gestión y Construcción.
113
Tabla 93
Costo Total de las instalaciones sostenible
Fuente: Elaboración propia
114
5 DISCUSIÓN DE RESULTADOS
5.1 Captación de Agua de Lluvia en Sondorillo
Se tomó en cuenta la toma de datos de tres estaciones meteorológicas, debido que fueron
las más influentes a la zona de estudio. En cuanto al tratamiento de los datos
pluviométricos, se observa que a causa de la ausencia de datos en algunos meses de la serie
histórica de las tres estaciones estudiadas, se tuvo como necesidad usar data base confiable
proporcionado por la NASA y la ANA; por lo que la completación de datos fue importante
para realizar los análisis correspondientes y verificar la confiabilidad de la serie histórica
completada. En primera instancia, el análisis por observación fue el punto central para
darnos cuenta en algunos años que existía poca continuidad en las precipitaciones de las
tres estaciones. Asimismo, en análisis curva masa fue clave para elegir la estación base, la
que resulto la estación sondorillo debido a la menor cantidad de quiebres que presentaba,
así como la pendiente similar tanto al inicio como al final, por lo que los datos obtenidos
por dicha estación son considerados como consistentes. Por otro lado, se tuvo meses donde
fue necesario corregir la muestra debido que no cumplían con los análisis estadísticos
realizados. En cuanto a la cantidad de lluvia promedio que cae en la zona, se puede
observar que no es de magnitud alta ya que el máximo valor de precipitación que se tiene
es de 100.21 mm.
Por requerimiento de la arquitectura, se proyecta usar como material de construcción en el
techo el bambú, por lo que el coeficiente de escorrentía proporcionado fue de 0.80 es
importante mencionar que este valor de coeficiente de escorrentía se puede ajustar mucho
más si se hacen pruebas reales en los techos para calcular cuánto es lo que escurre
realmente en relación con el valor de la precipitación.
En cuanto a las condiciones de la vivienda se puede observar que el área del techo es de 50
m2, relativamente pequeña en comparación a viviendas de la costa. Esta condición genera
que la cantidad de agua que se puede recolectar sea significativamente menor que si
tuviéramos más área disponible.
115
5.2 Radiación Global Solar en Sondorillo
La dificultad observada en la zona de estudio fue no tener data exacta de radiación global
solar proporcionada por alguna estación meteorológica cercana a Sondorillo que cuente
con un instrumento de medición directa como es un pirómetro. Por las fuentes indagadas se
planteó realizar la estimación de la radiación global solar en Sondorillo por el método de
Bristow – Campbell ya que se adecua a las condiciones meteorológicas del país. La
dificultad de usar el método radica en no conocer la transmisividad térmica del lugar, por
lo que se obtuvo por plantear una correlación con data de radiación solar global
proporcionada por la NASA. Cabe resaltar que la data base proporcionada por la NASA, es
un valor promedio estimado que abarca un espacio de +- 5° en latitud y longitud, por lo
que no existe una exactitud real pero si ayuda a estimar significativamente el valor de la
transmisividad térmica del lugar. Por los cálculos obtenidos el valor de ab fue de 0.645,
dicho valor fue muy importante para estimar la radiación global solar en Sondorillo por el
Método de Bristow – Campbell, resultando un valor de 4.98 kW/m2. La radiación global
solar en Sondorillo es considerada muy viable, ya que es muy cercana a 5 kW/m2.
5.3 Velocidad de viento en Sondorillo
La dificultad para determinar el valor promedio de la velocidad de viento en Sondorillo
radica en que no se cuenta con una estación meteorológica automática que ayude a
proporcionar data muy frecuente por día. La estación meteorológica en Sondorillo es de
tipo convencional y existe ausencia de data por día que dificulta realizar el tratamiento y
análisis de la data. Por ello, se plantea elegir un año base que cuente con la mayor cantidad
de datos, resultando ser el 2014 con un total de 66 datos de velocidad de viento.
Por la variabilidad que resulta ser la velocidad del viento durante el día y para realizar un
mejor análisis de los datos, se utiliza la distribución de Weibull para convertir la data
discreta en forma continua. La distribución nos arroja un valor promedio de 6.72 m/s a una
altura de 10m, ya que es la altura donde se toma la data de la estación convencional.
Asimismo, por las especificaciones técnicas del aerogenerador a usar se tiene una altura de
captación de 6 m, por lo que se usa la Ley de Hellman para obtener la velocidad de viento
promedio a dicha altura. El resultado nos arroja un valor de 6.32 m/s a dicha altura,
116
obteniendo una velocidad de viento muy rentable. Extrapolando en la curva de potencia del
fabricante se obtiene una potencia generada de 240 W, mucho mayor a la potencia media
requerida que resulta ser de 21.04 W, por lo que con dicha cantidad de potencia se puede
abastecer a 11 viviendas con la misma demanda eléctrica. La energía anual ofertada
estimada resulta ser de 2102.4 kW-h.
117
6 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Se puede concluir que los sistemas de abastecimiento a través de agua de lluvia son
en realidad factibles en algunas zonas donde la precipitación es considerable, y que
su poco uso hoy en día se debe únicamente a que la facilidad de abastecerse a
través de aguas superficiales freno el desarrollo de las tecnologías en cuanto a
captación pluvial. Con el estudio, queda demostrado que estos sistemas realmente
funcionan en algunos lugares en donde las personas pueden abastecerse
completamente con agua de lluvias.
Se concluye que el sistema de captación pluvial puede ser mucho más factible
económicamente, en donde el abastecimiento de agua a través del sistema
convencional de aguas superficiales sea más dificultoso y por consiguiente más
caro.
Se usó un área de captación muy pequeña de 50 m2 en comparación con el área
disponible del terreno de 220 m2, por lo que se concluye que se puede tener mayor
dotación disponible que podría dar una mayor capacidad de ahorro hídrico. No
obstante, al tener mayor capacidad de captación de agua, también se necesitaría
tanques más grandes y mayores áreas de techos de captación, por lo que se tendría
que buscar un equilibrio que permita tener la solución más económica viable.
Se puede concluir que se puede usar el método de Bristow – Campbell para estimar
la radiación global solar en otras zonas del Perú, donde no se cuente con data de
radiación pero sí de temperaturas máximas y mínimas diarias. Dicho resultado es
muy confiable, debido a que se dicho método se adecua a las condiciones
geográficas del país; por lo que se puede realizar la estimación de la radiación
global solar y obtener potencial del recurso solar.
Se identificaron diferentes muestras de velocidad de viento para realizar el análisis
correspondiente, resultando la mejor opción el 2014 al obtener un total de 66 datos.
Al obtener data diaria de velocidad de viento poco variable en meses y años, se
puede concluir que a pesar de obtener poca data a analizar se toma como confiable
el resultado de velocidad de viento promedio en la zona estudiada.
Se concluye que acorde a la demanda eléctrica calculada, y teniendo en cuenta la
sostenibilidad del sistema eléctrico, sólo es necesario contar con un panel solar de
150 Wp con una batería de 200 Ah para abastecer a toda la vivienda.
118
Se concluye que la instalación de paneles solares fotovoltaicos en una vivienda no
es un proyecto atractivo para zonas rurales para los clientes de las distribuidoras
por el alto consto de inversión, sin embargo por el potencial solar calculado, se
traduce en una rentabilidad alta a largos periodos de recuperación del capital.
Se concluye que a causa de un tratamiento de aguas residuales de la vivienda, la
calidad en este servicio queda sustentada por la instalación de un biodigestor. Este
sistema debe ser asimilado e implementado en otros lugares rurales que tengan
como problemática la carencia de este servicio de desagüe y agua.
119
7 LÍNEAS FUTURAS DE INVESTIGACIÓN
Como punto importante de investigación, se propone para zonas rurales tener
tanque de almacenamiento pre fabricados, con ello el transporte y la instalación
sería más rápida, así como el costo de adquisición y mano de obra que se reduciría.
Otro punto importante de investigación es proponer el análisis de calidad de agua
de lluvia y garantizar si el agua de lluvia es apta para otros usos diferentes al
propuesto por la presente tesis.
Se puede proponer usar hidropaneles en zonas rurales con la finalidad de obtener de
la atmosfera agua que cumpla con la calidad requerida para consumo humano. Por
esta parte, la viabilidad de dicha propuesta será utilizada en zonas donde la
humedad relativa sea la requerida para la captación de agua de la atmosfera. En
nuestro caso, dicha propuesta sería viable en la zona estudiada, ya que la humedad
relativa en la zona es muy alta.
Se puede proponer aprovechar el biogás producido del biodigestor, dicho
aprovechamiento serviría para aportar complementariamente de energía eléctrica al
sistema, con ello se reduciría la emisión de metano a la atmosfera y se contribuye a
la sostenibilidad de la vivienda.
120
BIBLIOGRAFÍA
Araya, F., Vera, L., Morales, G., López, D. & Vidal, G. (2014). Tecnologías de
Tratamiento para aguas servidas de origen rural. En G. Vidal, & F. Araya
(Comps.). (pp. 61-62). Concepción: Universidad de Concepción.
Arévalo, J. (2013). Modelo de vivienda sostenible para el área rural del Cerro Alux. (Tesis
para obtener el título de Arquitecto, Universidad de San Carlo de Guatemala,
Facultad de Arquitectura. Guatemala)
Asociación Empresarial Eólica de España (AEEE). (2018). Evolución de la Potencia
Eólica Instalada en España. Recuperado de https://www.aeeolica.org/es/sobre-la-
eolica/la-eolica-en-espana/potencia-instalada/ (Consulta: 11 de Abril de 2018)
Avilio, J. (2014). Aprovechamiento del recurso Eólico y Solar en la generación de energía
eléctrica y la reducción de emisiones de CO2 en el poblado rural La Gramita de
Casma. (Tesis de Maestría, Universidad Nacional de Ingeniería, Facultad de
Ingeniería Ambiental. Lima, Perú).
Barrios, C., Torres, R., Lampoglia, T. (2009). Guía de Orientación en Saneamiento Básico
para Alcaldías de Municipios Rurales y Pequeñas Comunidades. BVSDE.
Recuperado de
http://www.bvsde.paho.org/bvsacg/guialcalde/0gral/078_guia_alcaldes_SB/Guia_al
caldes_2009.pdf (Consulta: 16 de mayo de 2018).
Camayo, B (2013). Energía Solar y Calidad Ambiental de la Región Junín. (Tesis para
optar el grado académico de Doctor, Universidad Nacional del Centro del Perú,
Facultad de Ciencias Forestales y del Ambiente. Huancayo, Perú).
Castillo, A., Villada, F., Valencia, J. (2014). Diseño multiobjetivo de un sistema híbrido
eólico-solar con baterías para zonas no interconectadas. Scielo, 18 (39), 77 – 93.
Recuperado de
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S0123-
921X2014000100007 (Consulta: 16 de mayo de 2018).
121
Centro Panamericano de Ingeniería Sanitaria y Ciencias del Ambiente (CEPIS). (2004).
Guía de Diseño para Captación del Agua de Lluvia. Lima, Perú.
CONAGUA. (2014). Estadísticas del Agua en México. México. Recuperado de
http://www.conagua.gob.mx/CONAGUA07/Publicaciones/Publicaciones/EAM201
4.pdf (Consulta: 10 de Abril de 2018).
Correo. (29 de enero de 2018). Damnificados del Norte sin reconstrucción con cambios.
Correo. Recuperado de https://diariocorreo.pe/edicion/la-libertad/damnificados-del-
norte-sin-reconstruccion-con-cambios-800068/ (Consulta: 23 de Abril de 2018).
ENFEN. (2017). Informe Técnico Extraordinario N° 001-2017/ENFEN EL NIÑO
COSTERO 2017. Recuperado de
http://www.imarpe.pe/imarpe/archivos/informes/imarpe_inftco_informe__tecnico_
extraordinario_001_2017.pdf (Consulta: 18 de Noviembre de 2018)
Fernández, P. (2003). Energía Eólica. Santander, España. Recuperado de
http://rsm1.redsauce.net/js/pdfjs/web/viewer.html?file=http%3A%2F%2Frsm1.reds
auce.net%2FAppController%2Fcommands_RSM%2Fapi%2Fapi_getFile.php%3Fit
emID%3D77%26propertyID%3D20%26RStoken%3D59e8ac1045d03e2ff6564c06
38315f38 (Consulta: 10 de Abril de 2018).
INDECI. (2017). Boletín Estadístico Virtual de la Gestión Reactiva.
Instituto Nacional de Estadística e Informática (INEI). (2015). Mapa de Pobreza
Provincial y Distrital 2013. Lima: INEI. Recuperado de
https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib126
1/Libro.pdf (Consulta: 11 de Abril de 2018).
La Prensa. (11 de agosto de 2016). Cambio climático: ¿Por qué el Perú es el tercer país
más vulnerable? La Prensa. Recuperado de https://laprensa.peru.com/tecnologia-
ciencia/noticia-clima-que-peru-tercer-pais-mas-vulnerable-cambio-climatico-49251
(Consulta: 11 de Abril de 2018).
Menchaca, S. y Lozada, R. (2017). Tratamiento de aguas residuales domésticas por
métodos naturales: una propuesta para las zonas rurales. UVServa. Recuperado de
https://www.uv.mx/uvserva/destacadas/tratamiento-de-aguas-residuales-
122
domesticas-por-metodos-naturales-una-propuesta-para-las-zonas-rurales/ (Consulta:
16 de mayo de 2018)
Ministerio de Energías y Minas (MEM). (2003). Atlas de Energía Solar del Perú.
Ministerio de Energías y Minas (MEM). (2008). Atlas de Eólico del Perú.
Ministerio del Ambiente (MINAN). (2007). La vulnerabilidad del Perú. Lima: MINAN.
Recuperado de http://cambioclimatico.minam.gob.pe/adaptacion-al-cc/por-que-
adaptarnos/la-vulnerabilidad-del-peru/ (Consulta: 11 de Abril de 2018).
Ministerio de Vivienda, Construcción y Saneamiento (MINVIV). (2018). Fondo
Mivivienda dará tasa de crédito especial para construcciones “eco sostenible”. Perú
21. Recuperado de https://peru21.pe/economia/fondo-mivivienda-dara-tasa-credito-
especial-construcciones-eco-sostenible-391306 (Consulta: 11 de Abril de 2018).
Mikati, M., Santos, M., Armenta, C. (2012). Modelado y Simulación de un Sistema
Conjunto de Energía Solar y Eólica para Analizar su Dependencia de la Red
Eléctrica. ELSEVIER, 9 (3), 267 – 281. doi.org/10.1016/j.riai.2012.05.010
Miranda, M. (2016). Diseño de Sistema de Generación Fotovoltaica para viviendas
conectadas a la red de distribución, en el contexto de la ley N° 20.571. (Memoria
para optar al Título de Ingeniera Civil Eléctrica, Universidad de Chile, Facultad de
Ciencias Físicas y Matemáticas. Santiago de Chile, Chile).
Pérez, M. (2017). Bioconstrucciòn y arquitectura bioclimática para la ejecución de una
vivienda ecológica unifamiliar en Puerto de Sagunto. (Trabajo Fin de Grado,
Universitat Politècnica de Valencia, Escola Tècnica Superior Enginyeria
D’edificaciò. Valencia, España). Recuperado de
https://riunet.upv.es/handle/10251/97442 (Consulta: 10 de Abril de 2018).
Ponce, C., García, L. y Ñeco, R. (2014). Diseño de un sistema Hibrido eólico solar para
suministrar de energía eléctrica a zona rural en el estado de Chihuahua. Culcyt, 54
(11). Recuperado de http://erevistas.uacj.mx/ojs/index.php/culcyt/article/view/865
(Consulta: 16 de mayo de 2018).
Rodríguez, F. (14 de setiembre de 2015). Proyecto Ayni: Propuesta de Perú para el
Decatlón Solar Latinoamerica y El Caribe 2015. Recuperado de
123
https://www.archdaily.pe/pe/773573/proyecto-ayni-propuesta-de-peru-para-el-
decatlon-solar-latinoamerica-y-el-caribe-2015
ROTOPLAS. (2013). Soluciones simples en tratamiento de efluentes cloacales.
Recuperado de
https://www.rotoplas.com.ar/biodigestores/adds/biodigestor_manual_de_instalacion
Villacorta, L. (2017). Proponen viviendas de carrizo y bambú para damnificados. Piura:
Cultivalú. Recuperado de http://www.radiocutivalu.org/proponen-viviendas-de-
carrizo-y-bambu-para-los-damnificados/ (Consulta: 23 de Abril de 2018).
124
ANEXOS
Anexo 1: MEMORIA DE CALCULO DE INSTALACIONES ELECTRICAS
FACULTAD DE INGENIERÍA – CARRERA DE INGENIERÍA CIVIL
TESIS DE GRADO
MEMORIA DE CALCULO DE UNA
INSTALACIÓN DE BAJA TENSIÓN
DE UN MODULO DE VIVIENDA
RURAL SOSTENIBLE
125
DISEÑO ELECTRICO DE UNA VIVIEDA RURAL
SOSTENIBLE
1. Información del Proyecto
1.1. Terreno
Aterreno= 41.92 m2
Atechada= 41.92 m2
1.2. Cargas a considerar
Iluminación
Tomacorrientes
2. Selección del Alimentador, interruptor y tubería
2.1. Estimación de la Máxima demanda normada de la vivienda
Tabla 95: Determinación de la Máxima demanda de la vivienda
Teniendo en cuenta que la Máxima Demanda calculada es menor a 10 KW, se puede usar el
sistema monofásico o trifásico, en nuestro caso utilizaremos el sistema monofásico debido a
que es una solución para tener una mayor potencia en una sola fase.
M.D= 2500 W
V= 220 V
cosϕ= 0.9 ya que es más resistivo que inductivo
K=1, por tratarse de una sola fase
2.2. Estimación de la corriente del Alimentador
𝐼 =𝑀𝐷
𝐾 ∗ 𝑉 ∗ 𝑐𝑜𝑠𝜙
𝐼 =2500
1 ∗ 220 ∗ 0.9= 12.63𝐴
P.I (w) F.D(%) M.D(w)
CARGA BASICA 90M2 2500 100% 2500
CARGA ADICIONAL 0M2 0 0 0
CARGA FRACCION 0M2 0 0 0
2500
ALUMBRADO Y
TOMACORRIENTE
DESCRIPCION
TOTAL (Watts)
Tabla 94: Distribución de la
vivienda
Ambientes Área
Sala 11.39 m2
Cocina 10.24 m2
SS.HH 3.38 m2
Dormitorio 1 9.30 m2
Dormitorio 2 7.61 m2
Total 41.92 m2
Si:
𝐼 ≤ 40𝐴 𝑠𝑒 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑐𝑎 40𝐴
𝐼 > 40𝐴 𝑠𝑒 𝑐𝑜𝑙𝑜𝑐𝑎 𝑒𝑙 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟 𝑜𝑏𝑡𝑒𝑛𝑖𝑑𝑜
126
Por lo que I= 40 A
2.3. Estimación de la corriente de diseño del Alimentador
𝐼𝑑 = 1.25 ∗ 𝐼
𝐼𝑑 = 1.25 ∗ 40 = 50𝐴
2.4. Selección de la Sección del Alimentador
Tabla 96: Método de referencia para la instalación del alimentador. (Fuente: NTP 370.031)
127
Tabla 97: Capacidad nominal de corriente para el método de instalación para dos conductores. (Fuente: NTP
370.031)
De la tabla 2 de la NTP 370.031: Método de Instalación: B1
De la Tabla 4 de la NTP 370.031 podemos determinar la sección del alimentador.
Conductor TW de sección: S= 10 mm2
2.5. Verificación de la sección del Alimentador
Utilizando el método de Caída de Tensión
∆𝑉 = 𝐾 ∗ 𝐼𝑑 ∗ 𝜌 ∗ 𝐿/𝑆
∆𝑉 = 1 ∗ 50 ∗ 0.0175 ∗15
10= 1.3125𝑉 ≤ 5.5𝑉
Por lo que la sección del alimentador es escogida.
128
2.6. Selección del Alimentador
Características Técnicas
Tipo: TW
Fases: 1
Calibre: 10 mm2
Especificación: 1-1x10 mm2 TW
2.7. Selección del Interruptor
Características Técnicas
Tipo: Termo magnético
Numero de polos: 2
Capacidad: 50A
Especificación: 2x50 A
2.8. Selección del conductor de Puesta a Tierra
Características Técnicas
Tipo: TW
Fases: 1
Calibre: 10 mm2
Especificación: 1x10
2.9. Selección de la Tubería
Tipo: PVC (P)
Diámetro: 20 mm ϕ
Especificación: 20 mm ϕ – PVC (P)
3. Sección de Circuitos Derivados
3.1. Circuito Alumbrado: C1
3.1.1. Calculo de la corriente del circuito de alumbrado
L=18 m
Considerando 1 A por cada salida. El circuito considera 5 salidas.
Luego: I= 12 A según el C.N.E
3.1.2. Calculo de la corriente de diseño del circuito de alumbrado
𝐼𝑑 = 1.25 ∗ 𝐼
129
𝐼𝑑 = 1.25 ∗ 12 = 15 𝐴
3.1.3. Selección de la sección del conductor de Alumbrado
De la Tabla 2 de la NTP 370.031: Método de Instalación: B1
De la Tabla 4 de la NTP 370.031 podemos determinar la sección del alimentador.
Conductor TW de sección: S= 2.5 mm2 ya que le mínimo según el C.N.E para estas
conexiones.
3.1.4. Verificación de la sección del circuito de Alumbrado
Utilizando el método de Caída de Tensión
∆𝑉 = 𝐾 ∗ 𝐼𝑑 ∗ 𝜌 ∗ 𝐿/𝑆
∆𝑉 = 2 ∗ 15 ∗ 0.0175 ∗18
2.5= 3.78𝑉 ≤ 5.5𝑉
Luego:
∆𝑉𝑐𝑖𝑟𝑐𝑢𝑖𝑡𝑜 𝑑𝑒𝑟𝑖𝑣𝑎𝑑𝑜 + ∆𝑉𝑎𝑙𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑑𝑜𝑟 ≤ 4% (220𝑉)
3.78 + 0.82 = 4.6 𝑉 ≤ 8.8 𝑉)
Por lo que S= 2.5 mm2
3.1.5. Selección del conductor del circuito de Alumbrado
Características Técnicas
Tipo: TW
Fases: 1
Calibre: 2.5 mm2
Especificación: 1-1x2.5 mm2 TW
3.1.6. Selección del Interruptor
Características Técnicas
Tipo: Termo magnético
Numero de polos: 2
Capacidad: 16 A
Especificación: 2x16 A
3.1.7. Selección de la Tubería
Características Técnicas
130
Tipo: PVC (L)
Diámetro: 15 mm ϕ
Especificación: 15 mm ϕ – PVC (L)
3.2. Circuito de tomacorriente: C2
L= 19 m
3.2.1. Calculo de la corriente en el tomacorriente
Considerando 1 A por cada salida. El circuito considera 7 salidas.
Luego: I= 12 A según el C.N.E
3.2.2. Calculo de la corriente de diseño en el circuito de tomacorriente
𝐼𝑑 = 1.25 ∗ 𝐼
𝐼𝑑 = 1.25 ∗ 12 = 15 𝐴
3.2.3. Selección de la sección del conductor de tomacorriente
De la Tabla 2 de la NTP 370.031: Método de Instalación: D
De la Tabla 4 de la NTP 370.031 podemos determinar la sección del alimentador.
Conductor TW de sección: S= 2.5 mm2 ya que el mínimo según el C.N.E para estas
conexiones.
3.2.4. Verificación de la sección del circuito de Tomacorriente
∆𝑉 = 𝐾 ∗ 𝐼𝑑 ∗ 𝜌 ∗ 𝐿/𝑆
∆𝑉 = 2 ∗ 15 ∗ 0.0175 ∗19
2.5= 3.99𝑉 ≤ 5.5𝑉
Luego:
∆𝑉𝑐𝑖𝑟𝑐𝑢𝑖𝑡𝑜 𝑑𝑒𝑟𝑖𝑣𝑎𝑑𝑜 + ∆𝑉𝑎𝑙𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑑𝑜𝑟 ≤ 4% (220𝑉)
3.99 + 0.82 = 4.81 𝑉 ≤ 8.8 𝑉)
Por lo que S= 2.5 mm2
3.2.5. Selección del conductor del circuito de Tomacorriente
Características Técnicas
Tipo: TW
Fases: 1
131
Calibre: 2.5 mm2
Especificación: 1-1x2.5 mm2 TW
3.2.6. Selección del Interruptor
Características Técnicas
Tipo: Termo magnético
Numero de polos: 2
Capacidad: 16 A
Especificación: 2x16 A
3.2.7. Selección del Conductor de Enlace Equipotencial
Características Técnicas
Tipo: TW
Fases: 1
Calibre: 2.5 mm2
Especificación: 1x2.5 mm2 TW
3.2.8. Selección de la Tubería
Características Técnicas
Tipo: PVC (P)
Diámetro: 15 mm ϕ
Especificación: 15 mm ϕ – PVC (P)
4. Cuadro Resumen
Tabla 98: Cuadro de Resumen
5. Determinación del Sistema Hibrido
5.1. Determinación de los Recursos Energéticos
5.1.1. Recursos Eólico
Según el Atlas Eólico del Perú, tal como muestra la Figura 1, la velocidad media del viento en
Sondorillo es:
Velocidad media = 10 m/s (75 m altura)
CARGAPOTENCIA
NOMINAL(W)I(A) Idiseño(A)
SECCION
ELEGIDA(mm2)
∆V SELECCIÓN
FINAL (mm2)INTERRUPTOR(A)
TUBERIA
(mm Φ)
ALUMBRADO 12 15 2.5 3.78 2.5 16 15
TOMACORRIENTE 12 15 2.5 3.99 2.5 15 152500
132
Tabla 99: Determinación de la velocidad promedio en Sondorillo tomando en cuenta Atlas Eólico del Perú
Por lo que, si se toma en cuenta el Atlas Eólico resulta tener una velocidad de viento
promedio de 7.56 m/s a una altura de 6m.
No obstante, por medio de los cálculos realizados en la Tesis, hemos podido determinar la
velocidad promedio a una altura de 6 m con data existente, lo que resulta tener una velocidad
de viento de 6.31 m/s, dato que se usara en esta memoria.
10 m/s
6 m
75 m
1
0.0024
7.56 m/sVelocidad V(h2)
Calculo de velocidad del viento
Velocidad V(h2)= V(h1)*Ln(h2/a)/Ln(h1/a)
Velocidad V(h1)=
Altura h2=
Altura h1=
Clase rugosidad (Cr)
Coeficiente rugosidad (a)
133
Figura 44: Velocidad Media Anual a 75 m. (Fuente: Ministerio de Energías y Minas del Perú)
5.1.2. Recurso Solar
Según el Atlas Solar del Perú, tal como se muestra en la Figura 2, estimamos la energía solar
promedio anual que es la equivalente a:
Irradiancia media anual = 6.0 kWh/m2
134
Figura 45: Energía Solar Incidente Diaria Promedio Anual. (Fuente: Ministerio de Energias y Minas)
No obstante, por medio de los cálculos realizados en la Tesis, hemos podido determinar que la
irradiancia promedio anual en Sondorillo por medio del Método de Bristow-Campbell es de
4.98 kWh/m2, dato que se usara en esta memoria.
135
5.2. Dimensionamiento del Sistema Eólico Fotovoltaico
5.2.1. Determinación del Consumo de Energía de la Vivienda
Tabla 100: Estimación de la Demanda de Energía. (Fuente: Propia)
5.2.1.1. Caso 1
Para el Panel:
Total de Energía Necesaria = 192 Wh/día
Para el Aerogenerador:
Total de Energía Necesaria = 304 Wh/día
5.2.1.2. Caso 2
Para el Panel:
Total de Energía Necesaria = 304 Wh/día
Para el Aerogenerador:
Total de Energía Necesaria = 192 Wh/día
5.2.1.3. Caso 3
Para el Panel:
Uso vivienda Cantidad Potencia (W)Factor.Uso
(F.U)Dia Noche
Horas
UtilizadasWh/día
Carga Diaria
Ah/dia
Lampara (sala) 1 16 1 0.1 0.9 4 64 5.33
Lampara (dormitorio) 2 16 1 0.1 0.9 2 64 5.33
Lampara (SSHH) 1 16 1 0.1 0.9 2 32 2.67
Lampara (cocina) 1 16 1 0.1 0.9 2 32 2.67
Energía de
Consumo 1
Et1
Carga de
Consumo Diaria 1
Lt1
192 16.00
Uso vivienda Cantidad Potencia (W)Factor.Uso
(F.U)Dia Noche
Horas
Utilizadas
Energía Diaria
Wh/día
Carga Diaria
Ah/dia
TV Color 21" 1 80 0.80 0.2 0.8 3 240.00 20.00
Lampara mesa de noche 2 16 0.70 0.1 0.9 2 64.00 5.33
Energía de
Consumo 2
Et2
Carga de
Consumo Diaria2
Lt2
304.00 25.33
Energía Total
de Consumo
Et
Carga Total de
Consumo Diaria
Lt
496.00 41.33
Factor de Simultaneidad (F.S)
Factor de Simultaneidad (F.S)
136
Total de Energía Necesaria = 496 Wh/día
5.2.1.4. Caso 4
Para el Aerogenerador:
Total de Energía Necesaria = 496 Wh/día
5.2.2. Determinación de la Capacidad del Generador Fotovoltaico Caso1
5.2.2.1. Determinación de las Horas Sol Pico (HSP)
𝐻𝑆𝑃 =𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑚. 𝐷𝑖𝑎𝑟𝑖𝑎
𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝐶𝑎𝑙𝑖𝑏𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛
𝐻𝑆𝑃 =4.98
1= 4.98 𝐻𝑆𝑃
5.2.2.2. Calculo de Paneles Solares
Especificaciones del Panel
Tipo: Panel Policristalino
Descripción: 150W – Poly 1470x680x35 mm
Potencia Nominal: 150W
Rendimiento Eléctrico: 80%
Voltaje de Trabajo: 12V
Peso Neto: 12 Kg
Instalación de uso diario
𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 =𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑁𝑒𝑐𝑒𝑠𝑎𝑟𝑖𝑎
𝐻𝑆𝑃 ∗ 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 ∗ 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑃𝑖𝑐𝑜
𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 =192
4.98 ∗ 0.8 ∗ 150= 1 𝑝𝑎𝑛𝑒𝑙
5.2.2.3. Capacidad de las Baterías para Panel Solar
Especificaciones de la Batería
Tipo: Plomo – Acido
Descripción: Formula STAR FS 240 Solar
Voltaje de Trabajo: 12V
137
Capacidad C1003 (Ah) : 100
Dimensiones: 513x274x239 mm
Profundidad de descarga: 50%
Días de Autonomía para vivienda rural: 4-6 días
𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐵𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 =𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑁𝑒𝑐𝑒𝑠𝑎𝑟𝑖𝑎 ∗ 𝐷í𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝐴𝑢𝑡𝑜𝑛𝑜𝑚í𝑎
𝑉𝑜𝑙𝑡𝑎𝑗𝑒 ∗ 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑢𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝐷𝑒𝑠𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎
𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐵𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 =192 ∗ 4
12 ∗ 0.8= 80 𝐴ℎ (𝐶100)
5.2.3. Determinación de la Capacidad del Generador Eólico Caso1
Especificaciones Técnicas
Modelo: TGWT-400M
Potencia Nominal : 400W
Voltaje: 12/24V
Velocidad de Viento para funcionamiento: 2.5 m/s
Peso Total: 13Kg
Diámetro: 1.7 m
Numero de Hojas: 3/5
Tabla 101: Determinación de la capacidad de generador eólico Caso I.(Fuente: Propia)
3 El valor C100 indica que la capacidad de la batería será la suministrada por ciclos de carga de 100 h,
que es la frecuencia de carga normalmente establecida en electrificación rural.
Diametro del rotor (D) 1.7 m
Numero de Palas(P) 3 und
Area de Barrido (A) 1.01 m2
Energía Eolica = 304 Wh/día
Potencia Media = Energía Eolica/24 W
Potencia Media = 12.67 W
Sistema Eolico
138
Figura 46: Curva de Potencia del fabricante
Extrapolando en la curva de potencia del fabricante se determina que la potencia generada
será de 200 W.
La energía total anual:
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 = 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝐺𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑑𝑎 ∗ 24 ∗ 365/1000
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 = 200 ∗ 24 ∗365
1000= 1752𝐾𝑊 − ℎ
5.2.4. Determinación de la Capacidad del Generador Fotovoltaico Caso 2
5.2.4.1. Determinación de las Horas Sol Pico (HSP)
𝐻𝑆𝑃 =𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑚. 𝐷𝑖𝑎𝑟𝑖𝑎
𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝐶𝑎𝑙𝑖𝑏𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛
𝐻𝑆𝑃 =4.98
1= 6.5𝐻𝑆𝑃
5.2.4.2. Calculo de Paneles Solares
Especificaciones del Panel
Tipo: Panel Policristalino
139
Descripción: 150W – Poly 1470x680x35 mm
Potencia Nominal: 150W
Rendimiento Eléctrico: 80%
Voltaje de Trabajo: 12V
Peso Neto: 12 Kg
Instalación de uso diario
𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 =𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑁𝑒𝑐𝑒𝑠𝑎𝑟𝑖𝑎
𝐻𝑆𝑃 ∗ 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 ∗ 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑃𝑖𝑐𝑜
𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 =304
4.98 ∗ 0.8 ∗ 150= 1 𝑝𝑎𝑛𝑒𝑙
5.2.4.3. Capacidad de las Baterías para Panel Solar
Especificaciones de la Batería
Tipo: Plomo – Acido
Descripción: Formula STAR FS 240 Solar
Voltaje de Trabajo: 12V
Capacidad C100 (Ah) : 50
Dimensiones: 513x274x239 mm
Profundidad de descarga: 50%
Días de Autonomía para vivienda rural: 4-6 días
𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐵𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 =𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑁𝑒𝑐𝑒𝑠𝑎𝑟𝑖𝑎 ∗ 𝐷í𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝐴𝑢𝑡𝑜𝑛𝑜𝑚í𝑎
𝑉𝑜𝑙𝑡𝑎𝑗𝑒 ∗ 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑢𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝐷𝑒𝑠𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎
𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐵𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 =304 ∗ 4
12 ∗ 0.8= 31.7 𝐴ℎ (𝐶100)
5.2.5. Determinación de la Capacidad del Generador Eólico Caso 2
Especificaciones Técnicas
Modelo: TGWT-400M
Potencia Nominal : 400W
Voltaje: 12/24V
Velocidad de Viento para funcionamiento: 2.5 m/s
Peso Total: 13Kg
Diámetro: 1.7 m
140
Numero de Hojas: 3/5
Tabla 102: Determinación de la capacidad de generador eólico Caso II. (Fuente: Propia)
Figura 47: Curva de Potencia del fabricante
Extrapolando en la curva de potencia del fabricante se determina que la potencia generada
será de 200 W.
La energía total anual:
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 = 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝐺𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑑𝑎 ∗ 24 ∗ 365/1000
𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 = 200 ∗ 24 ∗365
1000= 1752𝐾𝑊 − ℎ
Diametro del rotor (D) 1.7 m
Numero de Palas(P) 3 und
Area de Barrido (A) 1.01 m2
Energía Eolica = 192 Wh/día
Potencia Media = Energía Eolica/24 W
Potencia Media = 8.00 W
Sistema Eolico
141
5.2.6. Determinación de la Capacidad del Generador Fotovoltaico Caso3
5.2.6.1. Determinación de las Horas Sol Pico (HSP)
𝐻𝑆𝑃 =𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑃𝑟𝑜𝑚. 𝐷𝑖𝑎𝑟𝑖𝑎
𝐼𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝐶𝑎𝑙𝑖𝑏𝑟𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛
𝐻𝑆𝑃 =4.98
1= 4.98𝐻𝑆𝑃
5.2.6.2. Calculo de Paneles Solares
Especificaciones del Panel
Tipo: Panel Policristalino
Descripción: 150W – Poly 1470x680x35 mm
Potencia Nominal: 150W
Corriente máxima (A): 6.70
Rendimiento Eléctrico: 80%
Voltaje de Trabajo: 12V
Peso Neto: 12 Kg
Instalación de uso diario
𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 =𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑁𝑒𝑐𝑒𝑠𝑎𝑟𝑖𝑎
𝐻𝑆𝑃 ∗ 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑖𝑚𝑖𝑒𝑛𝑡𝑜 ∗ 𝑃𝑜𝑡𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑃𝑖𝑐𝑜
𝑁𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 =496
4.98 ∗ 0.8 ∗ 150= 1 𝑝𝑎𝑛𝑒𝑙
5.2.6.3. Capacidad de las Baterías para Panel Solar
Especificaciones de la Batería
Tipo: Plomo – Acido
Descripción: Formula STAR FS 240 Solar
Voltaje de Trabajo: 12V
Capacidad C1004 (Ah) : 240
Dimensiones: 513x274x239 mm
Profundidad de descarga: 50%
4 El valor C100 indica que la capacidad de la batería será la suministrada por ciclos de carga de 100 h,
que es la frecuencia de carga normalmente establecida en electrificación rural.
142
Días de Autonomía para vivienda rural: 4-6 días
𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐵𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 =𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔í𝑎 𝑁𝑒𝑐𝑒𝑠𝑎𝑟𝑖𝑎 ∗ 𝐷í𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝐴𝑢𝑡𝑜𝑛𝑜𝑚í𝑎
𝑉𝑜𝑙𝑡𝑎𝑗𝑒 ∗ 𝑃𝑟𝑜𝑓𝑢𝑛𝑑𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑑𝑒 𝐷𝑒𝑠𝑐𝑎𝑟𝑔𝑎
𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 𝐵𝑎𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 =496 ∗ 4
12 ∗ 0.8= 206.7 𝐴ℎ (𝐶100)
5.2.7. Determinación de la Capacidad del Generador Eólico Caso 4
Especificaciones Técnicas
Modelo: TGWT-400M
Potencia Nominal : 400W
Voltaje: 12/24V
Velocidad de Viento para funcionamiento: 2.5 m/s
Peso Total: 13Kg
Diámetro: 1.7 m
Numero de Hojas: 3/5
Tabla 103: Determinación de la capacidad de generador eólico Caso IV. (Fuente: Propia)
Diametro del rotor (D) 1.7 m
Numero de Palas(P) 3 und
Area de Barrido (A) 1.01 m2
Energía Eolica = 496 Wh/día
Potencia Media = Energía Eolica/24 W
Potencia Media = 20.67 W
Sistema Eolico
143
Figura 48: Curva de Potencia del fabricante
Extrapolando en la curva de potencia del fabricante se determina que la potencia generada
será de 200 W. Por lo que el aerogenerador solo puede abastecer a 9 viviendas con similar
demanda eléctrica.
6. Elección del Sistema
Al analizar los 4 casos y teniendo en cuenta la optimización del sistema con el aporte de
energía eléctrica alterna abasteciendo a todos los aparatos eléctricos de la vivienda, resulta
conveniente por la zona del proyecto usar el Caso III. Por lo que la vivienda será abastecida
por un panel solar con las especificaciones detalladas en dicho caso.
7. Especificaciones y cálculos complementarios para el diseño del Sistema Solar Caso III
El panel solar debe estar direccionado hacia el ecuador con un ángulo de inclinación
de 15° ya que la latitud del lugar es de 5°20’23”.
144
Tabla 104: Angulo de Inclinacion del Panel Solar.
Tamaño de Alambre: Es una consideración importante en todos los sistemas, pero más en
sistemas de bajo voltaje (12V). La pérdida de 2 voltajes en un sistema de 240V no es tan mala
porque representa 1% del voltaje perdido a resistencia. Pero, perder el mismo 2 voltios en un
sistema 12 V representa una caída de tensión (voltaje) de case 17%, que es demasiado.
Nunca queremos perder más que 5% debido a caída de voltaje. Si los tamaños de alambre son
disponibles, intentamos diseñar para 2% - 3% caída de voltaje. Teniendo en cuenta la
distancia del panel al controlador de 8m, y para una caída de tensión de 2% según la
intensidad del panel, resulta tener el tamaño del alambre de 10 mm2 (#6AWG), pero si
usamos 5% de caída de tensión, nos daría un tamaño de 4 mm2 (#10AWG). Por lo que, para
este diseño se considera tener un tamaño de 6 mm2., valor promedio con un porcentaje de
seguridad.
Diseño del Sistema Solar
Panel Solar:
Tomando en cuenta los 4.98 HSP y los 150Wp por especificación del panel, se tiene
747 Wh.
Tomando en cuenta la temperatura, un panel produce su vatios nominal cuando la
temperatura de la superficie del panel es de 25° C, por lo que debemos de ajustar
cuando la temperatura del panel no es de 25° C. En Sondorillo, la temperatura
promedio es de 20° C. Cabe resaltar que los paneles solares trabajan mejor en un día
frío con sol brillante. Por cada degrado que la temperatura del panel es más que 25°C,
la potencia del panel es 0.5% menos.
𝑇𝑒𝑚𝑝 𝑎𝑖𝑟𝑒(°𝐶) + 15 = 𝑇𝑒𝑚𝑝 𝑝𝑎𝑛𝑒𝑙 𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟
145
20 + 15 = 𝑇𝑒𝑚𝑝 𝑝𝑎𝑛𝑒𝑙 𝑠𝑜𝑙𝑎𝑟 = 35°𝐶
Temperatura del Panel Solar para 100% de eficiencia = 25°C (constante para todos los
paneles solares).
35 − 25 = 10°𝐶
Esta es la cantidad de grados de temperatura sobre el óptimo.
10 ∗ 0.5 = 5%
Así que la eficiencia del panel es de un 95% a una temperatura ambiente de 20°C.
En resumen, si instalamos 150W panel solar en el área de 4.98 HSP, se tendrá:
150𝑊 ∗ 95% ∗ 4.98𝐻𝑆𝑃 = 709.65𝑊ℎ/día
Hasta el momento, un solo panel solar con las especificaciones mencionadas puede abastecer
la demanda eléctrica.
Eficiencia de la Batería:
La mayoría de las baterías tienen una eficiencia de 85% - 80%. Esto significa que cuando la
energía pasa por la batería, el 15% - 20% de la energía está perdida.
Eficiencia del Inversor:
El inversor usualmente tiene 85% - 90% de eficiencia. Se usará el 90%.
Eficiencia del Alambre:
Se usa calibre mayor de alambre para que no resulte alta la caída de tensión. Queremos
minimizar la caída de tensión a 5% o menos. Cuando perdemos voltios debido al alambre que
es demasiado pequeño significa que también perdemos energía porque voltios multiplicados
por amperios resulta watts. La eficiencia resulta 97%.
Tamaño del Panel
Tomando todas las perdidas en cuenta, se puede encontrar la potencia instalada.
150𝑊 ∗ 95% ∗ 90% ∗ 80% ∗ 97% = 99.522𝑊
99.522𝑊 ∗ 4.98𝐻𝑆𝑃 = 495.62𝑊ℎ
146
Por lo que resulta tener un Factor del Panel de 0.66 o 66.348%.
Se calculó una carga requerida de 496Wh por día, entonces tendremos que dividir los 496 Wh
por el factor del panel para ver cuantos vatios horas necesitamos producir.
496𝑊ℎ
0.66348= 747.57 𝑊ℎ
Por dato las HSP es de 4.98, tendremos 4.98 horas iguale para producir estos vatios horas por
día.
747.57𝑊ℎ
4.98ℎ= 150.12 𝑊𝑎𝑡𝑡𝑠
Por lo que el panel de 150W cumple con las expectativas planteadas.
Tamaño de la batería
La batería almacena energía en vatiohoras como un tanque de combustible, asimismo, la
batería en promedio tiene una eficiencia de 85%, entonces:
496𝑊ℎ
0.85= 583.53𝑊ℎ
Pero si el tamaño de la batería es de 583.53 Wh significaría:
No tendríamos energía de sobra en días cuando no hay sol para cargar la batería.
Descargando la batería cada día, resultaría aminorar la vida útil de esta.
Entonces, para elegir el tamaño de la batería, tenemos que tomar en cuenta estas dos
consideraciones:
Días sin sol: en zonas rurales es de 4 a 6 días, por lo que se asume 4 días.
583.53𝑊ℎ ∗ 4 = 2334.12𝑊ℎ
Evitar descargar la batería más del 50%: existe la posibilidad que la batería se
descargue completamente cuando no hay sol por 4 días. No se desea descargar la
batería más de la mitad, por lo que necesitamos que la batería almacene el doble de
Wh (profundidad de descarga).
2334.12 ∗ 2 = 4668.24𝑊ℎ
147
Las baterías no se venden en Wh sino en amperios horas, así que hay que realizar otra
operación matemática para calcular la cantidad de Ah que necesitamos. En nuestro caso las
baterías son de 12 voltios.
𝑉𝑎𝑡𝑖𝑜ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠
𝑉𝑜𝑙𝑡𝑖𝑜𝑠= 𝐴𝑚𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜 ℎ𝑜𝑟𝑎𝑠
4668.24𝑊ℎ
12𝑉= 389.02𝐴ℎ
Resulta no tan viable tener una batería de 400Ah por un tema económico. Por lo que se asume
tener una profundidad de descarga de 55%.
Entonces siguiendo el mismo cálculo resulta una batería de 200Ah.
8. Esquema Unifilar del Sistema
Figura 49: Diagrama Unifilar del Sistema. (Fuente: Propia)
148
Anexo 2: MEMORIA DE CALCULO DE INSTALACIONES SANITARIAS
FACULTAD DE INGENIERÍA – INGENIERÍA CIVIL
TESIS DE GRADO
MEMORIA DE CALCULO
INSTALACIONES SANITARIAS DE
UN MODULO DE VIVIENDA
RURAL SOSTENIBLE
149
Alcance
Las instalaciones sanitarias tienen por objeto abastecer a todos y cada uno de los aparatos y
equipos sanitarios con caudales y presiones adecuadas, de tal manera que cada aparato
sanitario tenga un funcionamiento correcto.
Las instalaciones sanitarias estudiadas en este caso, son del tipo domiciliario, donde se
consideran los aparatos sanitarios de uso privado. Estas instalaciones básicamente deben
cumplir con las exigencias de habitabilidad, funcionabilidad, durabilidad y economía en toda
la vivienda.
El diseño de la red sanitaria, que comprende el cálculo de la pérdida de carga disponible, la
pérdida de carga por tramos considerando los accesorios, el cálculo de las presiones de salida,
tiene como requisitos: conocer la presión mínima de salida, las velocidades máximas
permisibles por cada tubería y las diferencias de altura, entre otros. Conociendo estos datos se
logrará un correcto dimensionamiento de las tuberías y accesorios de la vivienda, como se
verá en el presente trabajo.
El trabajo se basa en el método más utilizado para el cálculo de las redes de distribución
interior de agua, que es el denominado Método de los gastos probables, creado por Roy B.
Hunter, que consiste en asegurar a cada aparato sanitario un número de “unidades de gasto”
determinadas experimentalmente. Este método se usa tanto para el diseño de agua fría,
caliente y para el diseño del sistema de desagüe
La metodología seguida en los diseños correspondientes se toma como referencia básicamente
la Norma IS-010 del Reglamento Nacional de Edificaciones.
A continuación de prescribe los procedimientos y detalles de los cálculos seguidos para el
diseño correspondiente de las diferentes redes sanitarias consideradas en el presente proyecto.
150
1. Probable consumo de Agua
1.1. Consumo Promedio Diario
1.1.1. Dotación
Tabla 105: Dotaciones de agua para viviendas unifamiliares. (Fuente: RNE IS.010)
Á𝑟𝑒𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑙𝑜𝑡𝑒 = 100 𝑚2
𝐷𝑜𝑡𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝐿/𝑑 = 1500
Estas cifras incluyen dotación doméstica y riego para jardines. Sin embargo, por ser una
vivienda de tipo rural y teniendo en cuenta que los habitantes las características
socioeconómicas, culturales, densidad poblacional y condiciones técnicas que permitan en el
futuro la implementación de un sistema de saneamiento a través de redes, se utilizaran
dotaciones de hasta 100 L/hab/día. (Guía MEF 2011). Por lo que resulta:
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝐷𝑖𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝑁°𝐻𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒𝑠 ∗100𝐿
ℎ𝑎𝑏𝑖𝑡𝑎𝑛𝑡𝑒/𝑑í𝑎
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝐷𝑖𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 3 ∗100𝐿
𝑑í𝑎
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝐷𝑖𝑎𝑟𝑖𝑜 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 = 300 𝐿/𝑑
1.1.2. Sistema de Almacenamiento y Regulación
Con la finalidad de absorber las variaciones de consumo, continuidad y regulación del
servicio de agua fría en la vivienda, se ha proyectado el uso de un Tanque Elevado, que opera
de acuerdo a la demanda de agua de los usuarios:
151
Cuando solo exista tanque elevado, su capacidad será como mínimo igual a la dotación diaria,
con un volumen no menor a 1000 L. (RNE IS.010)
𝑉𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑑𝑒𝑙 𝑡𝑎𝑛𝑞𝑢𝑒 𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑑𝑜 = 1000 𝐿 = 1 𝑚3
2. Diseño de Instalaciones Interiores de Agua Fría
El objetivo del diseño de la red de agua fría, consiste básicamente en determinar el caudal del
diseño, la presión en cada punto, el diámetro y la longitud de las tuberías. Así como también
determinar la presión necesaria en cada aparato sanitario. Todo esto con la finalidad de
abastecer a los aparatos sanitarios con presiones y caudales adecuados.
En el presente diseño se toman como base para los cálculos lo estipulado en la Norma IS 010
del Reglamento Nacional de Edificaciones.
2.1. Gasto Total de la Vivienda
Se calcula el gasto total de la vivienda correspondiente, para ello se utilizará el Anexo N° 01.
Tabla 106: Unidades de Gasto para aparatos de uso privad. (Fuente: RNE IS.010)
152
2.2. Cálculo Hidráulico
El Cálculo hidráulico se realiza por sistema indirecto, considerando que el agua es
almacenada en un tanque elevado a cierta altura para obtener la presión deseada y abastecer
hasta el último aparato sanitario, utilizando los parámetros de la IS. 010 del Reglamento
Nacional de Edificaciones.
Tabla 107: Gastos Probables Método de Hunter. (Fuente: RNE IS.010)
Tabla 108: Determinación de la Máxima Demanda Simultánea en la vivienda rural. (Fuente: Propia)
Numero
Aparatos
Sanitarios
Unidades de
GASTOSub total
Numero
Aparatos
Sanitarios
Unidades de
GASTOSub total
Numero
Aparatos
Sanitarios
Unidades de
GASTOSub total
Numero
Aparatos
Sanitarios
Unidades de
GASTOSub total Total U.G
Caudales en
L/s
Primer Nivel 1 3 3 1 0.75 0.75 1 1.5 1.5 1 2 2 7.25 0.28
0.2825
Descripcion
Inodoros Lavatorio Ducha Lavadero
Maxima demanda Simultanea (lps)
153
Mediante la fórmula de Hazem y Williams se calcula la pérdida de cargas que existe en cada
tramo de la tubería de distribución y de alimentación:
ℎ𝑓 = 1.21 ∗ 1010 ∗ 𝐿 ∗ (𝑄
𝐶)
1.85
∗ 𝐷−4.87
154
Tabla 109: Determinación de la pérdida de carga en los tramos de la tubería de alimentación y Distribución. (Fuente:
Propia)
3. Diseño Interior de la Red de Desagüe
Los diámetros de los montantes y de colectores se calcularan de acuerdo a las normas establecidas
en reglamento nacional de edificaciones vigente.
3.1. Calculo de Diámetro de la Montante
Para la determinación del diámetro de la montante se requiere utilizar el número máximo de
unidades de descarga que puede ser conectado a las montantes, según el Anexo N° 8, IS.010 del
RNE, se tiene:
Tabla 110: Determinación del diámetro de la montante. (Fuente: RNE IS.010)
(lps) (pulg) (mm) (m2) (m/seg) (m/seg) N° Le N° Le N° Le N° Le N° Le (m) (m) (mca)
A-F 7.25 0.283 L/s 3/4" 19 0.000284 1.00 cumple 3 2.331 3.84 6.17 0.397 3.2 2.806
F-Lp 2 0.120 L/s 1/2" 13 0.000133 0.90 cumple 4 2.128 1 1.064 1 0.112 1.84 5.144 0.430 1.2 1.176
F - N 5.25 0.235 L/s 3/4" 19 0.000284 0.83 cumple 1 0.777 1 1.554 1 0.112 0.91 3.353 0.153 0.6 2.053
N - Wc 4.5 0.195 L/s 3/4" 19 0.000284 0.69 cumple 1 1.554 0.51 2.064 0.067 0 1.986
Wc - D 1.5 0.120 L/s 1/2" 13 0.000133 0.90 cumple 1 0.532 1 1.064 1.82 3.416 0.286 1.2 0.500
N - L 0.75 0.120 L/s 1/2" 13 0.000133 0.90 cumple 1 0.532 1 1.064 0.57 2.166 0.181 0.2 1.671
LONGITUD TRAMO RECTO (m) LONGITUD D EQUIVALENTE (m)PERDIDA CARGA NPT PRESION
CODO TEE REDU ENSA VALVUL
CALCULO DE PRESIONES 1ER NIVEL
TRAMO UHQ D DN A V V
LONGITUDES EQUIVALENTE
155
3.2. Cálculo del Diámetro del Colector Horizontal
Para determinar el diámetro de los colectores de la vivienda se requiere utilizar el número máximo
de unidades de descarga que puede ser conectado a dicho colector. Para los colectores de desagüe
domestico se tiene:
Según el RNE Anexo N°9, los colectores de la vivienda deben ser dimensionados según el número
máximo de unidades de descarga que se pueden conectar a estos, según:
Tabla 111: Numero Máximo de unidades de descarga. (Fuente: RNE IS.010)
Las dimensiones de las cajas de registro, así como la profundidad se tomaron de acuerdo a la tabla
siguiente estipulada en RNE.
Tabla 112: Determinación del Diámetro de Tubería y Profundidad de las cajas de registro. (Fuente: RNE IS.010)
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Anexo 3: PLANOS POR ESPECIALIDAD
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158