Metodología para la estructuración óptima de inversiones en proyectos de generación de electricidad con fuentes no convencionales de energía renovable en Colombia

RESUMEN : El aprovechamiento pleno de incentivos fiscales y económicos se ha convertido en un proceso complejo para los inversionistas, quienes deben encontrar la metodología y la estructura de capital adecuada para obtener proyectos de generación viables y competitivos. Bajo este contexto, este trabajo propone una metodología de estructuración óptima de inversiones en fuentes no convencionales de energía renovable (FNCER) para minimizar costos de generación (CG) mediante el aprovechamiento de incentivos en Colombia. Inicialmente, se realizó una búsqueda de literatura sobre técnicas de optimización y metodologías de evaluación financieras aplicables a este trabajo. Se seleccionaron tres técnicas de optimización metaheurística: Algoritmo Genético (GA, Genetic Algorithm), Optimización por Enjambres de Partículas (PSO, Particle Swarm Optimization) y Evolución Diferencial (DE, Differential Evolution); en cuanto a las metodologías de evaluación financiera, se escogieron las metodologías del Costo Nivelado de Electricidad (LCOE, Levelized Cost of Electricity), Flujo de Caja Descontando (FCD), Valor en Riesgo (VaR, Value at Risk) y Opciones Reales (OR) con Black y Scholes, así como la simulación de Monte Carlo. De esta forma, se establecieron tres metodologías específicas para construir la metodología de este trabajo: metodología 1 (M1) que considera el LCOE y las metaheurísticas GA, PSO y DE; metodología 2 (M2) que considera el FDC, VaR y simulación de Monte Carlo, y metodología 3 (M3) que considera las OR con Black y Scholes. M1 es una metodología determinística, mientras que M2 y M3 son metodologías que consideran incertidumbre desde el factor de capacidad o la tasa representativa del mercado (TRM). Luego, se determinó el potencial energético de cuatro FNCER para algunas regiones de Colombia, a partir de información secundaria: Biomasa Forestal (FB, Forest Biomass), 174.6 GWeh/año para el departamento del Vichada, Residuos Sólidos Urbanos (USW, Urban Solid Waste), 441.5 GWeh/año para la ciudad de Medellín, Solar Fotovoltaica (PS, Photovoltaic Solar) 21.17 GWeh/año y Energía Eólica (WP, Wind Power), 54.6 GWeh/año; el potencial energético de PS y WP se estimó para una zona particular del departamento de La Guajira. Seguidamente, se usaron las metodologías M1, M2 y M3 para minimizar CG (¢USD/kWh) de FB, USW, PS y WP, asó como obtener 3 indicadores financieros adicionales -VPN (MUSD), VaR (MUSD) y VPNOR (MUSD)-, que permiten corroborar la viabilidad financiera de las FNCER. Como resultado, se desarrolló la metodología de estructuración óptima de inversiones, obteniendo los siguientes CG: 7.2 ¢USD/kWh para FB, usando DE; 8.8 ¢USD/kWh para USW, usando PSO; 3.2 ¢USD/kWh para PS, usando PSO; 3.0 ¢USD/kWh para WP, usando GA. Las reducciones fueron de 22.6%, 36.7%, 49.2% y 47.4%, respectivamente, tomando como referencia los CG calculados sin incentivos fiscales. Por otro lado, se encontró que por cada técnica metaheurística se obtiene un portafolio de inversión diferente, a partir del cual se alcanza un CG mínimo; este portafolio dependerá de la combinación de cinco variables de decisión que corresponden a: peso del capital propio, peso de la deuda, periodo de la depreciación de activos, plazo y periodo de gracia de la deuda. Por tanto, los inversionistas podrán seleccionar el portafolio o la combinación de variables más adecuada o alcanzable, apoyándose en los indicadores financieros complementarios, VPN, VaR y VPNOR. La metodología propuesta, como herramienta financiera, sirve para evaluar la viabilidad de FNCER mediante el aprovechamiento de incentivos fiscales y económicos; además, brinda la posibilidad de reducir la tasa impositiva efectiva de un proyecto mediante el cálculo de una estructura de capital adecuada. Por último, se propusieron incentivos fiscales y económicos adicionales a fin de lograr una mayor reducción en CG, entre los que se destacan el aumento del periodo de recuperación del 50% de inversión mediante el impuesto de renta (ITC, Investment Tax Credit), mayor plazo para el pago de la deuda con periodos de gracia, la implementación del modelo de Financiación de Proyectos (Project Finance), incentivos para bonos verdes, entre otros. Finalmente, la estructura del documento es la siguiente: en el Capítulo 1 se presenta la introducción, que contiene la motivación y los objetivos del trabajo; en el Capítulo 2 se aborda el contexto de las inversiones en proyectos con FNCER, en el que se presenta el planteamiento del problema y la justificación; en el Capítulo 3 se muestra el cálculo del potencial energético de FB, USW, PS y WP para la generación de electricidad en Colombia; en el Capítulo 4 se indica la metodología usada para el cumplimiento de los objetivos del trabajo; en el Capítulo 5 se presentan los resultados del trabajo, donde se relacionan CG, VPN, VaR y VPNOR obtenidos para FB, USW, PS y WP, así como la definición de la metodología desarrollada para la estructuración óptima de inversiones en proyectos de generación electricidad con FNCER en Colombia; en el Capítulo 6 se expone la propuesta de incentivos fiscales y económicos para las FNCER; en el Capítulo 7 se presentan las conclusiones y trabajos futuros, y en el capítulo 8 se describe la discusión académica, donde se relacionan los artículos publicados durante el desarrollo del trabajo.

• Autores: Saldarriaga Loaiza, Juan David
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2023
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/35093
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10495/35093
• Palabra clave: Incentivos tributarios; Fomento de inversiones; Energía renovable; Renewable energy; Costo nivelado de electricidad; Fuentes no convencionales de energía renovable; Optimización en inversiones; Simulación de Monte Carlo; http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_25719
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