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Planta productora de energía eléctrica a partir de biomasa

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dc.contributor.advisorCatalano Dupuy, Maximiliano Nicolás
dc.contributor.advisorElewaut, Santiago
dc.contributor.advisorPérez de Solay, Martín
dc.contributor.advisorRoccatagliata, Ignacio
dc.contributor.authorBenedetto, Carla
dc.contributor.authorCastelli Azpiroz, Andrés
dc.contributor.authorDerudder, Florencia
dc.contributor.authorDominici, Franco
dc.contributor.authorRabinovich, Nicolás
dc.date.accessioned2024-09-25T16:35:24Z
dc.date.available2024-09-25T16:35:24Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEl presente trabajo consiste en el estudio de prefactibilidad de la instalación de una planta productora de energía eléctrica a partir de biomasa de 40 MW instalada en Eldorado, Misiones. Se considera la instalación a partir del año 2024 en línea con la posibilidad de nuevas rondas RenovAr apoyadas por el gobierno para llevar a cabo el proyecto. El análisis del proyecto radica en 4 etapas detalladas a continuación. Etapa 1: Análisis de Mercado En esta etapa, se lleva a cabo un análisis del Mercado Eléctrico Mayorista, la materia prima utilizada, los mercados potenciales y un estudio de proyecciones de oferta, demanda y precio, ya que, al tratarse de un commodity, es necesario realizar las proyecciones para poder definir la capacidad de la planta y entender el entorno y futuro de la inversión. Se realiza un análisis estratégico para tener una idea clara de la competencia a través de un estudio de las fuerzas de Porter, un análisis FODA para entender las capacidades y las ventajas competitivas del proyecto y un análisis PESTEL para ampliar el análisis cualitativo del proyecto a un nivel macro y proveer un contexto de este. Al cierre del capítulo se concluye que la venta solo será viable a través de las licitaciones de las rondas RenovAr, llevadas a cabo por CAMMESA. Se descarta la opción del mercado Spot y el mercado a término (MATER). Etapa 2: Análisis de Ingeniería Para el análisis de Ingeniería se realiza un análisis exhaustivo del proceso y los requerimientos necesarios para lograr ser lo más eficiente y productivo posible. Se diseñan las dimensiones ideales de la planta realizando un estudio detallado de su localización teniendo en cuenta la cercanía a la materia prima, nodos de conexión y torres eléctricas. Se determina al proceso de turbo generación como el cuello de botella ya que marca el ritmo de trabajo y, en caso de no contar con el ritmo necesario, no se podrá generar la energía eléctrica. Además, se muestra un análisis de la tecnología necesaria para obtener un proceso de producción óptimo. El balance de línea detalla el cálculo de la materia prima necesaria para conseguir la potencia especificada. Se concluye que serán necesarias 314.683 toneladas de biomasa en chips y aserrín y 218.440 toneladas de biomasa en rollos para conseguir una potencia de 40 MW. Etapa 3: Análisis Económico Financiero En el análisis económico financiero, se toma en cuenta la información recolectada en las primeras dos etapas para poder dimensionar los costos, ganancias, beneficios fiscales – se incluye un análisis impositivo detallado – y el cierre de planta correspondiente para realizar un análisis cuantitativo de la inversión. Se presenta una estructura de financiación en dos etapas con préstamos que incluyen una tasa fija y una tasa variable para poder disminuir el riesgo y de esta forma aumentar el valor del VAN. También se consideran dos tipos de préstamos: alemán y francés, priorizando el francés ya que se obtiene un VAN más alto. Se mide la viabilidad económico-financiera del proyecto observando los valores correspondientes de indicadores de rentabilidad como el valor actual neto, la tasa interna de retorno, el período de repago y el índice de rentabilidad. El VAN del proyecto descontado a su respectiva WACC es de U$D 5.858.621 junto con una TIR del 17,75%, resultados útiles para concluir preliminarmente que el proyecto es rentable. Etapa 4: Análisis de Riesgos Finalmente, se analizan los posibles riesgos a los que puede enfrentarse el proyecto. Se utilizan herramientas como un Tornado Chart para determinar qué variables generan un mayor impacto en el VAN para luego poder hacer escenarios modelados para estudiar el impacto que tiene cada una de estas variables cuando se modifican sus valores. Los escenarios modelados son: sin pesificación, sin pesificación y con atraso cambiario, y pesificación sin ajuste. Al realizar el estudio se encuentra una probabilidad de generación de valor de 55,42%, contra un escenario sin mitigación con 23,01% de probabilidad de generar valor. El VAN medio de la mitigación es negativo de -U$D 416.133, pero la mediana se encuentra en un VAN igual a U$D 312.296, lo que muestra que una efectiva mitigación aporta mayor valor al proyecto. Para complementar se analizaron dos opciones reales: la opción de espera, a obtener la licitación antes de invertir, y la opción de abandono del proyecto, en caso de que no sea viable, resultando ambas favorables para el valor del proyecto. Para concluir, al realizar el análisis del precio a ofertar sobre todos los escenarios con las mitigaciones integradas, se logra concluir que si se define un precio de 112,05 U$D/MWh, entonces el VAN del proyecto será positivo con un nivel de confianza del 89,92%. En ese caso, el VAN medio es de U$D 3.810.506, implicando que el proyecto será rentable y satisfactorio para los inversores. Además de ser el precio que genera mayor rentabilidad, sigue contando con la competitividad necesaria para ganar la licitación RenovAr. Al aplicar este precio, se obtiene un TIR promedio de 16,74% y un periodo de repago medio de 15,37 años.
dc.identifier.urihttps://ri.itba.edu.ar/handle/123456789/4644
dc.language.isoes
dc.subjectPLANTAS INDUSTRIALES
dc.subjectENERGÍA ELÉCTRICA
dc.subjectBIOMASA
dc.subjectARGENTINA
dc.subjectMISIONES
dc.titlePlanta productora de energía eléctrica a partir de biomasa
dc.typeProyecto final de Grado
dspace.entity.typeProyecto final de Grado
itba.description.filiationFil: Benedetto, Carla. Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Argentina.
itba.description.filiationFil: Castelli Azpiroz, Andrés. Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Argentina.
itba.description.filiationFil: Derudder, Florencia. Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Argentina.
itba.description.filiationFil: Dominici, Franco. Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Argentina.
itba.description.filiationFil: Rabinovich, Nicolás. Instituto Tecnológico de Buenos Aires, Argentina.

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