• Mostrar el prototipo operativo: mapa municipal de Colombia con radiación AgERA5, conversión a HSP y Calculadora FV.
• Explicar la lógica básica del dimensionamiento (sin almacenamiento y con almacenamiento).
• Presentar FondoEnergIA: agente de pre-evaluación de elegibilidad y matching de proyectos a fondos (MinMinas/UPME/FAER/PAZifico, etc.).

• La formulación y evaluación de proyectos energéticos suele fallar por:
  • asimetrías de información técnica
  • requisitos de fondos fragmentados
  • tiempos largos de revisión y subsanación
• La solución propuesta reduce fricción con dos capas:
  1. Herramienta territorial (AgERA5→HSP + FV) para estructurar técnicamente
  2. Agentes IA para recomendaciones y pre-evaluación de elegibilidad

• Mapa Leaflet municipal: selección por municipio y modal con pestañas.
• Pestañas actuales:
  • Recurso solar (HSP): anual + mensual
  • Calculadora FV: kWp, #paneles, CAPEX, ahorro, payback y gráfica
  • Recomendaciones IA (sin almacenamiento): texto estructurado y JSON
  • Descargas: series/tablas (para auditoría y trazabilidad)

Flujo de usuario 1. Selecciona municipio → obtiene HSP anual y vector mensual (12 meses) 2. Ingresa consumo y parámetros de diseño (PR, % cobertura, costos, área disponible) 3. Calcula dimensionamiento FV + métricas económicas 4. Genera recomendaciones IA (sin datos personales) + descarga JSON

Resultado - Un “paquete técnico preliminar” replicable por municipio

• AgERA5 entrega radiación (p. ej. en energía por área / por día o mes, según producto).
• Se convierte a Horas Sol Pico (HSP) para dimensionamiento FV:

\[ HSP_{día} \approx \frac{G_{día}}{1\,kW/m^2} \]

• Se construye:
  • HSP anual promedio (h/día)
  • HSP mensual (12 valores) para análisis de estacionalidad

• Consumo mensual \(kWh/mes\)
• Porcentaje a cubrir (%)
• Performance Ratio (PR)
• Criterio:
  • Promedio anual
  • Mes crítico (peor HSP)
• Potencia panel (W), área/panel (m²), área disponible
• CAPEX instalado (COP/W o COP/kWp), tarifa (COP/kWh)
• Incertidumbre ±% (sensibilidad rápida)

1) Energía mensual objetivo \[ E_{obj,mes} = Consumo_{mes} \times \%Cobertura \]

2) Energía diaria objetivo \[ E_{obj,día} = \frac{E_{obj,mes}}{Días_{mes}} \]

3) Potencia FV requerida (kWp)
- Con HSP promedio: \[ kWp \approx \frac{E_{obj,día}}{HSP_{prom} \times PR} \] - Con mes crítico: \[ kWp \approx \frac{E_{obj,día}}{HSP_{min} \times PR} \]

4) # Paneles y área \[ N = \left\lceil \frac{kWp \times 1000}{W_{panel}} \right\rceil \qquad;\qquad Área \approx N \times Área_{panel} \]

• CAPEX: \[ CAPEX \approx kWp \times 1000 \times (COP/W) \]
• Energía anual generada aprox: \[ E_{anual} \approx kWp \times 365 \times HSP_{prom} \times PR \]
• Ahorro anual: \[ Ahorro \approx E_{anual} \times Tarifa \]
• Payback simple: \[ Payback \approx \frac{CAPEX}{Ahorro_{anual}} \]

Formato sugerido (texto estructurado): - Diagnóstico del recurso y estacionalidad - Tamaño sugerido (kWp y paneles) y validación con área disponible - Supuestos y sensibilidad (PR, incertidumbre, tarifas) - Riesgos (sombreado, inclinación, disponibilidad, O&M) - Checklist normativa / interconexión (RETIE, operador de red, medición) - Siguientes pasos

Salida adicional: descarga JSON (insumos + resultados + recomendación + timestamp)

Motivación: - Proyectos rurales / ZNI / continuidad del servicio (salud, escuelas, comunidad) - Resiliencia ante fallas, racionamientos o baja calidad de red - Mejora de estabilidad operativa del sistema FV

Objetivo: asegurar ≥ 2 días de autonomía con supuestos explícitos.

1) Carga diaria a cubrir \[ E_{carga,día} = \frac{Consumo_{mes}\times \%Cobertura}{Días_{mes}} \]

2) Energía útil requerida (autonomía) \[ E_{útil} = E_{carga,día}\times Autonomía_{días} \quad (Autonomía_{días} \ge 2) \]

3) Capacidad nominal de batería (kWh) \[ E_{bat,nom} \approx \frac{E_{útil}}{DoD \times \eta_{inv} \times \eta_{desc}} \]

4) Validación de recarga (mes crítico) \[ E_{FV,día}^{min} \approx kWp \times HSP_{min} \times PR \] Comparar \(E_{FV,día}^{min}\) vs \(E_{carga,día}\) y margen para recarga.

• “Con los parámetros actuales, una batería de ~X kWh nominal entrega autonomía ≥2 días”
• “En el peor mes (HSP mínimo), el FV esperado por día es ~Y kWh/día”
• “Si \(Y < E_{carga,día}\) → se recomienda: subir kWp / ajustar % cobertura / ampliar batería / estrategia híbrida”

• No se envían datos personales:
  • Solo municipio/depto/año, HSP, consumo, parámetros técnicos, costos, tarifas.
• Modo debug controlado por variable de entorno.
• Manejo de errores robusto: mostrar status + body recortado (auditabilidad).
• JSON descargable para trazabilidad del análisis.

Dos líneas complementarias:

1. EnergyBot (asistente de transición energética)

• Consulta normativa, conceptos, tecnología, soporte documental.
• Base dinámica y agentes especializados (trazabilidad).

1. FondoEnergIA (pre-evaluación de proyectos)

• Entrada: documentos (PDF) + metadatos del proyecto.
• Salida: dictamen auditable + subsanación + matching de fondos.

• Fondos múltiples y requisitos distintos:
  • MinMinas (p. ej. PAZifico), UPME (FAER), FAZNI, FENOGE, SGR, BID, etc.
• Revisión manual consume días y genera reprocesos.
• Proponentes radican incompleto → ciclos repetidos de subsanación.

FondoEnergIA estandariza y acelera el “primer filtro” antes de radicar formalmente.

Agente IA que: - Lee documentos de proyecto (PDF) - Extrae características clave (tecnología, ubicación, beneficiarios, CAPEX/OPEX, cronograma) - Evalúa vs criterios parametrizados de cada fondo - Emite dictamen: - Elegible - No elegible - Subsanable - Si no aplica al fondo objetivo → hace matching con fondos alternativos y sugiere ajustes.

1. Ingesta: PDF + anexos (si existen)
2. Extracción: entidades y variables técnicas (NLP)
3. Reglas auditables: criterios duros vs ponderables vs documentación
4. Dictamen: elegible / no elegible / subsanable
5. Subsanación guiada: “qué falta” + “dónde ponerlo” + “qué ajustar”
6. Matching: ranking de fondos alternativos + puntaje de afinidad
7. Salida exportable: reporte + checklist + JSON (trazable)

• Reducción de tiempos de pre-evaluación (de días a horas)
• Mejora de “tasa de primera radicación exitosa”
• Menos congestión de equipos técnicos
• Transparencia: decisiones auditables y versionamiento de requisitos
• Democratización del acceso a financiación (territorios con menor capacidad técnica)

• UPME / FAER: proyectos rurales, comunidades, servicios esenciales
• MinMinas / PAZifico: enfoque territorial, consolidación, impacto social
• FAZNI: zonas no interconectadas, esquemas híbridos
• SGR: alineación MGA, soporte documental, trazabilidad
• Cooperación/BID: impacto, mitigación, indicadores y reporte

(La lógica del matching se basa en “características del proyecto” + “criterios del fondo” parametrizados.)

Fase 1 (ya): Prototipo municipal FV + recomendaciones IA (sin almacenamiento y con almacenamiento)

Fase 2: FondoEnergIA: parametrización de fondos (versionado) + piloto de pre-evaluación
Fase 3: Escalamiento: reportería, tableros y auditoría institucional

• Hoy: herramienta territorial FV ya operativa + IA para orientación técnica.
• Próximo salto: FondoEnergIA como agente institucional para pre-evaluación, subsanación guiada y matching de fondos.
• Resultado: más proyectos bien estructurados, menos reprocesos, mayor velocidad de transición energética.

• ¿Caso principal: on-grid, híbrido o ZNI/off-grid?
• ¿Qué fondos priorizar para el piloto (PAZifico, FAER, FAZNI, FENOGE, SGR)?
• ¿Qué formato de salida institucional prefieren: PDF, DOCX, JSON + tablero?