Metodología para el desarrollo de proyectos para la implementación de sistemas energéticos renovables ser en comunidades rurales

Abstract

Las comunidades rurales enfrentan obstáculos estructurales para acceder a sistemas energéticos renovables adecuados, debido a metodologías de implementación que omiten factores sociales, culturales y de género. Esta investigación propuso y validó una metodología integral para la priorización de tecnologías energéticas basada en la evaluación de su idoneidad socio-técnica percibida por la comunidad. El enfoque integra diagnóstico etnográfico, análisis participativo y métodos de decisión multicriterio (AHP, MARCOS, TOPSIS, VIKOR) para transformar percepciones comunitarias sobre dimensiones técnicas, económicas y ambientales (como la facilidad de mantenimiento percibida, la utilidad económica anticipada y la aceptabilidad ambiental) criterios cuantificables y ponderables. Como resultado principal, se desarrolló una herramienta computacional en Python (Software MALIS) que automatiza la captura, ponderación y ranking de alternativas. La metodología fue validada en la comunidad de San Antonio El Porvenir, Chiapas, demostrando su efectividad al aumentar significativamente la aceptación comunitaria de las tecnologías propuestas. Este trabajo contribuye con una estrategia replicable que articula el conocimiento local con el rigor de los modelos de decisión, permitiendo a instituciones y organizaciones diseñar proyectos energéticos técnicamente sólidos y socialmente legítimos. Rural communities face structural barriers to accessing appropriate renewable energy systems, largely due to implementation models that overlook social, cultural, and gender-related factors. This research proposed and validated a comprehensive methodology for prioritizing energy technologies based on the community’s perceived socio-technical suitability. The approach integrates ethnographic diagnosis, participatory analysis, and multi-criteria decision-making methods (AHP, MARCOS, TOPSIS, VIKOR) to transform community perceptions of technical, economic, and environmental dimensions (such as perceived ease of maintenance, anticipated economic utility, and environmental acceptability) into quantifiable and weightable criteria. As a main outcome, a computational tool was developed in Python (MALIS Software) to automate the capture, weighting, and ranking of alternatives. The methodology was validated in the community of San Antonio El Porvenir, Chiapas, where it significantly enhanced community acceptance of the proposed technologies. This study provides a replicable strategy that bridges local knowledge with the rigor of decision models, enabling governments and grassroots organizations to design energy projects that are both technically robust and socially legitimate.