Flexibilidad en redes de distribución eléctrica

Flexibilidad en redes de distribución eléctrica
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Algoritmos de control avanzado para la planificación en redes energéticas híbridas

En nuestro centro nos dedicamos al desarrollo de tecnologías para lograr flexibilidad en las redes de distribución eléctrica. Nuestro objetivo es impulsar la transición hacia un sistema eléctrico más eficiente, sostenible y adaptable a las nuevas demandas energéticas.
Nuestra investigación se enfoca en el desarrollo de algoritmos de control avanzado para la planificación óptima de redes energéticas híbridas (sector couplling), distribuidas y con almacenamiento. Estos algoritmos nos permiten optimizar la operación y el aprovechamiento de los recursos energéticos, integrando fuentes de energía renovable, sistemas de almacenamiento y redes de distribución.
Además, investigamos y desarrollamos algoritmos para la predicción y control de la demanda flexible, la respuesta de la demanda y su participación en los mercados energéticos. Esto nos permite gestionar de manera eficiente la flexibilidad de conjuntos de cargas eléctricas y procesos industriales, brindando a los usuarios la oportunidad de proporcionar servicios auxiliares y participar en futuros mercados de flexibilidad.
Otro aspecto importante de nuestra investigación en algoritmos para la observabilidad y reconfiguración de la red eléctrica. Desarrollamos algoritmos y herramientas que permiten monitorear y controlar de manera inteligente la red, asegurando su operación óptima y garantizando la calidad y confiabilidad del suministro eléctrico.
También nos enfocamos en la gestión de comunidades de energía, buscando optimizar su funcionamiento y fomentar la participación activa de los usuarios en la generación y consumo de energía renovable. Esto implica desarrollar herramientas y estrategias avanzadas que permitan una gestión eficiente, equitativa y sostenible de los recursos energéticos a nivel comunitario.
Finalmente, aplicamos tecnologías avanzadas de inteligencia artificial (AI), aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) en la gestión, operación y mantenimiento de edificios. Utilizamos sistemas de ayuda a la toma de decisiones basados en estas tecnologías, que nos permiten mejorar la eficiencia energética, el confort y la sostenibilidad en los edificios.

PROBLEMAS QUE RESUELVE

Nuestro trabajo aborda diversas problemáticas relacionadas con la flexibilidad en las redes de distribución eléctrica. Trabajamos en el desarrollo de sistemas de gestión óptima de microrredes eléctricas con generación renovable y almacenamiento en baterías. Esto nos permite integrar de manera eficiente fuentes de energía renovable en la red, reduciendo la dependencia de los combustibles fósiles y promoviendo la transición hacia una matriz energética más sostenible.
Además, nos enfrentamos al desafío de la integración de microrredes eléctricas con redes térmicas y en la hibridación de sistemas de batería, permitiendo una gestión conjunta y eficiente de la energía eléctrica y térmica. Esto nos brinda la oportunidad de maximizar la eficiencia energética y optimizar el uso de los recursos disponibles.
Nuestras soluciones también se centran en la gestión de la flexibilidad de conjuntos de cargas eléctricas y procesos industriales. Buscamos aprovechar esta flexibilidad para brindar a los usuarios servicios auxiliares y participar en mercados de flexibilidad, lo que contribuye a la estabilidad y eficiencia del sistema eléctrico en general.
Además, desarrollamos gemelos digitales de baterías y modelos de predicción de la generación renovable y de la demanda de energía. Estas herramientas nos permiten simular y predecir el comportamiento de los sistemas energéticos, facilitando la toma de decisiones y la optimización de la operación.
Por último, trabajamos en el modelado de la red de distribución eléctrica y en el desarrollo de algoritmos para optimizar su funcionamiento. Esto nos ayuda a enfrentar los desafíos asociados con la creciente complejidad y variabilidad de la red eléctrica, asegurando su estabilidad, confiabilidad y eficiencia.

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