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Inteligencia artificial para favorecer la implantación de generadores de energía renovables

Se presenta una tesis doctoral en Tecnun sobre inteligencia artificial aplicada en microrredes eléctricas


FotoServicio de Comunicación/

07 | 06 | 2021

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El doctor en Ingeniería Aplicada por Tecnun Fermín Rodríguez Lalanne ha presentado su tesis sobre inteligencia artificial aplicada en microrredes eléctricas. Concretamente, el trabajo de este ingeniero explora tres herramientas de predicción de generación renovable y demanda energética basadas en inteligencia artificial para mejorar el control de las redes inteligentes.

 “Uno de los principales problemas actuales de las energías renovable es su elevado grado de incertidumbre, porque no se conoce con precisión cuánta energía van a inyectar al sistema en cada momento”, apunta Rodríguez.  El objetivo de su tesis, alcanzado con éxito, es “poder decir a los diferentes operadores del sistema eléctrico cuánta energía se va a generar en los próximos 15 minutos, basándose en los datos de las últimas 24 horas, con el fin de favorecer el control de la red eléctrica o microrred”.

La primera de las herramientas desarrolladas tiene como objetivo la predicción de diferentes variables que permitan conocer cuál será la producción de los generadores renovables y la demanda energética de las cargas. Dichas herramientas se basan en los algoritmos que proporciona la inteligencia artificial, teniendo en cuenta únicamente información de la ubicación en la que se desea hacer la predicción.

La segunda pretende emplear datos no sólo de la ubicación objetivo en la que se desea realizar la predicción, sino también los de otras ubicaciones cercanas a los puntos en los que se lleva a cabo la generación, para estimar cuál será la producción de energía futura.

Por su parte, la tercera herramienta busca establecer unos intervalos de confianza sobre las predicciones realizadas en las dos herramientas anteriores. “Hay que tener en cuenta que, tan importante es realizar una predicción precisa, como establecer un rango de incertidumbre con el que se va a producir dicha predicción”, continúa el joven ingeniero.

Tanto para conseguir satisfacer los requisitos exigidos a los generadores renovables para conectarse a la red convencional, como para mejorar el control que gobierna las microrredes, esta tesis estudia la posibilidad de dotar de una mayor inteligencia a los generadores y a las cargas, previendo cuál va a ser su estado en un horizonte de tiempo cercano.

Esto permitiría a los generadores renovables conectados a la red tradicional, entrar a competir en el mercado energético intradiario, así como ofrecer al sistema servicios auxiliares tales como regulación de frecuencia, aportación de reactiva o black start. Asimismo, las microrredes podrían ver sus controles optimizados, ya que les permitiría saber, con cierto grado de incertidumbre, cuál va a ser su estado en dicho horizonte y actuar en consecuencia.

De cara al futuro los objetivos son claros, tal y como señala el investigador de Ceit, centro tecnológico en el que está desarrollando el proyecto. El primero es “alcanzar una mayor precisión para que el control sea más fino, y el segundo, ampliar el horizonte temporal para que las herramientas les sirvan a los operadores para todo tipo de actividades”, concluye.Servicio de Comunicación