03/03/2014 - Modelo de predicción de la demanda eléctrica basado en redes inteligentes

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Una tesis doctoral titulada “Aplicación de técnicas no lineales y otros paradigmas ensmart grid / microgrid / virtual power plant” se enmarca en el ámbito de la novedosa –y con grandes perspectivas de futuro- línea de las Smart Grids oRedes Inteligente, que solapa con las líneas de investigación que abarcan la Generación Distribuida y la Medida Inteligente (o Smart Metering).

La tesis, defendida en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de Valladolid por Luis Hernández Callejo, investigador del Centro de Desarrollo de Energías Renovables, CEDER-CIEMAT, ha sido dirigida por los doctores Belén Carro, Antonio Javier Sánchez y Javier Aguiar, de la Universidad de Valladolid.

En concreto, el Dr. Hernández desarrolló una variedad de modelos de predicción de la demanda eléctrica basados en diferentes paradigmas de Artificial Neural Networks (Redes Neuronales Artificiales), para entornos de futuro derivados de las Smart Grids, como son las Microgrids (microrredes) y las Virtual Power Plants (Plantas de Energía Virtual). Además, la tesis incluía diferentes aplicaciones para los citados entornos, basados en Multi-Agent Systems (Sistemas Multi-Agente), todas ellas bajo el abrigo de un concepto definido por el Dr. Hernández y sus directores de tesis, llamado Smart World (Mundo Inteligente).

Redes neuronales artificiales para la previsión (Fuente: CIEMAT)

Este concepto de Smart World, pretende aunar la información que estará disponible en diferentes infraestructuras (eléctrica, agua, gas, meteorológica, etc.), para así poder desarrollar herramientas, aplicaciones y protocolos que necesiten información procedente de diferentes fuentes. Otro concepto interesante introducido, es el denominado “ventana deslizante de datos” (termino similar al empleado en el protocolo TCP/IP), que determina el momento exacto para obtener datos recientes de los Smart Meters (Medidores Inteligentes) y así poder comenzar la fase de aprendizaje de los modelos predictivos, posibilitando la obtención de errores más bajos, al obtener las predicciones durante la fase de operación.

La Tesis Doctoral del Dr. Hernández continúa con los trabajos realizados en los últimos tres años en el CEDER-CIEMAT, dentro de la línea de Smart Grid/Smart Metering/Distributed Generation/Microgrids, que coordina el investigador de Soria con otros grupos de investigación.

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Comunicación CIEMAT

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