Descripción del proyecto
LOS SISTEMAS ELECTRICOS PRESENTAN DESAFIOS RELACIONADOS CON LA INTEGRACION DE ENERGIAS RENOVABLES EN LOS DOMINIOS DEL TRANSPORTE Y DISTRIBUCION, QUE INTRODUCEN INCERTIDUMBRE Y VARIABILIDAD EN SU OPERACION Y CONDICIONAN LAS FUTURAS INVERSIONES EN LA RED. HOY EN DIA, LOS VIEJOS DISPOSITIVOS DE MEDICION, OPERACION Y CONTROL SE COMBINAN CON SISTEMAS DE MEDICION INTELIGENTES CON UNA GRAN CANTIDAD DE DATOS DISPONIBLES QUE O BIEN NO ESTAN SIENDO UTILIZADOS O BIEN SON INFRAUTILIZADOS. ESTOS DATOS OFRECEN UN AMPLIO ABANICO DE POSIBILIDADES PARA MEJORAR LOS SERVICIOS ENERGETICOS EXISTENTES Y CREAR OTROS NUEVOS, ESPECIALMENTE PARA AFRONTAR LA CRECIENTE INTEGRACION DE LAS FUENTES DE ENERGIA RENOVABLES EN LA RED. EN ESTE SENTIDO, LAS ORGANIZACIONES DEL SECTOR ENERGETICO ESTAN CADA VEZ MAS INTERESADAS EN APLICAR TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) PARA INTENTAR SOLUCIONAR ESTOS RETOS. SIN EMBARGO, ESTAS TECNICAS APLICADAS AL SECTOR ENERGETICO AUN SE ENCUENTRAN EN SU FASE INICIAL DE DESARROLLO Y LA MAYORIA DE LAS APLICACIONES RELACIONADAS CON BIG DATA AUN NO SON MADURAS.LA IA SE PUEDE APLICAR EN TODA LA CADENA DEL SISTEMA ELECTRICO, INCLUIDA LA GENERACION, TRANSMISION, DISTRIBUCION Y CONSUMO. EN PARTICULAR, LA AGENCIA INTERNACIONAL DE ENERGIAS RENOVABLES (IRENA) PREVE SU APLICACION PARA PROMOVER LA INTEGRACION EN LA RED DE FUENTES DE ENERGIA RENOVABLES EN TODA LA CADENA DE SISTEMAS DE ENERGIA ANTES MENCIONADA A TRAVES DE: PREVISION DE LA GENERACION PLANTAS DE ENERGIA RENOVABLE (COMO PLANTAS DE ENERGIA EOLICA Y SOLAR A GRAN ESCALA), ESTABILIDAD Y FIABILIDAD DE REDES A NIVEL DE TRANSMISION Y DISTRIBUCION, PREVISION DE LA DEMANDA, GESTION DEL LADO DE LA DEMANDA, OPERACION OPTIMIZADA DE ALMACENAMIENTO DE ENERGIA Y DISEÑO Y OPERACION OPTIMIZADOS DEL MERCADO (LOS DOS ULTIMOS COMO APLICACIONES MULTI-DOMINIO).AUNQUE LOS MEDIDORES INTELIGENTES SE UTILIZABAN INICIALMENTE SOLO PARA FINES DE FACTURACION, BRINDAN VISIBILIDAD DE LA INFORMACION DE LA OPERACION DE LOS PUNTOS FINALES DE LA RED. SI ESTA INFORMACION SE COMBINA CON OTROS SISTEMAS RELACIONADOS CON LA DIGITALIZACION DE LA RED DE DISTRIBUCION Y CON OTRAS FUENTES DE DATOS EXTERNAS, PROPORCIONA AUN MAS INFORMACION SOBRE COMO ESTA FUNCIONANDO EL SISTEMA. ESTE ES UN TIPO DE INFORMACION QUE LAS EMPRESAS ELECTRICAS DE DISTRIBUCION NO TENIAN ANTES DEL DESPLIEGUE DE LOS MEDIDORES INTELIGENTES Y HA ABIERTO OPORTUNIDADES PARA MEJORAR ALGUNOS PROCEDIMIENTOS DE GESTION DE LAS REDES ELECTRICAS.ESTE PROYECTO SE CENTRA EN LAS APLICACIONES DE APRENDIZAJE PROFUNDO EN LOS DOMINIOS DE DISTRIBUCION Y CONSUMO Y, EN PARTICULAR, EN SU ORIENTACION HACIA LA MEJORA DE LOS PROCEDIMIENTOS DE OPERACION (QUE INCLUYEN ESTIMACION DE CONGESTIONES DE RED Y DESVIACIONES DE TENSION, ESTIMACION DE LA FLEXIBILIDAD DISPONIBLE, DETECCION DE PERDIDAS NO TECNICAS) Y PROCEDIMIENTOS DE PLANIFICACION DE LA RED A LARGO PLAZO (QUE REQUIERE ESTIMAR LA GENERACION, DEMANDA Y FLEXIBILIDAD FUTURAS PARA MINIMIZAR LOS COSTES DE INVERSION EN EXPANDIR LA RED). SE DESARROLLARAN MODELOS MEDIANTE TECNICAS DE APRENDIZAJE FEDERADO QUE GARANTICEN LA SEGURIDAD Y PRIVACIDAD DE LOS DATOS. NALITICA DE DATOS\APRENDIZAJE AUTOMATICO\DIGITALIZACION\RENOVABLES\REDES ELECTRICAS DE DISTRIBUCION