El proyecto, iniciativa de un grupo de investigadores de la Universidad Nacional de San Luis, se propone proveer energía para satisfacer las necesidades futuras de los hogares. A través de modelos y algoritmos de aprendizaje automático, tienen como objetivo contribuir en la toma de decisiones para la gestión eficiente de redes eléctricas y aportar a la transición energética para el cuidado del ambiente.
El incremento en los efectos del cambio climático sobre el planeta en estos últimos años están marcando la agenda en el modo de producir energía. Lograr la transición hacia fuentes renovables y descentralizar las redes eléctricas podría ser un gran paso para cambiar el modo en que esta se genera, distribuye, almacena y/o consume.
En este contexto, investigadores de la Universidad Nacional de San Luis (UNSL) implementan estrategias de aprendizaje automático para la gestión inteligente de redes eléctricas que podría permitir reprogramar el consumo de energía mediante predicciones de demanda y energía almacenada disponible.
“Uno de los campos de aplicación que nos llamó la atención cuando comenzamos con este proyecto fue el de redes de energía eléctrica. Nos enfocamos en la gestión de microrredes, es decir, redes descentralizadas, de menores recursos, como es el caso de una red domiciliaria, que puede tener consumos por una heladera o un calefactor eléctrico, entre otros artefactos”, explicó el Dr. Luis Ávila, integrante del equipo, a la Agencia CTyS-UNLaM.
En este mismo sentido, el investigador de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Agropecuarias (FICA-UNSL), continuó: “Lo que nos interesa es ver cómo distintas microrredes pueden interactuar entre ellas, intercambiar información y recursos mediante intercambio de recursos y, así, aportar en la toma de decisiones de alto nivel. Por ejemplo, tomar la decisión de sí conviene intercambiar energía en este momento o sí es mejor acumular energía para venderla o para consumirla posteriormente”.
Según explicaron desde el equipo, para alcanzar el nivel de autonomía requerido en un sistema que pueda monitorear y gestionar la red, se requiere que, durante el diseño del sistema eléctrico, se enfatice su capacidad de aprender. De esta forma, el sistema puede sí tomar decisiones apropiadas para hacer frente a la incertidumbre derivada de la variabilidad de todo el sistema.
Apostar por una soberanía energética sostenible
Para Ávila, parte de los beneficios climáticos que puede tener adoptar esta tecnología se basa en que las fuentes de generación son de origen renovables, como paneles fotovoltaicos o generadores eólicos. “Nuestro enfoque no considera el uso de microrredes aisladas de la red de energía tradicional, sino que buscamos evaluar distintas alternativas para las personas y que puedan tomar la decisión de consumir energía que almacenen por sus propios medios”, afirmó el director del proyecto.
Desde el grupo de trabajo, también resaltan el impacto social de contar con la posibilidad de que cada usuario pueda gestionar su propia energía. “Que puedan decidir sí consumir su propia energía o sí quieren comprar energía de la red eléctrica sería algo que aporte no sólo a la matriz energética, sino también a la economía y al cuidado del planeta”, manifestaron.
“Para los próximos años tenemos previsto continuar incorporando becarios para amplificar el trabajo. Además, siempre están surgiendo nuevas tecnologías y nuestra visión es poder integrarlas para estar al día con las novedades y continuar generando conocimiento científico”, concluyó Ávila.
La investigación se enmarca en el Plan Nacional de Inteligencia Artificial, que resalta el aporte al sector productivo a través de la mejora en la competitividad, productividad y optimización de recursos, la maximización de la eficiencia, disminución de costos y la generación de conocimiento. Cuenta con el financiamiento de la Agencia de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (Agencia I+D+i).
Agustina Lima – (Agencia CTyS-UNLaM)
