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REDIMIN > Energía > GEMA: proyecto de investigación combina analítica predictiva y prescriptiva para la gestión inteligente de la energía variable

GEMA: proyecto de investigación combina analítica predictiva y prescriptiva para la gestión inteligente de la energía variable

Última Actualización: 5 de julio de 2022 11:02
Cristian Recabarren Ortiz
GEMA: proyecto de investigación combina analítica predictiva y prescriptiva para la gestión inteligente de la energía variable

·      Este viernes se dará cierre a un proyecto FONDEF IDeA Gestión de Energía en Microrredes con Almacenamiento de más de 340 millones de pesos desarrollado durante 2020 y 2021. La investigación multidisciplinaria fue liderada por Rodrigo A. Carrasco, investigador y académico del Centro de Transición Energética (CENTRA) de la Facultad de Ingeniería y Ciencias UAI.

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Este 8 de julio se realiza el evento de cierre del proyecto de investigación FONDEF IDeA denominado “GEMA», sigla que alude a la Gestión de Energía en Microrredes con Almacenamiento, el cual terminó su ejecución el pasado 12 de abril. El proyecto contó con un total de $341 millones de financiamiento, de los cuales la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) financió $200 millones a través de su programa de fomento al desarrollo científico y tecnológico, y la Universidad Adolfo Ibáñez (UAI) actuó como beneficiaria.

Asimismo, el proyecto contó con la participación de las empresas Metric Arts EY y MiroSolar, la primera de ellas dedicada a temas de ciencia de datos, mientras que la segunda es una de las empresas nacionales con más trayectoria en el campo de la energía solar térmica y fotovoltaica. Adicionalmente, durante el desarrollo del proyecto participaron las empresas Impacto Renovable, Victron Energy y Agrosuper, en diferentes aristas de la investigación.

GEMA: proyecto de investigación combina analítica predictiva y prescriptiva para la gestión inteligente de la energía variable

Rodrigo Carrasco, Profesor Asociado e investigador del Centro de Transición Energética (CENTRA) de la Facultad de Ingeniería y Ciencias, y Director del Proyecto FONDEF IDeA «GEMA», explica que «Nuestro proyecto buscó, con éxito, mejorar los desarrollos que hemos estado haciendo en los últimos años, que combinan analítica predictiva y prescriptiva para la gestión inteligente de energía variable e intermitente cuando hay almacenamiento».

La energía solar ha sido identificada como una de las principales fuentes renovables que tenemos para reducir nuestra necesidad de combustibles fósiles. Su principal desventaja es que es variable (cambia a lo largo del día siendo inexistente en las horas de oscuridad) e intermitente (puede desaparecer inadvertidamente), lo cual limita su usabilidad. Por otro lado, los sistemas de almacenamiento, como baterías, son una de las tecnologías principales que pueden reducir los efectos de estas desventajas, contando además con una reducción importante en su costo en la última década.

En opinión de Rodrigo Carrasco, «si no existe almacenamiento energético, las decisiones en un sistema de generación solar son simples: si sobra energía se vende a la red de ser posible y si falta, se compra de la misma para suplir la demanda faltante. Al aparecer el almacenamiento ahora existe una gran cantidad de opciones nuevas, pues podemos almacenar el excedente y no venderlo, y luego decidir en qué momento consumir lo almacenado. Los sistemas de gestión de baterías actuales en general no aprovechan ninguna de las herramientas de ciencia de datos ni optimización para tomar sus decisiones, gestionando la energía con políticas básicas que no consideran datos históricos, pronósticos futuros ni costos de energía«.

El proyecto GEMA se desarrolló en plena pandemia (2020-2021). Rodrigo Carrasco precisó que el objetivo de este proyecto era mejorar los modelos predictivos y conectarlos con modelos prescriptivos más sofisticados para poder mejorar aún más nuestros resultados. «A la vez, esperábamos que esto nos permitiera adaptar los modelos para otros tipos de redes y sistemas de almacenamiento, pudiendo desplegar dichos sistemas en una variedad grande de localizaciones geográficas y configuraciones de red», puntualizó también el investigador.

La investigación también contribuyó desarrollando capital humano avanzado, entrenando a ingenieros e ingenieras a poder usar este tipo de herramientas para aplicar en diferentes tipos de problema.

El trabajo realizado además permitió demostrar los beneficios económicos y soluciones flexibles replicables en otros contextos como sistemas de cobro por potencia, cobros de punta, entre otros. Además, hoy dispone de una patente que permite proteger la propiedad intelectual desarrollada y que prontamente será licenciada a organizaciones interesadas. En este sentido, el investigador señaló: «Creemos que lo desarrollado será un aporte para mejorar el funcionamiento de sistemas fotovoltaicos y, con ello, optimizaremos los incentivos para su penetración en diferentes tipos de clientes. El éxito del proyecto no habría sido posible sin una visión multidisciplinaria que se logró gracias a variedad de experiencias en el equipo».

A modo de desafíos, en opinión de Carrasco; si bien contamos con una implementación en una planta solar real, hay múltiples aristas que podemos desarrollar a futuro. En particular, la optimización abre la puerta para analizar diferentes funciones que no solo busquen reducir costos, sino también mejorar resiliencia, aumentar la vida útil de las baterías o enfrentarse a escenarios complejos desde el punto de vista climático o medioambiental.

En el proyecto GEMA participaron: Tito Homem-de-Mello, académico de la Escuela de Negocios UAI; Gonzalo Ruz, Carlos Silva y Jocelyn Olivari, académicos de la Facultad de Ingeniería y Ciencias UAI; y Francisco Jara, profesor de la Universidad Diego Portales. También participó Benjamín Bastidas y José Luis Ortiz como ingenieros de proyecto y Helena García, alumna del Magíster en Ciencias de la Ingeniería, mención Industrial.

GEMA: proyecto de investigación combina analítica predictiva y prescriptiva para la gestión inteligente de la energía variable
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