La Inteligencia Artificial al servicio de la generación distribuida mediante VPPs

Lucas García

Senior Application Engineer en MathWorks

Resumen

El interés por el desarrollo y uso de energías renovables continúa en creciente ascenso debido al calentamiento global, los elevados índices de contaminación ambiental y el previsible agotamiento de los combustibles fósiles. El aumento drástico de la proporción de recursos energéticos renovables no controlables en la generación de energía puede afectar a la estabilidad y capacidad de control de la red eléctrica, pudiendo causar graves problemas a los operadores de la red. El uso de centrales eléctricas virtuales o virtual power plants (VPPs) ofrecen una solución a esta problemática, mediante la combinación de fuentes de energía distribuidas (DER) independientes en un único perfil de generación agregado de energía que permiten a plantas individuales de pequeña escala entrar en los mercados ofreciendo el mismo servicio y redundancia que centrales convencionales. En el desarrollo de software del sistema para una VPP hay dos tecnologías básicas a tener presentes: la previsión de producción precisa de fuentes de energías renovables (mediante el uso de técnicas de Machine Learning y Deep Learning), y las técnicas que permiten una adecuada estrategia de trading de energía (mediante el uso de técnicas avanzadas de Optimización) que permitan maximizar los beneficios. En esta sesión, trataremos cómo las soluciones de MathWorks facilitan y aceleran el desarrollo de aplicaciones escalables para VPPs, que no sólo satisfacen las necesidades actuales del mercado, sino que también son aplicables a futuros cambios en el mismo.

MathWorks

MathWorks es la empresa líder en desarrollo de software de computación matemática.
Ingenieros y científicos de todo el mundo confían en sus productos para acelerar el ritmo de la innovación y desarrollos. MATLAB y Simulink se utilizan para el análisis y diseño de sistemas, supervisión del rendimiento, optimización de procesos de mantenimiento y cumplimiento de normativas entre otros.
Con MATLAB® y Simulink® es posible:

Realizar estudios de viabilidad de sistemas y de integración en la red mediante apps y funciones prediseñadas
Adquirir y analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real
Desarrollar algoritmos de optimización mediante técnicas de machine learning y deep learning
Desarrollar soluciones de trading de energía y gestión de riesgos (ETRM)
Desplegar el código desarrollado directamente en sistemas embebidos y en tiempo real
Diseñar algoritmos de inteligencia artificial (IA) para el matenimiento predictivo y la optimización de operaciones.
Implementar gemelos digitales para su aplicación, ya sea en dispositivos edge inteligenes, PLCs, controladores industriales o en la infraestructura TI del sistema

Sobre Lucas García

Senior Application Engineer en MathWorks especializado en Machine Learning y Big Data Analytics con más de 14 años de experiencia en la industria del software e investigación. Lucas es licenciado en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Madrid y máster en Ingeniería Matemática y doctor en Matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid. Su investigación está centrada en el uso de redes neuronales artificiales para resolver problemas de optimización combinatoria