Investigación ayuda a mejorar toma de decisiones en proyectos energéticos

El académico Eduardo Álvarez, de la Facultad de Ingeniería, está desarrollando modelos que precisen dónde y cómo instalar plantas generadoras de energías renovables.



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Definir el mejor lugar para construir una planta de energía fotovoltaica o eólica no es una decisión fácil para las empresas porque implica considerar muchos aspectos. Sin embargo, la definición podrá ser más sencilla con la ayuda de un modelo predictivo en el que está trabajando el académico Eduardo Álvarez, de la Facultad de Ingeniería.

En el desarrollo de esta herramienta, el profesor Álvarez está trabajando en conjunto con el estudiante del Doctorado en Sistemas de Ingeniería, David Olave. El diseño incluirá los principales aspectos que se deben considerar en la instalación de ese tipo de plantas, lo que no depende solo de la cantidad de recursos de que se disponga, sino también de detalles como la forma de conexión desde la planta a los lugares donde se encuentren por ejemplo las subestaciones o los sistemas de distribución.

“A la fecha existen trabajos de investigación que fueron recientemente publicados en el mundo sobre este tema, pero creemos que nuestra contribución es importante, ya que considera también la incertidumbre respecto a la generación de estas energías renovables, pensando en un modelo con un horizonte de 20 años y que incorpora, además, sistemas de almacenamiento de energía”, explicó el científico.

El diseño de este programa considera, entre otros aspectos, los puntos de generación de la planta, cómo se conectará al sistema, el tipo de almacenamiento que se utilizará y su capacidad, con el fin de ayudar a una empresa interesada a conocer la forma de minimizar costos de instalación como también la forma de maximizar las utilidades en un plazo de 20 años.

La idea, según explicó Eduardo Álvarez, es que este modelo pueda ser utilizado por quienes lo requieran. “Queremos que sea realmente aplicable en la industria y pueda ser utilizable en el contexto nacional. Usaremos el Sistema Interconectado del Norte Grande (Sing) como modelo de prueba, donde tenemos datos reales, demanda real, datos de costo de operación y otros que nos permiten realizar estudios que son muy cercanos a la realidad”, detalló.

 

Plantas

El estudio involucra sistemas de energía eólica denominadas offshore, es decir, aquellas que se pueden ubicar en el mar y plantas que utilizan energía fotovoltaica.

“En el caso de los generadores offshore, los costos de instalación pueden ser muy diferentes porque hay distintas alturas, profundidades y corrientes y, por lo tanto, se debe proteger donde se instalan los puntos de generación”, indicó el académico.

En el caso de la energía solar, precisó que el principal desafío pasa por el almacenamiento que se genera durante el día para utilizarse principalmente en las noches.

Sobre las ventajas de estos sistemas, sostuvo que su uso es muy conveniente ya que permiten abaratar costos, al transferir energía del día a la noche y además ayudan a controlar la estabilidad en relación a la cantidad de energía y a la frecuencia, dado que cuando esta última varía abruptamente provoca que los aparatos se dañen. Y es por esta razón que fueron incluidos como una parte del diseño, según Álvarez.

 

Fondecyt

La iniciativa se enmarca dentro del proyecto Fondecyt de Iniciación del académico denominado “Modelos y algoritmos para sistemas de redes robustos y estocásticos”, que va en su segundo año de ejecución y que finaliza el 2017.

Adicionalmente de esta arista de investigación, el académico está realizando trabajo colaborativo con científicos extranjeros en el área de la bioinformática, en el descubrimiento de nuevas proteínas que están relacionadas con enfermedades neurodegenerativas que afectan a las personas como esclerosis, Alzheimer y Parkinson, entre otros padecimientos.

En este ámbito han logrado encontrar nuevas proteínas que se vinculan con los procesos que estudian, lo que les permite entender mejor de qué manera funciona este tipo de enfermedades y cuáles son los procesos que desencadenan estos problemas neurodegenerativos.

“Aplicamos diferentes herramientas de resolución, lo que requirió mucho trabajo de programación, ya que los volúmenes de datos son muy altos. El problema que estudiamos fue un desafío no solo en la biología, ya que pudimos resolverlo en forma exacta, lo que es una contribución en el área en la que trabajo, que es optimización combinatorial”, precisó.

El decano de la Facultad de Ingeniería, Claudio Tenreiro, explicó que se trabaja en un conjunto de soluciones tecnológicas que puedan ayudar al crecimiento y desarrollo de la Región del Maule y del país en materia energética.

Fuente: http://www.utalca.cl/link.cgi//SalaPrensa/Investigacion/10110



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