Estrategias y algoritmos de optimización mediante aprendizaje automático aplicadas a sistemas basados en energías renovables

• Autores: Cappelletti, Marcelo Ángel; Olivera, Lucas; Saltos, Harry; Pinzón Rueda, Carlos; Guzmán, Jésica; Schenone, Carlos; Osio, Jorge Rafael; Alvira, Fernando Carlos; Gil Rebaza, Arles Víctor; Denon, Nicole; Botta, Christian; Gross, Patricio Martín; Amet, Leonardo; Morales, Martín Alberto
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Aprendizaje automático; Optimización; Energía solar
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

El aumento del consumo energético promueve el uso de nuevas tecnologías basadas en recursos renovables para generar electricidad en detrimento de los combustibles fósiles (carbón, petróleo, gas natural), lo cual a su vez contribuye a reducir las emisiones de dióxido de carbono a la atmósfera y proteger nuestro medio ambiente. En particular, la energía solar fotovoltaica constituye una de las opciones más prometedoras, dado que se presenta como una fuente limpia y renovable de electricidad con bajo impacto ambiental, disponibilidad en el sitio de consumo y sostenibilidad. Sin embargo, existen ciertas dificultades para integrar esta energía a la red eléctrica. Las razones son principalmente la variabilidad del recurso solar, incluyendo la falta de predicción del mismo, las dificultades para reemplazar a los generadores tradicionales en algunos servicios de red, y la importante inversión inicial requerida para la instalación de plantas de generación basadas en conversión fotovoltaica. El objetivo general del presente proyecto es el de contribuir al desarrollo sostenible realizando aportes científico-tecnológicos que redunden en métodos y procesos más eficientes de generación de energía eléctrica a partir de recursos energéticos renovables como lo es la energía solar. Estas contribuciones se darán tanto en el diseño de celdas solares de nuevos materiales, como así también en el análisis de sistemas fotovoltaicos (SFV), con el fin de reducir los costos asociados a la producción energética para que estos emprendimientos resulten competitivos y puedan ser aplicables a nivel local y regional, tanto para actividades domésticas como industriales. En este proyecto, la investigación se enfocará sobre estrategias y algoritmos de optimización mediante el uso de aprendizaje automático (machine learning), aplicadas a dos ejes temáticos diferentes, por un lado, se apuntará al estudio de dispositivos de conversión fotovoltaica basados en nuevos materiales, y, por otro lado, se estudiarán SFV bajo diversas condiciones de cielo. Asimismo, el proyecto propicia la formación de recursos humanos, tanto de docentes investigadores como de estudiantes de grado y posgrado. Finalmente, la investigación propuesta brinda la posibilidad de continuar y fortalecer el trabajo en conjunto con otros centros académicos del área de influencia de la UNAJ abocados al tema en cuestión.
Red de Universidades con Carreras en Informática