Enmarcada en el atlanTTic, la tesis de Javier B. Cabrera analiza el comportamiento del usuario durante la administración de la energía
El sector energético mundial se encuentra en un proceso de profunda transformación con dos retos fundamentales. Por una parte, acercar la electricidad a los 1000 millones de personas que aún carecen de ella y a los 3000 millones de personas que emplean combustibles contaminantes y, por otra, desarrollar las fuentes renovables de energía. Ambos retos están íntegramente ligados, ya que los costes marcadamente más bajos de la energía limpia contribuyen a desarrollar sistemas energéticos modernos y seguros.
En este contexto se enmarca la tesis de doctorado de Javier Bernardo Cabrera, que se centra en proponer soluciones para reducir las pérdidas de potencia de las redes eléctricas inteligentes empleando la teoría de juegos colaborativos. Según explica, varios estudios sostienen que en 2040 la demanda total de energía en el mundo se incrementará en un 30% y la mayor parte procederá de países en vías de desarrollo. Respecto al origen de la energía, actualmente el 23% de la electricidad consumida procede de fuentes renovables, pero se espera que en 20 años sea el 37%, particularmente de generación eólica y solar. El investigador apunta que en este camino hacia un entorno renovable, “las tecnologías disruptivas, como las redes inteligentes, los medidores inteligentes y los sistemas de datos geoespaciales están transformando la planificación energética”.
La tesis fue realizada en el marco de atlanTTic y complementada con estancias de investigación internacional en el Laboratorio de Simulación en Tiempo Real del Centro de Investigación, Innovación y Transferencias de Tecnología (CIITT) de la Universidad Católica de Cuenca (Ecuador). Sus resultados y las publicaciones científicas generadas permitieron presentar nuevos mecanismos de gestión energética que representen adecuadamente las decisiones y los procesos de control de clientes y empresas de servicios públicos en la red inteligente.
Atender al comportamiento real del usuario y no al racional
La gestión energética inteligente tiene como principales características la gestión de la demanda y el intercambio de energía a gran escala. Así, “los mecanismos de gestión de energía en la red inteligente deben tratar con una compleja red de energía dinámica, compuesta por compañías de servicios públicos, fuentes de energía tradicionales, así como nuevos dispositivos de propiedad del cliente, como unidades de almacenamiento, cocinas de inducción o vehículos eléctricos”. Según el investigador, hasta ahora hubo importantes avances en la gestión de la demanda de energía, integración de unidades de almacenamiento e ideas relacionadas, pero el enfoque principal de los trabajos fueron los conceptos clásicos de la teoría de juegos, como los juegos no cooperativos. Éstos no consideran el comportamiento del usuario en el mundo real y su impacto en la operación de la red inteligente y de los mercados energéticos, por eso Javier Bernardo apostó por emplear la teoría de juegos colaborativa. Subraya que “la mayoría de los modelos existentes se basan en la suposición ideal de que los clientes de la red” toman decisiones de modo racional, pero existen contextos en los que esto no sucede. Por ejemplo, cuando las compañías eléctricas ofrecen tarifas de discriminación horaria, las personas usuarias no siempre pueden adaptar su comportamiento a estas franjas, “como en un caluroso día de verano, en el que los clientes no pueden permitir que la compañía eléctrica reduzca su uso de aire acondicionado durante las horas pico”. En consecuencia, recalca, “existe la necesidad de desarrollar un marco innovador que capture el comportamiento realista del usuario durante la administración de energía, teniendo en cuenta los beneficios e costes asociados entre los clientes y la red eléctrica”.
Así, su investigación presenta un avance “hacia un modelo eficiente de energía a través de la aplicación de la teoría de juegos cooperativos a nivel de la gestión energética, así como el control de los recursos energéticos distribuidos integrados para brindar soluciones energéticas óptimas que permitan el logro de importantes ahorros en costes y permitiendo una disminución de las pérdidas de potencia”, que en su modelo “es un valor aproximado del 35%”.
Fuente: DUVI.
