Motivados por la urgencia de alejarnos de los combustibles fósiles convencionales a alternativas, investigamos muchos aspectos diversos de los sistemas energéticos dentro del grupo. Las fuentes de energía intermitentes (incluido el PV, el viento y las mareas) plantean un gran desafío a los sistemas eléctricos convencionales, en particular en el área de equilibrio entre la oferta y la demanda. Depender de baterías químicas solo para solucionar este problema puede ser demasiado costoso. Nuestra investigación se centra en la identificación de la combinación óptima de tecnologías de almacenamiento de energía para sistemas que van desde las redes aisladas hasta las redes convencionales.
Mediante el uso de tecnologías electroquímicas junto con alternativas, como el almacenamiento de energía térmica, se puede encontrar una solución más económica. A escala reducida, un interés particular es la aplicación del almacenamiento de energía térmica (calor latente y sensible) a los frigoríficos domésticos. Mediante la implementación de un sistema de recuperación de calor es posible explotar la energía térmica que de otro modo se perdería.
También nos interesa cuantificar el rendimiento de los sistemas energéticos utilizando una amplia gama de herramientas: análisis del ciclo de vida para medir la huella de carbono, simulación numérica para ayudar a la selección de componentes y optimización de la función de costos para la toma de decisiones económicas.
Gestión de la demanda
Demand Side Management (DSM) es un componente clave en el concepto de Smart Grid. A menudo es utilizado por las empresas de servicios de transmisión para optimizar el consumo de energía en el extremo del usuario para que coincida con los recursos de generación disponibles y previstos. Una de las funciones clave de DSM es desplazar la demanda de carga de la hora punta, suavizar la curva de demanda y reducir la demanda máxima del día. Esto puede traer dos beneficios a la red:
Como la capacidad de un sistema de energía se determina por la demanda máxima que puede soportar, la reducción de la demanda de pico puede aliviar la necesidad de actualizar la infraestructura del sistema de energía para satisfacer la creciente demanda.
A medida que la pérdida de potencia en el cable de distribución de energía aumenta hasta el cuadrado de corriente, el desplazamiento de la demanda de pico y la suavización de la curva de demanda pueden resultar en una menor pérdida promedio en el sistema de distribución.
La comprensión de la tensión del sistema (qué tan cerca está la demanda de la capacidad del sistema) y mantener una buena calidad de energía son fundamentales. Los investigadores de EPG han llevado a cabo el estudio de la tensión de la red y la condición de carga basada en los datos de potencia de alta calidad de la infraestructura de medición inteligente.
Análisis de grandes datos
Las empresas de servicios energéticos deben almacenar y controlar la carga masiva de datos que se acumulan desde la red inteligente. La oportunidad de hacer algo con esos datos es un desafío crucial de los grandes datos y potencialmente un mercado mucho más grande porque las herramientas para extraer datos pueden seguir evolucionando para resolver problemas de las empresas de servicios energéticos y ahorrarles dinero.
Se exploran métodos para el análisis de datos de gran tamaño para resolver diversos problemas energéticos de alta complejidad debido a la diversidad de los datos de origen (medidores inteligentes, PVs, EVs, almacenamiento, precios dinámicos, utilidades, etc.) y la necesidad de extraer y fusionar la red inteligente para una toma de decisiones en tiempo real.
