Estrategias avanzadas de optimización basadas en aprendizaje automático para sistemas de energías renovables

Abstract

El crecimiento sostenido de la demanda energética y la transición hacia fuentes renovables plantean tecnológicos nuevos desafíos que requieren soluciones basadas en herramientas computacionales avanzadas. En este contexto, el desarrollo de métodos de modelado, optimización y análisis de datos se vuelve fundamental para mejorar la eficiencia y la integración de sistemas energéticos renovables, contribuyendo al reemplazo progresivo de los combustibles fósiles y a la reducción del impacto ambiental asociado a la generación eléctrica tradicional. Entre las tecnologías renovables, la energía solar fotovoltaica representa un escenario particularmente relevante desde el punto de vista computacional, debido a la complejidad inherente al recurso solar, su alta variabilidad temporal y la necesidad de optimizar tanto el diseño de dispositivos como la operación de los sistemas. Sin embargo, la incorporación eficiente de esta tecnología en la red eléctrica enfrenta desafíos relacionados con la predicción del recurso, la toma de decisiones bajo incertidumbre y la optimización de procesos en múltiples escalas, aspectos que requieren enfoques basados en algoritmos y aprendizaje automático. El objetivo general del presente proyecto es generar aportes científico-tecnológicos desde la informática aplicada, mediante el desarrollo y evaluación de estrategias computacionales orientadas a mejorar los procesos de generación de energía eléctrica a partir de recursos renovables. En particular, se propone el diseño de metodologías basadas en aprendizaje automático, optimización y análisis de datos para abordar problemas asociados tanto al diseño de dispositivos fotovoltaicos basados en nuevos materiales como al análisis y gestión de sistemas fotovoltaicos (SFV) bajo diferentes condiciones ambientales. El proyecto también promueve la formación de recursos humanos en áreas interdisciplinarias, integrando estudiantes y docentes investigadores en temáticas vinculadas a la ciencia de datos, la inteligencia artificial y la computación aplicada a la energía. Finalmente, la propuesta fortalece la colaboración con otros grupos académicos, consolidando una línea de investigación en informática aplicada a sistemas energéticos renovables dentro del ámbito de la UNAJ.