El Instituto de Investigación Aplicada y Tecnología (InIAT) de la Universidad Iberoamericana (IBERO) Ciudad de México, señaló que para mitigar los efectos del cambio climático, primero debemos desarrollar modelos y estrategias que permitan integrar de manera efectiva energías renovables y sostenibles.

El Dr. Jorge Ángel González Ordiano, Director del InIAT, comentó que de acuerdo con una de las perspectivas de la Agencia Internacional de Energías Renovables (IRENA, por sus siglas en inglés), llevar a cabo una correcta transición energética disminuiría las emisiones causadas por el uso de combustibles fósiles, “pues se impulsaría el uso de energías limpias, que al combinarlas con planes de eficiencia energética, podrían constituir uno de los caminos más realistas para reducir el impacto ambiental”.

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Una propuesta que se ofrece desde el InIAT para resolver los problemas de integración de energías renovables a las redes eléctricas, es el diseño y desarrollo de redes inteligentes (smart grids) en las que se utilicen tecnologías avanzadas para supervisar y operar la red.

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Explicó que el adecuado aprovechamiento de recursos naturales como el viento, la radiación solar, la energía oceánica, así como el hidrógeno, yacimientos geotérmicos, entre otros, reforzaría el uso de energías limpias y contribuiría a la transición energética.

Sin embargo, reconoció que algunas de estas fuentes de energía tienen una generación fluctuante, pues dependen en gran medida de las condiciones climatológicas, ocasionando problemas en la distribución, control y almacenamiento, así como dificultades en la integración a redes eléctricas o posibles fallos debido a cambios, anomalías o sobrecargas de energía.

Por su parte, Milagros del Carmen Santos Moreno, Doctora en Ciencias de la Ingeniería, señaló que una propuesta que ofrecen desde el InIAT para resolver los problemas de integración de energías renovables a las redes eléctricas, es el diseño y desarrollo de redes inteligentes (smart grids) en las que se utilicen tecnologías avanzadas para supervisar y operar la red.

“Por ejemplo, modelos innovadores de pronóstico basados en el aprendizaje automático o algoritmos de control. Para implementar este tipo de herramientas es indispensable analizar y procesar datos históricos de consumo eléctrico a distintos niveles, específicamente a nivel residencial”.

La Investigadora lamentó que en México la información que se requiere para que este tipo de estudios se realicen de manera efectiva esté incompleta, pues sólo se encuentra disponible a nivel residencial, estatal o por ciudad con mediciones por día o mes, descartando  datos de hogares individuales o de pequeños conjuntos de hogares en períodos cortos.

Para resolver esta problemática destacó que en el InIAT se dieron a la tarea de realizar un proyecto de investigación para obtener información de demanda (kW) y consumo eléctrico (kWh) en una zona semi-urbana en el estado de Puebla (Fig.2).

“Se obtuvieron datos de cinco casas distintas durante el período de mayo de 2022 a junio de 2023 y también se recolectó información climatológica del área durante el mismo periodo. Esta información está disponible para todas las personas interesadas y lo puedes consultar en una base de datos de libre acceso”.

Por último, dijo que al tener los resultados, trabajarán en el análisis de los datos con la intención de identificar la flexibilidad del consumo, así como para pronosticar la demanda, sentando las bases para el diseño de redes inteligentes o para el desarrollo de algoritmos de control que eficienticen el consumo eléctrico en México.

Texto: Alberto Elihú Cortés Hernández

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