INVESTIGADORES DE LA UNIVERSIDAD DE SEVILLA DISEÑAN NUEVOS CONVERTIDORES DE POTENCIA
Fuente: Universidad de Sevilla
El sistema actual de generación de electricidad ha pasado de contar con pocas centrales que producían mucha potencia a un número elevado de plantas de generación de menor potencial basadas en gran medida en energías renovables. Se trata de redes de generación distribuida que requieren la tecnología basada en electrónica de potencia para la conexión de las diferentes fuentes de energías renovables (solar, eólica…), así como para garantizar la estabilidad de la red eléctrica y la calidad del suministro.
Por ello, los investigadores de la Universidad de Sevilla han diseñado los denominados FACTS, convertidores de potencia que permiten la integración de las energías renovables reduciendo los problemas de su funcionamiento intermitente, además de garantizar la estabilidad y la calidad de la red donde se conectan.
Estos convertidores electrónicos requieren disponer de un sistema de comunicación en tiempo real con el fin de conseguir de forma óptima los objetivos de capturar la máxima energía de los recursos renovables, así como garantizar el uso eficiente de los mismos. Para diseñar estos mecanismos hay que modelar correctamente el convertidor de potencia y definir la topología más adecuada para aprovechar al máximo los beneficios derivados de su aplicación, explica el responsable del proyecto, Juan Manuel Carrasco.
Esta investigación se ha desarrollado en el marco de un proyecto de investigación de excelencia que la Consejería de Economía, Innovación y Ciencia ha incentivado con 335.668 euros.
Últimas publicaciones
La Fundación Descubre-Consejería de Universidad, Investigación e Innovación y la Universidad Pablo de Olavide coordinan esta entidad regional que persigue la atención y asesoramiento a las iniciativas basadas en la participación activa de la ciudadanía. En su nueva convocatoria de ayudas, financiará 8 proyectos que aborden retos científicos y sociales de la región hasta junio de 2027.
El proyecto está financiado por el programa Erasmus+ de la Unión Europea y cuenta con la participación de instituciones de Italia, España y Francia.
Sigue leyendo
Un equipo de investigación de la Universidad de Cádiz ha creado un sistema basado en aprendizaje profundo capaz de localizar y clasificar automáticamente anomalías en radiografías de tórax. Los resultados mejoran la precisión de otros métodos utilizados y lo validan como una herramienta con potencial para dar soporte a la evaluación precoz de patologías del pulmón.
