Un equipo de investigación de Escuela Técnica Superior de Ingeniería de la Universidad de Sevilla, ubicado en el Parque Científico Tecnológico Cartuja, ha validado una nueva metodología que determina los fallos que se producen en el suministro eléctrico entre las centrales solares y los hogares y reorienta la configuración de las redes para maximizar su rendimiento. El sistema permite abaratar los costes de producción y optimiza la calidad de la electricidad que se suministra a los clientes finales.

Para que la electricidad llegue a los hogares desde las centrales eléctricas debe pasar por distintas fases de distribución. Los fallos en estas redes suponen un aumento del coste y afecta directamente a su calidad. De ahí que los investigadores propongan alternativas basadas en inteligencia artificial que eviten que el suministro se interrumpa temporalmente por diversos factores, como la sobrecarga en el sistema, las condiciones climáticas externas o los problemas técnicos en la red de transmisión.

El investigador de la Universidad de Sevilla José María Maestre, autor del artículo.

El método que proponen los investigadores logra que las líneas que puedan verse afectadas por algún problema se puedan reajustar de una manera más efectiva mediante un modelo matemático, conocido como juegos cooperativos. En el artículo ‘Improving supply quality in distribution power networks: A game-theoretic planning approach’ publicado en la revista Electric Power Systems Research los investigadores optimizan la ejecución de medidas necesarias para resolver conflictos en las líneas y mejorar la calidad en la distribución de la electricidad.

La teoría de juegos sobre la que se soporta el método, es una rama de las matemáticas que estudia la toma de decisiones estratégicas y los resultados que se obtienen cuando varios agentes interactúan entre sí. “Como si de un juego de naipes se tratara, se analizan situaciones de conflicto en la actualización de las líneas eléctricas para determinar qué cambios en la red originarán mayores incrementos en la calidad de servicio valorando aspectos como la disminución de los tiempos de reparación”, indica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Sevilla José María Maestre, autor del artículo.

Análisis cualitativo de las redes

Tras la producción de electricidad en las centrales, la energía se transporta a las subestaciones a través de una red de alta tensión. Una vez allí, se reduce y se transporta mediante una red de distribución de media y baja tensión hasta los hogares.

En las subestaciones pueden darse fallas de muy diverso tipo que provoquen cortes o picos. Las revisiones rutinarias no resuelven los problemas en los tiempos y formas necesarios para una distribución de calidad. Por ello, los investigadores determinaron en un primer momento unos índices de desempeño que clasifican las líneas según su confiabilidad, la capacidad de potencia y sus características físicas.

Parámetros de tiempo de actuación y reparación involucrados en presencia de un corte de energía.

Una vez detectadas las líneas dañadas, se propone la corrección adecuada a cada caso o la instalación de dispositivos de control remoto. Aquí es donde introducen el juego cooperativo. Los jugadores son las ubicaciones que se deben corregir. En cada una de ellas se establece la relación que mantiene con el resto, si está perjudicando o beneficiando a las demás. Además, incluyen el valor de Shapley, una fórmula con la que se calculan todas las posibles combinaciones de jugadores y se mide la contribución individual en cada una de esas múltiples conexiones.

Jugar para decidir

De esta manera, las decisiones estratégicas que se toman son mucho más acertadas, ya que se contemplan todas las posibles soluciones. Así, cada vez que las empresas necesitan actualizar la red o incluir nuevas inversiones, pueden tener en cuenta múltiples opciones que optimizan el conjunto. La consecuencia de la implantación del método supone abaratar los costes de mantenimiento y la ampliación de la calidad de las líneas de una manera directa.

Los expertos han validado el modelo en una subestación real en el sur de España, logrando resultados satisfactorios. Aún así, continúan sus estudios para mejorarlo. Por ejemplo, plantean usar otras herramientas de juegos cooperativos para realizar rankings, como el valor de Banzhaf, conocido como índice de poder, muy utilizado en política para calcular la intención de voto de la ciudadanía.

La investigación se ha financiado mediante el proyecto ‘OCONTSOLAR’  del equipo de investigación automatización y control de AICIA, a través del programa H2020 del Consejo Europeo de Investigación.

Reportaje sobre esta nota de prensa: No va más: las máquinas juegan, gana la distribución eléctrica

Referencias

Francisco Javier Muros, Daniel Saracho y José María Maestre. ‘A fast implementation of coalitional model predictive controllers based on machine learning: Application to solar power plants’. Electric Power Systems Research. 2023

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