El sector eléctrico está encaminado hacia cambios significativos, que ya han comenzado y se harán mucho más pronunciados en la próxima década. Por una parte, del lado de la generación se produce el reemplazo -en Uruguay ya fuertemente consumado- de centrales despachables de fuente térmica, por energías renovables de características intermitentes, eólica y solar. Este cambio tiene profundas consecuencias en el problema de despacho de carga, obligando a una gestión mucho más dinámica de los recursos.
Uno de los desarrollos fundamentales que viene ocurriendo recientemente, y que implica un cambio de paradigma en la gestión de la red eléctrica, es el que proveen los sistemas de almacenamiento de energía. El desarrollo de nuevas baterías de gran escala, tanto para su utilización en vehículos e instalaciones domiciliarias, así como su incorporación a nivel de las ?utilities?, permiten por primera vez avizorar una gestión inteligente de la energía combinada con el almacenamiento. Esto no solo impacta en la operación del sistema, sino también en la planificación de la expansión de la red y la matriz energética, permitiendo diferir inversiones.
En este proyecto nos proponemos desarrollar nuevos modelos y técnicas de optimización para el sistema eléctrico, apuntando a la integración de sistemas de almacenamiento distribuidos. Preguntas generales a responder son: cómo dimensionar el almacenamiento, en qué puntos ubicarlo, y cómo debe operarse en tiempo real.
Para responder a estas preguntas incorporaremos los modelos de flujo de carga, y propondremos algoritmos de programación dinámica aproximada. En particular nos focalizaremos en desarrollar nuevas técnicas de Model Predictive Control, Stochastic Dual Dynamic Programming y Reinforcement Learning, que permitan manejar la dinámica del almacenamiento y las restricciones que imponen la red.
