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Inicio » Smart Grid » La UJI avanza en un proyecto que mejora la integración de renovables y baterías en la red eléctrica

La UJI avanza en un proyecto que mejora la integración de renovables y baterías en la red eléctrica

Publicado: 24/10/2025

La Universidad Jaume I (UJI) de Castellón se encuentra en la fase final de un proyecto de investigación orientado a mejorar la integración de energías renovables con baterías en la red eléctrica. El equipo investigador del Grupo de Electricidad, Electrónica y Automatización ha desarrollado modelos predictivos del mercado eléctrico, nuevas estrategias de control basadas en aprendizaje profundo por refuerzo y técnicas avanzadas para estimar el estado y la salud de las baterías de iones de litio, contribuyendo así a un funcionamiento más eficiente, fiable y estable del sistema eléctrico.

La UJI ultima un proyecto de investigación para mejorar la integración de energías renovables con baterías en la red eléctrica
La UJI desarrolla nuevas estrategias para integrar energías renovables y baterías en la red eléctrica con mayor eficiencia y estabilidad.

El equilibrio entre la oferta y la demanda de electricidad requiere tecnologías avanzadas y una gestión precisa, especialmente ante el aumento de la generación renovable. Con este objetivo, el personal investigador desarrolla nuevas estrategias de control y almacenamiento que garanticen un suministro estable y seguro, y que eviten situaciones críticas como el apagón registrado el 28 de abril de 2025.

Modelos predictivos aplicados al mercado eléctrico

El proyecto, titulado ‘Gestión de sistemas renovables con almacenamiento y control de sus convertidores para contribuir al funcionamiento del futuro sistema eléctrico’, está liderado por los profesores Emilio Pérez Soler e Ignacio Peñarrocha Alós, integrantes del Grupo de Investigación Electricidad, Electrónica y Automatización. Su objetivo es avanzar en la integración de las energías renovables mediante el desarrollo de estrategias de control en tiempo real que optimicen el funcionamiento conjunto de baterías, convertidores y controladores.

Hasta el momento, el equipo ha desarrollado modelos predictivos aplicados al mercado eléctrico, tanto en lo referente al precio del mercado diario como a los servicios de regulación de frecuencia. Estos modelos han permitido diseñar una estrategia basada en aprendizaje profundo por refuerzo, destinada a optimizar la participación de los sistemas de almacenamiento conectados a red en los diferentes mercados eléctricos.

Avances en el control y la gestión de baterías

En el ámbito de las baterías de iones de litio, el grupo ha desarrollado nuevas técnicas para estimar el estado de carga y el estado de salud, con el fin de mejorar su rendimiento y prolongar su vida útil. Asimismo, se ha demostrado que las plantas de energía renovable pueden operar de forma más fiable gracias a controles avanzados que maximizan el tiempo de conexión a la red y refuerzan la estabilidad del sistema eléctrico.

La investigación entra ahora en su fase final, centrada en la validación experimental conjunta de las estrategias de control propuestas, prevista para este año, coincidiendo con la conclusión del proyecto.

El desarrollo de esta iniciativa ha favorecido la creación de sinergias con expertos de la Universidad del País Vasco, el Instituto Nacional Tyndall de Cork (Irlanda) y el centro Virtual Vehicle de Graz (Austria), especializados en integración de energías renovables, redes inteligentes y vehículos eléctricos, respectivamente.

Publicado en: Smart Grid Etiquetado como: Analítica Predictiva, Baterías, Energía Renovable, IA (Inteligencia Artificial), Redes Eléctricas Inteligentes

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