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Optimización de los distritos de energía positivos con algoritmos de IA a través del proyecto Pedaid3

Publicado: 19/01/2026

El proyecto europeo Pedaid3, coordinado por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC), tiene como objetivo optimizar distritos de energía positivos con herramientas avanzadas de datos e inteligencia artificial. La iniciativa impulsa el papel de los distritos en la transición energética dentro del sistema energético, gestionando la demanda, el almacenamiento y el intercambio de energía, así como incorporando soluciones como la movilidad eléctrica o el modelo ‘vehicle to grid’, que permite a los vehículos verter energía a la red cuando están conectados pero no en circulación.

Optimización de los distritos de energía positivos con algoritmos de IA a través del proyecto Pedaid3
La Universidad de Las Palmas de Gran Canaria coordina el proyecto europeo Pedaid3.

El proyecto dispone de un presupuesto global superior a 1,7 millones de euros. De esa cantidad, se asignan 215.000 euros a la institución coordinadora. En el consorcio participan universidades, centros tecnológicos, empresas y administraciones públicas de Italia, Letonia, Noruega, Polonia, España y Suiza. Por parte de la ULPGC, el proyecto está dirigido por los profesores del Departamento de Informática y Sistemas, adscritos también al Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI), José Évora Gómez, José Juan Hernández Cabrera y Ana María Plácido Castro.

Herramientas avanzadas de datos e inteligencia artificial

El proyecto Pedaid3 (Positive Energy District supported by AI and Data-Driven Decisions / Distrito de Energía Positiva respaldado por IA y decisiones basadas en datos), plantea la creación de un marco metodológico común que integre a todos los agentes que intervienen en los Distritos de Energía Positivos. En este esquema se contempla la participación de administraciones públicas, ciudadanía, operadores energéticos y tejido empresarial, con el objetivo de identificar necesidades concretas y diseñar respuestas tecnológicas ajustadas a cada perfil.

Entre las soluciones previstas figuran sistemas avanzados de gestión de datos, herramientas para la planificación energética y algoritmos de inteligencia artificial capaces de simular distintos escenarios de producción, consumo y flexibilidad energética. Todo se integra en una plataforma de soporte a la decisión, que se adapta a las características y requisitos de cada tipo de usuario.

La validación de Pedaid3 se realiza inicialmente en entornos de laboratorio, empleando datos reales procedentes de varios casos europeos. Este enfoque pretende asegurar que las soluciones para distritos de energía positiva sean replicables y escalables en diferentes contextos urbanos.

Publicado en: Smart Grid Etiquetado como: Datos Energéticos, Gestión de la Demanda, Gestión Energética, IA (Inteligencia Artificial), V2G (Vehicle to Grid)

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