El Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (Ciemat) y la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han puesto en marcha el proyecto Werehypo, una iniciativa de I+D que busca optimizar el funcionamiento de las centrales hidroeléctricas combinando sistemas de almacenamiento de energía y algoritmos avanzados de control. El proyecto, financiado por Miciu/AEI y fondos Feder de la UE, se enmarca en la convocatoria 2024 de ‘Proyectos de Generación de Conocimiento’ y tendrá una duración de tres años.
El proyecto pretende mitigar el desgaste de los componentes de las centrales hidroeléctricas y prolongar la vida útil de estas instalaciones. Para ello, se desarrollarán algoritmos de control para la operación coordinada en tiempo real y sistemas de almacenamiento basados en baterías y supercondensadores, que permiten absorber la flexibilidad requerida por la creciente penetración de energía eólica y solar fotovoltaica.
Arranque del proyecto Werehypo
La reunión de arranque del proyecto se celebró el pasado 13 de marzo, con la participación de empresas del sector como Naturgy y Andritz, interesadas en las aplicaciones prácticas de la investigación. Werehypo continúa la línea iniciada por el proyecto Hybridhydro y se integra con otros proyectos europeos en los que participa el Ciemat, como Stories y Poseidon, además de aprovechar las instalaciones experimentales de la microrred del Ceder-Ciemat.
Dentro de Werehypo, el subproyecto Werehypo-LAB se centra en el desarrollo y validación de algoritmos de control y modelos de almacenamiento mediante la técnica de Hardware-in-the-loop (HIL). Esta metodología permitirá integrar modelos de simulación con controladores industriales y validar de manera experimental los algoritmos y los modelos de envejecimiento de los sistemas de almacenamiento, garantizando resultados transferibles a la industria.
El proyecto no solo busca optimizar la operación de las hidroeléctricas, sino también fortalecer las capacidades del Ciemat en almacenamiento de energía y fomentar la transferencia de conocimientos y tecnología a empresas. Los algoritmos y modelos desarrollados podrían ser patentables y aplicables comercialmente, contribuyendo a la innovación industrial y al impulso de soluciones sostenibles en el sector eléctrico.