Proyecto PID2022-142221OB-I00 financiado por:

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PID2022-142221OB-I00
01/09/2023 – 31/08/2026
Joaquim Meléndez y Joan Colomer
+(34) 650507142
El Proyecto GERIO pretende desarrollar soluciones para la planificación de recursos energéticos en comunidades energéticas con participación en programas de flexibilidad. Por lo tanto, el proyecto tiene como objetivo la gestión de la eficiencia energética a nivel de prosumer (por ejemplo, los hogares) y de comunidad y su interacción con la red mediante el modelado, la predicción y la gestión de la flexibilidad de la demanda. Esto supone un doble desafío: estimar el potencial de flexibilidad individual y encontrar la agregación óptima (es decir, número y planificación de cargas) para satisfacer una demanda externa. GERIO tiene como objetivo combinar métodos basados en datos (aprendizaje automático) con modelos de carga térmica para reducir la incertidumbre y mejorar la precisión de los pronósticos de flexibilidad. Una predicción precisa de la generación, la demanda y la flexibilidad mejora la robustez de los planes obtenidos con métodos de optimización. Se espera que los horizontes temporales oscilen entre los 15 minutos y la hora (planificación del día siguiente), acorde con los mercados energéticos actuales. Esto impone algunas restricciones en la implementación de estrategias de predicción planificación. La planificación también se ve afectada por incertidumbres (variabilidad y volatilidad de la generación renovable, comportamiento estocástico de los consumidores, errores en la modelización y predicción, etc.); a la vez que debe considerarse el efecto rebote. En este proyecto se estudiará la combinación de métodos robustos y replanificación para abordar tales problemas.
Proyecto PID2022-142221OB-I00 financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y por FEDER, UE
Methodological Advances in Temperature Dynamics Modeling for Energy-Efficient Indoor Air Management Systems.
Iglesias, F., Massana, J., Burgas, L., Planellas, N., & Colomer, J. (2025). Methodological Advances in Temperature Dynamics Modeling for Energy-Efficient Indoor Air Management Systems. Applied Sciences, 15(8), 4291. | DOI: 10.3390/app15084291
Enabling charging point operators for participation in congestion markets
Massana, J., Burgas, L., Cañigueral, M., Sumper, A., Melendez, J., & Colomer, J. (2025). Enabling charging point operators for participation in congestion markets. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 167, 110604. https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2025.110604
Transició energètica: electrificació de la demanda i gestió de la flexibilitat.
Meléndez i Frigola, J. (2024). Transició energètica: electrificació de la demanda i gestió de la flexibilitat. Revista de tecnologia, 2024, núm. 12, p. 56-68. DOI 10.2436/20.2004.01.53

