Resinet cierra su investigación de tecnologías de electrónica de potencia y gestión de energía de la red

El Cluster de Energía organizó el segundo taller de transferencia del proyecto Resinet en colaboración con Mondragon Goi Eskola Politeknikoa, UPV/EHU, Ikerlan, Tecnalia y ZIV I+D el 28 de marzo en el Parque Científico y Tecnológico de Bizkaia (Zamudio) con la participación de 26 representantes de doce organizaciones, que conocieron de primera mano los principales resultados y conclusiones del proyecto, debatieron sobre su utilidad y analizaron las líneas de investigación previstas a futuro.

El proyecto Resinet, coordinado por Mondragon Goi Eskola Politeknikoa, y que cuenta con la colaboración de UPV/EHU, Ikerlan, Tecnalia, ZIV I+D y el Cluster de Energía, abordó durante dos años labores de investigación y generación de conocimiento en torno a tecnologías y herramientas de diseño, control y protección de activos energéticos para mejorar la resiliencia y la flexibilidad de la red ante eventos eléctricos y climatológicos adversos en redes con gran penetración de convertidores, según señalan en una nota de prensa fuentes del proyecto.

Este segundo taller, organizado con motivo de la finalización del proyecto, se enmarca en las actividades de comunicación, difusión y transferencia de resultados que el Cluster de Energía ha dinamizado en el proyecto, con el objetivo de conectar los resultados obtenidos con las necesidades del sector de Redes Inteligentes y promover oportunidades de transferencia tecnológica. En él, los socios presentaron la labor de investigación realizada, los resultados finales obtenidos en las distintas áreas de trabajo y sus principales conclusiones, así como las principales líneas de investigación a futuro.

Resinet abordó el desarrollo de métodos matemáticos avanzados para su uso en el modelado de redes eléctricas dominadas por convertidores de potencia para evaluar los márgenes de estabilidad del sistema eléctrico.

En Resinet se desarrolló una herramienta que integra modelos de dependencia multivariante basados en cópulas con técnicas de Machine Learning y Forecasting para estimar la fiabilidad de componentes eléctricos ante eventos climáticos adversos, facilitando el despliegue de estrategias de mantenimiento predictivo. Concretamente, se evaluó el impacto de las condiciones de operación —sobrecarga y meteo-ambientales—en la degradación de transformadores eólicos y paneles solares en ubicaciones a escala global, y se desarrolló un framework para su modelado, validado en varios casos de estudio.

Además, se estudió el impacto de la generación renovable en las líneas de transporte, a fin de mejorar los algoritmos de protección frente a faltas eléctricas en redes dominadas por convertidores. El modelado de faltas se llevó a cabo en plataformas de tiempo real para evaluar la influencia de los algoritmos de los controles en las unidades de protección de línea. Concretamente, se investigaron las implicaciones de reemplazar generadores síncronos por generadores basados en convertidor y los fallos que provocan en estos casos los algoritmos tradicionales basados en corriente (inyección de corriente de secuencia negativa para eliminar las oscilaciones de la potencia activa/reactiva e inyección de corrientes fuera de la frecuencia nominal debido a errores del PLL, entre otros).

Resinet también abordó el desarrollo de métodos matemáticos avanzados para su uso en el modelado de redes eléctricas dominadas por convertidores de potencia, a fin de evaluar los márgenes de estabilidad del sistema eléctrico, ajustar los lazos de regulación e implementar algoritmos activos de atenuación de oscilaciones indeseadas.

“Por una parte, mediante la inyección de secuencias binarias pseudoaleatorias (PRBS), se propuso un método para añadir a convertidores existentes la capacidad de identificación paramétrica de impedancias de red. Esto permite llevar a cabo el modelado de sistemas eléctricos complejos donde se desconocen los sistemas interconectados (‘caja negra’). Por otro lado, a fin de obtener las características dinámicas de dichos sistemas complejos, en los que solo se dispone de registros de medidas, se aplicó el método Sparse Identification of Non-linear Dynamics (SINDy) que permite obtener un modelo equivalente del sistema de orden reducido. De esta forma es posible evaluar la estabilidad del sistema y analizar su comportamiento ante la conexión de nuevos elementos. Este método se validó mediante resultados de simulación en distintos escenarios”.

A lo largo del taller se entablaron conversaciones entre los asistentes en las que se aportaron comentarios y valoraciones sobre la investigación realizada y la aplicabilidad de los resultados obtenidos en sus respectivos negocios.

Por otra parte, se mejoraron las funcionalidades de la herramienta CSTEP para permitir el modelado de sistemas multiarmónico y multifrecuencia, permitiendo así el análisis de sistemas lineales periódicos en el tiempo (LTP). Estos sistemas incluyen redes desequilibradas, o donde existan interacciones entre diferentes frecuencias de oscilación. “Para resaltar sus aplicaciones potenciales, se validó la funcionalidad con varios casos de uso en diferentes tipos de sistemas, introduciendo variaciones de potencia en los convertidores”.

En relación con la herramienta CSTEP, también se desarrolló un método para la optimización del diseño de convertidores de potencia conectados en paralelo a las redes eléctricas. Dicho método permite, por ejemplo, encontrar de manera automática un set de parámetros de control óptimo partiendo de modelos analíticos. Para ello, se planteó un algoritmo ‘multiobjetivo’ capaz de incorporar varios criterios de optimización —como la estabilidad, rise-time, overshoot, V-peak, VRT, entre otros— y se aplicó en un caso de estudio en Baja Tensión.

En el proyecto también se propusieron técnicas para mejorar la respuesta de los controles grid-forming en presencia de faltas en la red, y se extendieron estas técnicas para aportar servicios de regulación de frecuencia y tensión en redes híbridas AC/DC de manera simultánea con la regulación de la tensión del bus DC. Esta última estrategia de control se aplicó en el marco de una estación de recarga de vehículo eléctrico.

Complementariamente, en Resinet se investigó en el diseño y validación experimental en una plataforma compuesta por un sistema jerárquico digital de gestión de la energía (EMS), desplegado en una arquitectura Edge-Cloud, capaz de integrar sistemas de almacenamiento distribuidos en redes inteligentes. “A través de la validación con éxito en un banco de pruebas, se demostró que este EMS maximiza el autoconsumo y aumenta la autosuficiencia de una instalación compuesta por generación fotovoltaica y un sistema de almacenamiento para un caso de estudio de un edificio terciario. La arquitectura propuesta constituye un paso más hacia la integración óptima de recursos energéticos distribuidos en la red. Asimismo, gracias a la escalabilidad e interoperabilidad de la solución, se facilita la agregación de recursos y se abre la posibilidad de participación en futuros mercados de flexibilidad, avanzando en el camino hacia una red más resiliente y fiable”.

A lo largo del taller se entablaron conversaciones entre los asistentes, principalmente empresas y agentes del sector de Redes eléctricas, en las que se aportaron comentarios y valoraciones sobre la investigación realizada, la aplicabilidad de los resultados obtenidos en sus respectivos negocios y la posible evolución a futuro del proyecto en forma de nuevas propuestas de I+D, tanto de investigación fundamental como de investigación industrial, traccionadas en este caso por el tejido empresarial.

Además, los socios de Resinet contaron con el apoyo de un Comité Asesor formado por representantes de i-DE Redes Eléctricas Inteligentes e Ingeteam, que analizaron la documentación generada en el curso de la investigación y aportaron sus comentarios, valoraciones y puntos de vista sobre los resultados presentados por los socios, así como algunas de sus inquietudes frente a la adopción y despliegue de estas tecnologías.

Durante el proyecto se elaboraron quince publicaciones científico-técnicas y se completaron dos registros de software. Además, como resultado principal en términos de transferencia de tecnología, los socios colaboraron —junto con otras empresas de la cadena de valor de Redes inteligentes en calidad de Comité Asesor— en la preparación de la nueva propuesta Elkartek Resinet+, presentada en la convocatoria 2025 y que aspira a dar continuidad a las investigaciones iniciadas en Resinet, así como incorporar nuevas líneas de trabajo a partir de las sugerencias y recomendaciones de las empresas participantes de los dos talleres de transferencia celebrados en el marco del proyecto.