El taller se enmarca en las actividades de comunicación, difusión y transferencia de resultados que el Cluster de Energía coordina en el proyecto y se plantea como un instrumento para presentar a los participantes los principales resultados y conclusiones de la investigación realizada, debatir sobre la utilidad que estos pueden tener para su negocio, conectar los resultados obtenidos con las necesidades del sector empresarial de la cadena de valor de Redes Inteligentes, promover oportunidades de transferencia tecnológica e informar sobre las líneas de investigación a futuro, que se pretenden canalizar a través de la propuesta RESINET+ presentada en la convocatoria Elkartek 2025.

En la sesión, moderada por el Cluster de Energía, los socios tecnológicos del proyecto – Mondragon Goi Eskola Politeknikoa, UPV/EHU, Ikerlan, Tecnalia y ZIV I+D – presentaron la labor de investigación realizada y los resultados finales obtenidos en las distintas áreas de trabajo.

En RESINET se ha desarrollado y validado en varios casos de estudio una herramienta en base a IA – Machine Learning probabilístico – y un framework para modelar el impacto de las condiciones de operación en la degradación de componentes específicos de sistemas eléctricos – transformadores eólicos y paneles solares – ante eventos extremos, facilitando el despliegue de estrategias de mantenimiento predictivo.

Además, se ha estudiado el impacto de la generación renovable en las líneas de transporte de redes dominadas por convertidores, a fin de mejorar los algoritmos de protección frente a faltas eléctricas. Concretamente, se han investigado 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 ha abordado el desarrollo de métodos matemáticos avanzados para su uso en el modelado de redes eléctricas dominadas por convertidores, a fin de evaluar los márgenes de estabilidad del sistema eléctrico, ajustar los lazos de regulación y desarrollar algoritmos activos de atenuación de oscilaciones de las etapas de potencia. Adicionalmente, mediante la inyección de secuencias binarias pseudoaleatorias (PRBS), se ha propuesto un método de modelado de sistemas eléctricos complejos donde se desconocen los sistemas interconectados (“caja negra”), a fin de obtener las ecuaciones de estado del sistema y de reducir el orden de los modelos obtenidos. El análisis se ha validado mediante resultados de simulación en distintos escenarios.

Por otra parte, se ha desarrollado un método para la optimización de controles de convertidores conectados en paralelo ante variaciones de red eléctrica. Dicho método permite ‘sintonizar’ el sistema, es decir, encuentra de manera automática un set de parámetros de control óptimo en diferentes escenarios de red. En el proyecto también se han mejorado algoritmos para permitir que convertidores AC/DC sean capaces de aportar servicios grid-forming y de regular la tensión de la red DC en régimen permanente.

Complementariamente, se ha diseñado y validado experimentalmente 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 ha demostrado 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).

A lo largo de toda la sesión se entablaron conversaciones entre los asistentes, donde 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.

Como complemento al taller, se organizó una reunión posterior con el Comité Asesor del proyecto, formado por representantes de i-DE e Ingeteam, que han analizado diversa 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 han elaborado 15 publicaciones científico-técnicas y se han contemplado dos registros de SW. Además, como resultado principal en términos de transferencia de tecnología, los socios han colaborado – junto con otras empresas de la cadena de valor de Redes inteligentes en calidad de Comité Asesor – en la preparación de la propuesta Elkartek RESINET+, presentada en la convocatoria 2025y que permitirá 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.

SOBRE RESINET

La investigación realizada y los resultados presentados en la sesión se enmarcan en el proyecto Elkartek RESINET “Redes eléctricas altamente resilientes: Diseño, control y protección de los activos energéticos para garantizar la robustez, flexibilidad y seguridad de suministro”, coordinado por Mondragon Goi Eskola Politeknikoa, y que cuenta con la colaboración de UPV/EHU - a través de su Departamento de Ingeniería Eléctrica (GISEL) -, Ikerlan, Tecnalia, ZIV I+D y el Cluster de Energía. El proyecto RESINET está financiado por el programa Elkartek 2023 del Departamento de Desarrollo Económico, Sostenibilidad y Medio Ambiente del Gobierno Vasco.