LIFAE - Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Este proyecto se enfocó en el diseño e implementación de un controlador digital basado en una estrategia PID con precompensación, aplicado a un convertidor Boost PFC (Power Factor Correction) de medio puente. Su propósito es mejorar el desempeño de los sistemas de conversión electrónica de potencia mediante la corrección del factor de potencia y la optimización del comportamiento eléctrico del convertidor. La investigación aborda el modelado del convertidor, el diseño de la estrategia de control y su implementación digital, con el objetivo de regular las variables eléctricas del sistema y lograr que la corriente de entrada siga una forma de onda acorde con la tensión de alimentación. La incorporación de la precompensación permite mejorar la respuesta dinámica del controlador y su comportamiento ante variaciones en las condiciones de operación. Este trabajo representa un aporte al desarrollo de soluciones de electrónica de potencia y sistemas de control digital, contribuyendo al diseño de convertidores más eficientes y al aprovechamiento de técnicas avanzadas de control para mejorar la calidad de la energía eléctrica.

Este proyecto se enfocó en el desarrollo de un sistema fotovoltaico experimental y en la caracterización de módulos solares, considerando la influencia de variables ambientales como la radiación solar y la temperatura ambiente sobre su desempeño energético. La investigación contempla el análisis de las características eléctricas de los módulos fotovoltaicos y su relación con las condiciones ambientales de operación, permitiendo estudiar parámetros como tensión, corriente y potencia generada. Mediante la implementación de herramientas de medición y adquisición de datos, se busca obtener información experimental que permita comprender el comportamiento de los sistemas de generación solar y evaluar su desempeño bajo diferentes condiciones. El proyecto contribuye al fortalecimiento de la investigación en energías renovables y al desarrollo de conocimientos y herramientas para el aprovechamiento eficiente de la energía solar fotovoltaica.

Este proyecto tuvo como objetivo el desarrollo de un prototipo experimental de microrred eléctrica en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, orientado al estudio de la integración y operación coordinada de diferentes recursos energéticos. La iniciativa busca proporcionar una plataforma de experimentación para analizar el comportamiento de sistemas de generación distribuida, cargas eléctricas y dispositivos de conversión electrónica. A través del desarrollo de esta infraestructura experimental, se busca facilitar el estudio de variables eléctricas, el funcionamiento de convertidores electrónicos y la implementación de estrategias de control para la operación de microrredes. El proyecto representa un aporte al desarrollo de capacidades de investigación y experimentación en sistemas eléctricos inteligentes y tecnologías de generación distribuida.

Este proyecto se orientó al desarrollo e implementación de estrategias de gestión energética para microrredes eléctricas, con el propósito de optimizar el aprovechamiento de los recursos disponibles y mejorar la eficiencia en la distribución de energía. Estas infraestructuras integran diferentes fuentes de generación, como sistemas fotovoltaicos, dispositivos de almacenamiento y cargas eléctricas, que requieren una coordinación adecuada para garantizar un suministro energético confiable. La investigación aborda el uso de modelos matemáticos, algoritmos de optimización y estrategias de control para gestionar los flujos de energía de acuerdo con las condiciones de generación, almacenamiento y demanda. De esta manera, busca mejorar la integración de fuentes renovables, optimizar el funcionamiento de los sistemas de almacenamiento y contribuir al desarrollo de microrredes más eficientes, autónomas y sostenibles.

Este proyecto desarrolla un modelo de predicción del consumo de energía en comunidades de Zonas No Interconectadas (ZNI) de Colombia mediante técnicas de Inteligencia Artificial, con el propósito de mejorar la planificación y gestión del suministro eléctrico en regiones con limitaciones de información y acceso a la energía. Para ello, integra datos históricos de consumo y variables climáticas, y compara modelos estadísticos, algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas, destacando el desempeño de la arquitectura LSTM, que alcanzó un error absoluto medio normalizado del 5,01 %. La solución busca generar pronósticos confiables incluso en comunidades con escasos datos históricos, contribuyendo a la toma de decisiones, la optimización de los recursos energéticos y la formulación de proyectos de energías renovables en el marco de la Transición Energética Justa en Colombia. Esta investigación es financiada por el Fondo Nacional para la financiación de la ciencia, la tecnología y la innovación "Fondo Francisco José de Caldas" del Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e innovación - COLCIENCIAS (Contrato: FP44842 - 031 2016)"