Proyectos

Plataforma experimental de control distribuido de módulos de potencia Consiste en diversos módulos de baja potencia que pueden configurarse e interconectarse para implementar variadas topologías emergentes de sistemas eléctricos y topologías de conversión como: microrredes, enlaces de alto voltaje en corriente continua (HVDC), convertidores modulares multinivel (MMC), sistemas de baterías (BESS), cargadores rápidos, entre otros. Cada módulo de potencia posee una unidad de control propia coordinada por una unidad central, lo que permite implementar esquemas de control distribuido. Además, la plataforma contempla una etapa de amplificación de potencia trifásica, que permite generar físicamente los voltajes y corrientes de un punto común de acoplamiento con una red eléctrica emulada en tiempo-real. Esto permite estudiar la interacción de la red emulada con los sistemas eléctricos y las topologías de conversión emergentes descritas anteriormente. Por consiguiente, esta plataforma agiliza el prototipado, tanto en hardware de potencia como de control, permitiendo la validación experimental de estrategias de control distribuido que, a diferencia del control centralizado (tradicionalmente utilizado en la academia e industria), presenta ventajas que son de utilidad para mejorar la resiliencia de los sistemas eléctricos, como son: mejor confiabilidad, flexibilidad, escalabilidad, operación plug-and-play y tolerancia a fallas de un solo punto.

Consiste en diversos módulos de baja potencia que pueden configurarse e interconectarse para implementar variadas topologías emergentes de sistemas eléctricos y topologías de conversión como: microrredes, enlaces de alto voltaje en corriente continua (HVDC), convertidores modulares multinivel (MMC), sistemas de baterías (BESS), cargadores rápidos, entre otros. Cada módulo de potencia posee una unidad de control propia coordinada por una unidad central, lo que permite implementar esquemas de control distribuido. Además, la plataforma contempla una etapa de amplificación de potencia trifásica, que permite generar físicamente los voltajes y corrientes de un punto común de acoplamiento con una red eléctrica emulada en tiempo-real. Esto permite estudiar la interacción de la red emulada con los sistemas eléctricos y las topologías de conversión emergentes descritas anteriormente. Por consiguiente, esta plataforma agiliza el prototipado, tanto en hardware de potencia como de control, permitiendo la validación experimental de estrategias de control distribuido que, a diferencia del control centralizado (tradicionalmente utilizado en la academia e industria), presenta ventajas que son de utilidad para mejorar la resiliencia de los sistemas eléctricos, como son: mejor confiabilidad, flexibilidad, escalabilidad, operación plug-and-play y tolerancia a fallas de un solo punto.

Decision-making processes involving uncertainty in the input parameters are commonplace, and the operational research community has investigated different methods to tackle this issue since the 60s. The current widespread availability of data and information presents a great opportunity to enhance the decision-making process, but at the same time, it presents a great challenge to develop new models and algorithms that capture this information. Stochastic programming, robust optimization, risk-averse optimization and distributionally robust optimization are different ways to deal with uncertainty. The input parameters are either modeled as random variables with a probability distribution that can be estimated from data; or as an uncertainty set which is often also decuded from data. A different approach is decision-focused learning or (a.k.a. smart predict-then-optimize) in which input parameters are learnt by a machine learning model which is trained considering the impact on the sub-opmality decisions made by not knowing perfectly the uncertain parameters. After training with this methodology, uncertain parameters are treated as deterministic parameters for the optimization problem. The main objective of this project is to provide a general framework for data-driven decision-making for different settings in transportation and logistics and to provide large-scale optimization models and algorithms to tackle uncertainty when data is available for these settings. We aim to compare and understand when each methodology to deal with uncertainty is the most adequate. Specifically, we aim to study problems in two-tier city logistics; large scale shortest path problems with real data motivated by firetruck dispatchment; multi-layer districting problems with balance constraint and uncertain demand; and the allocation security resources in a transportation network where the behavior of opportunistic passengers and the deployment of security agents are correlated.

La crisis hídrica provocada por el calentamiento global es uno de los problemas más importantes que afectan a regiones agrícolas como la sexta Región de O’Higgins. Este proyecto de vinculación internacional tiene como objetivo principal investigar distintos mecanismos para la asignación de recursos hídricos e épocas de escasez. En particular, se analizará el caso en que se tienen multiples usos de agua: distintos tipos de industrias (cupríferas y agrícola por ejemplo) y uso urbano. Este proyecto de vinculación internacional es liderado por el equipo nacional conformado por investigadores de la Universidad de O'Higgins y Universidad de Chile. Este proyecto incluye visitas del equipo nacional a los centros INRIA Sophia Antipolis, y INRAE en Montpellier, así como la organización de un workshop en la Universidad de O’Higgins.

Development of algorithms for bilevel optimization problems with applications in security, electricity and logistics.

El objetivo principal de MIGA (Millenium Institute in Green Ammonia) es consolidar un espacio interdisciplinario de excelencia científica promoviendo la formación de recursos humanos avanzados, conocimiento y tecnología en temas relacionados con la producción sostenible y el uso del amoniaco como vector energético. La misión de MIGA es abordar este desafío con un enfoque interdisciplinario que acorte las brechas tecnológicas actuales, avanzando en el conocimiento y la tecnología, generando capacitación interdisciplinaria en el área para nuevos investigadores, contribuyendo a la instalación de economías basadas en energías limpias para Chile y la comunidad internacional. MIGA es conceptualizado en cinco áreas de investigación interdisciplinarias e interrelacionadas: 1. Producción electroquímica de NH3 2. Producción de H2 a partir de electrólisis de NH3 3. Diseño y prototipos de pilas de combustible de NH3 4. Procesos de corrosión y protección 5. Economía del amoniaco

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Implementación de una microrred de energías renovables (solar, eólica y geotérmica) en el distrito salinero artesanal Barranca-La Villa de Cáhuil. Implementación de una planta piloto geotérmica de producción de sal y electrificación de bombas y planta de yodación comunitaria mediante energías renovables no convencionales.

Resumen

Estudio de problemas de optimización y juegos con incertidumbre dependiente de decisiones. Estudio a nivel teórico y algorítmico. Estudio de aplicaciones.