El Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE) y el Comité Organizador de la Sexta Edición del Congreso Internacional de Energía de la Universidad de Guanajuato - CIENERGIA UG 2023, Invitan a la comunidad científica y tecnológica, nacional e internacional, a enviar artículos técnicos para su participación, en modalidad híbrida.

CIENERGIA UG 2023 proporciona un entorno de intercambio y difusión del conocimiento científico para promover el fortalecimiento y avance de trabajos dentro del Sector Energético.

Las Conferencias Magistrales, Ponencias, Exposiciones Industriales y Talleres se llevarán a cabo del 27 al 29 de septiembre de 2023

Cada Ponente podrá realizar su presentación en línea, sin embargo, si opta por enviar el video de su presentación deberá estar presente durante su sesión, para atender las preguntas de la audiencia, de lo contrario no se considerará su participación. Además, para la presentación por medio del video, éste deberá contar con los siguientes requisitos:

- Duración máxima de 25 minutos.

- Tener alta calidad en audio y video.

- Peso no mayor a 1 GB.

- Adjuntar carta de autorización, firmada, de cesión de derechos del video.

En el caso que no cumpla con lo anterior, deberá hacer la presentación en vivo.

De igual manera, se tendrá la opción de realizar la presentación del trabajo en forma presencial dentro de las instalaciones de la División de Ingenierías del Campus Irapuato – Salamanca, en la ciudad de Salamanca, Guanajuato, México.

El Dr. Frederic Trillaud se doctoró en Ingeniería Eléctrica en septiembre de 2005 por el Instituto de Tecnología de Grenoble (INP), Francia. De 2005 a 2007, fue nombrado asociado posdoctoral en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). De 2007 a 2010, fue contratado como ingeniero mecánico en el Laboratorio Nacional Ernesto Lawrence Berkeley (LBL). Desde el 2011, trabaja en el Instituto de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) como profesor investigador asociado. Su interés general gira en torno al desarrollo de modelos multifísicos (electromagnéticos, térmicos y mecánicos) utilizando software comercial y de código abierto con una participación particular en el desarrollo de tecnología superconductora. En 2019, recibió una cátedra de profesor titular asociado en la UNAM. Actualmente es profesor de métodos numéricos en el posgrado de Ingeniería EléctricaC de la UNAM. Ha publicado 85 artículos en le Web of Science core collection (https://www.webofscience.com/wos/author/record/1249095) en temas relacionados con electromagnetismo, modelos térmicos, mecánicos y eléctricos. También es miembro del comité organizador internacional de la Conferencia Internacional sobre Tecnología Magnética (https://indico.iter.org/event/19/page/18-committees).

Resumen

"Las aplicaciones de la superconductividad han dado lugar a grandes avances en la Ciencia y la tecnología desde el descubrimiento de los superconductores de baja temperatura (LTS), NbTi y Nb3Sn. Uno de los sistemas tecnológicos más impresionantes que utilizan LTS hasta la fecha se encuentra en la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN), situada en la frontera entre Francia y Suiza. Se trata de un anillo de 27 km formado por miles de electroimanes superconductores refrigerados a temperatura criogénica conocido como Gran Colisionador de Hadrones (LHC). Sin embargo, hay mucho más que una máquina única y la tecnología superconductora ha pasado a formar parte de nuestra vida cotidiana. Además del sector médico, con máquinas de resonancia magnética fabricadas con LTS, las nuevas aplicaciones que siguen a los avances en la fabricación de superconductores de alta temperatura (HTS) empiezan a penetrar en el sector eléctrico. Se pueden citar componentes de potencia como los limitadores de corriente de falla o los cables de potencia, por ejemplo, con un alto potencial de mercado. En dichas aplicaciones, México ha estado participando en la promoción de dicha tecnología, ya sea en el ámbito industrial o en el académico. En la presente charla, presentaremos diferentes proyectos que cubren distintos aspectos de las aplicaciones de HTS llevados a cabo en México. Esperamos dar a los asistentes una perspectiva de la tecnología que ha pasado de ser una curiosidad de laboratorio a una tecnología de impacto en la vida real." 

Dr. Pedro P. Vergara nació en Barranquilla, Colombia en 1990. Obtuvo su licenciatura (con honores) en Ingeniería Electrónica de la Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga, Colombia, en 2012, y su Maestría en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Campinas, UNICAMP, Campinas, Brasil, en 2015. En 2019, recibió su doctorado de ambas instituciones, la Universidad de Campinas, UNICAMP, Brasil, y la Universidad del Sur de Dinamarca, SDU, Dinamarca. En 2019, se unió a la Universidad Tecnológica de Eindhoven, TU/e, en los Países Bajos como Investigador Postdoctoral. En 2020, fue nombrado como Profesor Asistente en el grupo de Redes Eléctricas Inteligentes (Intelligent Electrical Power Grids) en la Universidad Tecnológica de Delft, también en los Países Bajos. Sus principales intereses de investigación incluyen el desarrollo de metodologías para el control, planificación y operación de sistemas de distribución eléctrica con alta penetración de recursos energéticos de bajo carbono (por ejemplo, vehículos eléctricos, sistemas fotovoltaicos, bombas de calor eléctricas) utilizando enfoques de optimización y Machine Learning. Actualmente, lidera desarrollos en proyectos europeos como H2020 MAGPIE y HE DRIVE2X, como también en proyectos Holandeses como DATALESS y ALIG4Energy, financiados por la Dutch Science Foundation. Tiene más de 30 publicaciones científicas en conferencias y revistas líderes internacionales. También ha sido editor invitado en números especiales relacionados con redes de distribución activas en la revista IEEE MPCE y la revista IEEE Transactions on JPV. El Dr. Vergara recibió el Premio a la Mejor Presentación en la Escuela de Optimización de Verano en 2018 organizada por la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU) y el Premio al Mejor Artículo en la 3ª Conferencia Internacional de Sistemas y Tecnologías de Energía Inteligente del IEEE, Turquía, en 2020.

Resumen

"La integración masiva de recursos energéticos distribuidos (DER) basados en energías renovables aumenta intrínsecamente la complejidad del sistema energético, especialmente cuando se trata de definir su programación operativa. Los algoritmos de aprendizaje profundo por refuerzo (DRL) surgen como una solución prometedora debido a sus características basadas en datos y libres de modelos. Sin embargo, los algoritmos DRL actuales no son capaces de aplicar restricciones operativas rigurosas (por ejemplo, equilibrio de potencia, restricciones de aumento o reducción de la rampa), lo que limita su aplicación en sistemas reales. En esta ponencia, discutiremos algunos de los retos que aún deben abordarse al utilizar DRL para despachar recursos en redes de distribución activas. Además, se presentará una nueva propuesta para superar algunas de estas limitaciones. La propuesta presentada se basa en los recientes avances en optimización para redes neuronales profundas (DNNs) que permiten su representación como una formulación MIP, permitiendo una mayor consideración de cualquier restricción del espacio de acción."

Recibió su grado de Ingeniero en la Facultad de Ingeniería Eléctrica de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Morelia, México en el 2008. En el 2011 obtuvo el grado de Maestro en Ciencias en Ingeniería Eléctrica con especialidad de Sistemas Eléctricos de Potencia en la Universidad Michoacana.

Se ha desempeñado como Analista en Tiempo Real y Jefe de Confiabilidad en la Gerencia de Control Oriental y como Jefe de Departamento de Estudios Especiales en la Unidad de Estudios Eléctricos.

Actualmente se desempeña como Jefe de la Unidad de Estudios Eléctricos del CENACE en donde tiene a su cargo los Departamentos de Modelo de Red y Límites Operativos, Esquemas de Acción Remedial, Estudios Especiales y de Ingeniería en Protecciones y Equipo Eléctrico.

Sus áreas de interés son Seguridad Operativa de SEP en régimen estacionario y dinámico, Fuentes Alternas de Energía, Calidad de la Potencia, y Dispositivos FACTS.

Resumen

"En esta plática se expondrán las experiencias de los últimos años que se han tenido en el CENACE en la validación del modelo matemático de los elementos dinámicos que constituyen al Sistema Interconectado Nacional (SIN). Asimismo, se presentarán algunos análisis de alto impacto orientados a la Planeación Operativa del Sistema Eléctrico Nacional (SEN) en donde destacan: la definición de Compuertas de Transferencia de Potencia, diseño de Esquemas de Acción Remedial y de Protección de Sistema, evaluación de los Esquemas de Disparos de Recierre Monopolar en Líneas de Transmisión y, Análisis y Reproducción de Disturbios de Alta Relevancia ocurridos en el SEN."