Responsable: Carlos Bordons Alba / Ascensión Zafra Cabeza
Tipo de Proyecto/Ayuda: Plan Estatal 2017-2020 Retos - Proyectos I+D+i
Referencia: PID2019-104149RB-I00
Fecha de Inicio: 01-06-2020
Fecha de Finalización: 31-12-2023

Empresa/Organismo financiador/es:

• Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades

Equipo:

• Equipo de Investigación:
  • María del Mar Castilla Nieto
  • Alejandro José del Real Torres
  • José Ramón Domínguez Frejo
  • Juan Manuel Escaño González
  • Eduardo Fernández Camacho
  • Félix García Torres
  • Eduardo Manuel López González
  • Amparo Núñez Reyes
  • Miguel Ángel Ridao Carlini
• Equipo de Trabajo:
  • Fernando Isorna Llerena
  • Eva Masero Rubio
  • Kumars Rouzbehi
  • Jaime Luis Sáenz Cuesta
  • Julio José Caparrós Mancera (alta: 01/01/2022)
  • William David Chicaiza Salazar (alta: 07/03/2023)
  • Víctor Manuel de Frutos Casado (alta: 01/06/2022)
  • Javier Gómez Jiménez (alta: 15/02/2023)
  • Manuel Mora Nieto (alta: 01/08/2022)
  • Pablo Anibal Velarde Rueda (alta: 01/06/2022)

Contratados:

• Investigadores:
  • Pablo González Camacho
  • Andrés Hernández Rivera
  • Elena María Mosquera Guerrero
  • Daniel Navarro Chamorro
  • Javier Prada Delgado
  • Manuel Sivianes Castaño

Resumen del proyecto:

El proyecto de I+D+i SAFEMPC (PID2019-104149RB-I00) con título “Técnicas de gestión segura y fiable de la energía en microrredes integrando cambios en la demanda y control predictivo estocástico ” ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación en el marco de los programas estatales de generación del conocimiento y fortalecimiento científico y tecnológico del sistema de I+D+I orientada a los retos de la sociedad. Tiene una duración de 3 años. Es un proyecto liderado por la Universidad de Sevilla en el que participan investigadores del Centro Nacional del Hidrógeno (CNH2), el Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial (INTA) y la Universidad de Almería. El proyecto da continuidad a los proyectos COOPERA y CONFIGURA centrados en el desarrollo de técnicas de control predictivo basadas en modelo aplicadas a microrredes.