“Nuestro modelo consigue que esas decisiones se puedan tomar de manera más eficiente”

Juan Miguel Morales y Salvador Pineda desarrollan modelos matemáticos para planificar la expansión de las energías renovables y facilitar decisiones como dónde instalar nuevos parques eólicos o solares y qué infraestructuras eléctricas adicionales son necesarias. Su método reduce la complejidad computacional de estos problemas y permite diseñar de forma más eficiente sistemas eléctricos de gran escala, como una red europea abastecida íntegramente con energías renovables.

Morales y Pineda han recibido el Premio Sociedad de Estadística e Investigación Operativa-Fundación BBVA 2020 a la Mejor Contribución Aplicada en Investigación Operativa por el trabajo “Chronological Time-Period Clustering for Optimal Capacity Expansion Planning with Storage”. La investigación muestra cómo las técnicas de optimización pueden contribuir a reducir los costes de las futuras inversiones en redes e in

Juan Miguel Morales y Salvador Pineda desarrollan modelos matemáticos para planificar la expansión de las energías renovables y facilitar decisiones como dónde instalar nuevos parques eólicos o solares y qué infraestructuras eléctricas adicionales son necesarias. Su método reduce la complejidad computacional de estos problemas y permite diseñar de forma más eficiente sistemas eléctricos de gran escala, como una red europea abastecida íntegramente con energías renovables.

Morales y Pineda han recibido el Premio Sociedad de Estadística e Investigación Operativa-Fundación BBVA 2020 a la Mejor Contribución Aplicada en Investigación Operativa por el trabajo “Chronological Time-Period Clustering for Optimal Capacity Expansion Planning with Storage”. La investigación muestra cómo las técnicas de optimización pueden contribuir a reducir los costes de las futuras inversiones en redes e infraestructuras energéticas y apoyar la transición hacia un sistema eléctrico basado en fuentes renovables.