Científicos de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo han elaborado un estudio que busca el reemplazo de las centrales eléctricas convencionales por centrales limpias a partir de un modelo matemático.
Así lo describen en el trabajo titulado “Optimal expansion for a clean power sector transition in Mexico based on predicted electricity demand using deep learning scheme” (Expansión óptima para una transición del sector de energía limpia en México basada en la demanda de electricidad prevista utilizando un esquema de aprendizaje profundo), publicado en Science Direct.
En el estudio, proponen además que a través del mencionado modelo sirva para reemplazar los combustibles fósiles por biocombustibles en las centrales eléctricas convencionales.
A la vez, se trata de Implementar y desarrollar “modelos de aprendizaje profundo para pronosticar adecuadamente la demanda energética futura”, según describen.
Para ello, presentan un caso de estudio real que considera diferentes escenarios, y muestran posibles soluciones para lograr lo que denominan “una transición sostenible del sector eléctrico”.
Justifican su decisión investigativa en que “el uso de soluciones matemáticas aplicadas a problemas de optimización se ha convertido en un tema importante en la investigación actual para la toma de decisiones”.
La planificación considerada en este estudio se extiende desde 2020 hasta 2040, donde el enfoque considera la implementación de modelos de aprendizaje profundo para pronosticar la demanda eléctrica futura de cada año a través de datos históricos; obteniendo así una configuración energética más precisa. Los combustibles fósiles y los biocombustibles se utilizan como energía primaria en el funcionamiento de diferentes tecnologías.
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