Actualmente está haciendo su doctorado en ingeniería informática en el Departamento de Informática y Automática de la Universidad de Salamanca (USAL). También trabaja como investigador en el grupo de investigación BISITE y en el proyecto DREAM-GO.

DREAM-GO es un proyecto internacional que tiene como objetivo aumentar la eficiencia de los sistemas de energía basados en infraestructuras de red inteligente (SG). Por lo tanto, en este proyecto se presentarán nuevos métodos de gestión inteligente de la energía y modelos adecuados de mercado de la electricidad para permitir la respuesta a la demanda (DR) para el funcionamiento en tiempo real de la SG.

Amin Shokri se graduó en ingeniería eléctrica en la Universidad de Khajeh Nasir Toosi de Tecnología (KNTU) en 2011. Obtuvo el título de master universitario en 2013 en la Universidad Internacional Imam Khomeini (IKIU), Qazvin, Irán. También en el campo de la ingeniería eléctrica.

Sus intereses en investigación incluyen redes inteligentes, operación y planificación del mercado de la electricidad y sistemas de administración de energía residencial. En particular, abordar los problemas de toma de decisiones bajo incertidumbre, considerando la integración de fuentes de energía renovables y sistemas de almacenamiento de energía en las redes inteligentes y redes de distribución.

En su trabajo fin de master, evaluó las reservas operativas como un tipo de servicios auxiliares en la compensación simultánea de los mercados de energía y de reserva. Además, la incertidumbre de la predicción de la generación de energía eólica, la carga eléctrica, y los agentes del sistema de energía se consideraron en su estudio. Desarrolló un nuevo método para asignar los costos de reserva entre agentes de mercado basándose en su comportamiento estocástico. Finalmente, los resultados de su tesis se publicaron en dos artículos JCR. Mientras realizaba sus investigaciones, aprendió a desarrollar y resolver problemas de optimización en el software GAMS. También utilizó el software MATLAB para aplicar métodos inteligentes para la predicción de precios de energía eléctrica y generación de energía eólica. Como resultado de su investigación, se publicó un artículo JCR y dos ponencias sobre el tema de la predicción de diferentes variables del mercado de la electricidad.

Recientemente, ha estado desarrollando un nuevo método de optimización por intervalos en el problema de la gestión energética residencial. En su modelo propuesto, las fuentes de energía renovables (RES) incluyen paneles solares y micro turbinas eólicas. Por otra parte, los sistemas de almacenamiento de energía (ESS) consistentes en vehículos eléctricos (EV) y baterías. También, las cargas residenciales de la calefacción que consistían en calentadores de espacio y calentadores de agua. Además de las bombas de piscina y otros servicios que se deben ejecutar. El principal deber de estas RES es suministrar las demandas eléctricas residenciales deseadas, y vender su generación de energía al mercado de la electricidad basándose en los objetivos del dueño de la casa inteligente. Además, un innovador método de optimización de intervalos se introduce en este modelo. Puede considerar la incertidumbre de la generación de energía de RES para resolver el problema de la gestión de energía residencial y disminuir la carga computacional.

Enlace en inglés.

Escrito por Juan M. Corchado

Catedrático en el Área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Salamanca. Director del Grupo de Investigación BISITE // Full Professor in Area of Computer Science and Artificial Intelligence at University of Salamanca. Director of the BISITE Research Group

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