La Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) coordina el proyecto europeo Pedaid3 (Positive Energy District supported by AI and Data-Driven Decisions / Distrito de Energía Positiva respaldado por IA y decisiones basadas en datos), centrado en la optimización de los distritos de energía positivos haciendo uso de herramientas avanzadas de datos e inteligencia artificial (IA). El proyecto impulsa el papel de los distritos en la transición energética dentro del sistema energético, gestionando la demanda, el almacenamiento y el intercambio de energía.
El proyecto dispone de un presupuesto global superior a 1,7 millones de euros, de los cuales la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria gestiona alrededor de 215.000.
En el consorcio participan entidades de Italia, Letonia, Noruega, Polonia, España y Suiza. La coordinación técnica desde la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria recae en profesorado del Departamento de Informática y Sistemas, adscritos también al Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI), José Évora Gómez, José Juan Hernández Cabrera y Ana María Plácido Castro.
Distritos de energía positivos y transición energética
El proyecto Pedaid3 sitúa estos distritos en el núcleo de la transición energética, al integrarlos de forma activa en el sistema energético. Para ello se fomenta la gestión inteligente de la demanda, el almacenamiento y el intercambio de energía, junto con la adopción de soluciones como la movilidad eléctrica y el modelo vehicle to grid, en el que los vehículos pueden inyectar electricidad a la red cuando permanecen conectados, pero no están en uso.
Pedaid3 plantea un marco metodológico que reúna a los distintos actores que intervienen en los distritos de energía positivos: administraciones públicas, ciudadanía, tejido empresarial y operadores del sistema energético, entre otros. En este marco común se analizan sus necesidades específicas y se desarrollan soluciones tecnológicas específicas, con el fin de optimizar el funcionamiento de los distritos y avanzar hacia un consumo urbano más eficiente.
Entre las soluciones propuestas se incluyen sistemas de gestión de datos, herramientas de planificación energética y algoritmos de inteligencia artificial capaces de simular escenarios de producción, consumo y flexibilidad energética. Estos desarrollos se articulan en una plataforma de apoyo a la decisión adaptable a cada tipo de usuario.
Las soluciones de Pedaid3 se validan primero en entornos de laboratorio, empleando datos reales procedentes de diferentes casos de estudio europeos, garantizando así su replicabilidad y escalabilidad.