• Reduciría la contaminación ambiental, logrando una mayor calidad de vida

Culiacán, Sin, 17 de junio de 2019. TecNM/DCD. Con la finalidad de reducir los costos que implica generar energía por medios eólicos e implementar su uso, docentes investigadores del Tecnológico Nacional de México campus Culiacán desarrollan un proyecto para modelar el comportamiento del viento con nuevas tecnologías.

“La adopción de energía verde permite un país limpio, autosustentable, para esto es necesario hacer más atractiva la inversión de nuevas tecnologías. Este proyecto trata de modelar el comportamiento del viento, y a su vez bajar los costos de producción, por consiguiente, los beneficios finales podrán ser los mismos usuarios”, afirmó Héctor Rodríguez Rangel, director responsable.

En el proyecto “Optimización de hiperparámetros de las redes convolucionales para el pronóstico de la velocidad del viento en un ambiente distribuido” se utilizan nuevas tecnologías en aprendizaje profundo, el cual estudia cómo mejorar la predicción de la velocidad del viento con la finalidad de reducir los costos que implica generar energía eólica.

El profesor investigador del campus Culiacán del TecNM mencionó que actualmente hay una gran demanda para encontrar fuentes de energía renovables, sustentables y limpias.

Explicó que una de ellas, de bajo costo de producción y baja o nula emisión de CO² es la energía eólica, que se genera a partir de la velocidad del viento. Sin embargo, explicó, los modelos que describen el comportamiento o dinámica del viento son altamente no lineales o caóticos, por lo que modelar matemáticamente su comportamiento sería una tarea muy compleja.

“Para adoptar tecnologías verdes o sustentables es necesario saber con antelación la cantidad de energía a producir”, advirtió.

Entrevistado en el marco del Día Global del Viento, Rodríguez Rangel dijo que este proyecto explora el uso de técnicas con el fin de poder estimar el comportamiento del viento, se enfoca en crear un algoritmo que permita la sintonización de los parámetros de la red profunda encargada de modelar el comportamiento del viento. Todo esto en un ambiente distribuido.

“Esto quiere decir que sincronizamos varios equipos para que trabajen en conjunto con la finalidad del crear el modelo de comportamiento productivo, y así poder, de una mejor manera, estimar la cantidad de energía limpia producida”, detalló.

Además de Rodríguez Rangel, participan los investigadores Gloria Ekaterine Peralta Peñúñuri, Nora Esmeralda Cancela García, Víctor Alejandro González Huitrón y Abraham Efraim Rodríguez Mata, éstos dos últimos de Cátedras CONACyT, así como estudiantes de la Maestría en Ciencias de la Computación y de Ingeniería en Sistemas Computacionales, y alumnos que apoyan mediante su servicio social.

“El desarrollo de este estudio ayuda a la formación de recursos humanos, además de formar especialistas en áreas de Tecnología, y, posteriormente, implementar el uso de esa energía en todo el país, con lo que se reduciría la contaminación ambiental, logrando una mayor calidad de vida para todas las personas”, señaló.

Refirió que para llevar a cabo el proyecto se obtuvo un monto de 300 mil pesos para desarrollarlo durante un año, a través de la convocatoria del Tecnológico Nacional de México, TecNM, de Apoyo a la Investigación Científica y Tecnológica en los programas educativos.

El investigador Nivel 1 del Sistema Nacional de Investigadores, SNI, reitera que una mejora del 1% en la predicción del viento genera ahorros significativos para los centros de distribución, para las granjas eólicas, “por ello es muy conveniente seguir estudiando sus beneficios, ya que el comportamiento del viento es caótico”, indicó.

El proyecto tiene una duración de un año, de enero a diciembre del 2019. “Estamos por finalizar dos tesis de maestría y ya se tienen dos artículos publicados de congreso”, finalizó.

Héctor Rodríguez Rangel es egresado del TecNM campus Morelia, de la carrera de Sistemas Computacionales, con maestría y doctorado en Ingeniería Eléctrica por la Universidad Michoacana. Durante su etapa doctoral, realizó una estancia en la Universidad de Oregón, trabajando con diagramas de bifurcación cualitativos. Además, tiene estudios postdoctorales en la Universidad Politécnica de Cataluña. Sus líneas de investigación se centran en optimización, cómputo inteligente y reconocimiento de patrones. atec/zfa