La UCA impulsa modelos matemáticos para energías renovables junto a GEN en Puerto Real

La Universidad de Cádiz desarrolla modelos matemáticos para energías renovables en colaboración con el Grupo Energético de Puerto Real (GEN) con el objetivo de mejorar la gestión, la eficiencia y el mantenimiento predictivo en sistemas inteligentes.

La Universidad de Cádiz (UCA) y el Grupo Energético de Puerto Real (GEN) han desarrollado una línea de investigación centrada en nuevos modelos matemáticos para energías renovables, orientados a optimizar la gestión de recursos y la toma de decisiones en entornos energéticos complejos. El proyecto se ha llevado a cabo en el marco de un contrato predoctoral industrial y ha culminado en una tesis doctoral defendida este mes de marzo.

La iniciativa aborda uno de los principales retos del sector energético actual: cómo analizar y gestionar datos con incertidumbre para mejorar la planificación, la eficiencia y el mantenimiento predictivo en sistemas vinculados a energías renovables. Según la información facilitada por la UCA, el trabajo se centra en el estudio de relaciones entre variables mediante estructuras matemáticas avanzadas que permiten representar conocimiento y extraer patrones de forma rigurosa.

La investigación ha sido desarrollada por Francisco José Ocaña en su tesis doctoral titulada *Análisis de relaciones de variables en retículos de conceptos multiadjuntos*, dirigida por los profesores María Eugenia Cornejo y Jesús Medina, del grupo Matemáticas para el Diseño de Sistemas Inteligentes (M·CIS) de la Universidad de Cádiz. La tesis ha obtenido la calificación de Sobresaliente Cum Laude y cuenta con mención internacional.

El objetivo principal del estudio ha sido diseñar herramientas matemáticas capaces de trabajar con la incertidumbre inherente a los datos reales, una característica habitual en los sistemas energéticos. Esta aproximación permite mejorar la fiabilidad de las decisiones operativas y facilitar procesos como la optimización de recursos o la detección anticipada de fallos, aspectos clave para el mantenimiento predictivo.

La colaboración se ha desarrollado con GEN, entidad responsable de servicios operativos en el municipio de Puerto Real. La empresa participa en proyectos vinculados a la gestión energética y a la incorporación de innovación tecnológica en sus servicios. En este contexto, la investigación busca aplicar técnicas matemáticas avanzadas e inteligencia artificial a escenarios reales relacionados con energías renovables y optimización de recursos.

El contrato predoctoral industrial que ha hecho posible este trabajo es una modalidad orientada a reforzar la transferencia de conocimiento entre universidad y empresa. A través de este modelo, los investigadores desarrollan sus tesis doctorales en conexión directa con necesidades concretas del tejido productivo, favoreciendo la aplicación práctica de los resultados.

Desde el punto de vista técnico, los modelos matemáticos desarrollados permiten representar de forma estructurada las relaciones entre múltiples variables y gestionar información incompleta o imprecisa. Esta capacidad resulta especialmente relevante en sistemas inteligentes aplicados a energías renovables, donde factores como la variabilidad de la producción o las condiciones ambientales influyen directamente en la eficiencia del sistema.

Además, el enfoque matemático aporta características como trazabilidad, explicabilidad y escalabilidad, elementos considerados necesarios para la implementación de soluciones tecnológicas en entornos reales. Estas cualidades facilitan que los sistemas puedan adaptarse a distintas situaciones y evolucionar conforme cambian las condiciones operativas.

Con esta investigación, la Universidad de Cádiz refuerza su actividad en el ámbito de los modelos matemáticos para energías renovables y consolida la figura del doctorado industrial como herramienta de colaboración con empresas del entorno. En el caso de Puerto Real, la alianza con GEN sitúa el foco en la aplicación directa del conocimiento científico a la mejora de servicios energéticos locales.

El proyecto se enmarca en un contexto de transición energética y creciente implantación de energías renovables, donde la gestión eficiente de los recursos y el análisis avanzado de datos adquieren un papel estratégico. La UCA y GEN prevén continuar explorando líneas conjuntas que integren matemáticas e inteligencia artificial para afrontar los desafíos del sector energético en la provincia de Cádiz.