Título: Planificacióon de consumo el éctrico residencial en redes inteligentes
Directoras: Isabel Méndez-Díaz y Paula Zabala
Jurados: Javier Marenco y Federico Pousa

Resumen: En Argentina, como en el resto del mundo, el consumo energético se encuentra en permanente crecimiento. Esta demanda no es s ólo impulsada por el aumento de poblacióon, sino tambiéen por el desarrollo de nuevas tecnolog í as y formas de vida, cada vez m ás dependientes del suministro el éctrico. Las redes inteligentes utilizan nuevas tecnolog ías, como controladores inteligentes y aut ónomos, software avanzado para la gesti ón de datos y optimizacióon, y comunicaciones bidireccionales entre las empresas el éctricas y los consumidores, con el fin de crear una red de distribución de energ í a automatizada y distribuida.

Para optimizar el costo de la factura el ectrica, el usuario residencial debe evitar utilizar artefactos en las horas caras (de alta demanda) cuando esto sea posible o, al menos, operarlos a bajos niveles de consumo. Para dar soporte en esta toma de decisiones es necesario contar con algoritmos de optimización a nivel residencial, que sean capaces de manejar las componentes hogareñas de las redes inteligentes considerando las preferencias del usuario. El problema que se abord o en este trabajo es desde el punto de vista de un usuario que debe tomar decisiones sobre el uso de distintos dispositivos eléectricos en el transcurso de un dí a. El usuario dispone de dos tipos de aparatos: programables y no programables. En el primer caso, los artefactos deben programarse a cierta potencia y tienen un horario deseado de comienzo dentro de una ventana de tiempo. En el segundo caso, los artefactos deben programarse en un perí odo establecido de tiempo y tienen una potencia de funcionamiento deseada. Se busca encontrar una planificaci ón que minimice una medida de discomfort y el costo de la energí a utilizada. Dentro de este marco general, contemplamos diferentes escenarios: (a) con y sin interrupciones en el funcionamiento de cada aparato y (b) con y sin cotas m áximas de consumo energ ético en cada perí odo. En este trabajo presentamos diferentes algoritmos exactos y heurí sticos para resolver el problema, analizamos su performance y el impacto que cada escenario tiene en el usuario.