Máster en

Smart Energy

• Generación eléctrica
• Partes de una central de generación.
• Modelización de los generadores síncronos.
• Conexión a red de potencia de cortocircuito infinita.
• Simulación generador síncrono convencional.
• Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) como generador. Generación con máquina de inducción.
• Simulación generadores de rotor devanado.
• Energía solar fotovoltaica
• Introducción a la energía solar fotovoltaica. Tipo de instalaciones, geometría solar básica, evolución y actualidad.
• Módulos fotovoltaicos, tecnologías, consideraciones tecnológicas (mismatch, sombreado, seguidores solares).
• Modelización de celda y panel.
• Diseño de instalaciones.
• Introducción a los convertidores fotovoltaicos. Componentes, modulación. El inversor conectado a red.
• Sistemas de seguimiento del punto de máxima potencia. Regulador maximizador (MPPT) y rendimiento de inversores fotovoltaicos.
• Sistemas de detección de manzana. Contexto normativo y algoritmos de detección.
• Energía eólica
• Introducción a la simulación de sistemas eólicos.
• Máquinas eléctricas utilizadas para la generación eólica.
• Convertidores estáticos empleados para la generación eólica.
• Modelización y simulación de convertidores estáticos.
• Control aplicado a la generación eólica.
• Integración en red de energía eólica y códigos de conexión a red.
• Simulación de sistemas de generación eólica.
• Integración de energías renovables a la red.
• Introducción a las plantas renovables.
• Códigos de conexión a la red.
• Plantas de generación renovable de gran escala.
• Plantas de generación virtuales.
• Microrredes con generación renovable.
• Simulación de plantas de generación y microrredes.
• Movilidad eléctrica
• Introducción a los vehículos híbridos y eléctricos.
• Dinámica del vehículo eléctrico.
• Vehículo eléctrico. Normativa e integración a las smart grids.
• Tracción eléctrica. Motores y convertidores.
• Modelado y simulación de un vehículo eléctrico.
• Sistema eléctrico ferroviario.

• Fundamentos de ingeniería eléctrica
• Introducción. Ley de Ohm.
• Valor eficaz y fasores.
• Sistemas trifásicos.
• Transformadores ideales.
• Esquema equivalente del transformador.
• Análisis de redes eléctricas
• Introducción al sistema eléctrico.
• Componentes de la red.
• Parámetros y modelos de la red.
• Análisis en régimen permanente.
• Transformador y flujo de carga.
• Problemas aplicados.
• Introducción al MATPOWER.
• Planificación de redes eléctricas.
• Simulación de redes eléctricas.
• Criterios de expansión de redes eléctricas.
• Redes con electrónica de potencia
• Introducción a los sistemas eléctricos con electrónica de potencia.
• Modelo y control de un convertidor estático.
• Operaciones de redes con convertidores.
• Prácticas con convertidores.
• Simulación de redes con convertidores: estado estacionario y análisis dinámico.
• Almacenamiento de energía
• Almacenamiento de energía eléctrica con sistemas mecánicos.
• Almacenamiento de energía eléctrica con supercondensadores.
• Almacenamiento de energía eléctrica con baterías.
• Modelización y control de las tecnologías de almacenamiento y los sistemas asociados de conversión de potencia.
• Evaluación de costes.

High Voltage Direct Current (HVDC) y Flexi- ble AC Transmission Systems (FACTS), sistemas eléctricos DC y AC controlables

• Introducción a las redes al HVDC, FACTS, sistemas eléctricos AC/DC.
• Funcionamiento de un convertidor VSC conectado a red.
• Dispositivos FACTS.
• Prácticas sobre dispositivos FACTS.
• La tecnología HVDC.
• Redes HVDC.

• Tecnologías de la Información
• Introducción a las TICs (Virtualización, Linux).
• Introducción a la programación (lenguaje C).
• Gestión de repositorios (GIT).
• Bases de Datos.
• Diseño de páginas web (HTML y CSS).
• Lenguajes de programación: PHP y Javascript.
• Práctica final.

Big Data y Machine Learning

• Introducción a Python y visualización de datos para data science.
• Introducción a big data y machine learning aplicado al sector eléctrico: campos de aplicación y herramientas de análisis.
• Estadística descriptiva para el análisis de datos. Aplicación de técnicas de limpieza y preprocesado de datos.
• Modelos de aprendizaje supervisado: regresión. Predicción de demanda y generación eléctrica.
• Modelos de aprendizaje supervisado: clasificación. Caso de estudio relacionado con el sector eléctrico.
• Modelos de aprendizaje no supervisado: clustering para crear grupos de clientes con datos de contadores eléctricos.
• Digitalización de la energía
• Introducción a la IoT y la digitalización de la energía.
• Herramientas de bajo coste para aplicaciones IoT aplicado a la energía.
• Monitoreo de cargas domésticas.
• Almacenamiento y clasificación de datos de consumo domésticos.
• Gestión activa de la demanda aplicada a cargas domésticas.
• Proyectos IoT aplicados al sector energético.
• Herramientas de optimización para sistemas energéticos
• Principios básicos de optimización.
• Formulaciones matemáticas, deterministas y heurísticas.
• OPF: DC, AC, Híbrido AC / DC.
• Blockchain en el sector de la energía
• Introducción a blockchain.
• Aplicación blockchain.

• Regulación y planificación de la energía
• Regulación europea.
• Regulación española.
• Planificación energética macroeconómica.
• Planificación del sistema eléctrico: transporte.
• Planificación del sistema eléctrico: distribución.

• Mercados de electricidad
• Estructura del sector eléctrico.
• Mercado diario.
• Mercado intradiario y balanceo.
• Mercados de futuros.
• Innovación en mercados.
• Simulador de mercado diario.

• Contratación y asesoría energética
• Sistema tarifario y comercialización.
• Contratación y asesoría energética para clientes BT.
• Contratación y asesoría energética para clientes AT.
• ESCO.
• Planificación energética microeconómica.

• Análisis tecno-económica y ambiental de proyectos energéticos
• Gestión de proyectos de energías renovables.
• Proyecto básico.
• Estudio técnico de plantas fotovoltaicas.
• Análisis económico y ecológico.
• Proyecto de construcción.
• Análisis financiero.
• Análisis del ciclo de vida e impacto ambiental.

• Estrategia e innovación energética
• Modelos de negocio en el sector energético.
• Strategy and innovation management.
• Emprendimiento y opciones de financiación de la innovación energética.
• Gestión de la innovación aplicada a casos prácticos.
• Liderazgo.
• Autoconocimiento para la gestión de equipos y la gestión de conflictos.