se centra en la integración avanzada de DERMs (Distributed Energy Resource Management Systems), algoritmos predictivos y modelos de optimización para mejorar la flexibilidad y resiliencia de sistemas eléctricos distribuidos, incluyendo redes inteligentes y microgrids. Este enfoque técnico involucra áreas principales como la modelación basada en HIL/SIL (Hardware-in-the-Loop / Software-in-the-Loop), simulación de redes, control adaptativo y pronóstico de generación renovable mediante técnicas de ML/DL (Machine Learning/Deep Learning), con especial énfasis en la validación de estrategias para administración dinámica de recursos energéticos distribuídos y control en tiempo real.
Las capacidades de ensayo incluyen bancos de pruebas para integración y evaluación de dispositivos IoT, adquisición de datos sincronizados y análisis de robustez ante perturbaciones electromagnéticas bajo normativas aplicables internacionales en el sector energético. La trazabilidad en seguridad funcional se mantiene alineada con estándares de calidad y gestión de riesgos, facilitando la formación para perfiles como ingeniero de sistemas energéticos, especialistas en control de redes, desarrolladores de software embedded, analistas de datos energéticos y coordinadores de proyectos smart grid.
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Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
6. Digital Twins para Energía: Estrategias en DERMs, Pronóstico, Optimización y Flexibilidad
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de sistemas de energía, programación y matemáticas. Nivel de inglés B2. Ofrecemos recursos de apoyo si es necesario.
1.1 Introducción a Digital Twins para Energía: conceptos, beneficios y alcance de DERMs, Pronóstico, Optimización y Flexibilidad
1.2 Terminología clave y fundamentos de Digital Twins en energía: qué son, componentes y diferencias con modelos estáticos
1.3 Arquitecturas de Digital Twins para redes energéticas: datos, modelos, plataformas e interoperabilidad
1.4 DERMs en energía: modelado, gestión, integración con sistemas existentes y gobernanza
1.5 Pronóstico en redes energéticas: métodos, series temporales, incertidumbre y escenarios
1.6 Optimización y control en Digital Twins: objetivos, algoritmos y aplicaciones en operación y planificación
1.7 Flexibilidad energética: recursos de demanda, almacenamiento y generación distribuida en el marco de Digital Twins
1.8 Integración de datos y cadena digital: MBSE/PLM, data lineage, calidad y seguridad de datos
1.9 Desarrollo y madurez de proyectos de Digital Twins: fases, TRL/CRL/SRL, métricas y gobernanza
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para implementación de Digital Twins en una red eléctrica
2.1 Modelado de DERMs y arquitectura de datos para Digital Twins energéticos
2.2 Integración de pronósticos de demanda y generación en la simulación
2.3 Métodos de simulación: dinámico, estático e híbrido aplicado a redes energéticas
2.4 Optimización operativa en simulación: despacho, rampas y flexibilidad
2.5 Calibración, validación y verificación de modelos de Digital Twin con datos reales
2.6 Análisis de escenarios e incertidumbre: variables climáticas, demanda y recursos
2.7 Simulación de flujos de energía, congestiones y confiabilidad de la red
2.8 Calidad de datos y gobernanza para Twins: gestión de fuentes y trazabilidad
2.9 Interoperabilidad y estándares: CIM, IEC 62850/62970, FMI y APIs
2.10 Caso práctico: desarrollo de un modelo de simulación de red con DERMs, pronóstico, optimización y flexibilidad
3.1 Arquitectura de DERMs en implementación energética: estructura, interfaces y gobernanza
3.2 Requisitos de certificación y estándares emergentes para DERMs y redes DT
3.3 Pronóstico de demanda y generación para DERMs: modelos, datos y incertidumbre
3.4 Optimización operativa y despacho con DERMs: algoritmos y horizonte temporal
3.5 Integración de recursos distribuidos mediante DERMs: flexibilidad y escenarios
3.6 Diseño y gestión de la cadena digital: MBSE/PLM para control de cambios
3.7 Seguridad, ciberseguridad y cumplimiento normativo en DERMs y DT
3.8 Validación, pruebas y aceptación en implementación: TRL/CRL/SRL y benchmarks
3.9 Mantenimiento, actualizaciones y evolución de DERMs: mantenimiento predictivo y modularidad
3.10 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgo para implementación DT
4.1 DERMs para redes energéticas: modelado, ingestión de datos y calibración en tiempo real
4.2 Pronóstico avanzado para sistemas energéticos: predicción de demanda y generación, incertidumbre y escenarios
4.3 Optimización operativa con Digital Twins: despacho económico, minimización de pérdidas y gestión de almacenamiento
4.4 Flexibilidad y respuesta en redes: demanda flexible, almacenamiento y respuesta a la variabilidad
4.5 Integración de DERs y microredes: coordinación, confiabilidad y control jerárquico
4.6 Mantenimiento predictivo y confiabilidad: monitorización de activos y planes proactivos
4.7 Data governance y MBSE/PLM para twins energéticos: trazabilidad, change control y thread digital
4.8 Riesgo tecnológico y readiness: TRL/CRL/SRL y planes de mitigación
4.9 Propiedad intelectual, certificaciones y time-to-market: estándares, patentes e interoperabilidad
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo para proyectos de Digital Twins energéticos
5.1 Fundamentos de Digital Twins en el sector energético
5.2 Recopilación y análisis de datos para DTs energéticos
5.3 Pronóstico de demanda y producción energética
5.4 Optimización de recursos en redes inteligentes
5.5 Modelado de redes de distribución de energía
5.6 Flexibilidad en la gestión de la energía: DERMs
5.7 Integración de DTs en plataformas de gestión energética
5.8 Análisis de escenarios y simulación de DTs
5.9 Aplicaciones prácticas de DTs en redes inteligentes
5.10 Estudio de caso: Implementación de DTs para la eficiencia energética
6.1 Introducción a los Digital Twins en Energía
6.2 ¿Qué son los Digital Twins?
6.3 Beneficios de los Digital Twins en el sector energético
6.4 Aplicaciones clave de los Digital Twins en energía
6.5 Desafíos y oportunidades en la implementación de Digital Twins
6.6 Tecnologías habilitadoras: IoT, Big Data, IA
6.7 Casos de uso iniciales y ejemplos prácticos
6.8 Fundamentos de DERMs, pronóstico y optimización
6.9 Flexibilidad en el contexto de los Digital Twins
6.10 El futuro de los Digital Twins en el sector energético
7.1 Introducción a los Digital Twins en el Sector Energético: Conceptos Clave
7.2 Análisis de Datos Energéticos: Fuentes, Tipos y Preprocesamiento
7.3 Pronóstico de la Demanda Energética: Métodos y Técnicas
7.4 Optimización de Redes Inteligentes: Modelado y Simulación
7.5 Flexibilidad Energética: Estrategias y Aplicaciones
7.6 Digital Twins para DERMs: Modelado y Control
7.7 Análisis de Redes Inteligentes: Flujo de Potencia y Estabilidad
7.8 Implementación de Digital Twins: Plataformas y Herramientas
7.9 Casos de Estudio: Aplicaciones Reales de Digital Twins
7.10 Tendencias Futuras: El Rol de los Digital Twins en la Energía
8.1 Modelado y Simulación de DERMs: Fundamentos y Aplicaciones
8.2 Pronóstico de la Demanda Energética: Técnicas y Herramientas
8.3 Optimización de la Flexibilidad en Redes: Estrategias y Algoritmos
8.4 Análisis de Datos para Digital Twins en Energía
8.5 Integración de Fuentes de Energía Renovable
8.6 Diseño de Digital Twins: Arquitectura y Componentes
8.7 Implementación de Digital Twins en el Sector Energético
8.8 Monitoreo y Control Remoto en Tiempo Real
8.9 Ciberseguridad para Digital Twins en Energía
8.10 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas de Digital Twins
9.1 Introducción a DERMs: Conceptos y Fundamentos
9.2 Pronóstico de la Demanda Energética: Técnicas y Modelos
9.3 Optimización Energética: Algoritmos y Estrategias
9.4 Digital Twins en Energía: Arquitectura y Diseño
9.5 Modelado y Simulación de DERMs
9.6 Análisis de Datos y Visualización para la Toma de Decisiones
9.7 Flexibilidad en Redes Energéticas: Integración de Fuentes Renovables
9.8 Estudios de Caso: Aplicaciones Reales y Resultados
9.9 Ciberseguridad y Protección de Datos en Digital Twins de Energía
9.10 Futuro de los Digital Twins en el Sector Energético
10.1 Introducción a los Digital Twins en DERMs
10.2 Modelado de DERMs: Componentes y interacciones
10.3 Pronóstico de la Demanda y Generación Distribuida
10.4 Optimización de la Operación de DERMs
10.5 Flexibilidad Energética y su implementación
10.6 Estudio de Caso: Implementación de Digital Twins
10.7 Análisis de Datos y Visualización
10.8 Herramientas y Plataformas para Digital Twins
10.9 Desafíos y Oportunidades en la Implementación
10.10 Proyecto final — Digital Twins Energéticos: Implementación DERMs
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM
Nuestro equipo está listo para ayudarte. Contáctanos y te responderemos lo antes posible.
Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación