El Curso de Smart Grids en Campus Universitarios explora la implementación de redes inteligentes en entornos educativos. Se centra en el diseño, simulación y análisis de sistemas eléctricos inteligentes, utilizando herramientas como simuladores de redes y plataformas de gestión energética. El curso cubre temas como sensores inteligentes, comunicación bidireccional, almacenamiento de energía y optimización de la red, adaptando estas tecnologías para la investigación y el aprendizaje en el campus. Se busca promover la eficiencia energética, la integración de fuentes renovables y el desarrollo de soluciones sostenibles para el futuro de la energía.
El programa fomenta la participación práctica en proyectos relacionados con la gestión de la demanda, la ciberseguridad en redes inteligentes y la integración de vehículos eléctricos. Incluye estudios de caso y visitas a instalaciones reales para comprender la aplicación práctica de las Smart Grids. El curso capacita a estudiantes y profesionales para liderar la transformación del sector energético, cubriendo aspectos técnicos y regulatorios clave, preparando a los participantes para roles en ingeniería eléctrica, gestión de energía y desarrollo de tecnologías inteligentes.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Smart Grids, redes inteligentes, gestión energética, eficiencia energética, fuentes renovables, simulación de redes, gestión de la demanda, ingeniería eléctrica.
599 €
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.
5. Despliegue y Control de Infraestructuras de Smart Grids Académicas
6. Simulación y Análisis de Datos en Smart Grids Universitarias
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de electricidad, programación (Python preferiblemente) y redes de comunicación; ES/EN B2.
1.1 Introducción a las Smart Grids en Entornos Universitarios
1.2 Diseño Conceptual de Smart Grids
1.3 Selección de Tecnologías de Redes Inteligentes
1.4 Planificación y Diseño de la Infraestructura
1.5 Implementación de Sensores y Dispositivos de Medición
1.6 Arquitectura de Comunicación y Protocolos
1.7 Ciberseguridad en Smart Grids Universitarias
1.8 Estudio de Caso: Diseño de Smart Grids en Universidades
1.9 Gestión de Proyectos y Presupuesto
1.10 Legalidad y Normativas
2.2 Evaluación de la eficiencia energética en la infraestructura existente.
2.2 Análisis de datos de consumo energético.
2.3 Identificación de áreas de mejora en la red.
2.4 Optimización de la distribución de energía.
2.5 Implementación de estrategias de ahorro energético.
2.6 Evaluación del impacto de las energías renovables.
2.7 Simulación de escenarios de optimización.
2.8 Uso de herramientas de análisis y modelado de redes.
2.9 Desarrollo de indicadores clave de rendimiento (KPIs).
2.20 Reporte de resultados y recomendaciones de mejora.
3.3 Diagnóstico Energético de Campus Inteligentes
3.2 Auditorías Energéticas y Levantamiento de Datos
3.3 Modelado Energético de Edificios y Sistemas
3.4 Análisis de Consumo Energético por Zonas y Usos
3.5 Identificación de Oportunidades de Ahorro Energético
3.6 Indicadores Clave de Rendimiento Energético (KPIs)
3.7 Análisis Costo-Beneficio de Medidas de Eficiencia
3.8 Gestión de la Demanda Energética y Carga Eléctrica
3.9 Herramientas de Simulación y Análisis Energético
3.30 Informes y Presentación de Resultados del Análisis Energético
4.4 Introducción a las Energías Renovables en Smart Grids Universitarias
4.2 Paneles Solares Fotovoltaicos: Diseño e Implementación
4.3 Energía Eólica: Integración a Escala Universitaria
4.4 Diseño y Selección de Sistemas de Almacenamiento Energético
4.5 Integración de Micro-Redes y Sistemas Híbridos
4.6 Gestión de la Demanda y Optimización del Consumo Energético
4.7 Estudios de Viabilidad y Análisis de Costo-Beneficio
4.8 Modelado y Simulación de Sistemas de Energías Renovables
4.9 Regulación y Normativas para Energías Renovables en Universidades
4.40 Casos de Estudio: Implementaciones Exitosas en Universidades
5.5 Introducción a Smart Grids Universitarias
5.5 Diseño conceptual y arquitecturas de red
5.3 Selección de tecnologías y componentes
5.4 Planificación y modelado de la red
5.5 Diseño de sistemas de gestión de energía (EMS)
5.6 Consideraciones de ciberseguridad y privacidad
5.7 Estudio de casos: universidades exitosas
5.8 Diseño de la interfaz del usuario (UI)
5.5 Métricas clave de rendimiento (KPIs)
5.5 Evaluación de la eficiencia energética
5.3 Análisis de la calidad de la energía
5.4 Optimización de la distribución de carga
5.5 Modelado y simulación de escenarios
5.6 Herramientas de evaluación y análisis de datos
5.7 Estrategias de optimización y mejora continua
5.8 Caso de estudio: optimización de redes universitarias
3.5 Análisis de consumo energético
3.5 Auditorías energéticas en campus
3.3 Gestión de la demanda (Demand-Side Management, DSM)
3.4 Análisis de costos energéticos
3.5 Modelado y pronóstico del consumo
3.6 Implementación de sistemas de medición avanzada (AMI)
3.7 Estrategias de ahorro y eficiencia energética
3.8 Elaboración de informes y análisis de datos
4.5 Integración de paneles solares y parques eólicos
4.5 Diseño e implementación de sistemas de almacenamiento de energía (ESS)
4.3 Modelado y simulación de generación renovable
4.4 Diseño de sistemas de micro-redes
4.5 Interconexión con la red eléctrica principal
4.6 Optimización de la integración de energías renovables
4.7 Estudio de casos: implementación de renovables en universidades
4.8 Incentivos y políticas para energías renovables
5.5 Selección de infraestructuras y equipos
5.5 Implementación de sistemas de comunicación
5.3 Instalación y configuración de medidores inteligentes
5.4 Configuración y despliegue de sistemas de control
5.5 Pruebas y puesta en marcha
5.6 Mantenimiento y operación de la infraestructura
5.7 Gestión de proyectos de despliegue
5.8 Estudio de casos: despliegue exitoso en universidades
6.5 Herramientas de simulación de Smart Grids
6.5 Modelado de sistemas eléctricos
6.3 Análisis de flujos de potencia
6.4 Análisis de estabilidad transitoria
6.5 Análisis de datos de consumo y generación
6.6 Visualización y presentación de datos
6.7 Interpretación de resultados de simulación
6.8 Desarrollo de informes y conclusiones
7.5 Tecnologías de comunicación (PLC, Wi-Fi, ZigBee, etc.)
7.5 Sistemas de gestión de datos (MDMS)
7.3 Plataformas de gestión de Smart Grids (SGMS)
7.4 Sistemas de control y automatización
7.5 Ciberseguridad y protección de datos
7.6 Integración de tecnologías emergentes
7.7 Estudio de casos: implementación de tecnologías
7.8 Tendencias futuras en tecnologías de redes inteligentes
8.5 Planificación estratégica de Smart Grids
8.5 Operación y control avanzado de la red
8.3 Gestión de la ciberseguridad
8.4 Gestión de la calidad de la energía
8.5 Gestión de la sostenibilidad y el impacto ambiental
8.6 Marco regulatorio y cumplimiento normativo
8.7 Gestión de proyectos y equipos
8.8 Evaluación y mejora continua de la gestión
6.6 Modelado y Simulación de Smart Grids Universitarias
6.2 Herramientas de Simulación para Redes Inteligentes
6.3 Análisis de Flujo de Potencia en Smart Grids Universitarias
6.4 Análisis de Cortocircuitos y Protección en Redes Inteligentes
6.5 Análisis de la Calidad de la Energía en Smart Grids
6.6 Simulación de la Integración de Energías Renovables
6.7 Análisis de Datos y Big Data en Smart Grids
6.8 Optimización y Control Predictivo en Smart Grids
6.9 Análisis de Riesgos y Seguridad en Smart Grids
6.60 Estudios de Caso y Aplicaciones Prácticas
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.
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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”).
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