Diplomado en Calibración para e-Fuels y Evaluación de Performance aborda el análisis avanzado de combustibles de próxima generación, integrando modelos de termodinámica y cinética química aplicados a motores aeronáuticos. El programa se focaliza en la optimización de parámetros mediante técnicas CFD y simulación HIL, garantizando coherencia con metodologías de control AFCS y evaluación de emisiones conforme a estándares ICAO y EPA. Se profundiza en aerodinámica reactiva, eficiencia térmica y análisis de combustión en sistemas propulsivos, utilizando herramientas de modelado predictivo para evaluar performance energético y adaptabilidad de e-fuels en plataformas eVTOL y helicópteros. La calibración estratégica considera variables críticas bajo condiciones operacionales reales, facilitando la validación cruzada con bases de datos certificadas y protocolos ARP4754A.
El programa incluye prácticas en laboratorios equipados para pruebas de adquisición de datos, análisis vibracional/acústico, y validación de compatibilidad electromagnética (EMC), con énfasis en trazabilidad y seguridad operativa conforme a normativa aplicable internacional y normas EASA CS-27/CS-29. El alineamiento con frameworks DO-160 y DO-178C garantiza confiabilidad en software y hardware. Los egresados están preparados para roles como ingeniero de calibración de motores, especialista en combustibles alternativos, analista de performance aeronáutico, consultor en certificación ambiental y gestor de proyectos en aviación sostenible, cubriendo demandas emergentes del sector e-Fuels.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): e-Fuels, calibración, evaluación de performance, CFD, AFCS, HIL, ARP4754A, EASA CS-27, DO-160, motores aeronáuticos, combustibles alternativos.
1.370 €
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.
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.
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Requisitos recomendados: conocimientos básicos en aerodinámica, control y estructuras; dominio del inglés o español a nivel B2+/C1. Ofrecemos cursos de nivelación (bridging tracks) para cubrir cualquier brecha de conocimiento.
1.1 e-Fuels: definición, clasificación y conceptos Power-to-X (PtX) y Power-to-Fuel (PtF) para uso naval
1.2 Principales rutas de síntesis: e-methanol, e-diesel, e-kerosene, e-ammonia; impacto en motores y turbinas marinas
1.3 Balance energético y eficiencia: análisis well-to-wake, pérdidas en electrólisis, síntesis y almacenamiento
1.4 Tecnologías clave: electrólisis (PEM, alcalina), síntesis de hidrocarburos, catalizadores y almacenamiento de H2/CO2
1.5 Impacto ambiental y LCA/LCC: huella de carbono, costos operativos y comparación con combustibles fósiles
1.6 Infraestructura y logística: bunkering de e-fuels, almacenamiento en puerto, seguridad, normas y estándares marítimos
1.7 Digitalización y gestión de datos: MBSE/PLM, gemelos digitales, trazabilidad de datos de producción y calidad
1.8 Riesgo tecnológico y preparación: TRL/CRL/SRL, hoja de ruta de madurez y estrategias de mitigación
1.9 Regulación, certificaciones y comercialización: normativas marítimas, certificaciones de calidad, propiedad intelectual y time-to-market
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos y criterios de éxito
Módulo 2 — Principios de Calibración en e-Fuels
2.2 Principios de calibración en e-fuels: fundamentos de trazabilidad, metrología y normas aplicables a procesos electroquímicos y de síntesis
2.2 Modelado y verificación de calibraciones en plantas de e-fuels: electrólisis, síntesis de hidrocarburos y separación de productos
2.3 Selección de variables críticas y métodos de calibración: caudal, temperatura, presión, composición de H2 y CO2, rendimiento
2.4 Diseño para mantenibilidad y calibración modular: sensores, bancos de prueba, mantenimiento predictivo
2.5 Incertidumbre, LCA y LCC en calibración de sistemas de e-fuels: cuantificación de errores, impacto económico y ambiental
2.6 Operaciones e integración: sincronización entre calibración, operación y mantenimiento; control de cambios
2.7 Data y Digital Thread: MBSE y PLM para control de cambios en calibración; captura de datos, versionado y trazabilidad
2.8 Riesgo tecnológico y readiness: TRL/CRL/SRL aplicados a calibración; estrategias de mitigación y plan de contingencia
2.9 IP, certificaciones y time-to-market: propiedad intelectual, metodologías de calibración y requisitos regulatorios
2.20 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgo para calibración de e-fuels; decisiones basadas en datos y escenarios
3.3 Principios de calibración e-Fuels: fundamentos, alcance y objetivos de la calibración
3.2 Recolección y calidad de datos para calibración de e-Fuels
3.3 Modelado y representación de rendimiento base en e-Fuels
3.4 Métodos de estimación y ajuste de parámetros
3.5 Diseño de experimentos (DoE) para calibración de e-Fuels
3.6 Gestión de incertidumbre y tolerancias en calibración
3.7 Validación y verificación de modelos calibrados
3.8 Transferencia de calibración entre entornos (laboratorio, campo)
3.9 Trazabilidad, gobernanza y control de cambios de calibración
3.30 Casos prácticos de calibración de e-Fuels
2.3 Definición de rendimiento y KPI para e-Fuels
2.2 Modelado de rendimiento: variables, ecuaciones y supuestos
2.3 Métodos de optimización para rendimiento: lineales y no lineales
2.4 Optimización multiobjetivo y trade-offs
2.5 Control adaptativo y calibración en tiempo real
2.6 Análisis de sensibilidad y robustez de modelos de rendimiento
2.7 Integración de datos operativos para rendimiento (sensores, SCADA)
2.8 Simulación de escenarios de operación y validación de mejoras
2.9 Evaluación económica y ambiental del rendimiento
2.30 Casos de estudio de optimización de rendimiento en e-Fuels
3.3 Arquitecturas de sistemas e-Fuels: componentes, interfaces y flujos
3.2 Análisis de fiabilidad y disponibilidad de sistemas e-Fuels
3.3 Integración de subsistemas: energía, control, seguridad y fluidos
3.4 Diagnóstico de fallos y mantenimiento predictivo
3.5 Integración de datos y fusión de sensores para análisis de sistema
3.6 Gestión de variabilidad operativa y tolerancias de sistema
3.7 Modelado de rendimiento a nivel de sistema
3.8 Evaluación de resiliencia y criticidad de sistemas
3.9 MBSE/PLM para análisis y gestión de cambios en sistemas
3.30 Casos prácticos de análisis de sistemas e-Fuels
4.3 Estrategias de calibración avanzada: Bayesian, online y multi-fidelidad
4.2 Calibración en tiempo real vs offline: arquitecturas y trade-offs
4.3 Modelos sustitutos y calibración de baja fidelidad
4.4 Diseño de experimentos adaptativo para calibración continua
4.5 Calibración de múltiples variables y correlaciones complejas
4.6 Manejo de drift y sesgo en calibración de e-Fuels
4.7 Automatización de pipelines de calibración y herramientas
4.8 Gestión del presupuesto de calibración y recursos
4.9 Gobernanza, trazabilidad y cumplimiento en calibración
4.30 Casos de implementación de calibración avanzada
5.3 Marcos de evaluación de desempeño de e-Fuels
5.2 Métricas de rendimiento, benchmarking y estándares
5.3 Evaluación de rendimiento a corto y largo plazo
5.4 Análisis de costo total de propiedad y ROI
5.5 Fiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad
5.6 Evaluación ambiental y de sostenibilidad del rendimiento
5.7 Pruebas de desempeño en laboratorio y campo
5.8 Análisis de riesgos y mitigación en desempeño
5.9 Planes de mejora continua y gestión de cambios
5.30 Casos de evaluación de desempeño en e-Fuels
6.3 Calibración de alta resolución temporal y detalle de datos
6.2 Análisis de datos de rendimiento: filtrado y detección de anomalías
6.3 Calibración de subsistemas combinados y transferencia entre dominios
6.4 Reducción de incertidumbre en rendimiento mediante medidas
6.5 Propagación de incertidumbre en modelos de rendimiento
6.6 Protocolos de calibración y documentación técnica
6.7 Monitoreo de rendimiento en tiempo real y alertas
6.8 Auditoría de datos y trazabilidad de calibración
6.9 Drift management y recalibración estratégica
6.30 Casos prácticos de calibración detallados
7.3 Liderazgo y gobernanza de programas de calibración e-Fuels
7.2 Desarrollo de competencias y alianzas interdisciplinarias
7.3 Gestión de IP, certificaciones y propiedad intelectual
7.4 Estándares y cumplimiento normativo aplicables
7.5 Metodologías de gestión de proyectos y cambios
7.6 Ética, seguridad y sostenibilidad en calibración
7.7 Roadmaps tecnológicos y planificación de capacidades
7.8 Auditorías y mejora continua de programas
7.9 Gestión de riesgos y resiliencia en calibración
7.30 Caso práctico de liderazgo en calibración e-Fuels
8.3 Experticia en diseño de estrategias de calibración y rendimiento
8.2 Arquitecturas de control y optimización de sistemas e-Fuels
8.3 Evaluación de riesgos, seguridad y cumplimiento en calibración
8.4 Desarrollo de roadmaps tecnológicos y de implementación
8.5 Negociación con partes interesadas y gestión de proveedores
8.6 Optimización de costos de calibración y operación
8.7 Validación independiente y auditorías de calibración
8.8 Estándares industriales y certificaciones aplicables
8.9 Casos de negocio y go/no-go para iniciativas de calibración
8.30 Proyecto capstone: propuesta integral de calibración e-Fuels
4.4 Estrategias de calibración de e-Fuels: precisión de mezcla y optimización de síntesis
4.2 Requisitos de certificación emergentes para e-Fuels: normativas y estándares de rendimiento
4.3 Modelado energético y térmico en procesos de e-Fuels: balance de energía y disipación
4.4 Diseño para mantenibilidad y swaps modulares en plantas de e-Fuels
4.5 LCA/LCC en sistemas de e-Fuels: huella ambiental y coste de calibración
4.6 Operaciones y cadena de suministro: integración entre planta, logística y distribución de e-Fuels
4.7 Data & Digital Thread: MBSE/PLM para control de cambios y trazabilidad de calibraciones
4.8 Riesgo técnico y readiness: TRL/CRL/SRL para calibración de rendimiento en e-Fuels
4.9 IP, certificaciones y time-to-market en e-Fuels calibrados
4.40 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para estrategias de calibración
5.5 Introducción a los e-Fuels: tipos y propiedades
5.5 Principios de la combustión y su aplicación en e-Fuels
5.3 Sistemas de inyección y control de e-Fuels
5.4 Instrumentación y sensores para la calibración
5.5 Metodología de calibración inicial y ajuste fino
5.6 Herramientas de software para la calibración
5.7 Pruebas de banco y simulación de rendimiento
5.8 Análisis de datos y diagnóstico de problemas
5.9 Seguridad y normativas en el manejo de e-Fuels
5.50 Casos prácticos: calibración en diferentes motores
5.5 Sistemas de control electrónico (ECU) y su integración
5.5 Parámetros clave en la calibración de e-Fuels
5.3 Técnicas avanzadas de mapeo y ajuste de parámetros
5.4 Optimización del tiempo de inyección y encendido
5.5 Calibración en condiciones de carga variable
5.6 Adaptación de la calibración a diferentes combustibles
5.7 Análisis de la respuesta transitoria del motor
5.8 Resolución de problemas complejos de calibración
5.9 Pruebas en dinamómetro y evaluación de resultados
5.50 Estudios de casos: dominio de la calibración en motores específicos
3.5 Métricas de rendimiento: potencia, par, eficiencia
3.5 Análisis de gases de escape y emisiones
3.3 Técnicas de análisis de datos y estadística
3.4 Modelado y simulación del rendimiento del motor
3.5 Influencia de las condiciones ambientales en el rendimiento
3.6 Optimización del consumo de combustible
3.7 Evaluación de la durabilidad y fiabilidad del motor
3.8 Análisis de fallos y diagnóstico de problemas de rendimiento
3.9 Herramientas de análisis de rendimiento y software especializado
3.50 Estudios de casos: análisis de rendimiento en diferentes aplicaciones de e-Fuels
4.5 Estrategias de calibración basadas en objetivos
4.5 Diseño de experimentos (DOE) para la optimización
4.3 Planificación y ejecución de pruebas exhaustivas
4.4 Optimización de la combustión para diferentes cargas y regímenes
4.5 Estrategias de adaptación y compensación de factores externos
4.6 Gestión de la incertidumbre y la variabilidad
4.7 Análisis de sensibilidad de los parámetros de calibración
4.8 Implementación de estrategias de control predictivo
4.9 Estudios de casos: calibración estratégica en motores de alto rendimiento
4.50 Integración de la calibración estratégica en el ciclo de desarrollo
5.5 Métricas de evaluación de performance en e-Fuels
5.5 Metodologías de evaluación de la eficiencia del motor
5.3 Análisis de datos y presentación de resultados
5.4 Técnicas de optimización basadas en la evaluación de rendimiento
5.5 Evaluación de la estabilidad y fiabilidad del sistema
5.6 Análisis de la respuesta transitoria y dinámica del motor
5.7 Evaluación de la compatibilidad de los e-Fuels con los materiales
5.8 Herramientas de evaluación de rendimiento y software especializado
5.9 Informes y documentación de la evaluación de performance
5.50 Estudios de casos: evaluación de performance en diferentes aplicaciones de e-Fuels
6.5 Calibración de sistemas de inyección directa y alta presión
6.5 Optimización de la combustión en motores con turbocompresor
6.3 Calibración en condiciones extremas: temperatura, altitud
6.4 Técnicas avanzadas de ajuste fino y micro-calibración
6.5 Implementación de estrategias de control adaptativo
6.6 Optimización de la respuesta del motor a los cambios de carga
6.7 Técnicas de simulación avanzada y modelado predictivo
6.8 Desarrollo de algoritmos de calibración personalizados
6.9 Herramientas de calibración avanzada y software especializado
6.50 Estudios de casos: calibración avanzada en motores de última generación
7.5 Liderazgo en el proceso de calibración y evaluación
7.5 Diseño y gestión de proyectos de calibración complejos
7.3 Desarrollo de estrategias de optimización a largo plazo
7.4 Implementación de metodologías de mejora continua
7.5 Gestión de equipos y desarrollo de habilidades
7.6 Análisis de tendencias y predicción del rendimiento futuro
7.7 Integración de nuevas tecnologías en la calibración
7.8 Creación de informes técnicos y presentación de resultados
7.9 Normativas y estándares en la calibración de e-Fuels
7.50 Estudios de casos: maestría en la optimización del rendimiento de e-Fuels
8.5 Estrategias avanzadas de optimización del rendimiento
8.5 Análisis de riesgos y mitigación de fallos
8.3 Desarrollo de soluciones personalizadas para problemas específicos
8.4 Integración de la calibración con la gestión de la calidad
8.5 Desarrollo de sistemas de monitorización y control en tiempo real
8.6 Análisis de datos masivos y técnicas de aprendizaje automático
8.7 Optimización del rendimiento en condiciones operativas variables
8.8 Desarrollo de nuevas metodologías y herramientas de análisis
8.9 Tendencias futuras en la calibración y performance de e-Fuels
8.50 Estudios de casos: experto en la optimización del rendimiento de e-Fuels
6.6 Introducción a e-Fuels: Definición y Tipos
6.2 Fundamentos de la Calibración: Conceptos Clave
6.3 Variables Críticas en e-Fuels: Impacto en el Rendimiento
6.4 Optimización: Estrategias y Objetivos
6.5 Herramientas de Análisis Iniciales
6.6 Parámetros Operativos y sus Efectos
2.6 Proceso de Calibración: Paso a Paso
2.2 Instrumentación y Sensores en e-Fuels
2.3 Ajustes de Parámetros: Metodología
2.4 Validación y Verificación de Calibraciones
2.5 Simulación y Modelado: Apoyo a la Calibración
2.6 Casos Prácticos de Calibración
3.6 Arquitectura de Sistemas de e-Fuels
3.2 Componentes Clave y su Interacción
3.3 Análisis de Fallos y Troubleshooting
3.4 Métricas de Rendimiento: Definición y Seguimiento
3.5 Análisis de Datos y Tendencias
3.6 Optimización Basada en Datos
4.6 Planificación de la Calibración: Enfoque Estratégico
4.2 Selección de Parámetros Clave para la Optimización
4.3 Metodologías de Calibración Avanzadas
4.4 Análisis de Sensibilidad y Diseño de Experimentos
4.5 Control de Calidad y Mejora Continua
4.6 Estrategias de Optimización a Largo Plazo
5.6 Métodos de Evaluación de Performance
5.2 Pruebas Dinámicas y Estáticas
5.3 Indicadores Clave de Desempeño (KPIs)
5.4 Análisis de Datos de Performance
5.5 Informes y Documentación de Resultados
5.6 Optimización Basada en la Evaluación
6.6 Calibración en Entornos de Alto Rendimiento
6.2 Técnicas Avanzadas de Calibración
6.3 Optimización Multivariable
6.4 Herramientas de Calibración Especializadas
6.5 Simulación de Última Generación
6.6 Casos de Estudio de Calibración Compleja
6.7 Mantenimiento predictivo y análisis de fallos
7.6 Modelado Avanzado para Calibración e-Fuels
7.2 Técnicas de Optimización Inteligente
7.3 Integración de Datos y Aprendizaje Automático
7.4 Análisis de Riesgos y Mitigación
7.5 Validación y Certificación de Calibraciones
7.6 Liderazgo en Proyectos de Calibración e-Fuels
7.7 Tendencias Futuras en la Calibración
8.6 Metodologías de Optimización
8.2 Análisis de Costo-Beneficio
8.3 Gestión del Rendimiento a Largo Plazo
8.4 Estudios de Casos Reales
8.5 Innovación y Desarrollo de e-Fuels
8.6 Estrategias de Adaptación
8.7 Tendencias y desafíos
8.8 Especialización en un área específica
8.9 Visión de futuro
8.60 Presentación de proyectos
7.7 Introducción a los e-Fuels: Tipos y propiedades
7.2 Principios básicos de la combustión y su aplicación a e-Fuels
7.3 Sistemas de control y gestión en motores de e-Fuels
7.4 Herramientas y software de calibración
7.7 Metodología de calibración inicial
7.6 Seguridad y buenas prácticas en la manipulación de e-Fuels
2.7 Parámetros clave en la calibración de e-Fuels
2.2 Optimización de la inyección y encendido
2.3 Calibración de la relación aire/combustible
2.4 Ajuste de la sincronización del motor
2.7 Técnicas de calibración en diferentes condiciones de operación
2.6 Herramientas avanzadas de calibración y análisis de datos
3.7 Métricas de rendimiento: Potencia, eficiencia y emisiones
3.2 Análisis de datos de sensores y registro de datos
3.3 Diagnóstico de problemas y solución de errores
3.4 Modelado y simulación del rendimiento de e-Fuels
3.7 Optimización del rendimiento en condiciones específicas
3.6 Análisis de tendencias y mejoras continuas
4.7 Estrategias de calibración basadas en objetivos específicos
4.2 Calibración para diferentes tipos de e-Fuels
4.3 Diseño de experimentos y análisis estadístico
4.4 Gestión del rendimiento a largo plazo
4.7 Control de calidad y validación de la calibración
4.6 Adaptación de la calibración a las regulaciones ambientales
7.7 Evaluación de la eficiencia energética
7.2 Análisis de emisiones contaminantes
7.3 Evaluación de la durabilidad y confiabilidad
7.4 Pruebas de rendimiento en banco y en campo
7.7 Validación de la calibración y documentación
7.6 Informes de evaluación y análisis de resultados
6.7 Técnicas de calibración en situaciones extremas
6.2 Calibración para condiciones de alta carga y temperatura
6.3 Optimización del rendimiento en motores modificados
6.4 Integración de sistemas de control avanzados
6.7 Solución de problemas complejos y optimización del motor
6.6 Estudios de casos de calibración avanzada
7.7 Diseño de un proceso de calibración completo
7.2 Optimización de sistemas complejos de e-Fuels
7.3 Implementación de estrategias de control adaptativo
7.4 Análisis predictivo del rendimiento y mantenimiento
7.7 Liderazgo en equipos de calibración y desarrollo
7.6 Gestión de proyectos de calibración de e-Fuels
8.7 Análisis de fallos y soluciones avanzadas
8.2 Optimización del rendimiento para diferentes aplicaciones
8.3 Desarrollo de estrategias de calibración personalizadas
8.4 Gestión de la innovación en e-Fuels
8.7 Consultoría y asesoramiento en calibración de e-Fuels
8.6 Visión estratégica y tendencias futuras en e-Fuels
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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