Información general
Fecha de celebración: 28 y 29 julio 2025
Modalidad: Presencial
Sede: Universidad de Huelva
Créditos ECTS: 1,5
Horas lectivas del Seminario: 15 horas
Universidad coordinadora: Universidad de Huelva
Participan: Universidad de Huelva y Empresa Nebulous Systems
Directora: Dra. María Reyes Sánchez Herrera
Contacto: reyes.sanchez@die.uhu.es
Descripción
Este curso ofrece una formación integral en el uso de la IA aplicada a la eficiencia energética y la optimización del consumo eléctrico. Se abordará tanto desde un enfoque conceptual y teórico como desde su implementación práctica, asegurando que los participantes comprendan los fundamentos antes de aplicarlos en casos reales. El curso se desarrollará con un nivel de abstracción alto, facilitando la comprensión a aquellos sin conocimientos previos en IA o gestión energética. Se partirá de una explicación clara de los principios de la IA, su impacto en la eficiencia energética y su potencial en la transformación del sector, para luego avanzar hacia la implementación técnica mediante ejercicios prácticos y aplicaciones interactivas.
Asignaturas
Lugar de impartición: Campus El Carmen, Edificio Isidoro Morales, Aula B.5
Día 1 (28/07/2025) // Prof. Jesús Clavijo Camacho
9:00-11:30 h: Introducción al curso.
a) El sector energético: oportunidades y tendencia.
b) Conceptos básicos sobre la inteligencia artificial.
c) Introducción a la aplicación de IA en la eficiencia energética.
12:00-14:30 h: Optimización de Energía/Costes en edificios y viviendas con IA.
a) Uso de algoritmos genéticos para ajustar el consumo de las cargas termostáticamente controladas (TCLs).
b) Aplicación de técnicas de optimización para reducir picos de demanda eléctrica y minimizar costes según tarifas dinámicas.
15:30-18:00 h:
c) Ejercicio práctico: Desarrollo de un sistema basado en IA que sugiera ajustes de temperatura (o bien ON/OFF) en función de patrones de consumo y previsión meteorológica.
Día 2 (29/07/2025) // Prof. José Manuel Lozano Domínguez
9:00-11:30h: Predicción del consumo energético con Machine Learning.
a) Uso de datos históricos para predecir la demanda futura.
b) Modelos de Machine Learning aplicados a series temporales.
c) Ejercicio práctico: Entrenamiento de un modelo para predecir el consumo energético de un edificio o industria en función de la hora del día, temperatura exterior y uso.
12:00-14:30 h: Predicción de la producción en sistemas fotovoltaicos de autoconsumo.
a) Aplicación de IA para prever la producción de energía solar basada en variables climáticas.
b) Uso de modelos basados en diferentes técnicas de IA para mejorar la eficiencia de los paneles solares.
15:30-18:00 h
c) Ejercicio práctico: Desarrollo de un modelo que estime la producción de un sistema fotovoltaico en función de la irradiación solar, temperatura y nubosidad.
Acceso
Perfil del alumnado:
El curso está dirigido a personas mayores de 18 años con interés en la aplicación de sistemas inteligentes para la eficiencia energética y la optimización del consumo energético. En particular, está orientado a:
- Estudiantes universitarios de la Universidad de Huelva, especialmente aquellos pertenecientes a la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSI)
- Profesionales y técnicos del sector industrial (industria química, energética y tecnológica) que busquen actualizar sus conocimientos en herramientas avanzadas para la optimización y el ahorro energético.
- Ingenieros, proyectistas y arquitectos, interesados en la gestión energética inteligente de edificios e infraestructuras.
- Emprendedores y empresas tecnológicas que desarrollen productos o servicios relacionados con la gestión inteligente de la energía y la transición hacia modelos de consumo más eficientes.
- Cualquier persona curiosa con interés en la tendencia del sector energético y la aplicación de técnicas avanzadas de IA para la sostenibilidad y el ahorro eléctrico/energético.
Este curso está diseñado para un nivel de entrada muy heterogéneo permitiendo que, tanto personas sin experiencia previa en IA como profesionales con conocimientos en el sector energético, puedan seguir el contenido con facilidad.
Matrícula y precios
Precio: 50 euros
Fecha de preinscripción: del 17 al 30 de junio de 2025
Fecha de matriculación: del 3 al 13 de julio de 2025
Para más información contáctese con secretaria.titulospropios@sc.uhu.es