Este artículo presenta un enfoque novedoso para optimizar sistemas de Almacenamiento de Energía Interactiva con la Red GIES mediante un modelo de aprendizaje por conjuntos heterogéneos que predice demanda energética y generación renovable para una gestión de despacho precisa.

La motivación surge de que muchas estrategias actuales de control GIES emplean métodos de predicción simples que generan balanceo de red subóptimo y menor rentabilidad. Nuestra solución combina dinámicamente múltiples modelos de aprendizaje automático como LSTM, XGBoost y Regresión de Procesos Gaussianos, cuyo aporte relativo es ajustado por un agente de aprendizaje por refuerzo que adapta los pesos según las condiciones cambiantes de la red. En simulaciones avanzadas proyectamos un incremento aproximado de 15 por ciento en ingresos por arbitraje energético y una reducción de 10 por ciento en costos de estabilización de red.

La arquitectura del sistema incluye un canal de ingestión multimodal y normalización de datos en tiempo real (flujos de red, pronósticos meteorológicos, historiales de consumo), una descomposición semántica y estructural basada en transformadores y representaciones gráficas de la topología de la red, un motor de consistencia lógica para asegurar cumplimiento de protocolos y límites físicos, y una verificación de ejecución mediante gemelo digital con muestreo Monte Carlo para validar decisiones bajo condiciones extremas.

Complementan la pila módulos de detección de novedad y originalidad que detectan eventos anómalos y oportunidades de arbitraje, predicción de impacto económico con redes neuronales gráficas y modelos de precios dinámicos, y capacidades de reproducibilidad mediante diseño automático de experimentos y control de versiones del código. La optimización del conjunto se realiza con un meta-bucle de optimización bayesiana que ajusta continuamente los pesos del ensemble apoyado por una fusión de puntuaciones con criterios tipo Shapley y AHP y detección de valores atípicos.

La valoración de las decisiones del sistema se resume en una fórmula interpretable: Valor = w1·LogicScore + w2·Novelty + w3·log(ImpactFore + 1) + w4·Repro + w5·Meta donde LogicScore es la adherencia a restricciones operativas (0-1), Novelty mide la desviación creativa respecto a estrategias establecidas, ImpactFore es la proyección de ingresos a 5 años, Repro cuantifica la variación en reproducibilidad y Meta es la convergencia referencial del meta-bucle. Los pesos w1...w5 se ajustan dinámicamente por el agente de aprendizaje por refuerzo según rendimiento histórico.

Además se emplea una metapuntuación HyperScore diseñada para amplificar sensibilidades: HyperScore = 100 multiplicado por un factor derivado de una función sigmoide aplicada a una transformación logarítmica del indicador V, con parámetros calibrados analíticamente para escalar la evaluación y facilitar la optimización continua.

En el plano experimental se usan gemelos digitales para replicar el sistema real, simulaciones Monte Carlo para escenarios extremos y análisis estadístico y de regresión para correlacionar métricas operativas con impacto económico. La validación incluye controles de reproducibilidad y bucles de retroalimentación humano-máquina que incorporan validación experta y seguimiento automatizado del desempeño.

Desde la perspectiva de implementación, proponemos desplegar inicialmente en microredes para validar operaciones y escalar progresivamente a redes regionales y nacionales apoyados por computación distribuida y capacidades edge para permitir operación autónoma en entornos dinámicos. La solución es compatible con integraciones cloud y arquitecturas híbridas.

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