Estimados
Están cordialmente invitados a una nueva Charla de Postgrado del semestre, la que se realizará el próximo miércoles 25 de Junio, a las 13:30 hrs. en la sala de clases de nuestro Departamento.
Se presentarán:
**Daniel Castro D.** alumno de Doctorado del área Energía, profesor supervisor David Watts.
Título: "Peer to Peer Energy Trading y Net Billing".
Resumen: El acelerado avance tecnológico en materia de paneles solares y el crecimiento del mercado mundial esperado para los próximos años, demandará el diseño de nuevos modelos de negocio, regulatorios, de tarificación y comercialización de energía eléctrica, debido a la integración masiva de agentes a la red de distribución. En este sentido, la presente investigación propone y desarrolla el sistema de comercialización energético entre pares o Peer-to-Peer (P2P), que consiste en la compra y venta de energía entre dos o más partes conectadas a la red, además, se profundizará en los modelos de negocios que permitan viabilizar esta alternativa de comercio en contraste con los actuales modelos existentes de venta de energía como el Netbilling.
**Joaquín Duner T.** alumno de Magíster del área Automatización, profesor supervisor Felipe Núñez.
Titulo: Synthesis of Stabilizing Neural Controllers: A Fully Data-Driven Approach".
Abstract: Data-driven control, while increasingly prevalent in practice, still presents major theoretical challenges, particularly regarding the closed-loop guarantees across different classes of systems. To address this, a hierarchical framework is proposed that combines regional neural approximations of model predictive control (MPC) policies with a supervisory switching mechanism that coordinates local controllers across partitioned domains. Formal conditions are established to guarantee input-to-state and asymptotic stability of each neural policy, along with the existence of a stabilizing switching strategy. A practical implementation based on reinforcement learning and neuroevolution is introduced, and numerical experiments in both linear and nonlinear settings illustrate the ability to synthesize stabilizing feedback laws and a fully data-driven supervisor, thus bridging modern learning techniques with rigorous theoretic guarantees.
Habrá colación y bebida para los asistentes por lo que la asistencia será controlada. Los esperamos a las 13:30 hrs. Si vas a participar, favor inscríbete en el siguiente link y especifica si tienes alguna restricción alimentaria:
https://indico.ing.puc.cl/event/300/
Atentos saludos,
MATÍAS NEGRETE