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Noticias
Simulador estocástico de clima para análisis agroclimático y gestión de riesgo.
Argentina, 2026.
Desarrollamos un simulador estocástico de clima diario orientado a aplicaciones agroclimáticas, diseñado para generar escenarios sintéticos que reproduzcan de forma realista las condiciones meteorológicas relevantes para la producción agrícola y la gestión de riesgo.
El modelo genera ensambles de trayectorias climáticas diarias estadísticamente consistentes con las observaciones históricas de cada sitio, preservando la estacionalidad, la persistencia temporal, la variabilidad intra e interanual y la dependencia entre variables clave como precipitación, temperatura y radiación solar.
La metodología combina un modelo estocástico de ocurrencia e intensidad de precipitación con modelos marginales estacionales para temperatura y radiación, acoplados mediante un modelo multivariado VARX que captura la dinámica conjunta de las variables y su dependencia condicionada a días húmedos y secos. El simulador incorpora además un conjunto exhaustivo de diagnósticos y métricas de validación, que permiten evaluar la fidelidad de las simulaciones frente a los registros históricos en términos de climatología, persistencia y eventos extremos.
Esta herramienta resulta especialmente útil para aplicaciones como análisis de riesgo productivo, simulación de rendimientos agrícolas, evaluación de estrategias de manejo bajo incertidumbre climática y estudios de impacto climático en sistemas agropecuarios, donde es necesario trabajar con múltiples escenarios plausibles y no con trayectorias determinísticas.
Estimación de Ponderadores del Electricity Regulatory Index de África (ERI)
University of Cape Town, Sudafrica, 2025.
Participamos en el diseño de una metodología innovadora para la estimación de ponderadores del Electricity Regulatory Index (ERI), orientada a mejorar la solidez analítica, la eficiencia cognitiva del juicio experto y la coherencia empírica del índice.
El núcleo metodológico del trabajo fue la implementación del Analytic Hierarchy Process (AHP) sobre estructuras de grafos, utilizando matrices de comparación por pares incompletas. En lugar de requerir comparaciones exhaustivas, se diseñaron grafos que garantizan conectividad mínima, permitiendo identificar los ponderadores a partir de un conjunto reducido pero informativo de comparaciones, y reduciendo significativamente la carga cognitiva sobre los expertos.
Sobre esta estructura, los ponderadores se estimaron mediante métodos consistentes —como Logarithmic Least Squares— que permiten recuperar pesos estables aun cuando las matrices de comparación no están completas, preservando trazabilidad y coherencia interna.
De manera complementaria, se incorporó análisis de componentes principales (PCA) como herramienta empírica para explorar la estructura del índice, identificar patrones dominantes y redundancias entre componentes, y aportar evidencia cuantitativa para validar y contextualizar los resultados derivados del juicio experto.
El enfoque integrado permitió articular conocimiento experto estructurado y evidencia estadística, fortaleciendo el ERI como instrumento de evaluación regulatoria y apoyo a la formulación de políticas públicas en el sector eléctrico.
Detección de Paneles Solares mediante Imágenes Satelitales en Jamaica
Jamica Public Services (JPS), Jamaica, 2025.
Desarrollamos una metodología basada en el análisis de imágenes satelitales para la detección de instalaciones de paneles solares en Jamaica, orientada a mejorar la disponibilidad de información sobre generación distribuida y su integración en la red eléctrica.
El enfoque combina técnicas de procesamiento de imágenes y análisis espacial para identificar patrones compatibles con instalaciones fotovoltaicas, permitiendo mapear su localización y distribución territorial incluso en contextos con información administrativa incompleta o desactualizada.
Esta herramienta constituye un insumo estratégico para reguladores y empresas distribuidoras, ya que facilita el monitoreo de la penetración de generación distribuida, el análisis de impactos en la red y el diseño de políticas e inversiones basadas en evidencia geoespacial.
Análisis de pérdidas no técnicas a nivel de transformador para JPS
Jamica Public Services (JPS), Jamaica, 2025.
Llevamos adelante un análisis detallado de pérdidas no técnicas en la red de distribución eléctrica de Jamaica, con foco en el nivel de alimentador y transformador, para Jamaica Public Service (JPS). El estudio se enmarca en los requerimientos regulatorios del país y busca fortalecer la capacidad operativa y analítica para la reducción de pérdidas.
El proyecto combinó técnicas de análisis de datos a gran escala, modelos de regresión robusta y herramientas de análisis espacial, permitiendo estimar pérdidas de forma más precisa y diferenciar patrones según tipo de cliente, nivel de consumo y características geográficas. Asimismo, se incorporaron metodologías innovadoras para la asignación coherente de usuarios irregulares a activos de red específicos.
Los resultados proporcionan insumos clave para la priorización de intervenciones, el diseño de estrategias de reducción de pérdidas y el diálogo regulatorio, sentando las bases para una gestión más eficiente, focalizada y basada en evidencia del sistema de distribución eléctrica.
Asignación de usuarios ilegales mediante modelos de flujo en redes
Jamica Public Services (JPS), Jamaica, 2025.
Diseñamos e implementamos un modelo para abordar uno de los principales desafíos en el análisis de pérdidas no técnicas: la asignación consistente de usuarios ilegales a los activos reales de la red de distribución.
El problema se formuló explícitamente como una red bipartita entre usuarios ilegales y transformadores, donde las posibles asignaciones se definen a partir de criterios espaciales y de coherencia eléctrica. Sobre esta estructura, se construyó un modelo de flujo de costo mínimo, en el que cada usuario representa una unidad de demanda y los transformadores actúan como nodos con restricciones de capacidad.
La función objetivo penaliza asignaciones poco plausibles —por ejemplo, grandes distancias o saturaciones— y permite identificar la configuración globalmente más consistente. Para garantizar factibilidad, el modelo incorpora mecanismos de descarte controlado que hacen explícitos los casos no asignables sin forzar soluciones artificiales.
Este enfoque supera las asignaciones puramente geográficas punto a punto, reduce inconsistencias estructurales y mejora sustancialmente la calidad de los insumos utilizados en modelos estadísticos posteriores. El resultado es una estimación de pérdidas no técnicas más robusta, trazable y alineada con la lógica operativa de la red, con aplicaciones directas en análisis regulatorio y priorización de intervenciones.
Metodología dinámica para muestreo de smart meters
Jamica Public Services (JPS), Jamaica, 2024.
Construimos una metodología de muestreo que permite sostener, en el tiempo, la calidad de un panel de observación de smart meters, priorizando reposición eficiente cuando se pierden mediciones. El enfoque utiliza criterios estadísticos para seleccionar nuevas unidades que compensen faltantes sin sobredimensionar el esfuerzo de relevamiento.
En particular, el procedimiento busca reposiciones que mantengan la similitud entre distribuciones (p.ej. consumo) usando tests como Kolmogorov–Smirnov, y elige alternativas que cumplan umbrales de calidad con el menor tamaño adicional posible, a partir de simulación controlada.