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La investigación se centra en avanzar en la resiliencia, eficiencia y confiabilidad de los sistemas eléctricos modernos, con un énfasis particular en las microrredes inteligentes y las redes de distribución. Un área central de trabajo involucra el desarrollo de marcos de optimización sofisticados para la gestión energética, integrando modelos estocásticos para manejar las incertidumbres en la generación de energía renovable, la demanda de carga y los precios del mercado. Estos estudios aprovechan técnicas computacionales avanzadas, incluyendo la programación lineal entera mixta y la optimización estocástica de dos etapas, para mejorar la rentabilidad operativa y respaldar las estrategias de respuesta a la demanda.

Se han realizado contribuciones significativas en la calidad de la energía y el procesamiento de señales, donde técnicas novedosas de compresión, utilizando transformadas de wavelets y aprendizaje de diccionarios dispersos, han logrado una representación de datos de alta eficiencia para señales eléctricas. Además, la investigación aborda desafíos críticos de infraestructura a través de metodologías robustas de detección de fallas y diagnóstico. Mediante la aplicación de Análisis de Componentes Principales (PCA), observadores de modos deslizantes y procesamiento de señales basado en wavelets, estos métodos permiten la identificación de fallas en sensores, anomalías en motores y perturbaciones en líneas de transmisión con alta precisión. Adicionalmente, el trabajo explora la integración de recursos energéticos distribuidos, incluyendo almacenamiento en baterías y sistemas fotovoltaicos, a través de modelos de ubicación y dimensionamiento óptimos que mejoran la estabilidad de la red. Finalmente, la investigación se extiende a la planificación práctica de redes, como la optimización de redes de sensores inalámbricos para monitoreo agrícola y la implementación de estrategias de control adaptativo para mejorar el factor de potencia y los perfiles de voltaje en alimentadores de distribución.