Laboratorio de Control Avanzado I

Descripción

El Laboratorio de Control Avanzado I se enfoca en el desarrollo, integración y validación de metodologías avanzadas de monitoreo, diagnóstico, pronóstico y optimización para sistemas eléctricos y de control, con especial énfasis en electromovilidad. Nuestro trabajo combina modelado físico (por ejemplo, modelos electroquímicos simplificados y circuitos equivalentes), análisis de datos e inteligencia artificial para estimar y predecir variables críticas de desempeño y degradación bajo condiciones de operación realistas.

Las principales líneas de investigación abarcan electromovilidad urbana, industrial y minera, incluyendo aplicaciones en flotas y maquinaria eléctrica. Desarrollamos herramientas para diagnóstico y pronóstico de fallas, pronóstico de autonomía (driving range) y estimación del estado de salud de baterías (SoH), integrando información de sensores a bordo, telemetría y datos históricos para apoyar la toma de decisiones operacionales y estratégicas.

Además, el laboratorio impulsa el uso de modelos multimodales, capaces de integrar distintas fuentes de información (mediciones eléctricas, variables operacionales, contexto de ruta, condiciones ambientales y datos de infraestructura) para mejorar la robustez de la estimación y el pronóstico. En esta línea, contamos con experiencia sólida en modelos probabilísticos y filtros bayesianos para inferencia bajo incertidumbre, incluyendo enfoques basados en Kalman (y variantes extendidas), filtros de partículas y métodos de estimación probabilística, aplicados a monitoreo en tiempo real, diagnóstico y pronóstico.

Sobre esta base, abordamos problemas de optimización asociados a la operación de flotas eléctricas, incluyendo ruteo bajo incertidumbre, gestión y coordinación de flota, y planificación de carga. Esto incluye el dimensionamiento de infraestructura de carga (ubicación y número de cargadores, potencia requerida, estrategias de asignación y scheduling) para maximizar disponibilidad, reducir tiempos muertos y minimizar costos operacionales, considerando restricciones reales de operación.

El laboratorio mantiene una vinculación directa con la industria, colaborando en proyectos de I+D con actores relevantes del sector, incluyendo Codelco, lo que permite validar tecnologías en escenarios reales y acelerar su transferencia. A su vez, sostiene colaboraciones académicas internacionales con universidades y centros de investigación en Francia, Italia, Países Bajos, Costa Rica y Estados Unidos, entre otros, fortaleciendo la investigación conjunta, el intercambio de estudiantes y la proyección global del trabajo del laboratorio.

El equipo está conformado por académicos e investigadores, junto a estudiantes de pre y postgrado, promoviendo una formación orientada a problemas reales y a la creación de soluciones con impacto en la transición energética y la sostenibilidad.

Dirección

Tupper 2007, Santiago, Región Metropolitana.

Contacto

Académico responsable:  Marcos Orchard (morchard@ing.uchile.cl). Teléfono: +56 2 29784215.

Equipo

Vinculación con el Medio

• El Laboratorio de Control Avanzado I mantiene una vinculación activa con el medio a través de un programa permanente de prácticas profesionales y tesis (pregrado y postgrado), orientado a la formación de capital humano en electromovilidad, diagnóstico/prognóstico y optimización de operación de flotas. Este programa se articula con los centros CASE (Centro de Aceleración Sostenible de Electromovilidad) y AMTC (Advanced Mining Technology Center), facilitando la inserción de estudiantes en proyectos con impacto real y acceso a desafíos de la industria.
• En conjunto con CASE y AMTC, el laboratorio participa en iniciativas de transferencia tecnológica, levantamiento de requerimientos y validación en terreno, colaborando con empresas e instituciones del sector para desarrollar soluciones basadas en datos y modelos físicos para baterías y operación de flotas eléctricas. Estas actividades incluyen apoyo técnico en análisis de datos, desarrollo de prototipos y pilotos, además de instancias de difusión y colaboración con actores públicos y privados vinculados a la transición energética.

Proyectos asociados al laboratorio

• FONDECYT Project 1250036: “Multimodal Context-aware Prognostic Methods for Informed Real-time Decision-making in Dynamic Systems.” PI: Marcos Orchard (U.Ch). FCFM, Departamento de Ingeniería Eléctrica. Universidad de Chile (2025-2028).
• FONDECYT Project 1250098: “Mutual Information for Representation Learning and Model Drift Detection: Theory, Methods and Applications.” PI: Jorge Silva (U.Ch), Co-PI: Marcos Orchard (U.Ch). FCFM, Departamento de Ingeniería Eléctrica. Universidad de Chile (2025-2028).
• FONDECYT Project 1251306: “Digital-twin-based cyber-attack detection and mitigation methods for modular multilevel converters.” PI: Claudio Burgos (UOH), Co-PI: Marcos Orchard (U.Ch). FCFM, Departamento de Ingeniería Eléctrica. Universidad de Chile (2025-2028).
• FONDECYT Project 1250125: “Advanced Deep Learning Techniques for Domain Generalization in Unsupervised Fault Detection of Industrial Equipment.” PI: Viviana Meruane (U.Ch), Co-PI: Marcos Orchard (U.Ch). FCFM, Departamento de Ingeniería Eléctrica. Universidad de Chile (2025-2028).
• Codelco ODS-16-24 “Electromovilidad en minería subterránea”. Código 4502331036. Convenio de Desarrollo Tecnológico entre Corporación Nacional del Cobre de Chile y FCFM, Universidad de Chile. Director: Javier Ruiz del Solar (Universidad de Chile), Director Alterno: Marcos Orchard (Universidad de Chile) (2024-2026).
• FONDEF IDeA Tecnologías Avanzadas TA24I10053: “AI-based battery state-of-health-aware management operating system for micro e-mobility, e-fleet mission planning and energy back-up,” Director: Gonzalo Díaz (Universidad de Chile), Director Alterno: Jorge Silva (Universidad de Chile), Principal Investigator: Marcos Orchard (Universidad de Chile) (2025-2028).