Proyectos

[vc_section el_class="container mx-auto align-items-center circle--pattern" css=".vc_custom_1648956589196{padding-top: 3rem !important;}"][vc_row el_class="pb-5"][vc_column][vc_wp_custommenu nav_menu="6"][uoh_breadcrumb_component automatic_breadcrumb="true"][uoh_title_component title_dropdown="big" title_decorator="true"]{{title}}[/uoh_title_component][vc_column_text css=""]This project will address the implementation of distributed controllers in intelligent agents within AC/DC electrical microgrids. Specifically, this project will address open issues in the distributed control literature for microgrids; these include optimal parameter tuning and resilience to communications disturbances such as transport delays, packet loss, and communication failures due to cyberattacks. All of these are important components that prevent the proliferation of microgrid projects throughout the country and the world. Microgrids have the potential to improve the energy management of renewable resources and the resilience of current and future electrical systems. Furthermore, they aid in decarbonization and benefit the energization of isolated communities and national industries. Based on the above, the main objective of this research is to formulate, implement, and validate distributed intelligent controllers, using reinforcement learning, in agents that comprise interconnected AC/DC microgrids, in order to achieve optimal operation concerning available energy resources despite disturbances and failures in communication channels. To achieve this objective, the following specific objectives are specified: (i) investigate the state of the art in the use of reinforcement learning algorithms in cooperative multi-agent system control and their application to microgrids; (ii) design a deep reinforcement learning algorithm to auxiliary control an ILC of a hybrid AC/DC microgrid with communication loss and variable time delays; (iii) design a distributed controller with parameter and structure adjustment capability through deep reinforcement learning algorithms for the agents of an AC/DC multi-microgrid with communication losses and variable time delay; (iv) design a robust distributed controller through deep reinforcement learning algorithms that allows agents in an AC/DC multi-microgrid to be resilient to heterogeneous and variable transport delays, loss of data packets, and DoS cyber-attacks; (v) build a prototyping platform for multi-agent-based intelligent agent control schemes with digital twin co-simulation; (vi) implement and validate the proposed reinforcement learning controllers in an AC/DC multi-microgrid experimental setup.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649209804184{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center p-md-0 pt-5"][vc_column el_class="p-0"][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649210787516{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5 pb-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center"][vc_column][/vc_column][/vc_row][/vc_section]

[vc_section el_class="container mx-auto align-items-center circle--pattern" css=".vc_custom_1648956589196{padding-top: 3rem !important;}"][vc_row el_class="pb-5"][vc_column][vc_wp_custommenu nav_menu="6"][uoh_breadcrumb_component automatic_breadcrumb="true"][uoh_title_component title_dropdown="big" title_decorator="true"]{{title}}[/uoh_title_component][vc_column_text css=""]This project will address the implementation of distributed controllers in intelligent agents within AC/DC electrical microgrids. Specifically, this project will address open issues in the distributed control literature for microgrids; these include optimal parameter tuning and resilience to communications disturbances such as transport delays, packet loss, and communication failures due to cyberattacks. All of these are important components that prevent the proliferation of microgrid projects throughout the country and the world. Microgrids have the potential to improve the energy management of renewable resources and the resilience of current and future electrical systems. Furthermore, they aid in decarbonization and benefit the energization of isolated communities and national industries. Based on the above, the main objective of this research is to formulate, implement, and validate distributed intelligent controllers, using reinforcement learning, in agents that comprise interconnected AC/DC microgrids, in order to achieve optimal operation concerning available energy resources despite disturbances and failures in communication channels. To achieve this objective, the following specific objectives are specified: (i) investigate the state of the art in the use of reinforcement learning algorithms in cooperative multi-agent system control and their application to microgrids; (ii) design a deep reinforcement learning algorithm to auxiliary control an ILC of a hybrid AC/DC microgrid with communication loss and variable time delays; (iii) design a distributed controller with parameter and structure adjustment capability through deep reinforcement learning algorithms for the agents of an AC/DC multi-microgrid with communication losses and variable time delay; (iv) design a robust distributed controller through deep reinforcement learning algorithms that allows agents in an AC/DC multi-microgrid to be resilient to heterogeneous and variable transport delays, loss of data packets, and DoS cyber-attacks; (v) build a prototyping platform for multi-agent-based intelligent agent control schemes with digital twin co-simulation; (vi) implement and validate the proposed reinforcement learning controllers in an AC/DC multi-microgrid experimental setup.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649209804184{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center p-md-0 pt-5"][vc_column el_class="p-0"][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649210787516{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5 pb-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center"][vc_column][/vc_column][/vc_row][/vc_section]

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Junto con los estudios desarrollados en México, existe un acumulado de trabajos realizados en Brasil (Lotta, 2019; Pires y Lotta, 2019; Lotta et al., 2023; entre otros) y un incipiente trabajo en Chile (Leyton, 2015, 2020, 2024; Reininger 2024, 2025; Muñoz 2019, 2022, entre otros). En el proceso de implementación de políticas, resulta central la perspectiva que centra su análisis en la burocracia a nivel de calle (BNC), quienes pueden ser considerados “hacedores de política” (policy makers) dado su rol de proveedores directos de los bienes y servicios públicos hacia las/os ciudadanos (Knill y Tosun, 2012; Harguindéguy, 2013; Osorio y Vergara, 2016) y su influencia en este proceso y en los resultados de la política. Así, los BNC son comprendidos como policy makers dada su capacidad de influenciar la política, generando interpretaciones y adaptaciones a las mismas y ejerciendo su autonomía y discreción en el proceso de implementación (Cerna et al., 2017; Lotta, 2017; Lotta, et al 2022; Leyton, 2023, 2024). Esta propuesta de investigación pone su foco en el ejercicio de discreción de los BNC en la implementación de políticas sociales en Chile, incorporando a este incipiente campo de estudio dos discusiones teóricas y empíricas escasamente abordadas en la discusión global y en Chile: la carga administrativa y el uso de recursos profesionales informales. El estudio contribuiría tanto a la discusión teórica como empírica analizando el fenómeno desde la perspectiva de los funcionarios públicos que operan en un contexto de debilidad institucional. Ello, pues las distintas percepciones que tiene los BNC sobre la carga administrativa asociadas a la implementación de la política tienen incidencia en las decisiones burocráticas que toman (Stanica, et al., 2022). Esta percepción sobre la carga administrativa podría verse afectada también por la desconexión entre los diseños y objetivos de políticas, y las herramientas y medios disponibles para prestar los servicios definidos (Burden et al., 2012; Stanica et al., 2022; Eiró y Lotta, 2024). Adicionalmente, los BNC podrían verse motivados a adaptar sus acciones para ir más allá de los requerimientos de los diseños de políticas (Spink, Lotta y Burgos, 2021) y dar respuestas significativas a los ciudadanos en la particularidad de sus contextos incluso utilizando recursos personales informales para lograrlo (Maynard-Moody and Musheno, 2003; Rojas-Andrade et al., 2019; Lavee 2021, 2022). En estas interpretaciones, decisiones y acciones realizadas por los BNC intervienen factores individuales, institucionales y de contexto (Lotta et al., 2022; Peteers y Campos, 2022). Esta investigación busca abrir la ‘caja negra’ de la implementación de políticas, a través del análisis de las percepciones de cargas administrativas y uso de recursos informales en el ejercicio de la discreción de los BNC en el proceso de implementación para responder a los requerimientos de las políticas sociales y de los ciudadanos en Chile. Se plantean cuatro objetivos específicos: i) Conocer el ejercicio de discreción de los BNC en la implementación de programas sociales; ii) Analizar la percepción de los BNC en torno a las cargas administrativas que enfrentan en el proceso de implementación; iii) Identificar el uso de recursos profesionales informales para satisfacer las necesidades de la población en la que se focalizan los programas, y iv) Analizar los factores individuales, institucionales y del contexto que intervienen en la manera en que los BNC de los diferentes programas interpretan y toman decisiones durante la implementación en Chile. La investigación propuesta utiliza una metodología mixta, combinando técnicas cualitativas y cuantitativas en un estudio descriptivo-explicativo, y utilizando cómo técnicas de producción de datos primarios las entrevistas semiestructuradas y encuestas aplicadas a BNC en cuatro programas sociales dirigidos a diversos grupos objetivos en Chile (infancia, jóvenes en procesos de reinserción social, adultos mayores y pequeños agricultores), lo que será complementado con datos secundarios provenientes de documentos oficiales vinculados a cada uno de los programas estudiados. Se plantea un acercamiento de etapas sucesivas al objeto de análisis, contemplando cuatro fases. La primera fase consiste en una revisión documental de cada programa para caracterizar el contexto y la institucionalidad en que se desarrolla la implementación. En la segunda fase, se realizarán las entrevistas con los BNC de las regiones de O'Higgins y BioBío, en comunas donde se encuentren en ejecución todos o la mayoría de los programas en estudio. La tercera fase, consiste en el análisis cuantitativo de tipo inferencial que indagará en los factores que inciden en la percepción de carga administrativa y en la utilización de recursos informales en la implementación de políticas sociales consideradas en este estudio, donde se invitará participar a BNC de los 4 programas de todo el país. En la cuarta fase, se realizará un análisis integrado de los datos producidos en las fases anteriores. Los productos de la investigación serán: i) un marco conceptual y operacional actualizado; ii) cuatro estudios cualitativos de análisis del rol de los BNC en la implementación de programas sociales; iii) Análisis de los factores que inciden en la percepción de carga administrativa y el uso de recursos profesionales informales por los BNC; iv) 4 talleres de devolución y discusión de resultados a los participantes del estudio, y a policy makers nacionales vinculados a cada programa analizado, y un seminario internacional de discusión de los resultados finales del proyecto. Adicionalmente se elaborarán al menos 4 artículos académicos (WOS o Scopus), y se participará en 6 conferencias o congresos (3 en Chile y 3 en el extranjero).[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649209804184{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center p-md-0 pt-5"][vc_column el_class="p-0"][/vc_column][/vc_row][/vc_section][vc_section css=".vc_custom_1649210787516{background-color: #f6faff !important;}" el_class="p-md-0 pt-md-5 pb-md-5"][vc_row el_class="container mx-auto align-items-center"][vc_column][/vc_column][/vc_row][/vc_section]

[vc_section el_class="container mx-auto align-items-center circle--pattern" css=".vc_custom_1648956589196{padding-top: 3rem !important;}"][vc_row el_class="pb-5"][vc_column][vc_wp_custommenu nav_menu="6"][uoh_breadcrumb_component automatic_breadcrumb="true"][uoh_title_component title_dropdown="big" title_decorator="true"]{{title}}[/uoh_title_component][vc_column_text css=""]Abrir la ‘caja negra’ de la implementación (Easton,1965; Palumbo y Calisto, 1990) significa examinar en detalle las decisiones que realizan los actores durante en dicho proceso, dada su importancia para lograr los resultados de las políticas (Hill and Hupe, 2015; Pardo et al., 2018; Isunza-Vera, 2019; Cejudo et al., 2019; Peeters et al., 2024). Aunque los estudios iniciales sobre la implementación de políticas tuvieron algún desarrollo en América Latina, como los trabajos de Grindle (1977, 1980) en México, han sido escasos en la región y especialmente en Chile. 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En estas interpretaciones, decisiones y acciones realizadas por los BNC intervienen factores individuales, institucionales y de contexto (Lotta et al., 2022; Peteers y Campos, 2022). Esta investigación busca abrir la ‘caja negra’ de la implementación de políticas, a través del análisis de las percepciones de cargas administrativas y uso de recursos informales en el ejercicio de la discreción de los BNC en el proceso de implementación para responder a los requerimientos de las políticas sociales y de los ciudadanos en Chile. 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