La iniciativa, financiada por el CDTI, reúne a centros tecnológicos de referencia para desarrollar soluciones avanzadas de predicción, control distribuido y operación inteligente de redes eléctricas.

CIDETEC Energy Storage participa como miembro destacado en la nueva red de excelencia R5DES, un proyecto tecnológico de I+D+i impulsado por la Red Cervera del CDTI y liderado por el Instituto Tecnológico de la Energía (ITE). Los otros miembros que integran la red son Tekniker, Ikerlan y Centro Tecnológico ITG, configurando un ecosistema de capacidades altamente complementarias en materia de energía, digitalización e innovación para redes eléctricas.

R5DES toma su nombre de los cinco pilares del sistema energético del futuro:
Distribución eficiente, energía distribuida, digitalización, demanda flexible y descarbonización, y se enmarca en la estrategia Energía 5D: Digital, Distribuida, Descarbonizada, Descentralizada y Dinámica.

Este proyecto tiene como objetivo impulsar nuevas capacidades y tecnologías que permitan mejorar la operación de las redes eléctricas ante eventos críticos, el crecimiento de nuevas demandas energéticas y la expansión de la generación descentralizada. R5DES contribuirá así a reforzar la resiliencia, flexibilidad y sostenibilidad del sistema eléctrico español, consolidando la adopción de tecnologías avanzadas y elevando la competitividad del sector.

Además, el plan estratégico de la red se articula en torno a ejes como la creación de capacidades científicas de alto nivel, la formación avanzada, la transferencia tecnológica y el posicionamiento internacional de los centros participantes. El encuentro de kick-off celebrado en ITE marcó el inicio oficial de las actividades, identificando sinergias y oportunidades para los próximos tres años de ejecución.

Aportación de CIDETEC a R5DES:

CIDETEC Energy Storage contribuirá con capacidades avanzadas en almacenamiento, modelización digital y análisis técnico-económico, reforzando su rol estratégico en la transición energética. En concreto, CIDETEC:

  • Incrementará sus capacidades de modelado digital predictivo de la degradación en sistemas de almacenamiento y electrolizadores mediante gemelos digitales y estimadores avanzados.
  • Desarrollará herramientas de dimensionamiento y modelos de predicción de demanda y generación basados en Machine Learning para optimizar la localización de Recursos Energéticos Distribuidos (DERs).
  • Validará estimadores SOC/SOH de baterías en condiciones reales mediante entornos HIL.
  • Contribuirá al desarrollo de sistemas de gestión energética (EMS) que integren almacenamiento y renovables en esquemas multienergía.
  • Reforzará el análisis de mercados energéticos y la evaluación de vulnerabilidades económicas de grandes consumidores.
  • Avanzará en la evaluación regulatoria y técnico-económica del almacenamiento, incluyendo métricas LCOS, identificando barreras y proponiendo soluciones.
  • Aportará su experiencia en el diseño de modelos de negocio replicables en agregación y flexibilidad, con foco en escalabilidad y sostenibilidad.

El proyecto está subvencionado por el CDTI y cuenta con el apoyo del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades bajo el expediente CER-20251021.