En la actualidad se vienen desarrollando múltiples esfuerzos por promover el uso de procesos alternativos de generación de energía a partir de recursos renovables no convencionales. Colombia está ubicada en una zona donde se presentan diferentes fenómenos climatológicos que benefician este tipo de energías, (viento, sol, geotermia, mareomotriz, etc.) Y a su vez presenta cambios drásticos del clima por fenómenos denominados el Niño y la Niña; donde el país ha experimentado desabastecimiento de energía recurriendo a la generación a partir de combustibles fósiles. La Unidad de Planeación Minero-Energética (UPME) destaca por lo menos 100 proyectos que emplearan el uso de energías renovables no convencionales; pero la viabilidad de estas está soportada en experiencias de otros países con políticas gubernamentales y comerciales muy diferentes.

La presente investigación propone como objetivo principal el desarrollo de un modelo inteligente sobre la generación de energía eléctrica renovable no convencional de sistemas híbridos; que pronostique basado en condiciones locales la viabilidad de los proyectos a implementar en Colombia. Los métodos usados para el desarrollo del modelo se basan esencialmente en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial (Redes de Petri), que utiliza métodos matemáticos estocásticos para predecir comportamientos y para la validación se pretende analizar casos de estudio donde se comparan con modelos utilizados convencionalmente por otros países. El modelo inteligente pretende evaluar resultados a partir de variables técnicas, financieras y legales que influyen en la toma de decisión de la generación de los sistemas híbridos.

Esto se hará a través de la adquisición de datos de una planta piloto de generación de energía híbrida que se implementará en los laboratorios de la Universidad EAN y de datos medidos por equipos analizadores de energía implementados en empresas de generación híbrida si hay lugar. Este último aspecto permite vincular el modelo propuesto a la industria eléctrica.