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Mise à jour le 29 janvier 2024
Ignacio
HERNANDO GIL
Professeur assistant
champs de compétences
Responsabilités :
Modélisation des risques et analyse de fiabilité des réseaux intelligents ;
Qualité et sécurité d'approvisionnement dans la distribution d'énergie ;
Techniques robustes d'optimisation, ‘machine learning’, et réduction d'ordre des modèles, pour réduire l'analyse complexe des futurs réseaux d'énergie renouvelable dans un contexte de collaboration internationale et gestion de projets.
Biographie
Ignacio Hernando Gil (membre de l'IEEE depuis 2010) a obtenu son doctorat en génie électrique de l'Université d'Édimbourg (Royaume-Uni) en 2014. Depuis 2019, il est actuellement Assistant Professeur à l'ESTIA et était auparavant Prize Fellow (enseignant-chercheur) entre 2014 et 2018 à l'Université de Bath (Royaume-Uni) et chercheur à l'Université d'Édimbourg jusqu'en 2014. Il a également travaillé dans l'industrie en tant qu'ingénieur en efficacité énergétique chez PassivSystems Ltd. (Royaume-Uni) en 2009, et en tant qu'ingénieur en systèmes électriques avec l'opérateur du réseau de transport d'électricité National Grid UK en 2012. Il participe activement au montage de projets de recherche collaboratifs, visant à améliorer la connaissance des futurs réseaux d'énergie renouvelable.
Activités actuelles
FORMATION
Responsable de l’Unité d’Enseignement Systèmes Continus (Electrotechnique) du cycle Ingénieur
Responsable du Module d'Expertise du cycle Ingénieur (2ème année) « Power Systems Analysis and Simulation »
RECHERCHE
Thèses de doctorat co-encadrées:
- ENEZ-H2 - Utilisation de l’hydrogène issu d’énergie renouvelable marine pour l’alimentation conjointe d’iles électriquement isolées et des navires desservant ces iles – Feriel ABDERRAHMANE (IRENAV) – 12/2022-12/2025
- Innovative Self-Optimizing Control of a Building Microgrid Exploiting Hydrogen Multiple Services Potential – Fahad ALI SARWAR – Thèse CIFRE (H2Gremm) - 11/2021-11/2024
Co-encadrant de deux thèses de doctorat avec l'Université de Bath (Royaume-Uni) :
- Aggregate impact of smart grid technologies on the quality of power supply – Mike Brian Ndawula – 09/2017-12/2020
- Ancillary services and energy management optimization in micro-grids – Pengfei Zhao – 09/2017-03/2021
Suivi scientifique et encadrant de stage et thèse de master (Smart Grids - UPV/EHU) sur le sujet: « Machine Learning and Network modelling tools for renewable energy smart grids »
Membre de l’axe de recherche IEnR (Intégration des Energies Renouvelables)