Biografía:
Luis Manuel Montero obtuvo el título de Grado en Ingeniería Química por la Universidad de Granada en 2015 y el de Máster en Ingeniería Química por la Universidad de Salamanca en 2017. Su proyecto fin de carrera consistió en el diseño de una planta de producción de metanol a partir de gas natural y en la simulación de su construcción y operación. Por otro lado, su proyecto fin de máster consistió en investigar la optimización de los factores influyentes en reacciones catalíticas y en el diseño de una planta de producción de monoglicéridos de alta pureza. Durante su etapa de estudiante, Luis Manuel trabajó como docente en academias universitarias y realizó prácticas en una industria láctea (Reny Picot). Además, colaboró en investigación con el grupo de Materiales Nanoestructurados de la Universidad de Salamanca. Posteriormente, Luis Manuel ha trabajado como ingeniero de proyectos freelance y como analista de mercados energéticos en Enagas. Actualmente es investigador Predoctoral en el Área de Modelado de Sistemas de Energía (SADSE) del Instituto de Investigación Tecnológica (IIT).
Áreas de interés:
Operación, regulación y planificación de mercados de electricidad y gas natural. Técnicas de modelado y optimización, inteligencia artificial y herramientas de predicción.
Experiencia:
Ingeniero de proyectos, analista de mercados energéticos, investigador en formación.
Habilidades:
Técnicas de optimización y análisis de datos. Representación y modelado de mercados eléctricos y de gas natural. Programación en GAMS, Matlab y VBA.
Intereses de investigación actuales:
Modelos para la gestión de la generación hidrotérmica en sistemas multi-área reales. Representación en detalle de la operación de mercados eléctricos y de gas natural en horizontes de medio plazo. Aplicación de técnicas de aprendizaje automático a la gestión de los activos de agentes que compiten en mercados de electricidad y gas natural.
Montero, L., Bello, A., Reneses, J., Rodríguez, M., A computationally efficient formulation to accurately represent start-up costs in the medium-term unit commitment problem. IEEE Transactions on Power Systems. Vol. 38, nº. 6, pp. 5623 - 5634, Noviembre 2023. [Online: Diciembre 2022] 
JCR: 6,600 Q1 (2022) - SJR: 3,726 Q1 (2022) 
Montero, L., Bello, A., Reneses, J., A new methodology to obtain a feasible thermal operation in power systems in a medium-term horizon. Energies. Vol. 13, nº. 12, pp. 3056-1 - 3056-17, Junio 2020. [Online: Junio 2020]
JCR: 3,004 Q3 (2020); 3,200 Q3 (2022) - SJR: 0,598 Q2 (2020); 0,632 Q1 (2022) 
