Thesis Control Jerárquico en Smart-grid Utilizando un Modelo de Control Predictivo
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Date
2024-01
Authors
Medina Morales, Fabián Ignacio
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Abstract
En el ámbito del control utilizando convertidores de potencia, las estrategias de control clásicas como el PID han sido las más utilizadas a lo largo de los anos. Sin embargo, ´estas estrategias de control cuentan con algunas desventajas. Por ejemplo, presentan una res puesta lenta cuando se aplican a sistemas con múltiples lazos de realimentación. Además, los controladores PID, al poseer parámetros de control, pueden volverse inestables cuando se produce una variación en el sistema. En algunos casos, es necesario recalcular los parámetros para que el control se adapte a estas variaciones y mantenga su estabilidad. También, los controladores PID poseen dificultades para controlar directamente sistemas no lineales y desbalanceados. En el caso de sistemas no lineales, se necesita linealizar el sistema para su aplicación, mientras que, para situaciones desbalanceadas, si bien es posible su aplicación, hay casos que requieren métodos de control más avanzados. Es por esto que este trabajo se enfoca en proponer un modelo de control predictivo (MPC) de tipo jerárquico aplicado a convertidores de potencia trifásicos conectados a cargas y a una red. La jerarquía consta de tres niveles: control de tensión en primer lugar, control de potencia de la red en segundo lugar, y control de potencia en la red utilizando dos convertidores o m´as en tercer lugar. La parte central del trabajo se divide en dos secciones. En la primera parte se explica la propuesta del modelo, sus niveles jerárquicos y su funcionamiento. En esta etapa, se obtuvieron errores en estado estacionario bastante reducidos de las variables de tensión, potencia activa y reactiva, manteniéndose por debajo del 2 % para casos de cargas lineales. Sin embargo, para casos no lineales, en ocasiones los errores superaban el 10 %, llegando en algunos casos a un 16 % a medida que aumentaba la magnitud referencia de tensión y potencia. No obstante, con cargas desbalanceadas, los errores solo sobrepasaron ligera mente los casos lineales. En la segunda parte, se realiza una comparación entre MPC y una estrategia de control que utiliza un controlador proporcional-integral (PI). En esta comparación se evidencian las ventajas del control predictivo en términos de velocidad, siendo este aproximadamente 20 veces más rápido. En el periodo transitorio, se observan menores overshoots comparado al PI, con diferencias que varían entre un 10 % y alrededor de un 90 % sobre su referencia. Por ´ultimo, sobre el error de seguimiento de sus referencias, ambos métodos arrojan errores bastante similares, oscilando entre 1 % y 2 %. Además, se estudia el comportamiento del PI para carga no lineales y desbalanceadas, donde si bien el PI es capaz de controlar los casos desbalanceado, en el caso no lineal se generan respuestas con un ripple de gran magnitud, el cual no puede mitigar. Finalmente, aunque el MPC de tipo jerárquico ofrece ventajas notables, como la rapidez de llegar a su estado estacionario, un bajo error al seguir la referencia, bajos overshoots en estado transitorio, capacidad para controlar cargas desbalanceadas y no lineales, así como una aplicación sencilla, entre otras, fue ligeramente superado por el control PI en términos de calidad de respuesta en estado estacionario. Esto se traduce en una menor presencia de ruido en estado estacionario, menor ripple y menor contenido armónico con el PI. Si en el futuro se lograra mejorar la calidad de respuesta del MPC, este método se convertiría en una opción sumamente eficiente y efectiva, superando notablemente a otros tipos de control.
Description
Keywords
Smart-Grid , Modelo de control predictivo , Control jerárquico
