Thesis Implementación y evaluación de algoritmos de optimización QP de pequeña escala en plataformas de control digital para aplicaciones de alto desempeño dinámico
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Date
2025-10-06
Authors
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Program
Ingeniería Civil Eléctrica
Departament
Campus
Campus Casa Central Valparaíso
Abstract
Este trabajo presenta la formulación y evaluación de un problema de control predictivo basado en modelo (MPC) para un convertidor tipo Grid-Following (GFL), considerando la dinámica del sistema de potencia y las restricciones de operación del convertidor. Se describe la modelación del sistema y la formulación del problema de optimización, implementándose y comparando dos algoritmos: Active-Set y Frank-Wolfe. La evaluación incluye escenarios con cambios escalonados de potencia, lo que permite analizar tanto el seguimiento de referencias en régimen estacionario como la carga computacional durante los transitorios. Las pruebas se realizan mediante simulaciones en Simulink y experimentos Hardware-in-the-Loop (HIL), donde la planta se emula en RTDS y el controlador se ejecuta en una tarjeta Imperix. Los resultados muestran que el algoritmo Active-Set alcanza un desempeño superior en eficiencia computacional, incluso frente a la función integrada mpcActiveSetSolver de MATLAB, confirmando su viabilidad para aplicaciones en tiempo real en sistemas de potencia con limitaciones de cómputo.
Description
Keywords
Control predictivo basado en modelo (MPC), Algoritmos de optimización QP, Convertidor Grid-Following (GFL), Eficiencia computacional
