Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctrico / Debido al contexto geopolítico y medioambiental, tanto nacional como internacional, ha surgido un nuevo impulso en minimizar el uso de hidrocarburos como fuente de generación eléctrica y de transporte. Esta preocupación ha incentivado el uso de las energías renovables no convencionales (ERNC) que utilizan como fuente los llamados 'recursos limpios' como el sol, el viento y los ríos, entre otros. Este tipo de tecnologías se utilizan en grandes proyectos eléctricos a nivel industrial, en redes de distribución como 'generación distribuida' o en sistemas inteligentes como las 'micro redes'. El uso de ERNC introduce problemas que no presentan las redes eléctricas con infraestructura convencional, esto se debe a la intermitencia y disponibilidad esporádica de las energías renovables no convencionales. Esto puede generar problemas en la estabilidad del sistema, su confiabilidad y la calidad de suministro de la electricidad. Estos problemas pueden ser solucionados introduciendo sistemas de almacenamiento de energía que respaldan la potencia entregada por la generación intermitente, lo que les da la capacidad mejorar la estabilidad del sistema y la calidad de la potencia que se entrega al consumidor final. En este contexto, el presente trabajo tiene como objetivo diseñar e implementar un sistema de control para los sistemas de almacenamiento con baterías mediante el uso de un conversor de potencia trifásico de tres piernas diseñado para operar en redes de baja tensión. El sistema de control debe permitir al conversor trabajar en modo de operación aislado o conectado a la red. La fuente de alimentación de energía o sistema de almacenamiento corresponderá a un banco de baterías el cual cuenta con las opciones de almacenar o generar electricidad. El objetivo del prototipo final estará orientado al uso en los laboratorios eléctricos de la Universidad. Este trabajo incluye una revisión bibliográfica de las micro redes, electrónica de potencia de conversores y baterías, sistemas de almacenamiento existentes, filtros pasivos como técnicas de reducción de armónicos y sistemas de control de conversores. Además se realizan dos tareas importantes, la primera es el diseño y simulación de una estrategia de control para convertidores formadores de red con control Droop y la segunda, es la implementación del esquema de control diseñado en una aplicación real de una micro red en el laboratorio de redes inteligentes de la Universidad de Chile.

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[ES] El almacenamiento de energía se ha convertido en un componente fundamental en los sistemas de energía renovable, especialmente aquellos que incluyen baterías. De allí, la necesidad de buscar métodos de control eficientes que ayuden a proteger y prolongar la vida útil de la batería. Dentro de los métodos de control reportados en la literatura, el más utilizado es el de corriente constante - voltaje constante. Otros métodos como el control con lógica difusa o el modelo de control predictivo han demostrado ser más eficientes que los métodos tradicionales, ya que reducen el tiempo de carga, mitigan el aumento de la temperatura y mantienen el estado de carga dentro de los límites seguros. Sin embargo, en los procesos de carga y descarga, algunos de los parámetros no están controlados por el usuario de la batería, convirtiéndose ésta en una de las causas que provoca el envejecimiento de las baterías, una reducción del ciclo de vida y, por ende, un reemplazo prematuro de la batería. En esta tesis doctoral, se usa el modelo de batería propuesto por Copetti para simular el voltaje de carga y descarga de un banco de baterías de plomo-ácido e identificar aquellos parámetros que afectan el rendimiento de la batería. El modelo se valida sobre medidas reales tomadas de un sistema de almacenamiento de energías basado en baterías instalado en el Laboratorio de Energías Renovables (LadER) ubicado en el departamento del Chocó, Colombia. Para ajustar el modelo e identificar los parámetros internos del banco de baterías se implementan y se comparan tres algoritmos evolutivos: optimización por enjambre de partículas - PSO, búsqueda de cuco - CS y optimización por enjambre de partículas+perturbación - PSO+P. Siendo este último una nueva propuesta en la que se introduce una perturbación periódica en la población para evitar que el algoritmo caiga en mínimos locales. La perturbación consiste en una nueva población basada en la mejor solución global que permita la reactivación del algoritmo PSO. Los parámetros internos que están asociados a la capacidad de la batería son usados para estimar el estado de salud del sistema de almacenamiento de energía en baterías, encontrándose que éste perdió un 5% de su capacidad nominal, por lo que su estado de salud se estima en un 95%. Adicionalmente, el uso de análisis de componentes principales (PCA) es propuesto para realizar un diagnóstico del sistema. El modelo de análisis de componentes principales se aplica a un conjunto de parámetros asociados a la capacidad, resistencia interna y voltaje de circuito abierto de un sistema de almacenamiento de energía en baterías. El modelo PCA conserva las 5 primeras componentes que recolectan el 80.25% de la variabilidad total. Durante la prueba en condiciones de operación real, el modelo PCA, diagnosticó una degradación del estado de salud más rápido que el controlador de batería comercial. Sin embargo, un cambio en los modos de carga, llevó a una recuperación de la batería que también fue monitoreada por el algoritmo propuesto. Finalmente, se proponen acciones de control que llevan al sistema de almacenamiento de energía en baterías a funcionar en condiciones normales. / [CA] l'emmagatzematge d'energia s'ha convertit en un component fonamental en els sistemes d'energia renovable, especialment aquells que inclouen bateries. D'allí, la necessitat de buscar mètodes de control eficients que ajudin a protegir i allargar la vida útil de la bateria. Dins dels mètodes de control reportats en la literatura, el més utilitzat és el de corrent constant - voltatge constant. Altres mètodes com el control amb lògica difusa o el model de control predictiu han demostrat ser més eficients que els mètodes tradicionals, ja que redueixen el temps de càrrega, mitiguen l'augment de la temperatura i mantenen l'estat de càrrega dins dels límits segurs. No obstant això, en els processos de càrrega i descàrrega, alguns dels paràmetres no estan controlats per l'usuari de la bateria, convertint-se aquesta en una de les causes que provoca l'envelliment de les bateries, una reducció del cicle de vida i, per tant, un reemplaçament prematur de la bateria. En aquesta tesi doctoral, s'usa el model de bateria proposat per Copetti per simular el voltatge de càrrega i descàrrega d'un banc de bateries de plom-àcid i identificar aquells paràmetres que afecten el rendiment de la bateria. El model es valida sobre mesures reals preses d'un sistema d'emmagatzematge d'energies en bateries instal·lat al Laboratori d'Energies Renovables (líder) situat en el departament del Chocó, Colòmbia. Per ajustar el model i identificar els paràmetres interns del banc de bateries s'implementen i es comparen tres algorismes evolutius: optimització per eixam de partícules - PSO, recerca de cucut - CS i optimització per eixam de partícules + pertorbació - PSO + P. Sent aquest últim una nova proposta en la qual s'introdueix una pertorbació periòdica en la població per evitar que l'algoritme caigui en mínims locals. La pertorbació consisteix en una nova població basada en la millor solució global que permeti la reactivació de l'algoritme PSO. Els paràmetres interns que estan associats a la capacitat de la bateria són usats per estimar l'estat de salut del sistema d'emmagatzematge d'energia en bateries, trobant-se que aquest va perdre un 5% de la seva capacitat nominal, de manera que el seu estat de salut s'estima en un 95%. Addicionalment, l'ús d'anàlisi de components principals (PCA) és proposat per realitzar un diagnòstic del sistema. El model d'anàlisi de components principals s'aplica a un conjunt de paràmetres associats a la capacitat, resistència interna i voltatge de circuit obert d'un sistema d'emmagatzematge d'energia en bateries. El model PCA conserva les 5 primeres components que recullen el 80.25% de la variabilitat total. Durant la prova en condicions d'operació real, el model PCA, va diagnosticar una degradació de l'estat de salut més ràpid que el controlador de bateria comercial. No obstant això, un canvi en les maneres de càrrega, va portar a una recuperació de la bateria que també va ser monitoritzada per l'algoritme proposat. Finalment, es proposen accions de control que porten al sistema d'emmagatzematge d'energia en bateries a funcionar en condicions normals. / [EN] Energy storage has become a fundamental component in renewable energy systems, especially those that include batteries. Hence, the need to look for efficient controls methods, which help to protect and prolong the battery life expectancy. Among the control methods reported in the literature, the most used is the constant current - constant voltage. Other methods such as fuzzy logic control or the model predictive control have proven to be more efficient than traditional methods, since they reduce the charging time, mitigate the increase in temperature and maintain the state of charge within the system the safe limits. However, in the charging and discharging processes, some of the parameters are not controlled by the user of the battery, this being one of the causes that leads to the aging batteries, a reduction in the life cycle, and therefore, a premature replacement of the battery. Therefore, in this doctoral thesis, the battery model proposed by Copetti is used to simulate the charge and discharge voltage of a battery of lead-acid batteries and identify those parameters that affect battery performance. The model is validated on real measurements, taken from a battery energy storage system installed in the Renewable Energy Laboratory (LadER) located in the department of Chocó, Colombia. To fitting the model and identify the internal parameters of the battery bank, three evolutionary algorithms are implemented and compared (particle swarm optimization - PSO, cuckoo search - CS and particle swarm optimization + perturbance - PSO + P), where PSO + P is a new proposal, in which a periodic perturbance is introduced in the population, to avoid that the algorithm falls at local minimums. The perturbance consists of a new population based on the best global solution that allows the reactivation of the PSO algorithm. The internal parameters that are associated with the battery capacity are used to estimate the state of health of the battery energy storage system, found that it lost 5% of its nominal capacity, so that its state of health estimated at 95%. Additionally, the use of principal component analysis (PCA) is proposed to perform a system diagnosis. The principal component analysis model is applied on parameters set associated with the capacity, internal resistance and open circuit voltage of a battery energy storage system. The PCA model conserves the first 5 components, which collect 80.25% of the total variability. During the test under real operating conditions, the PCA model diagnosed a state of health degradation faster than the commercial battery controller. However, a change in charging modes led to a recovery of the battery that was also monitored by the proposed algorithm. Finally, control actions are proposed that lead to the battery energy storage system to operate under normal conditions. / Al proyecto “Implementación de un programa de desarrollo e investigación de energías renovables en el departamento del Chocó”—BPIN: 20130000100285; COLCIENCIAS (Departamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación de Colombia) y a la Universidad Tecnológica del Chocó “Diego Luis Córdoba” por el apoyo financiero recibido durante todo este proceso, para que este trabajo de tesis llegará a buen puerto. / Banguero Palacios, E. (2020). Modelado, estudio y validación experimental de la influencia de los parámetros internos en el rendimiento de sistemas de almacenamiento de energía basados en baterías. Aplicación al caso del Departamento del Chocó (Colombia) [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/138754 / TESIS

Seminario de Título entregado a la Universidad de Chile en cumplimiento parcial de los requisitos para optar al Título de Químico Ambiental. / Chile es un país en desarrollo que posee políticas energéticas comprometidas con el medio ambiente, para el 2035 se espera que un 60% de la energía producida en el país sea renovable y para el 2050 debe ser al menos de un 70%. Como algunos de los sistemas de energías renovables poseen una potencia de salida variable, es necesario trabajar con tecnologías de almacenamiento de energía para lograr una integración eficiente a los sistemas de electricidad en Chile y así poder utilizar toda la energía producida. El objetivo general de este trabajo es evaluar desde un punto de vista ambiental diez tipos de sistemas de almacenamiento de energía: almacenamiento por bombeo hídrico, almacenamiento por aire comprimido, almacenamiento kinésico, almacenamiento por celdas de combustible hidrógeno, almacenamiento Power-to-Gas, almacenamiento de combustible solar, almacenamiento con baterías de Plomo/Ácido, almacenamiento con baterías de litio, almacenamiento de baterías de flujo de Vanadio y almacenamiento térmico con materiales de cambio de fase, con el fin de entregar insumos relevantes como herramientas de diseño y planificación de los sistemas eléctricos y así contar con sistemas más sustentables con el medio ambiente y con mayor eficiencia energética. Para lograr lo anterior se realizó una revisión de la literatura medioambiental y la literatura de los sistemas de almacenamiento de energía logrando realizar una clasificación y caracterización de las distintas tecnologías considerando el tipo de almacenamiento que utilizan. También se tomaron en cuenta los materiales requeridos para su elaboración, sus procesos, componentes y aspectos operacionales, definiendo para el análisis como etapas del ciclo de vida: materias primas, implementación, operación y fin de su vida útil. Del eje ambiental se consideraron cinco aspectos aire, agua, suelo, flora y fauna, y las personas. Con esto se evalúa cada etapa del ciclo de vida de los sistemas de almacenamiento de energía en cada ámbito ambiental. Al analizar las distintas tecnologías desde el punto de vista de sus etapas del ciclo de vida podemos apreciar que cuando están en etapa de materias primas las que poseen un mayor nivel de impactos son el almacenamiento de bombeo hídrico y las baterías de Plomo/Ácido, la primera debido al tamaño del sistema y la segunda por el nivel de toxicidad de sus componentes. Al momento de implementar los sistemas de almacenamiento siguen predominando las baterías de Plomo/Ácido con mayores magnitudes de impactos. Luego durante su operación, el almacenamiento energético por bombeo hídrico tiene mayores impactos. Y al fin de su vida útil las baterías de Plomo/Ácido siguen siendo las que poseen un mayor nivel de daño por el nivel de toxicidad de sus componentes y que requieren de un cuidadoso manejo durante su reciclaje. En general durante todo su ciclo de vida, los sistemas con mayores grados de impactos ambientales negativos fueron las baterías de Plomo/Ácido y el almacenamiento por bombeo hídrico. Los tres sistemas que generan un menor número de impactos durante todo su ciclo de vida son el Combustible Solar, Power-to-gas y las celdas de combustible hidrógeno. / Chile is a developing country that has energy policies committed to the environment, by 2035 it is expected that 60% of the energy produced in the country will be renewable and by 2050 it should be at least 70%. As some of the renewable energy systems have a variable output power, it is necessary to work with energy storage technologies to achieve an efficient integration to the electricity systems in Chile and be able to use all the energy produced. The objective of this work is to evaluate from an environmental point of view ten types of energy storage systems: by water pumping, by compressed air, kinesics storage, by hydrogen fuel cells, Power-to-Gas storage, of solar fuel, with Lead-acid batteries, with Lithium batteries, of Vanadium flow batteries and thermal storage with phase change materials, in order to deliver relevant inputs such as design and planning tools and have more sustainable systems with the environment and greater energy efficiency. To achieve the above, a review of the environmental literature and the literature of the energy storage systems was carried out, achieving a classification and characterization of the different technologies considering the type of storage they use. The materials required for its elaboration, processes, components and operational aspects were also considered, defining for the analysis as life cycle stages: raw materials, implementation, operation and end of its useful life. On the environmental axis, five aspects were considered: air, water, soil, flora and fauna, and people. This evaluates each stage of the life cycle of the energy storage systems in each environmental area. When analyzing the different technologies from the point of view of their life cycle stages we can appreciate that when they are raw materials those that have a higher level of impacts are the Pumped Hydroelectric storage and Lead-Acid batteries, the first due to the size of the system and the second by the level of toxicity of its components. At the time of implement the storage systems Lead-Acid batteries are still predominating with greater impact magnitudes. Then during the operation, the Pumped Hydroelectric storage has greater impacts. And at the end of its useful life Lead-Acid Batteries are still those that have a higher level of damage due to the level of toxicity of its components and that require careful handling during recycling. In general, throughout its life cycle, the systems with the highest degrees of negative environmental impacts were Lead-Acid batteries and Pumped Hydroelectric storage. The three systems that generate a lower number of impacts throughout their life cycle are Solar Fuel, Power-to-gas and hydrogen fuel cells.

[ES] La gran mayoría de procesos del mundo real tienen incertidumbres inherentes, las cuales, al ser consideradas en el proceso de modelado, se puede obtener una representación que describa con la mayor precisión posible el comportamiento del proceso real. En la mayoría de casos prácticos, se considera que éstas tienen un comportamiento estocástico y sus descripciones como distribuciones de probabilidades son conocidas. Las estrategias de MPC estocástico están desarrolladas para el control de procesos con incertidumbres de naturaleza estocástica, donde el conocimiento de las propiedades estadísticas de las incertidumbres es aprovechado al incluirlo en el planteamiento de un problema de control óptimo (OCP). En éste, y contrario a otros esquemas de MPC, las restricciones duras son relajadas al reformularlas como restricciones de tipo probabilísticas con el fin de reducir el conservadurismo. Esto es, se permiten las violaciones de las restricciones duras originales, pero tales violaciones no deben exceder un nivel de riesgo permitido. La no-convexidad de tales restricciones probabilísticas hacen que el problema de optimización sea prohibitivo, por lo que la mayoría de las estrategias de MPC estocástico en la literatura se diferencian en la forma en que abordan tales restricciones y las incertidumbres, para volver el problema computacionalmente manejable. Por un lado, están las estrategias deterministas que, fuera de línea, convierten las restricciones probabilísticas en unas nuevas de tipo deterministas, usando la propagación de las incertidumbres a lo largo del horizonte de predicción para ajustar las restricciones duras originales. Por otra parte, las estrategias basadas en escenarios usan la información de las incertidumbres para, en cada instante de muestreo, generar de forma aleatoria un conjunto de posibles evoluciones de éstas a lo largo del horizonte de predicción. De esta manera, convierten las restricciones probabilísticas en un conjunto de restricciones deterministas que deben cumplirse para todos los escenarios generados. Estas estrategias se destacan por su capacidad de incluir en tiempo real información actualizada de las incertidumbres. No obstante, esta ventaja genera inconvenientes como su gasto computacional, el cual aumenta conforme lo hace el número de escenarios y; por otra parte, el efecto no deseado en el problema de optimización, causado por los escenarios con baja probabilidad de ocurrencia, cuando se usa un conjunto de escenarios pequeño. Los retos mencionados anteriormente orientaron esta tesis hacia los enfoques de MPC estocástico basado en escenarios, produciendo tres contribuciones principales. La primera consiste en un estudio comparativo de un algoritmo del grupo determinista con otro del grupo basado en escenarios; se hace un especial énfasis en cómo cada uno de estos aborda las incertidumbres, transforma las restricciones probabilísticas y en la estructura de su OCP, además de señalar sus aspectos más destacados y desafíos. La segunda contribución es una nueva propuesta de algoritmo MPC, el cual se basa en escenarios condicionales, diseñado para sistemas lineales con incertidumbres correlacionadas. Este esquema aprovecha la existencia de tal correlación para convertir un conjunto de escenarios inicial de gran tamaño en un conjunto de escenarios más pequeño con sus probabilidades de ocurrencia, el cual conserva las características del conjunto inicial. El conjunto reducido es usado en un OCP en el que las predicciones de los estados y entradas del sistema son penalizadas de acuerdo con las probabilidades de los escenarios que las componen, dando menor importancia a los escenarios con menores probabilidades de ocurrencia. La tercera contribución consiste en un procedimiento para la implementación del nuevo algoritmo MPC como gestor de la energía en una microrred en la que las previsiones de las energías renovables y las cargas están correlacionadas. / [CA] La gran majoria de processos del món real tenen incerteses inherents, les quals, en ser considerades en el procés de modelatge, es pot obtenir una representació que descriga amb la major precisió possible el comportament del procés real. En la majoria de casos pràctics, es considera que aquestes tenen un comportament estocàstic i les seues descripcions com a distribucions de probabilitats són conegudes. Les estratègies de MPC estocàstic estan desenvolupades per al control de processos amb incerteses de naturalesa estocàstica, on el coneixement de les propietats estadístiques de les incerteses és aprofitat en incloure'l en el plantejament d'un problema de control òptim (OCP). En aquest, i contrari a altres esquemes de MPC, les restriccions dures són relaxades en reformulades com a restriccions de tipus probabilístiques amb la finalitat de reduir el conservadorisme. Això és, es permeten les violacions de les restriccions dures originals, però tals violacions no han d'excedir un nivell de risc permès. La no-convexitat de tals restriccions probabilístiques fan que el problema d'optimització siga computacionalment immanejable, per la qual cosa la majoria de les estratègies de MPC estocàstic en la literatura es diferencien en la forma en què aborden tals restriccions i les incerteses, per a tornar el problema computacionalment manejable. D'una banda, estan les estratègies deterministes que, fora de línia, converteixen les restriccions probabilístiques en unes noves de tipus deterministes, usant la propagació de les incerteses al llarg de l'horitzó de predicció per a ajustar les restriccions dures originals. D'altra banda, les estratègies basades en escenaris usen la informació de les incerteses per a, en cada instant de mostreig, generar de manera aleatòria un conjunt de possibles evolucions d'aquestes al llarg de l'horitzó de predicció. D'aquesta manera, converteixen les restriccions probabilístiques en un conjunt de restriccions deterministes que s'han de complir per a tots els escenaris generats. Aquestes estratègies es destaquen per la seua capacitat d'incloure en temps real informació actualitzada de les incerteses. No obstant això, aquest avantatge genera inconvenients com la seua despesa computacional, el qual augmenta conforme ho fa el nombre d'escenaris i; d'altra banda, l'efecte no desitjat en el problema d'optimització, causat pels escenaris amb baixa probabilitat d'ocurrència, quan s'usa un conjunt d'escenaris xicotet. Els reptes esmentats anteriorment van orientar aquesta tesi cap als enfocaments de MPC estocàstic basat en escenaris, produint tres contribucions principals. La primera consisteix en un estudi comparatiu d'un algorisme del grup determinista amb un altre del grup basat en escenaris; on es fa un especial èmfasi en com cadascun d'aquests aborda les incerteses, transforma les restriccions probabilístiques i en l'estructura del seu problema d'optimització, a més d'assenyalar els seus aspectes més destacats i desafiaments. La segona contribució és una nova proposta d'algorisme MPC, el qual es basa en escenaris condicionals, dissenyat per a sistemes lineals amb incerteses correlacionades. Aquest esquema aprofita l'existència de tal correlació per a convertir un conjunt d'escenaris inicial de gran grandària en un conjunt d'escenaris més xicotet amb les seues probabilitats d'ocurrència, el qual conserva les característiques del conjunt inicial. El conjunt reduït és usat en un OCP en el qual les prediccions dels estats i entrades del sistema són penalitzades d'acord amb les probabilitats dels escenaris que les componen, donant menor importància als escenaris amb menors probabilitats d'ocurrència. La tercera contribució consisteix en un procediment per a la implementació del nou algorisme MPC com a gestor de l'energia en una microxarxa en la qual les previsions de les energies renovables i les càrregues estan correlacionades. / [EN] The vast majority of real-world processes have inherent uncertainties, which, when considered in the modelling process, can provide a representation that most accurately describes the behaviour of the real process. In most practical cases, these are considered to have stochastic behaviour and their descriptions as probability distributions are known. Stochastic model predictive control algorithms are developed to control processes with uncertainties of a stochastic nature, where the knowledge of the statistical properties of the uncertainties is exploited by including it in the optimal control problem (OCP) statement. Contrary to other model predictive control (MPC) schemes, hard constraints are relaxed by reformulating them as probabilistic constraints to reduce conservatism. That is, violations of the original hard constraints are allowed, but such violations must not exceed a permitted level of risk. The non-convexity of such probabilistic constraints renders the optimisation problem computationally unmanageable, thus most stochastic MPC strategies in the literature differ in how they deal with such constraints and uncertainties to turn the problem computationally tractable. On the one hand, there are deterministic strategies that, offline, convert probabilistic constraints into new deterministic ones, using the propagation of uncertainties along the prediction horizon to tighten the original hard constraints. Scenario-based approaches, on the other hand, use the uncertainty information to randomly generate, at each sampling instant, a set of possible evolutions of uncertainties over the prediction horizon. In this fashion, they convert the probabilistic constraints into a set of deterministic constraints that must be fulfilled for all the scenarios generated. These strategies stand out for their ability to include real-time updated uncertainty information. However, this advantage comes with inconveniences such as computational effort, which grows as the number of scenarios does, and the undesired effect on the optimisation problem caused by scenarios with a low probability of occurrence when a small set of scenarios is used. The aforementioned challenges steered this thesis toward stochastic scenario-based MPC approaches, and yielded three main contributions. The first one consists of a comparative study of an algorithm from the deterministic group with another one from the scenario-based group, where a special emphasis is made on how each of them deals with uncertainties, transforms the probabilistic constraints and on the structure of the optimisation problem, as well as pointing out their most outstanding aspects and challenges. The second contribution is a new proposal for a MPC algorithm, which is based on conditional scenarios, developed for linear systems with correlated uncertainties. This scheme exploits the existence of such correlation to convert a large initial set of scenarios into a smaller one with their probabilities of occurrence, which preserves the characteristics of the initial set. The reduced set is used in an OCP in which the predictions of the system states and inputs are penalised according to the probabilities of the scenarios that compose them, giving less importance to the scenarios with lower probabilities of occurrence. The third contribution consists of a procedure for the implementation of the new MPC algorithm as an energy manager in a microgrid in which the forecasts of renewables and loads are correlated. / González Querubín, EA. (2024). Scenario-Based Model Predictive Control for Systems with Correlated Uncertainties [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/203887