En el presente trabajo se elaboró un sistema de cosecha de energía, utilizando un generador eléctrico como el elemento que convierte el esfuerzo biomecánico en energía eléctrica y una batería litio – ión como dispositivo de acopio energético. El prototipo diseñado, se basa en modelos aplicados en sistemas de cosecha que utilizan fuentes variadas de energía, descritas en la literatura. [10] El sistema se divide en cuatro bloques funcionales: Generador, Rectificador, Conversor elevador y batería. Solo los bloques rectificador y conversor son descritos y diseñados de manera independiente, para reunirse con los otros bloques y dar como resultado el prototipo propuesto. El trabajo se llevó a cabo mediante dos versiones físicas del sistema (A y B). Ambas implementadas usando elementos discretos. La versión A del sistema permite la verificación de la teoría revisada y observar los parámetros adecuados para la versión B, sistema diseñado considerando la portabilidad y efectividad del equipo final a presentar, eso incluye considerar elementos de bajo consumo. El circuito impreso requerido, se diseña utilizando el software Cadsoft Eagle en su versión 6.3. Se usa un mecanismo comercial de una linterna de manivela para llevar esfuerzo humano hacia el generador. Entre los resultados obtenidos que cabe resaltar, se tiene un circuito físico que reúne los convertidores cuyas dimensiones son de 2.6 por 2.1 cm de área y el generador acoplado al mecanismo comercial puede inyectar valores de corriente alrededor de 200mA en la batería. Se muestra experiencias de recarga de la misma usando el sistema propuesto.

El sector energía es uno de los principales causantes del calentamiento global, debido a la gran cantidad de gases de efecto invernadero que se generan por la quema de combustibles fósiles y las emisiones fugitivas2. De esta manera, las energías renovables (solar, hidráulica, geotérmica, mareomotriz, biomasa, y eólica) surgen como alternativas a las fuentes convencionales de generación eléctrica (carbón, petróleo y gas natural), pues no emiten GEI durante su operación, mas sí durante su ciclo de vida. Por ello, la implementación de estas fuentes energéticas en la matriz energética peruana permitirá mitigar la emisión de GEI a la atmósfera. En tal sentido, se propone el planteamiento de un parque eólico marino como fuente de generación eléctrica limpia, el cual nos permitirá brindar electricidad a los hogares peruanos a partir de un recurso inagotable como el viento. Se espera que la implementación gradual de energías renovables para la producción de energía eléctrica contribuya a disminuir las emisiones de CO2 eq generadas en este sector. De tal manera que el Perú pueda cumplir con las reducciones propuestas en la Contribución Nacional y los tratados internacionales de la COP.

[ES] Dos aspectos críticos en la operación de una microrred son las estrategias de control y gestión de potencia implementadas, las cuales son esenciales para proporcionar su buen funcionamiento. La aplicación adecuada de dichas estrategias permite compensar los desequilibrios de potencia causados por la discontinuidad de la generación y de la demanda de energía en las microrredes. En este sentido, el objetivo global de estas estrategias de gestión es equilibrar adecuadamente el flujo de potencia en la microrred, mediante la aplicación de diferentes algoritmos que permiten cumplir con los criterios de estabilidad, protección, balance de potencia, transiciones, sincronización con la red y gestión adecuada de la microrred. En el caso de microrredes de pequeña escala de potencia con bajo número de generadores y sistemas de almacenamiento distribuidos, las estrategias de control centralizado ofrecen un alto nivel de flexibilidad para lograr funcionalidades avanzadas en la microrred y una adecuada distribución de la potencia entre los convertidores que la conforman. Esta tesis se ha enmarcado en el contexto de algoritmos de gestión centralizada de potencia de una microrred de generación distribuida en modo conectado a red. Los algoritmos presentados se pueden aplicar a los convertidores de potencia conectados al bus DC de una microrred AC/DC híbrida o en una microrred de DC, donde el despacho de potencia es observado y gestionado por un controlador central. Este último adquiere datos del sistema mediante una infraestructura de comunicaciones y estima la potencia que gestionará cada uno de los convertidores de potencia, sistemas de almacenamiento y cargas en funcionamiento. En este estudio se muestra la validación experimental de las estrategias de gestión aplicadas en la microrred desde el enfoque del comportamiento de los convertidores de potencia, de las baterías y las cargas ante dicha gestión. Se verifica la estabilidad de la microrred sometiendo a los convertidores a diferentes escenarios de funcionamiento. Estos escenarios pueden ser fluctuaciones en la irradiación, la demanda, el estado de carga de las baterías, los límites máximos de exportación/importación de potencia desde/hacia la microrred hacia/desde la red principal y de la tarifa eléctrica. Adicionalmente, se propone un sistema de almacenamiento de energía en baterías encargado de mantener el equilibrio de potencia en el bus de DC de la microrred que permite aprovechar las fuentes de generación renovables presentes en la microrred y maximizar el tiempo de servicio de las baterías mediante la aplicación de un algoritmo de carga de las baterías. Este último se ajusta al procedimiento de carga especificado por el fabricante, estableciendo las tasas de carga en función de los escenarios en que la microrred se encuentre. El procedimiento de carga en las baterías es fundamental para garantizar las condiciones adecuadas de operación de las mismas, ya que toman en consideración los parámetros establecidos por el fabricante, como son: tasas de carga/descarga, tensión máxima de carga, temperaturas de operación, etc. / [CAT] Dos dels aspectes crítics en l'operació d'una micro-xarxa són les estratègies de control i gestió de potència implementades, les quals són essencials per proporcionar el seu bon funcionament. L'aplicació adequada de dites estratègies permet compensar els desequilibris de potència causats per la discontinuïtat de la generació i demanda d'energia en les micro-xarxes. En aquest sentit, l'objectiu global de les nomenades estratègies de gestió és equilibrar adequadament el flux de potència en la micro-xarxa mitjançant l'aplicació de diferents algoritmes que permeten complir amb els criteris d'estabilitat, protecció, balanç de potència, transicions, sincronització amb la xarxa i gestió adequada de la micro-xarxa. En el cas de micro-xarxes de potència a petita escala i amb baix nombre de generadors i sistemes d'emmagatzematge distribuïts, les estratègies de control centralitzades ofereixen un alt nivell de flexibilitat per aconseguir funcionalitats avançades en la micro-xarxa i una adequada distribució de la potència entre els convertidors que la conformen. Aquesta tesi s'ha emmarcat al context d'algoritmes de gestió centralitzada de potència d'una micro-xarxa de generació distribuïda en mode de connexió a xarxa. Els algoritmes presentats es poden aplicar als convertidors de potència connectats al bus DC d'una micro-xarxa AC/DC hibrida o en una micro-xarxa de DC, on el despatx de potència és observat i gestionat per un controlador central. Aquest últim adquireix dades del sistema mitjançant una infraestructura de comunicacions i estima la potència que gestionarà cadascun dels convertidors de potència, sistemes d'emmagatzematge i càrregues en funcionament. En aquest estudi es mostren la validació experimental de les estratègies de gestió aplicades en la micro-xarxa des d'un enfocament dels convertidors de potència, de les bateries i les càrregues davant d'aquesta gestió. Es verifica l'estabilitat de la micro-xarxa exposant als convertidors a diferents escenaris de funcionament. Aquest escenaris poden ser fluctuants en la irradiació, la demanda, l'estat de càrrega de les bateries, els límits màxims d'exportació/importació de potència des de/cap a la micro-xarxa cap a/des de la xarxa principal i de la tarifa elèctrica. Addicionalment, es proposa un sistema d'emmagatzematge d'energia en bateries encarregats de mantindre l'equilibri de potència al bus DC de la micro-xarxa i que permet aprofitar les fonts de generació renovables presents en la micro-xarxa i maximitzar el temps de servei de les bateries mitjançant l'aplicació d'un algoritme de càrrega de bateries. Aquest últim s'ajusta al procediment de càrrega especificat pel fabricant, establint les taxes de càrrega en funció dels escenaris en que la micro-xarxa es trobe. El procediment de càrrega a les bateries es fonamental per garantir les condicions adequades d'operació de les mateixes, ja que prenen en consideració els paràmetres establerts pel fabricant, com ara són: taxes de càrrega/descàrrega, tensió màxima de càrrega, temperatures d'operació, etc. / [EN] Two critical aspects in microgrids operation are the control and power management strategies, which are essential for their efficient operation. The adequate application of these strategies allows compensating the power imbalance caused by the discontinuity in the energy generation or changes in the power demand of the microgrid. In this sense, the overall objective of these power management strategies is to keep the power balance between the generation and the demand in the microgrid through the application of different algorithms that fulfill the criteria of stability, protection, smooth transitions and synchronization with the main grid. In the case of small-scale microgrids with a low number of distributed generators and energy storage systems, the centralized control strategies offer a higher level of flexibility to achieve advanced features in the microgrid and for the suitable power sharing between the converters that compose it. This thesis has been focused on centralized power management algorithms of a microgrid working in grid connected mode. These algorithms can be applied to the power converters connected to the DC bus of both hybrid AC/DC and DC microgrids, where the power dispatch is controlled by a central controller which acquires system data through a communication infrastructure and sets the power to be managed by each of the converters under operation. In this thesis, the experimental validation of the power management strategies of the microgrid is presented, from the point of view of the behavior of the power converters, batteries and loads. It is provided with a realistic evaluation under different microgrid operation scenarios. These scenarios were sudden changes of the irradiation, load, state of charge, the maximum power to be exported/imported from/to the microgrid to/from the grid, and the electricity tariff. Additionally, it is proposed a battery energy storage system that keeps the power balance at the DC bus of the microgrid, taking advantage from the renewable energy sources and adjusting the battery energy storage through a suitable charging procedure specified by the manufacturer. The proposed procedure changes the charging parameters of the batteries depending on the microgrid states. Its goal is to extend the service time of batteries and to allow proper energy management in the system. / Salas Puente, RA. (2019). Gestión eficiente de los convertidores de potencia conectados al bus DC de una Microrred híbrida de generación distribuida [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/118658 / TESIS

[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