Ingeniero Civil Eléctrico / Hoy en día los países más industrializados producen casi toda su electricidad en centrales de gran envergadura basadas en combustibles fósiles. Estas generadoras aprovechan las economías de escala, tanto en la inversión como en la operación, pero tienen la desventaja de ubicarse lejos del consumo. De igual forma, los altos costos de los combustibles fósiles usados como insumo de las centrales tradicionales provocan un aumento en los precios de la electricidad. Es en este contexto que surgen las microrredes, las cuales se basan en la utilización de energías renovables junto a tecnologías tradicionales, conectadas al sistema de distribución y coordinadas de manera correcta, operando en forma aislada o en paralelo a la red. Actualmente estas microrredes se originan y constituyen en torno a un grupo electrógeno diésel existente en localidades de todo el mundo para aminorar el consumo de combustible. Un ejemplo de aquello es la microrred de Huatacondo diseñada e implementada por el Centro de Energía. A partir de lo anterior, en este trabajo se evalua el comportamiento de un generador diésel ante la presencia de variabilidad de los recursos renovables, como la energía eólica y la fotovoltaica. Específicamente se estima el uso de combustible de un grupo electrógeno para variados niveles de penetración de energías renovables, modificando su magnitud, cantidad y tiempo de retardo que existe entre una fluctuación y otra. Esto se ejecuta a través de un modelo en Simulink, elaborando distintos escenarios de variabilidad por medio de escalones de carga controlados manteniendo constante la producción de energía del generador. El principal resultado de esta investigación constata la diferencia en el consumo de combustible del grupo electrógeno ante las variaciones de carga simuladas, donde el mayor incremento está al aumentar el valor de la magnitud de los escalones. Pese a lo anterior, siempre existe un ahorro de combustible entre los casos con y sin inyección de energías renovables no convencionales. Parte de este trabajo es estudiar y poner en marcha un grupo electrógeno de 20 kW ubicado en el Laboratorio de Microrredes del Departamento de Ingeniería Eléctrica, Universidad de Chile. Además, se prueba y conecta un regulador de tensión en esta máquina para que opere a tensión nominal. Igualmente, como resultado de este proceso experimental es el diseño y construcción de un controlador de velocidad para el conjunto motorgenerador, el cual es probado satisfactoriamente para cumplir su propósito.

Ingeniera Civil Eléctrica / En la actualidad uno de los principales desafíos de los sistemas eléctricos de potencia es utilizar los recursos naturales renovables para generar energía y desplazar a la generación que se basa en la utilización de combustibles fósiles. Bajo esta premisa la presente memoria busca cumplir con este objetivo mediante la utilización de técnicas de redes inteligentes en el sistema Palena, ubicado entre la región de Los Lagos y la región de Aysén de Chile. Dicho sistema es una micro-red que abastece a 4.360 clientes regulados y está compuesto por una central hidroeléctrica de pasada y doce unidades diésel. A pesar de que la mayor parte del consumo es abastecido con la central de pasada, en las horas de menor demanda esta no utiliza todo el recurso natural disponible provocando vertimiento de energía y, por el contrario, en las horas de mayor demanda no es capaz de abastecer completamente el consumo y es necesario operar las centrales diésel. En este contexto, se utiliza el software HOMER para estudiar la posibilidad de aprovechar la energía vertida en horas valle para desplazar la generación diésel en horas punta, por medio de la incorporación de sistemas de almacenamiento, estrategias de despacho para micro-redes y de desplazamiento de carga. En principio, se estudia la factibilidad de diferentes tipos de almacenamiento eléctrico para encontrar aquella tecnología que se adecue de mejor forma a las características del sistema sin considerar el crecimiento anual de la demanda. Los resultados indican que las baterías de flujo son la alternativa más atractiva para optimizar el recurso hídrico del sistema. Sin embargo, debido a la baja maduración actual de esta tecnología se descarta esta posibilidad. Por ende, se opta por recomendar la siguiente tecnología que presenta buenos resultados, siendo estas las baterías de ion litio. A partir de esta elección se estudian las estrategias de despacho de microrredes, concluyendo que la estrategia de seguimiento de carga es la que optimiza mejor el recurso hídrico. Se encuentra que el desplazamiento de carga también cumple con este objetivo. Sin embargo, si el porcentaje de demanda punta desplazado es alto, se puede obstaculizar la operación de las baterías. Finalmente, al incorporar del crecimiento de la demanda se concluye que el plan de expansión óptimo para el sistema hasta el año 2030 consiste en la instalación de una central hidráulica de pasada de 500 kW que empiece a operar en el año 2024. En dicho escenario la instalación de un banco de baterías de ion litio queda sujeta la necesidad de continuar o no generando con una unidad diésel en hora valle, luego de la entrada en operación de la nueva central. En el caso de que no sea necesario operar en hora valle con una central diésel, la capacidad máxima del banco de baterías que es factible instalar es 134 kWh. Mientras que, si sigue siendo necesario, la capacidad máxima aumenta a 336 kWh. / Este trabajo ha sido parcialmente financiado por grupo SAESA

En la actualidad, los conceptos de generación distribuida y microrredes (microgrids) están despertando un gran interés en la comunicad científica, al presentar ventajas claras sobre los esquemas centralizados como son: su inherente redundancia, la mejora de la eficiencia en el transporte de energía eléctrica al aproximar los puntos de generación y de consumo, así como la posibilidad de integración de fuentes de energía renovable. En este contexto, la tesis plantea como aspectos novedosos la propuesta de un esquema de control reconfigurable para la operación de un microinversor fotovoltaico (convertidor electrónico concebido para procesar la energía procedente de un panel fotovoltaico individual) tanto en modo aislado como interconectado con una red eléctrica. Normalmente, tales unidades operan en conexión a la red eléctrica, funcionando como una fuente de corriente. El objetivo de la tesis es la concepción de técnicas que permitan dotar a los microinversores con la funcionalidad adicional de poder trabajar como fuente de tensión para operar en modo aislado, sin necesidad de utilizar sistemas adicionales de almacenamiento de energía (en la actualidad, baterías). Por otra parte, en la tesis se ha propuesto un nuevo algoritmo de detección de funcionamiento en isla (o modo aislado), basado en la inyección de un segundo armónico de corriente en la corriente de salida del microinversor y posterior evaluación de cómo éste interactúa con la red eléctrica. La técnica propuesta se basa en el procesado de la señal devuelta por la red mediante el algoritmo Goertzel de identificación de componentes armónicas. En la tesis se demuestra que las propuestas realizadas permiten la reconfiguración de los controladores del modo fuente de corriente a fuente de tensión, y viceversa, sin transitorios peligrosos para el microinversor ni para las cargas locales cercanas al mismo. Los resultados analíticos se han validado mediante simulaciones detalladas y ensayos experimentales llevados a cabo en un microinversor fotovoltaico 180 W. / Trujillo Rodríguez, CL. (2011). Concepción de controladores reconfigurables para microinversores fotovoltaicos operando como unidades autónomas de generación de energía en microrredes [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/14275

Tesis por compendio / [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. / [CA] 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]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/118658 / Compendio

[ES] El aumento en el uso de combustibles fósiles para la generación de energía ha contribuido significativamente a la crisis del calentamiento global. Diferentes lugares alejados de la infraestructura eléctrica emplean generadores a base de gasolina que aumentan la contaminación ambiental. En este contexto, la introducción masiva de microrredes en la sociedad ha traído oportunidades para la generación de energía de forma distribuida, beneficiando a personas en todo el mundo. Por ejemplo, las microrredes pueden brindar electricidad a poblaciones vulnerables que viven en áreas remotas con acceso limitado a infraestructuras de transmisión y distribución. Además, las microrredes promueven el uso de recursos renovables, reduciendo el impacto ambiental en comparación con los métodos tradicionales de generación de electricidad, como las plantas de energía térmica o las instalaciones nucleares. Además, las microrredes permiten la generación de electricidad a pequeña escala, lo que permite que las familias logren la independencia energética y vendan el exceso de energía a la compañía eléctrica local. Cualquier inversor en una microrred necesita un algoritmo de control para realizar una regulación en bucle cerrado. En este contexto, el control por modos deslizantes de segundo orden es una estrategia de control robusta que ha ganado atención en las aplicaciones de inversores de microrredes. Mediante el uso de este enfoque, el inversor puede lograr un control preciso y rápido, incluso en presencia de incertidumbres y perturbaciones. El uso de estrategias de control robustas mejora la estabilidad y el rendimiento general del sistema de microrredes, asegurando una gestión de energía óptima. El proceso de ajuste es esencial para los algoritmos de control en bucle cerrado, ya que modifica la respuesta del controlador para alcanzar los objetivos de control. La optimización por enjambre de partículas (PSO por sus siglas en inglés) es un eficiente algoritmo de optimización empleado en controladores en lazo cerrado que puede resolver de manera efectiva problemas multi-objetivo formulados en una sola función de costo. Los parámetros de control del inversor de la microrred pueden ser optimizados mediante la utilización de PSO para lograr los objetivos deseados, ajustando de manera eficiente una estrategia de control. Para controladores por modos deslizantes, algunas estrategias de ajuste se basan en técnicas heurísticas. La función de costo única resuelve varios problemas en una microrred, pero existen dificultades cuando diferentes objetivos en un proceso no pueden ser mejorados simultáneamente debido a su relación conflictiva. Estrategias como Algoritmos Genéticos Multi-Objetivo (MOGA por sus siglas en inglés), Evolución Diferencial Multi-Objetivo (MODE por sus siglas en inglés) y Algoritmo Artificial de Ovejas Multi-Objetivo (MOASA por sus siglas en inglés), han demostrado su capacidad para mejorar el rendimiento del inversor mediante la optimización de objetivos conflictivos. Estos algoritmos pueden equilibrar de manera efectiva objetivos como la reducción del tiempo de respuesta y la minimización del sobreimpulso en la señal de salida del inversor. En consecuencia, el rendimiento general y la eficiencia de los inversores de la microrred pueden mejorar. La integración de algoritmos de control multi-objetivo en los inversores de la microrred tiene un gran potencial para abordar los desafíos de gestión de energía y optimizar el rendimiento. Los inversores de la microrred pueden lograr una mayor estabilidad, eficiencia y confiabilidad utilizando técnicas como el control por modos deslizantes de segundo orden y algoritmos de optimización como PSO, MOGA, MODE y MOASA. Al adoptar estos enfoques, se presenta una nueva metodología para un futuro energético más sostenible y resiliente, al tiempo que se mitigan los efectos adversos del calentamiento global causado por el consumo de combustibles fósiles en la generación convencional de energía. / [CA] L'augment en l'ús de combustibles fòssils per a la generació d'energia ha contribuït significativament a la crisi de l'escalfament global. Diferents llocs allunyats de la infraestructura elèctrica empleen generadors a base de gasolina que augmenten la contaminació ambiental. En aquest context, la introducció massiva de microxarxes a la societat ha comportat oportunitats per a la generació d'energia de forma distribuïda, beneficiant persones arreu del món. Per exemple, les microxarxes poden proporcionar electricitat a poblacions vulnerables que viuen en àrees remotes amb accés limitat a infraestructures de transmissió i distribució. A més, les microxarxes promouen l'ús de recursos renovables, reduint l'impacte ambiental en comparació amb els mètodes tradicionals de generació d'electricitat, com les plantes d'energia tèrmica o les instal·lacions nuclears. A més a més, les microxarxes permeten la generació d'electricitat a petita escala, la qual cosa permet que les famílies aconsegueixin la independència energètica i venguen l'excedent d'energia a la companyia elèctrica local. Qualsevol inversor en una microxarxa necessita un algoritme de control per a realitzar una regulació en bucle tancat. En aquest context, el control per modes lliscants de segon ordre és una estratègia de control robusta que ha guanyat atenció en les aplicacions d'inversors de microxarxes. Mitjançant l'ús d'aquest enfocament, l'inversor pot aconseguir un control precís i ràpid, fins i tot en presència d'incerteses i pertorbacions. L'ús d'estratègies de control robustes millora l'estabilitat i el rendiment general del sistema de microxarxes, assegurant una gestió d'energia òptima. El procés d'ajust és essencial pels algoritmes de control en bucle tancat, ja que modifica la resposta del controlador per a aconseguir els objectius de control. L'optimització per enjambre de partícules (PSO per les seues sigles en anglés) és un eficient algoritme d'optimització emprat en controladors en bucle tancat que pot resoldre de manera efectiva problemes multi-objectiu formulats en una sola funció de cost. Els paràmetres de control de l'inversor de la microxarxa poden ser optimitzats mitjançant l'utilització de PSO per a aconseguir els objectius desitjats, ajustant de manera eficient una estratègia de control. Per a controladors per modes lliscants, algunes estratègies d'ajust es basen en tècniques heurístiques. La funció de cost única resol diversos problemes en una microxarxa, però existeixen dificultats quan diferents objectius en un procés no poden ser millorats simultàniament a causa de la seua relació conflictiva. Estratègies com Algorismes Genètics Multi-Objectiu (MOGA per les seues sigles en anglés), Evolució Diferencial Multi-Objectiu (MODE per les seues sigles en anglés) i Algorisme Artificial de Xais Multi-Objectiu (MOASA per les seues sigles en anglés), han demostrat la seua capacitat per a millorar el rendiment de l'inversor mitjançant l'optimització d'objectius conflictius. Aquests algorismes poden equilibrar de manera efectiva objectius com la reducció del temps de resposta i la minimització del sobreguiny a la senyal de sortida de l'inversor. En conseqüència, el rendiment general i l'eficiència dels inversors de la microxarxa poden millorar. La integració d'algorismes de control multi-objectiu en els inversors de la microxarxa té un gran potencial per a abordar els desafiaments de gestió d'energia i optimitzar el rendiment. Els inversors de la microxarxa poden aconseguir una major estabilitat, eficiència i fiabilitat utilitzant tècniques com el control per modes lliscants de segon ordre i algorismes d'optimització com PSO, MOGA, MODE i MOASA. En adoptar aquests enfocaments, es presenta una nova metodologia per a un futur energètic més sostenible i resilient, al mateix temps que es mitiguen els efectes adversos de l'escalfament global causat pel consum de combustibles fòssils en la generació convencional d'energia. / [EN] The increase in fossil fuel usage for power generation has significantly contributed to the global warming crisis. Various remote areas, detached from electrical infrastructure, rely on gasoline-based generators that escalate environmental pollution. In this context, the widespread implementation of microgrids in society has brought forth opportunities for distributed energy generation, benefiting people worldwide. For instance, microgrids can provide electricity to vulnerable populations in remote areas with limited access to transmission and distribution infrastructures. Furthermore, these microgrids advocate for using renewable resources, diminishing environmental impact compared to traditional methods such as thermal power plants or nuclear facilities. Additionally, microgrids enable small-scale electricity generation, empowering families to achieve energy independence and sell surplus energy to local power companies. Any investor in a microgrid requires a closed-loop control algorithm. In this realm, the second-order sliding mode control is a robust strategy garnering attention in microgrid inverter applications. Through this approach, the inverter can achieve precise and rapid control despite uncertainties and disturbances. Using robust control strategies enhances microgrid systems' stability and overall performance, ensuring optimal energy management. Adjustment processes are pivotal for closed-loop control algorithms, modifying the controller's response to meet control objectives. Particle Swarm Optimization (PSO) is an efficient optimization algorithm employed in closed-loop controllers that can effectively solve multi-objective problems formulated in a single cost function. Control parameters of the microgrid inverter can be optimized using PSO to attain desired objectives, efficiently fine-tuning a control strategy. For sliding mode controllers, some adjustment strategies rely on heuristic techniques. While a single cost function resolves various issues within a microgrid, difficulties arise when different objectives in a process cannot be simultaneously improved due to conflicting relationships. Strategies like Multi-Objective Genetic Algorithms (MOGA), Multi-Objective Differential Evolution (MODE), and Multi-Objective Artificial Sheep Algorithm (MOASA) have proven their ability to enhance inverter performance by optimizing conflicting objectives. These algorithms effectively balance objectives like reducing response time and minimizing overshoot in the inverter's output signal. Consequently, the overall performance and efficiency of microgrid inverters can be enhanced. Integrating multi-objective control algorithms into microgrid inverters holds significant potential in addressing energy management challenges and optimizing performance. Microgrid inverters can achieve greater stability, efficiency, and reliability by utilizing second-order sliding mode control and optimization algorithms like PSO, MOGA, MODE, and MOASA. By embracing these approaches, a new methodology emerges for a more sustainable and resilient energy future while mitigating the adverse effects of global warming caused by conventional fossil fuel consumption in power generation. / Gonzales Zurita, ÓO. (2024). Multi-objective Control on Inverter-Based Microgrids [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/203120

[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