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Tesis para optar al grado de Doctor en Ingeniería Eléctrica / The integration of large numbers of Distributed Energy Resources (DERs) into the distribution system could take place either by reinforcement of the existing network assets, or the incorporation of active management of flexible resources into different sections of the distribution network. For active management of a distribution network, the design of control strategies is necessary for an efficient and reliable large-scale integration of DERs. Besides the benefit of supporting the use of renewable energy sources, DERs play an important role in improving the resilience and sustainability of the electricity distribution system and also in the generation of new market opportunities. In this thesis, the active management of DERs is proposed using a hierarchical energy management system (EMS) applied to "Energy Communities". Energy communities are a concept which allows different end users to cooperate in their energy interactions with the aim of maximising their self-consumption, minimising energy costs, reducing peak power levels or a combination of these and other beneficial goals as well. The hierarchical EMS proposed allows incorporating mechanisms to ensure both the realisation of short-term power balancing objectives and long-term energy management, benefiting the microgrid owner and the distribution network operator. The hierarchical EMS is designed in two levels: main grid level and microgrid level. At the microgrid level, a real-time local rule-based controller is proposed and at the higher level, a Robust model predictive control (MPC) is used to manage the uncertainty associated with renewable distributed generation and electricity demand. The uncertainty is incorporated into the Robust MPC controller based on fuzzy prediction interval models in order to help the system to be prepared for errors in the predictions that might yield sub-optimal decisions. Several case studies are used to test the performance of the hierarchical EMS for the operation and coordination of microgrids. Robust EMS based on fuzzy prediction interval models is compared to the deterministic EMS and with a basic EMS without energy storage system (ESS). The results show that the deterministic and Robust EMSs provide improvements over the case without ESS, as they offer mechanisms for efficient energy management. The incorporation of an ESS into the energy community benefits both the end user, by reducing energy cost, and the distribution network operator, by limiting the peak power levels and enabling increased penetration of distributed generation (DG). Additionally, the hierarchical EMS is able to keep the community power flow close to the reference power defined by the higher level controller with minimum energy cost, among other benefits. Finally, end users operating as Energy Communities can optimise the use of DG and the size of the ESS required.

The aim of this master thesis is to design a control system based on model predictive control (MPC) with sensor data fusion for obstacle avoidance. Since the amount of obtained data is larger due to multiple sensors, the required sampling time has to be larger enough in comparison with the calculation time of the optimal problem. Then it is proposed a simplification of the mobile robot model in order to reduce this optimization time. The sensor data fusion technique uses the range information of a laser scanner and the data of a mono-camera acquired from image processing techniques. In image processing different detection algorithms are proposed such as shape and color detection. Therefore an estimation of the obstacles dimension and distance is explained obtaining accurate results. Finally a data fusion for obstacle determination is developed in order to use this information in the optimization control problem as a path constraint. The obtained results show the mobile robot behavior in trajectories tracking and obstacle avoidance problems by comparing two different sampling times. It is concluded that the mobile robot reaches the final desired position while avoiding the detected obstacles along the trajectory. / Ziel dieser Masterarbeit ist, einen Steuerungsentwurf auf Basis der modellprädiktiven Regelung (MPC) mit Sensordatenfusion und zur Hindernisvermeidung. Da die Menge der erhaltenen Daten aufgrund mehrerer Sensoren größer ist, muss die erforderliche Abtastzeit im Vergleich zur Rechenzeit des optimalen Problems größer sein. In der Arbeit wird eine Vereinfachung des mobilen Robotermodells vorgeschlagen, um diese Optimierungszeit zu reduzieren. Die Sensordaten-Fusionstechnik verwendet die Bereichsinformation eines Laserscanners und die Daten einer Monokamera, die durch Bildverarbeitungstechniken gewonnen werden. Bei der Bildverarbeitung werden verschiedene Erfassungsalgorithmen vorgeschlagen, wie z. B. Muster- und Farbdetektion. Eine Schätzung der Hindernisdimension und -distanz wird erklärt, um genaue Ergebnisse zu erzielen. Schließlich wird eine Datenfusion zur Hindernisbestimmung entwickelt, um diese Information im Optimalsteuerungsproblem als Pfadbeschränkung zu nutzen. Die erzielten Ergebnisse zeigen das Verhalten des mobilen Roboters bei Trajektorienverfolgungsund Hindernisvermeidungsproblemen, indem zwei verschiedene Abtastzeiten verglichen werden. Es wird gefolgert, dass der mobile Roboter die endgültige gewünschte Position erreicht, während die erkannten Hindernisse entlang der Trajektorie vermieden werden. / Tesis

La operación del sistema de transporte público se ve afectada por variaciones inesperadas en las condiciones de operación que ocurren a lo largo del día, invalidando en muchos casos los itinerarios preestablecidos por los operadores. Si los operadores no toman medidas en tiempo real, el resultado podría ser un pobre desempeño del servicio ofrecido. Para de alguna forma remediar estas irregularidades, los operadores usan una variedad de estrategias de control en tiempo real que intentan mejorar el desempeño del sistema. Dos grupos de estrategias son de interés, las de control en tiempo real y las basadas en esquemas de planificación de flota. Las estrategias de control en tiempo real, retención de vehículos y salto de estación, se cuentan entre las más directas de implementar. Entre las estrategias basadas en esquemas de planificación de flota se escogen la de inyección de vehículos y bucles. La primera incorpora vehículos al sistema para mejorar su operación mientras que la segunda opera exclusivamente en ciclos cortos al interior de un corredor completo. Las estrategias de inyección y bucles que antes eran diseñadas como herramientas de planificación de flota ahora son adaptadas en su versión en tiempo real dentro de un esquema de control predictivo. Para ello, se desarrollan modelos analíticos de control predictivo híbrido tomando en cuenta una combinación de las estrategias retención, salto de estación e inyección de buses en ciclo corto. El problema formulado con una función objetivo dinámica ad-hoc es resuelto mediante enumeración explícita. El diseño de la estrategia de control es programado en una herramienta de aplicación del microsimulador PARAMICS (PARAllel MICroscopic Simulation) y validado mediante experimentos de simulación. Cada experimento considera la operación del sistema bajo un tipo de controlador en tiempo real y la demanda de usuarios en paradero. Se escoge un controlador experto simple para compararlo con el controlador predictivo híbrido propuesto. Los resultados demuestran que el controlador predictivo híbrido logra mayor ahorro en tiempo de espera para los usuarios también un menor costo para los operadores en comparación con el controlador experto simple.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Metalurgia Extractiva / A model and simulation based methodology is used to implement a multi-layer model predictive control (MPC) strategy for a rougher row of mechanical flotation cells. Pilot-scale tests are done to calibrate and validate both the process simulation models and the predictive simulation models. The hierarchical control strategy considers three layers: orchestrator, advanced control and basic control; is deployed, in a commercial control system and, tested in a pilot row. The orchestrator is divided in two: the row supervisor and the row optimizer. The row supervisor monitors and manages all the other components of the control structure. The optimizer is a MPC-based controller which optimal criterion is separation efficiency (SE) and; according to recent developments, that happens with a balanced mass-pull profile along the row. The advanced control layer includes individual cell MPC in coordination with a symbolic MPC for all pulp levels along the row. The basic control layer consists of single loop proportional and integral (PI) controllers and their corresponding valves and instruments. After simulation, the control layers are successively downloaded in an industrial controller, starting from the basic control layer and ending with orchestrator s algorithms. Then, the control structure provides good disturbance rejection against feed variabilities. Regarding the orchestrator, it supports smooth and logical transitions between control modes as well as good abnormal situation management. This work shows promising results of the power of integrated process control design and model based methodologies; allowing earlier and better selection and validation of: flotation machine technology, cutting edge instrumentation and, advanced control structure and strategies. Given pre-defined economic assumptions, estimated results are obtained for the simulated industrial scenario: almost 40 percent reduction of capital expenditure (Capex), with almost the same operational expenditure (Opex). From the total Capex reduction, almost 80% is due to integrated process and control design (IPCD), being the other 20% a consequence of advanced process control and optimization structure and strategies. MPC-based control algorithms show their potential to have a main role in mineral processing processes feasibility and optimality.

En esta memoria se desarrolla una estrategia de control predictivo híbrido para un sistema de transporte público, que comprende acciones de control en tiempo real sobre buses y semáforos del sistema. El objetivo de esta estrategia es optimizar el funcionamiento de una flota de buses, esto es reducir tiempos de espera en paraderos y demoras en semáforos. Se expone los trabajos y formulaciones existentes sobre control de tráfico en tiempo real, con énfasis en el tema de prioridad para transporte público. Basándose en el tratamiento dado al transporte privado en la literatura especializada, en la que se da gran importancia a los largos de cola, se propone una formulación para la demanda de transporte privado. Asimismo, se formula un problema de control de semáforos y buses que contempla impactos en el transporte privado. Para lograr el objetivo propuesto se diseña un simulador de tráfico que se integra a una plataforma de simulación de transporte público. Sobre este sistema integrado se propone y prueba diferentes metodologías de control que incluyen estrategias de holding (retención en paraderos) y station skipping (salto de paraderos) y extensión y adelantamiento de verde con prioridad para buses en semáforos. Cada una de estas estrategias se verifica en forma separada y también de manera integrada, lo cual permite constatar que la estrategia integrada ofrece mejoras importantes. Se evalúa la sensibilidad de la estrategia integrada, con respecto a las condiciones de demanda, lo que revela la importancia de la distribución de demanda privada por sobre la magnitud de la misma. La estrategia se sensibiliza también con respecto a los parámetros de control, lo que muestra alta sensibilidad con respecto al horizonte predicción. Se concluye que la estrategia genera buenos resultados, disminuyendo los tiempos de espera en aproximadamente un 45% y demoras en semáforos en aproximadamente un 56% con respecto a un sistema sin control. Por su parte, la regularidad de intervalos, se mantiene en niveles similares. Sin embargo, para lograr tales resultados, se requiere de la implementación de tecnología que permita estimar tiempos de llegada a semáforos, cargas de pasajeros en buses y destino de los viajes de cada pasajero. Por otro lado, los desarrollos logrados durante este trabajo permiten continuar con la investigación en esta línea, así como la extensión a casos más complejos.

En esta tesis se aplican los algoritmos de computación evolutiva como una eficiente herramienta de resolución del problema de control predictivo difuso basado en modelos de Takagi – Sugeno (T&S). Se plantea la metodología de formulación general en tiempo discreto del problema predictivo difuso basado en los siguientes algoritmos evolutivos: algoritmo genético simple (SGA), Deterministic Crowding (DC) y Particle Swarm Optimization(PSO). Estas formulaciones basadas en algoritmos evolutivos se implementan en MATLAB SIMULINK y son aplicadas a una serie de problemas benchmark que muestran las ventajas y desventajas de cada uno de los mencionados algoritmos. Se realiza una sensibilización de los parámetros relevantes de cada uno de los algoritmos y se selecciona la mejor estrategia según sus parámetros. El desafío principal de la tesis es la implementación de la mejor solución basada en algoritmos de computación evolutiva en la Caldera o Generadora de Vapor por Recuperación de Calor de una Planta Termoeléctrica de Ciclo Combinado. Este tipo de plantas termoeléctricas mejoran la eficiencia energética de un combustible fósil por medio de la recuperación del calor de la fuente fría de una turbina a gas y su utilización para generar vapor para el funcionamiento de una turbina a vapor. Este problema es de alta complejidad y no linealidad. La implementación de la solución basada en algoritmos evolutivos es comparada con las tradicionales para evaluar su funcionamiento. Por último, se destaca que el aporte de esta tesis radica en el análisis de los algoritmos de computación evolutiva (GAs y PSO) aplicado a un problema altamente no lineal dado por la optimización de plantas termoeléctricas, que debe ser resuelto en tiempo real.

Ingeniero Civil Industrial / Hoy en día la industria aseguradora es muy competitiva, es por esto, que para mantenerse en los primeros lugares los esfuerzos de marketing deben ser máximos y eficientes. Para esto será primordial entender y entregar los productos que desean los consumidores. Actualmente la empresa posee una baja efectividad en las campañas de cross y up selling, es por esto que se busca encontrar una clasificación de los clientes de la empresa, que permita diseñar acciones de marketing focalizado con el objetivo de aumentar la tenencia de productos por cliente y aumentar la efectividad de las campañas. El objetivo de esta memoria es realizar una metodología de segmentación que aporte información relevante capaz de asistir la oferta de productos, junto a esto encontrar un perfil de los individuos a abordar, que aumente el nivel de eficacia de las acciones comerciales. Se aplicaron modelos predictivos para analizar las características que gatillan la compra de los diferentes productos. Los métodos utilizados para este análisis fueron: Logit, Análisis Discriminante y Árbol de Clasificación C.5. Luego se aplicó una segmentación con el modelo no supervisado k-means, a partir de las variables de propensión y tenencia de productos. Con el fin de caracterizar de la mejor manera posible cada uno de los perfiles y segmentos encontrados, se realiza un estudio de mercado levantando información socio demográfica y de estilos de vida de los clientes. A partir de lo anterior, se encontraron grupos para la oferta de los tres productos analizados y las coberturas que pueden contratar. Además se obtuvieron 8 segmentos que reflejan necesidades y características particulares, que permiten el desarrollo de acciones comerciales diferenciadas, desde el producto a ofrecer hasta la forma de hacerlo. Se realizan recomendaciones para futuras acciones de marketing, un ejemplo es que grupos se debe intentar desarrollar y cuáles sólo se debe tratar de fidelizar, ya que han alcanzado gran parte de su potencial dentro de la empresa. Cómo trabajos futuros se recomienda replicar la metodología con mayor información demográfica, con el fin de aumentar los índices de desempeño de los modelos predictivos. Además sería interesante poder cuantificar el aumento de la efectividad debido a la aplicación de esta metodología, a través de una campaña real.

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