Control óptimo multicapa de redes inteligentes

Las redes eléctricas inteligentes y las microrredes representan una evolución significativa respecto a las redes tradicionales, integrando tecnologías avanzadas para optimizar la gestión y distribución de energía. La creciente complejidad de estas redes requiere enfoques de control sofisticados que...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Hosseindokht Erdechi, Seyedmohammad; Blesa Izquierdo, Joaquim|||0000-0002-5626-3753; Puig Cayuela, Vicenç|||0000-0002-6364-6429
Tipo de documento: Artículo
Fecha de publicación:2024
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Lenguaje:Inglés
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2117/426421
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2117/426421
https://dx.doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10858
Nivel de acceso:Acceso abierto
Palabra clave:Control predictivo de modelos y basado en optimización
Redes energéticas inteligentes
Control jerárquico multinivel y multicapa
Control robusto
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica
Descripción
Sumario:Las redes eléctricas inteligentes y las microrredes representan una evolución significativa respecto a las redes tradicionales, integrando tecnologías avanzadas para optimizar la gestión y distribución de energía. La creciente complejidad de estas redes requiere enfoques de control sofisticados que gestionen múltiples objetivos y restricciones. El control multicapa surge como una solución eficaz, proporcionando una estructura jerárquica que mejora la eficiencia operativa y la capacidad de integrar fuentes de energía renovable y tecnologías de almacenamiento. En este trabajo se propone una estrategia de control de redes eléctricas inteligentes que contempla dos capas de control: nivel de microrred y nivel de componentes. Para el control a nivel de microrred se considera un control económico predictivo que proporciona las potencias de trabajo de los diferentes componentes y que mediante un control local se consiguen alcanzar. Se utiliza un caso de estudio basado en una microrred real de laboratorio para mostrar la eficiencia del método propuesto.