Control tolerante a fallos en comunidades energéticas basado en blockchain

• Manuel Sivianes Castaño ^[1] ; Pablo Velarde ^[2] ; Ascensión Zafra Cabeza ^[1] ; Carlos Bordons ^[1]
  1. [1] Universidad de Sevilla

     Universidad de Sevilla

     Sevilla, España

     
  2. [2] Universidad Loyola Andalucía

     Universidad Loyola Andalucía

     Sevilla, España

     
• Localización: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), ISSN-e 1697-7920, Vol. 22, Nº. 2, 2025, 125 págs.
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Fault-tolerant control in energy communities based on blockchain
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  • español

    Este trabajo presenta un sistema de control distribuido que optimiza la gestión energética en una comunidad utilizando control predictivo basado en modelos. Se ha extendido el sistema para dotar a cada agente de un mecanismo tolerante a fallos capaz de detectar, aislar y reconfigurar agentes en caso de fallos. La detección se realiza mediante el cálculo de señales residuales y umbrales basados en restricciones de probabilidad para minimizar falsos positivos. Identificado el fallo, se ajustan los parámetros del controlador predictivo del agente para mantener la seguridad del sistema. Si la reconfiguración afecta a múltiples agentes, la información se comparte. El algoritmo de control utiliza un contrato inteligente en una red blockchain, resolviendo el problema de manera distribuida sin un coordinador central, y asegurando la seguridad e integridad de los datos. La estrategia propuesta ha sido evaluada mediante simulaciones en una comunidad energética.

  • English

    This work describes a distributed control system that optimizes energy management using model predictive control in an energy community. The system has been extended to provide each agent with a fault-tolerant mechanism capable of detecting, isolating, and reconfiguring a gents i n c ase o f f ailures. F ault d etection i nvolves t he c alculation o f r esidual s ignals a nd probability-based thresholds that minimize false positives. Once a fault is identified, reconfiguration is performed by adjusting the parameters of the agent’s predictive controller to bring the system to an acceptable level of safety. If the reconfiguration affects more than one agent, the information must be shared with the other agents. The control algorithm relies on a smart contract on a blockchain network, enabling the problem to be solved in a distributed manner without a centralized coordinator, while ensuring the security and integrity of the data. The proposed control strategy has been evaluated through various simulations in an energy community.