Comparativa de algoritmos de Control Predictivo Distribuido aplicado a microrredes interconectadas

• G. Teno ^[1] ; M. A. Ridao ^[1] ; C. Bordons ^[1] ; J. J. Marquez ^[1]
  1. [1] Universidad de Sevilla

     Universidad de Sevilla

     Sevilla, España

     
• Localización: XXXIX Jornadas de Automática: actas. Badajoz, 5-7 de septiembre de 2018 / coord. por Inés Tejado Balsera, Emiliano Pérez Hernández, Antonio José Calderón Godoy, Isaías González Pérez, Pilar Merchán García, Jesús Salvador Lozano Rogado, Santiago Salamanca Miño, Blas Manuel Vinagre Jara, 2018, ISBN 978-84-9749-756-5, págs. 452-459
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Comparison of distributed predictive control algorithms applied to interconnected microgrids
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    Las microrredes son sistemas de distribución de energía eléctrica que favorecen la integración de fuentes de energía renovable de distintos tipos, e incorporando también, sistemas de almacenamiento de energía, para posteriormente, ser consumida en momentos de mayor necesidad. En estos sistemas, es de vital importancia implementar una estrategia de control que regule la distribución de la energía entre los distintos equipos. Los controladores basados en Model Predictive Control (MPC) funcionan de una manera muy satisfactoria debido a su carácter óptimo y previsor ante los cambios en las situaciones. Resulta interesante conectar varias microrredes para que funcionen de manera conjunta, transportando energía de una a otra cuando alguna de ellas lo necesite y a otra le sobre. El problema de control para este caso es de una complejidad mayor, pudiendo seguir distintas estrategias basadas en controladores tipo MPC. En este trabajo se ofrece una comparativa entre distintas estrategias de control distribuido, implementadas en un simulador de microrredes desarrollado en Matlab.

  • English

    Microgrids are electric energy distribution systems that facilitate the integration of renewable energy sources, and incorporate energy storage systems to be used when needed. In these systems, it is vital to implement a control strategy that manipulates the energy distribution between the equipment. Controllers based on Model Predictive Control have a very successful response due to their optimum results and their anticipatory behavior. It is interesting to connect several microgrids, working together, so they can exchange energy one to another when one needs more energy and other has exceeds. The control problem in this case is more complex but there are different strategies, based on MPC, that can solve this problem. This paper offers a comparative between a centralized strategy and three multi-agent strategies, tested in a “microgrid simulator” developed in Matlab Simulink.