Resumen de An integrated framework for distributed model predictive control of large scale networks. Applications to power networks
Alejandro José Del Real Torres
Fruto del avance tecnologico que hoy dìa disfrutamos, muchos sistemas cotidianos han evolucionado hasta convertirse en vastas redes de una gran complejidad. Cuèntese por ejemplo la red eléctrica o internet, algunos de los sistemas más complejos creados hasta ahora por el ser humano. Aunque puedan parecer dos sistemas muy distintos, lo cierto es que comparten muchas características en cuanto a estructura general se refiere. Esto da pie a la pregunta de cómo sistemas fundamentalmente diferentes como son por ejemplo las redes sociales y las interacciones entre proteínas, pueden tener una misma estructura subyacente común. Modelar, caracterizar y optimizar estos sistemas son algunos de los retos a superar de cara a avanzar en el conocimiento que de las grandes redes se tiene en la actualidad.
Esta tesis, fruto del trabajo de a¿nos de investigación en el seno de uno de los grupos de ingeniería de sistemas y automática m¿as reconocidos, est¿a dedicada al modelado, simulación y optimización de redes que pueden potencialmente alcanzar un gran tamañoo y complejidad.
En concreto, se revisan y fusionan en este texto dos conceptos: una metodolog¿¿a de modelado de grandes redes muy genérica, flexible y eficiente computacionalmente, junto con una formulación adaptada de control predictivo distribuido basado en multiplicadores de Lagrange. Como resultado, se ha conseguido una herramienta para simular, analizar y optimizar grandes redes, aunando las siguientes características: ² Toda vez que los algoritmos de optimización aquí propuestos están basados en estructuras de control distribuido, se pueden simular y optimizar sistemas de gran complejidad y tamaño mediante computación en paralelo, distribuyendo así el esfuerzo de control entre agentes de control local con características hardware mucho más contenidas que en el caso de optar por un control centralizado.
² Dadas las características de la estructura de optimización utilizada, el conocimiento global de la red a controlar no es necesario para conseguir desempeños óptimos equivalentes a aquellos que se conseguirían mediante un control centralizado. Esta característica es muy útil al tratar redes tan grandes y/o complejas como para que sea inviable la obtención de un modelo general, teniéndose en tales casos únicamente modelos de subredes locales interconectadas.
vii viii Resumen ² En relación con la propiedad anterior, la introducción o eliminación de un nodo de la red solo afecta a los nodos vecinos con los que interacciona, resultando así un marco de optimización muy flexible y adecuado para redes en constante cambio.
Así, el marco integrado de optimización aquí desarrollado representa una herramienta muy potente a la hora de analizar sistemas interconectados complejos, con una gran variedad de aplicaciones potenciales. Dado el interés que suscita y los retos que plantea la conversión del sistema energético actual por otro más sostenible y menos dependiente de los combustibles fósiles, la tesis hace especial énfasis en la aplicación de los conceptos que se proponen al estudio de redes eléctricas considerando una gran penetración de fuentes renovables e incluyendo también sistemas de almacenamiento masivo de energía (como los basados en hidrógeno y en sales fundidas). En concreto, se modela, optimiza y simula una red eléctrica de ejemplo, ofreciéndose un análisis muy detallado de los flujos de energía y del rendimiento global alcanzado.
Se incluyen asimismo un gran número de gráficos y diagramas explicativos, junto con la introducción de ejemplos ilustrativos de los conceptos aquí desarrollados, con el objeto de ofrecer un texto fácil de seguir además de autocontenido.
