Control predictivo tolerante a fallos aplicado a sistemas de energía

• Autores: Juan José Márquez Quintero
• Directores de la Tesis: Carlos Bordóns Alba (dir. tes.), Ascensión Zafra Cabeza (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Sevilla ( España ) en 2021
• Idioma: español
• Número de páginas: 191
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  • Tesis en acceso abierto en: Idus
• Resumen

  • Los sistemas de energía distribuidos están adquiriendo un papel cada vez más importante en la evolución del sistema eléctrico tradicional. En la actualidad, se está trabajando en el desarrollo de aplicaciones que aseguren la disponibilidad y su correcto funcionamiento. El sistema de gestión de energía debe ser capaz de mitigar los efectos provocados por fallos y, por tanto, llevar al sistema a un escenario seguro. En este contexto, el diagnóstico y mitigación de los fallos son temas principales a tratar. En esta tesis se estudia la integración de sistemas de control tolerantes a fallos en sistemas de gestión de energía haciendo uso de una planta experimental situada en la Universidad de Sevilla. Con este propósito, se presenta un enfoque de control predictivo basado en modelos para la gestión de energía desde el punto de vista de la mitigación de fallos. Inicialmente, se realiza un diseño previo de una estrategia de control tolerante a fallos utilizando métodos de diagnóstico y mecanismos de tolerancia a fallos tradicionales. Posteriormente se desarrollan métodos que mejoran el desempeño del sistema de diagnóstico propuesto inicialmente y se desarrollan aplicaciones que utilizan mecanismos de tolerancia en sistemas de gestión de energía. Además, se desarrolla un mecanismo de tolerancia específico para este tipo de sistemas basado en técnicas de respuesta a la demanda que aplica la reducción de carga para mitigar las consecuencias del fallo. Para mostrar la eficacia de las contribuciones realizadas se llevan a cabo ensayos en la planta experimental, citada anteriormente, y se realiza una comparación de los distintos métodos desarrollados para mejorar la robustez del diagnóstico de fallos.