Diseño y simulación de un algoritmo de control inteligente utilizando Model Predictive Control para la gestión del autoconsumo energético a nivel doméstico.
Este trabajo de titulación tuvo como objetivo el diseño y la simulación de un algoritmo de control inteligente, permitiendo administrar el autoconsumo a través de herramientas que automaticen el balance energético de una vivienda utilizando el control predictivo basado en modelos. Dicho algoritmo, c...
Guardat en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Format: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicat: |
2022
|
| Matèries: | |
| Accés en línia: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21464 |
| Etiquetes: |
Afegir etiqueta
Sense etiquetes, Sigues el primer a etiquetar aquest registre!
|
Afegir etiqueta | Sumari: | Este trabajo de titulación tuvo como objetivo el diseño y la simulación de un algoritmo de control inteligente, permitiendo administrar el autoconsumo a través de herramientas que automaticen el balance energético de una vivienda utilizando el control predictivo basado en modelos. Dicho algoritmo, contando con datos históricos, fue capaz de predecir los estados de consumo de los equipos (electrodomésticos) de un hogar, con el fin de detectar variables que permitan el desarrollo y optimización en el consumo y generación de energía eléctrica mediante energías renovable (paneles fotovoltaicos). La solución propuesta por la herramienta depende de la capacidad que tiene de realizar una buena predicción de la carga analizando su conducta y efectividad en función de distintas variables. La metodología por seguir se basó en la elección de paneles solares, baterías y cargas típicas de una red doméstica para determinar su postura. Este camino sirve para modelar matemáticamente la dinámica de la planta y proceder a desarrollar los algoritmos de control predictivo necesarios para cumplir con los objetivos de eficiencia energética. Todo este proceso se lo realizo usando el software Matlab/Simulink. Para evidenciar el correcto funcionamiento del sistema se ejecutaron comparaciones entre el algoritmo Model Predicitve Control y el algoritmo Rule-Bassed Control, ante tres diferentes cargas, simulando el consumo energético, donde se evidencio un mejor desempeño por parte del algoritmo MPC. Se concluye que para métodos de generación de energía fotovoltaica es importante trabajar juntamente con los algoritmos MPC, MPPT y PLL para mantener al sistema en una óptima gestión de la energía y operar a su máxima potencia generada en perfecta sincronización con la red, asegurando un factor de potencia lo más cercano a la unidad. Se recomienda que en futuras investigaciones se tome en cuenta cargas inductivas, que en la presente investigación se ensayó con cargas resistivas. |
|---|