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...

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Hovedforfatter: Espinoza Duchi, Edwin Patricio (author)
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description 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.
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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.The objective of the graduate research project was to design and simulate a smart control algorithm that allows managing self-consumption through tools that automate the energy balance of a house using predictive control based on models. The algorithm has historical data, capable of predicting the states of consumption of the equipment (home appliances) to detect variables allowing to develop and optimize the consumption and generation of electrical energy through renewable energies (photovoltaic panels). The proposed solution by the tool depends on the capacity to perform a good load prediction by analyzing its behavior and effectiveness based on different variables. The methodology to be followed was based on the choice of solar panels, batteries, and typical loads of a home network to determine its posture. This path is used to mathematically model the plant's dynamics and develop the necessary predictive control algorithms to reach the energy efficiency target. All this process was carried out using the Matlab/Simulink software. In order to prove the proper system functioning, comparisons between the Model Predictive Control algorithm and the Rule-Based Control algorithm were carried out with three different loads, simulating the energy consumption, where the MPC algorithm evidenced a better performance. It is concluded that photovoltaic energy generation methods are essential to work together with the MPC, MPPT, and PLL algorithms to keep the system in optimal energy management and operate at its maximum generated power in perfect synchronization with the network, ensuring a power factor be as close as to the unit. It is recommended in future research, that the inductive loads should be considered, as the resistive loads were tested in the present investigation.Escuela Superior Politécnica de ChimborazoPacheco Cunduri, Mayra AlejandraHernández Ambato, Jorge Luis2024-06-11T20:14:32Z2026-02-26T22:26:57Z2022-07-20info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfEspinoza Duchi, Edwin Patricio. (2022). Diseño y simulación de un algoritmo de control inteligente utilizando Model Predictive Control para la gestión del autoconsumo energético a nivel doméstico. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21464spaUDCTFIYE;108T0453info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/reponame:Repositorio Escuela Superior Politécnica de Chimborazoinstname:Escuela Superior Politécnica de Chimborazoinstacron:ESPOCH2026-02-26T22:26:57Zoai:dspace.espoch.edu.ec:123456789/21464Institucionalhttp://dspace.espoch.edu.ec/Universidad públicahttps://www.espoch.edu.ec/es/http://dspace.espoch.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:17502026-02-26T22:26:57Repositorio Escuela Superior Politécnica de Chimborazo - Escuela Superior Politécnica de Chimborazofalse
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