Producción Grupo de Investigación en Programación Electrónica y Control
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Item A scenario-based economic-stochastic model predictive control for the management of microgrids(ScienceDirect, 2023-12) Alarcón, Martín Alejandro; Alarcón, Rodrigo Germán; González, Alejandro H.; Ferramosca, AntonioAbstract The world’s electricity generation is heavily dependent on the consumption of fossil fuels. Electric generation from renewable resources is necessary due to the imperative need to reduce greenhouse gases to avoid a climate crisis. These resources exhibit random and intermittent behaviour. Therefore, there is a need to develop new management and control tools for these insertions into the current electricity system. Microgrids have become an effective tool to solve this problem, where these control systems play a principal role. For this reason, an optimal control structure consisting of two Model Predictive Control strategies is proposed for a microgrid Energy Management System. The first controller aims to optimise the microgrid’s economic performance under an established criterion, using nominal forecasts of the disturbances on the system, such as the energy generated by renewable resources. The second is a stochastic approach using scenario-based methods to consider forecast errors in the nominal predictions used for the disturbances. The simulations were carried out on a microgrid model corresponding to the National Technological University, Reconquista Regional Faculty, highlighting that actual samples of energy consumption are available. It is worth noting that with the proposed structure, optimal solutions are obtained considering the random behaviour of the disturbances, without making assumptions about the distribution functions of the random variables. Moreover, it applies to different scales of microgrids.Item Approximating the solution of an economic MPC using artificial neural networks(IEEE Xplore, 2024-05-21) Alarcón, Rodrigo Germán; Alarcón, Martín Alejandro; González, Alejandro H.; Ferramosca, AntonioAbstract: Economic model predictive control is a recognized advanced control strategy which calculates control actions by solving an optimization problem in real time. The issue of numerical computation is the main barrier to implementing this type of controller. Deep learning has emerged as a promising solution to reduce the computational cost. This paper proposes a deep learning approximation of an Economic MPC, particularly with artificial neural networks, of the control strategy for managing energy resources in a residential microgrid. Operational data were generated from the solution established by the controller to train, validate and test the neural network using Matlab. Simulation results showed that the proposed approach can approximate the control strategy correctly.Item Artificial neural networks for energy demand prediction in an economic MPC-Based energy management system(International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2024-10-20) Alarcón, Rodrigo Germán; Alarcón, Martín Alejandro; González, Alejandro H.; Ferramosca, AntonioABSTRACT Microgrids are a development trend and have attracted a lot of attention worldwide. The control system plays a crucial role in implementing these systems and, due to their complexity, artificial intelligence techniques represent some enabling technologies for their future development and success. In this paper, we propose a novel formulation of an economic model predictive control (economic MPC) applied to a microgrid designed for a faculty building with the inclusion of a predictive model to deal with the energy demand disturbance using a recurrent neural network of the long short-term memory (RNN-LSTM). First, we develop a framework to identify an RNN-LSTM using historical data registered by a smart three-phase power quality analyzer to provide feedforward power demand predictions. Next, we present an economic MPC formulation that includes the prediction model for the disturbance within the optimization problem to be solved by the MPC strategy. We carried out simulations with different scenarios of energy consumption, available resources, and simulation times to highlight the results obtained and analyze the performance of the energy management system. In all cases, we observed the correct operation of the proposed control scheme, complying at all times with the objectives and operational restrictions imposed on the system.Item Artificial pancreas under stable pulsatile MPC: Improving the closed-loop performance(2020-08-01) Abuin, Pablo; Rivadeneira, Pablo; Ferramosca, Antonio; González, AlejandroThis work presents a pulsatile Zone Model Predictive Control (pZMPC) for the control of blood glucose concentration (BGC) in patients with Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM). The main novelties of the algorithm – in contrast to other existing strategies – are: (i) it controls the patient glycemia by injecting short duration insulin boluses for both, the basal and bolus infusions, in an unified manner, (ii) it performs the predictions and estimations (critical to anticipate both, hypo and hyperglycemia) based on a physiological individualized long-term model, (iii) it employs disturbance observers to compensate plant-model mismatches, (iv) it ensures, under standard assumptions, closed-loop stability, and (v) it can be used – under minor modifications – as an optimal basal–bolus calculator to emulate conventional therapies. Because of the latter characteristic, a significantly better performance is achieved, not only in terms of classical indexes (time in the normoglycemia zone, avoidance of hypoglycemia in the short term, avoidance of hyperglycemia in the long term) but also in terms of its applicability (use of the pump or injections). Such a performance is tested in a cohort of in-silico patients from the FDA-accepted UVA/Padova simulation platform, considering the most challenging scenarios.Item Characterization of SARS-CoV-2 Dynamics in the Host(2020-06-01) Abuin, Pablo; Anderson, Alejandro; Ferramosca, Antonio; Hernandez - Vargas; González, AlejandroWhile many epidemiological models were proposed to understand and handle COVID-19 pandemic, too little has been invested to understand human viral replication and the potential use of novel antivirals to tackle the infection. In this work, using a control theoretical approach, validated mathematical models of SARS-CoV-2 in humans are characterized. A complete analysis of the main dynamic characteristic is developed based on the reproduction number. The equilibrium regions of the system are fully characterized, and the stability of such regions is formally established. Mathematical analysis highlights critical conditions to decrease monotonically SARS-CoV-2 in the host, as such conditions are relevant to tailor future antiviral treatments. Simulation results show the aforementioned system characterization.Item Cloud Energy Meter(2020-10-29) Talijancic, Ivan; Domenje, Carlos; Lebus, LuisCloud Energy Meter es un analizador inteligente de calidad de energía eléctrica trifásica. El mismo integra en un solo equipo, un medidor de energía con capacidad de análisis armónico de la red (hasta el armónico de orden 32) y conectividad inalámbrica Wi-Fi y Bluetooth LE. La conectividad Wi-Fi, es utilizada para acceder a una conexión a internet, mediante la cual el dispositivo se vincula con una plataforma web asociada (denominada Field to Cloud, https://fieldtocloud.siid.com.ar/) mediante la cuál el usuario puede visualizar los datos y configurar el equipo de manera intuitiva y visualmente agradable. Por otra parte la conectividad Bluetooth LE, es utilizada para vincular el dispositivo a una aplicación móvil que nos permite configurar ciertos parámetros del equipo. Cloud Energy Meter se integra como un dispositivo más del IoT (Internet de las Cosas) al mismo tiempo que brinda una solución integral y accesible en términos de costo y usabilidad.Item Control Predictivo Económico para la gestión de energía en una microrred(2020-10-06) Alarcón, Martín Alejandro; Ferramosca, Antonio; González, Alejandro H.En este articulo se propone una estrategia de diseño para sistemas de control de flujos de energía en microrredes eléctricas con generación renovables, aplicando el Control Predictivo Económico basado en Modelo (EMPC). El modelo de microrred utilizado se compone por un sistema de almacenamiento, una fuente de generación renovable, un perfil de consumo tipo residencial y se considera la posibilidad de intercambiar energía con la red principal, permitiéndole así a la microrred, la posibilidad de actuar y participar dentro del mercado eléctrico. El funcional propuesto para el controlador, considera los costos de uso para los sistemas de la microrred, como también el beneficio por la venta de energía hacia la red eléctrica principal. Se comprueba el funcionamiento del sistema, simulándolo en distintos escenarios.Item Cooperative n-personal games in the coalitional economic control of a microgrid community(2023-05-16) Alarcón, Martín Alejandro; Alarcón, Rodrigo Germán; González, Alejandro H.; Ferramosca, AntonioAbstract—The deployment of microgrids connected to an electricity grid is increasing every day. These energy districts with their control system are the intelligent nodes of future electricity grids; therefore, strategies for managing these new systems must be developed and proposed. This paper presents a novel coalitional economic model predictive control strategy for managing a microgrid community. Because coalitional control considers the dynamic variation of coalitions of agents, a coop erative n-personal game with economic aspects occurs to decide which coalition to build, where the optimal control strategy to solve for each of these coalitions also takes place. Furthermore, an example proposes an economic criterion for using both the cooperative game and the control strategy for each coalition. Finally, some results on coalition formation are presented for the example mentioned above.Item Discrete-time MPC for switched systems with applications to biomedical problems(2020-06-23) Anderson, A; González, Alejandro; Ferramosca, Antonio; Hernandez - Vargas, ESwitched systems in which the manipulated control action is the time-depending switching signal describe many engineering problems, mainly related to biomedical applications. In such a context, to control the system means to select an autonomous system - at each time step - among a given finite family. Even when this selection can be done by solving a Dynamic Programming (DP) problem, such a solution is often difficult to apply, and state/control constraints cannot be explicitly considered. In this work a new set-based Model Predictive Control (MPC) strategy is proposed to handle switched systems in a tractable form. The optimization problem at the core of theMPC formulation consists in an easy-to-solve mixed-integer optimization problem, whose solution is applied in a receding horizon way. Two biomedical applications are simulated to test the controller: (i) the drug schedule to attenuate the effect of viral mutation and drugs resistance on the viral load, and (ii) the drug schedule for Triple Negative breast cancer treatment. The numerical results suggest that the proposed strategy outperform the schedule for available treatments.Item Diseño de algoritmos de inteligencia artificial para reconocimiento de imágenes, con aplicación al pastoreo racional(2020-01-01) Ferramosca, Antonio; Talijancic, Ivan; Capozzolo, Maria Cecilia; Franzoi, Santiago; Marcón, Juan Pablo; Pereson, MarcosDesarrollo de una estrategia de control automático para el vuelo autónomo o guiado de vehículos aéreos no tripulados (en inglés, UAV - Unmanned Aerial Vehicle), comunalmente conocidos como drones, en particular del tipo quadrotor. Estos drones tendrán que realizar (en principio) tareas en zonas rurales, como monitereo y trazabilidad de ganado en grandes extensiones, monitoreo de siembra, esparcimiento de fertilizantes o pesticidas. Se trata de tareas que necesitan una elevada autonomía por parte del UAV. Además, el control de UAVs presenta cierta complejidad teórica, pues se trata de sistemas no lineales multivariables, con dinámicas rápidas, y por lo tanto con tiempos de muestreo cortos, sujetos a restricciones y perturbaciones aerodinámicas. El control predictivo (en inglés, Model Predictive Control, MPC) es una de las pocas estrategias que permite el control de sistemas con restricciones atendiendo a un criterio óptimo y garantizando estabilidad y convergencia al punto de equilibrio. Por ello, se propone utilizar el MPC como estrategia para abordar el problema. El objetivo es diseñar una estrategia de control predictivo con incorporación de objetivos de tipo económico (eso es, mejorar la autonomía del dron), y de robustez y factibilidad frente a perturbaciones no manejables (por ejemplo, el viento). El UAV controlado deberá poder realizar las tareas deseadas en el tiempo deseado, cumpliendo con los objetivos de control: seguimiento de trayectorias y autonomía. Para la implementación práctica de los algoritmos de control que se desarrollen, se harán uso de plataformas de desarrollo de software embebido con alta capacidad de computo paralelo (NVIDIA Jetson TX1) que permitan correr en tiempo real los algoritmos de control predictivo basado en modelos, caracterizados por el alto costo computacional que los mismos acarrean. Aprovechando las virtudes de cómputo de éstas plataformas embebidas, se realizaran también desarrollo e implementaciones de inteligencia artificial en el campo de procesamiento y reconocimiento de imágenes en tiempo real, lo cual es extremadamente útil en las posibles aplicaciones de drones que se abordan en el siguiente proyecto.Item Diseño de algoritmos de inteligencia artificial para reconocimiento de imágenes, con aplicación al pastoreo racional.(2021-12) Ferramosca, Antonio; Capozzolo, María Cecilia; Talijancic, Iván; Franzoi, Santiago; Peresón, Marcos Nahuel; Aguilar, Rubén Daniel; Marcón, Juan PabloOBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN: Desarrollar una estrategia de control avanzado para el vuelo autónomo en grandes extensiones de campos, de vehículos aéreos no tripulados (UAV), comunalmente conocidos como drones, del tipo quadrotor. Estos sistemas son muy difíciles de controlar, tratándose de sistemas no lineales multivariables, con dinámicas rápidas, y por lo tanto con tiempos de muestreos cortos, sujetos a restricciones y perturbaciones. La estrategia de control deberá además mejorar la autonomía del dron, que suele ser baja. Por esa razón, el objetivo será desarrollar una formulación de MPC con garantía de estabilidad y factibilidad recursiva que permita la incorporación de objetivos económicos (eso es maximizar la autonomía reduciendo el consumo), además de los objetivos dinámicos típicos (seguir una referencia espacial). Estos objetivos - dinámicos y económicos - suelen aparecer como contrapuestos cuando se los busca resumir en un solo costo de optimización. Además, será un objetivo fundamental explorar formas de garantizar la robustez estocástica de los controladores MPC económicos, esos es la robustez frente a perturbaciones y/o ruidos aditivos de tipo estocástico con distribución de probabilidad conocida (es decir señales de ruidos aleatorios con valor medio y varianza conocida). El UAV tendrá que completar una cierta tarea recurriendo amplias extensiones de campo (objetivo dinámico: seguimiento de referencia) sin correr el riesgo de quedarse sin batería (objetivo económico: autonomía). El otro objetivo, perseguido de manera simultánea y complementaria al anteriormente descripto, es el de desarrollar algoritmos de inteligencia artificial para el reconocimiento de imágenes en tiempo real, que sean implementable sobre la plataforma embebida de cómputo paralelo utilizada en él proyecto (NVIDIA JetsonTX1).Item Diseño y Gestión Óptima de una MicroGrid residencial(2020-10-18) Alarcón, Rodrigo GermánEl proyecto esta basado en el Diseño, Modelado y Gestión óptima de una MicroGrid del tipo residencial. Se define la arquitectura de la misma tomando como referencia el consumo de una residencia promedio; para luego formular un modelo en espacio de estados. Se propone un una estrategia de diseño para controladores de flujos de energía, en el marco del Control Predictivo Económico basado en Modelo (EMPC).Item Economic model predictive control for energy management in a hybrid storage microgrid(IEEE Xplore, 2021-12-24) Alarcón, Martín Alejandro; Alarcón, Rodrigo Germán; González, Alejandro H.; Ferramosca, AntonioThis paper proposes a Model Predictive Control (MPC) strategy for energy resources management in a microgrid. A state-space discrete-time linear model is presented, characterized by an hybrid storage system, consisting of lithium ion battery banks and ultracapacitors. The renewable resource is composed by an array of solar panels and the microgrid is considered to be connected to the main electricity grid, having the possibility to interact with it, under certain restrictions. Simulation results are presented under different generation and consumption scenarios.Item Economic Model Predictive Control for energy management in a microgrid(2020-10-18) Alarcón, Martín Alejandro; Alarcón, Rodrigo Germán; González, Alejandro H.; Ferramosca, AntonioThis article proposes a design strategy for energy flow controllers in microgrids with renewable generation within the framework of Economic Model Predictive Control (EMPC). The model used is made up of a storage system and a generation source, considering the possibility of exchanging energy with the main network, thus allowing to the microgrid, through the proposed control strategy, the possibility of acting and participating within the electrical market. The proposed unctional for the controller considers costs of use for the microgrid systems, as well the benefit from sale of energy to the main electrical network. The operation of the system is checked by simulating it in different scenarios.Item Economic model predictive control for energy management of a microgrid connected to the main electrical grid(ScienceDirect, 2022-09) Alarcón, Martín Alejandro; Alarcón, Rodrigo Germán; González, Alejandro H.; Ferramosca, AntonioElectric microgrids have become an interesting tool to facilitate the inclusion of renewable energies. Its architecture and control system plays a fundamental role in the implementation of these systems. This paper proposes a control strategy for the management of energy resources in a residential microgrid. The system is made up of a set of solar panels as renewable resource, a storage system formed by a lithium-ion battery bank and a consumption profile according to a residence. The microgrid will be connected to the main electrical grid and the proposed management strategy consists in the implementation of a suitable Economic Model Predictive Control, where it considers the costs of use for the different components of the microgrid, thus contemplating the participation of the system as an active agent in the electricity market. Simulations were carried out with different scenarios of available resources and prediction times. In all cases, the objectives fulfilling by satisfying the restrictions operational and technical imposed on the system.Item Editorial Model Predictive Control for Energy Systems: Economic and Distributed Approaches(2020-01-13) Ferramosca, Antonio; Faulwasser, TimmIn view of the growing discussion around climate change, emission targets, and emission taxation, there is widespread scientific consensus about the need for decarbonization and defossilization of energy supply. These necessities are closely related with the demand for efficient management and operation of energy systems. The corresponding technological and scientific challenges cannot be mastered without progress on tailored methods for control and automation of sector‐coupled energy systems, that is, systems comprising electricity and other forms of energy such as heat, cold, gas, and so on. Among the manifold advanced control methods at hand, model predictive control (MPC) stands out due to its proven applicability on industrial scale and due to its ability to effectively handle system constraints, forecast information, and performance criteria. In this light, the present special issue collects 12 original research articles on MPC for energy systems, whereby special focus is put on economic and distributed approaches. The first group of articles in this special issue puts focus on method development. These articles investigate different aspects of economic and noneconomic MPC ranging from the use of barrier functions, performance, and stability results for time‐varying settings via tracking in a stochastic formulation to distributed schemes relying on dual composition.1-4 The second group of articles considers the application of MPC to problems arising in electrical power systems such as multiperiod power flow problems, smart grids, and induction motors.5-9 Finally, the third group of articles discusses application‐oriented settings, which share the common attribute of sector coupling, that is, they include elements of coupling different energy forms and the corresponding sectors.10-12 Naturally, this special issue merely provides a snapshot of the manifold and concurrent research activities on tailored predictive control methods for multienergy systems. Yet, it is also a strong indicator that economic and distributed MPC approaches will continue to play a pivotal role in the years to come.Item Estudio de captación de radiación solar en instalaciones fotovoltaicas(2019-09-26) Ros, Mario Alberto; Rosatti, Ezequiel Adrián; Soto, Walter ArielSe aborda un estudio de la incidencia de la radiación solar en paneles solares, montados en tres tipos de estructuras, de manera de poder comprobar los porcentajes de captación obtenidos y determinar cuál es la óptima. Una de las estas será una estructura fija con una inclinación del panel fotovoltaico con un ángulo igual a la latitud de la localidad, y dos instalaciones móviles; la primera con un movimiento sobre el eje vertical, teniendo así un seguimiento solar de este-oeste y con un ángulo de inclinación del panel fijo a 29º y la segunda, una estructura con movimientos en sus dos ejes para describir así el ángulo acimutal y el ángulo de altitud solar; con la particularidad de que en esta última estructura se empleará solo un motor para lograr los dos movimientos gracias a un sistema de engranaje-brazo pivote.Item Impulsive Zone MPC for Type I Diabetic Patients based on a long-term model(Ahmad Taher Azar, 2020-02-01) González, Alejandro; Rivadeneira, Pablo; Ferramosca, Antonio; Magdelaine, Nicolas; Moog, ClaudeIn this work the problem of regulating glycemia in type I diabetic patients is studied by means of an impulsive zone model predictive control (impulsive ZMPC) based on a novel long-term glucoseinsulin model. Taking advantage of the model - which features real life properties of diabetes patients that some other popular models do not - the proposed control ensures the stability under moderate-tosevere disturbances. A long-term scenario - including meals - are simulated, and the results appear to be satisfactory as long as every hyperglycemia and hypoglycemia episodes are suitably controlled.Item LSTM recurrent neural network for energy demand forecasting(2023-05-16) Alarcón, Rodrigo Germán; Alarcón, Martín Alejandro; González, Alejandro H.; Ferramosca, AntonioAbstract—Recurrent Neural Networks (RNN) of the Long Short Term Memory (LSTM) type provide high accuracy in predicting sequential models in various application domains. As in most process control problems, their dynamics include non manipulated variables that need to be predicted. This paper proposes using an LSTM neural network for energy demand forecasting, which applies to an Economic Model Predictive Control (EMPC) as a forecasting tool. For the training, data are taken from a three-phase intelligent power quality analyser located at the National Technological University, Reconquista Regional Faculty (Santa Fe, Argentina). A recursive strategy is used to update the state of the neural network and forecast over different prediction horizons. The accuracy achieved in training the neural network is measured using the root mean square error (RMSE) metric. Experimental results show that the proposed LSTM neural network has excellent generalisation capability.Item Modelado de una Microgrid residencial. Estudio de factibilidad y diseño de estrategias de control automático.(2021-12) Ferramosca, Antonio; Talijancic, Iván; Alarcón, Martín Alejandro; Alarcón, Rodrigo GermánOBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN: Los objetivos de la investigación son los siguientes: 1. Modelado de una microrred residencial. Se comenzará con un estudio de factibilidad de la microrred, para su dimensionamiento. Desde ahí, se pasará al modelado matemático de la misma, utilizando ecuaciones fundamentales, y técnicas de identificación basadas en datos de planta. La naturaleza predictiva del controlador nos permite considerar cualquier información de la planta sobre la evolución futura de la misma. Esto hace que el controlador pueda operar la planta de manera más eficiente y segura. Con este fin, los datos históricos de la planta pueden ser explotados para obtener estimaciones de su comportamiento futuro. 2. Simular el comportamiento dinámico de la microrred. Se realizarán simulaciones en ambiente Matlab/Simulink. Para ello, habrá que programar el modelo obtenido en el punto anterior en el lenguaje apropiado, y se diseñaran test de ensayo específico para estudiar el comportamiento dinámico del sistema. 3. Estudiar técnicas de control avanzado, como ser Control Predictivo basado en modelos. Se comenzará, como es de rigor en estos casos, por una exhaustiva revisión bibliográfica, tanto en lo referente al control predictivo económico, como en las formulaciones existentes en la literatura de controladores predictivos para el control de microgrids y smartgrids. Se estudiarán también formulaciones distribuidas y estocásticas de MPC que, por la naturaleza propia del sistema en estudio, resultan de particular interés. 4. Diseño de algoritmos de MPC económico y su implementación distribuida para el control económicamente óptimo de los componentes de una microrred. El cálculo de la ley de control requiere la solución de un problema de optimización en línea. La naturaleza compleja de las redes inteligentes y su escala de tiempo hacen que la implementación de MPC sea una tarea desafiante. Se estudiarán algoritmos de optimización especializados adaptados a este problema para implementarse en sistemas integrados distribuidos. Se estudiará el concepto de control predictivo periódico, dada la naturaleza periódica del sistema. Se utilizará la teoría de juego para el estudio del control distribuido de los componentes de la mircrored, con el fin de evaluar el tipo de diseño más adecuado. (cooperativo, no cooperativo, coalicional). 5. Capacitar y formar recursos humanos en el manejo de software adecuados para el modelado, simulación de la microrred y en el manejo y aplicación de estrategias de control avanzado. En el marco de este proyecto se realizará un Proyecto Final de Carrera, (de la Carrera de Ing. Electromecánica de UTN FR Reconquista). Además, la investigación realizada será parte del proyecto de tesis de doctorado del Ing. Martin Alarcón, becario de doctorado UTN.