En general, en el mundo de la ingeniería toda infraestructura se diseña para ser capaz de operar correctamente, aún bajo el peor de los escenarios posibles. Principalmente estos escenarios deben reflejar condiciones futuras, por lo que irremediablemente se debe traba- jar con la incertidumbre de algo que no ha sucedido. Dentro de las muchas metodologías desarrolladas para abordar esta temática en los sistema eléctricos de potencia la presente tesis se centrará en el uso de programación estocástica en dos etapas combinada con la técnica clásica de Relajación Lagrangiana para resolver problemas de inversiones tanto en generación como en transmisión. La metodología propuesta apunta a descomponer por escenarios un problema de opti- mización estocástica en dos etapas, obteniendo así un número de pequeños subproblemas de optimización asociados cada uno a un escenario. La ventaja de este metodología es que que la estructura del proceso permitiría resolver estos subproblemas de forma inde- pendiente y en paralelo. Bajo ciertas condiciones los tiempos de resolución se reducirían bastante, lo que sería una ventaja frente a la resolución completa del problema original, especialmente cuando el número de escenarios es muy alto. La herramienta de optimiza- ción propuesta fue desarrollada en lenguaje de programación Python en conjunto a las librerías de Pyomo, el cual es un paquete de código abierto para modelar problemas de optimización utilizando un Lenguaje de Modelado Algebraico.

En los últimos años, la electrónica de potencia ha experimentado un crecimiento significativo debido al desarrollo de las energías renovables y la aparición de tecnologías como la electromovilidad y los sistemas de transmisión HVDC. Esto ha impulsado el desarrollo de convertidores que sean capaces de satisfacer los diversos requisitos de estas aplicaciones. Los convertidores multinivel se han consolidado como una tecnología clave en este contexto, ya que permiten alcanzar los niveles de potencia, tensión y otros requisitos necesarios para estas tecnologías. El uso de estos convertidores requiere el empleo de técnicas de control avanzadas, lo que ha llevado al desarrollo de diversas estrategias para abordar este desafío. Uno de los métodos principales es el Model Predictive Control (MPC), el cual presenta varias ventajas que lo convierten en una opción sólida para los convertidores multinivel. Entre los principales beneficios de este esquema de control se encuentran su capacidad para incorporar no linealidades de manera sencilla y su habilidad para manejar el control multivariable sin que la formulación se vuelva excesivamente complicada. Sin embargo, es importante tener en cuenta que este tipo de estrategias puede tener un alto costo computacional cuando se utilizan en convertidores con un gran número de semiconductores, lo que podría limitar su viabilidad en algunos casos. En este estudio, se propone el desarrollo de un esquema de MPC con un costo computacional reducido al aprovechar las redundancias presentes en ciertas topologías de convertidores, específicamente en el Flying Capacitor Converter (FCC). Los resultados obtenidos serán validados mediante simulaciones y pruebas experimentales utilizando un FCC trifásico de 3 celdas con una potencia de 5 kW, alimentando una carga pasiva RL.

La creciente penetracion de energía eólica esta incrementando dramaticamente el numero de variables de estado en los estudios dinamicos de sistemas de potencia. El presente trabajo propone el uso de dos metodos de reduccion de orden, truncamiento balanceado (BT) y coincidencia de momentos, para aproximar los modelos dinamicosde los aerogeneradores por un lado, y por otro los modelos de parques eolicos completos, ambos con turbinas basadas en tecnologa generador de induccion doblemente alimentado. Se consideran esquemas de control actuales a nivel planta de supervision de tensiony participacion en regulacion de frecuencia. En el actual estado del arte se pueden encontrar tecnicas de reduccion utilizados porinvestigadores en distintas disciplinas como electronica digital, mecanica de estructurasy sistemas de potencia, entre otras. Los metodos de reduccion, de naturaleza linealo no lineal, logran su objetivo a traves de distintos enfoques como la conservacion decaractersticas intrínsecas al modelo de orden completo, ya sean retardos de tiempo maslargos, modos de oscilacion naturales, funciones de transferencia o valores singulares.Los metodos de analisis modal selectivo, truncamiento balanceado y coincidencia demomentos tienen su propia teora e implementacion, considerando la construccion decada algoritmo respectivo. El generador de induccion se controla mediante las corrientes inyectadas en el rotormediante anillos rozantes, de esa forma la velocidad rotorica no depende de la potenciaelectrica sino que se controla a discrecion logrando una curva optima de seguimiento depotencia eolica. Se conecta el otro lado del convertidor al estator y este a la red. Esta configuracion requiere de un convertidor con aproximadamente un tercio de la capacidaddel conjunto y permite a la unidad adaptarse a los nuevos requerimientos normativos. Se llevan a cabo simulaciones en el dominio del tiempo sobre el modelo de un parqueeolico real conectado al Sistema Interconectado Central (SIC) en Chile con diferentes ensayos, entre ellos rechazo de carga del generador de mayor tamaño, cambio tipo escalón en la referencia del control supervisor de tension, y cambios en la velocidad deviento. La comparacion entre modelos reducidos y el modelo completo entregan positivosresultados respecto del seguimiento o precision de la señal aproximada, reteniendolos modos oscilatorios y estado estacionario. Adicionalmente, los modelos propuestosutilizan una fraccion del tiempo necesario para simular el modelo completo no lineal. Por todo ello, los modelos reducidos ofrecen un positivo balance entre esfuerzo computacionaly precision para las simulaciones en el dominio del tiempo.

In recent times switched reluctance machines have started to draw attention as a feasible alterna tive to be implemented in electrical vehicles, due to its low-cost manufacturing and reliability at high speeds. However, the usual operation of these machines involves a high torque ripple, which can bring unwanted mechanical consequences. This is why the control strategy of these machines is vital to overcome these drawbacks. This work proposes a novel control strategy for torque–ripple minimization of a switched reluctance machine drive. The strategy is composed of two stages: (i) an outer flux–linkage reference generation layer delivers optimized patterns obtained offline via mixed-integer quadratic programming; (ii) an inner flux-linkage control loop that tracks references of the outer layer by applying an optimal switching sequence model predictive control algorithm. Each stage is tested in simulation and the results show that both the proposed reference genera tion technique and flux control algorithm can produce lower torque ripple and better flux–tracking performance than their state-of-the-art counterparts, them being the torque sharing function ap proach for reference generation, and the finite control set model predictive control and the deadbeat predictive control algorithms for flux–tracking. The proposed strategy and its components are im plemented in an experimental setup, which consisted of a 2.32 kW switched reluctance machine being fed by three Asymmetric Bridge Converters. The switched reluctance machine is coupled to a 2.23 kW induction machine working as a regenerative brake and is controlled by an external AC drive. The experimental outcome validated the proposed approach and the results obtained by simulation

Irreversible port-Hamiltonian systems (IPHS) are an extension of port-Hamiltonian systems (PHS) for irreversible thermodynamics which encompass a large class of thermodynamic systems that may contain reversible and irreversible phenomena. Energy shaping and damping injection are standard structure preserving passivity based control approaches which have proven to be very successful for the stabilization of PHS. However, in the case of irreversible thermodynamics, the non-linear nature of the systems make it non-trivial to apply these approaches for stabilization. In this paper we propose a systematic procedure to perform, in a first control loop, energy shaping by state modulated interconnection with a controller in IPHS form. Then, a second control loop guarantees asymptotic stability by the feedback of a new closed-loop passive output. The approach allows to stabilize IPHS while preserving the IPHS structure in closed-loop, allowing to interpret the closed-loop system as a desired thermodynamic system. The example of the continuous stirred tank reactor is used to illustrate the approach.

This article presents a model of performance analysis for a truck fleet system in an openpit mine, considering special characteristics of haul fleets. In these systems, the expected availability of each piece of equipment and its operating capacity are the fundamental variables to construct a global fleet performance function. Our analytical algorithm considers heterogeneous fleets with known individual characteristics of transport capacity and failure and repair behavior. The results converge to a new indicator denominated “Equivalent Availability” (EA), which arises from the need to evaluate the capacity of the truck fleet to operate at a lower payload than required using different combinations of equipment to achieve an availability goal. EA is a key indicator to determine the productive capacity of a process, and for selecting equipment and their combinations to achieve production objectives. To exemplify the potentialities of the EA, a case study is implemented in a Chilean copper truck fleet mining process.

We consider the light cone sum-rule description of the pion-photon transition form factor, based on dispersion relations, in combination with the renormalization group of QCD, in terms of the formal solution of the Efremov-Radyushkin-Brodsky-Lepage evolution equation, and show that the emerging scheme amounts to a certain version of fractional analytic perturbation theory (FAPT). In order to ensure the correct asymptotic behavior of the considered physical quantity, this modified FAPT version has to be supplemented by process-specific boundary conditions—in contrast to the standard one. However, it provides the advantage of significantly improving the inclusion of radiative corrections in the low-momentum regime of QCD perturbation theory using renormalization-group summation.