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Esta tesis explora las complejidades y avances en el control de inversores de potencia con control predictivo basado en modelo, con un enfoque particular en los inversores multiniveles. La importancia de estos últimos está creciendo debido al cambio global en la generación de energía, especialmente en la necesidad de fuentes de energía renovable como la solar y eólica, ya que se requieren inversores de potencia para su integración en las redes eléctricas. El control predictivo basado en modelo es un método de control emergente en este campo, anteriormente limitado por su alto esfuerzo computacional que no se adaptaba bien a las altas frecuencias que necesitan los convertidores de potencia para funcionar. Gracias a la mayor disponibilidad de hardware de cálculo más potente, este método de control se ha vuelto más atractivo debido a sus ventajas, como su optimalidad, flexibilidad y la capacidad de manejar fácilmente sistemas multivariables complejos que requieren varios objetivos de control. En esta tesis se introduce una nueva mejora para el control predictivo llamada ``multirate'' y se adapta a la aplicación de convertidores de potencia. Este trabajo también aborda el problema de la inercia en la creciente integración de fuentes de energía renovable. La reducción de generadores síncronos y su sustitución por fuentes de energía gobernadas por electrónica de potencia disminuye la inercia de la red, creando desafíos en la regulación de frecuencia y aumentando el riesgo de inestabilidad de la red. Aprovechando la flexibilidad del control predictivo basado en modelo, se introduce una nueva formulación como un método prometedor para proporcionar inercia virtual a la red. La tesis concluye con propuestas de implementación de control predictivo basado en modelo en tiempo real, destacando implementaciones basadas en datos y métodos de aprendizaje automático para abordar las difíciles res-tricciones del tiempo real en aplicaciones de electrónica de potencia. En particular, se, The thesis explores the complexities and advancements in the control of power inverters with model predictive control, with a particular focus on complex multilevel inverters. Its importance is growing due to the global shift of energy generation, particularly towards renewable energy sources such as solar and wind, since power inverters are required for their integration into electrical grids. Model predictive control is an emerging control method in this field, previously held back by its high computational effort that does not suit with really high frequencies that power converters need to work with. Thanks to the wider availability of more powerful computing hardware, this control method became attractive because of its main advantages, such as its optimality, flexibility, and the ability to easily deal with complex multivariable systems that demand several control objectives. In this thesis, model predictive control for power converters has been studied and a novel enhancement named “multirate” is introduced and adapted to this application. This work also addresses the problem of inertia in the increasing integration of renewable energy sources. The reduction of synchronous generators and its substitution with energy sources governed by power electronics diminishes grid inertia, exacerbating challenges in frequency regulation and increasing the risk of grid instability. By exploiting the flexibility of model predictive control, a new formulation is introduced as a promising method to provide virtual inertia to the grid. The thesis concludes with novel implementation proposals of real-time model predictive control for power inverters, highlighting data-based implementations and machine learning methods to address the difficult real-time constraints in power electronic applications. In particular, a hardware-inthe- loop setup is proposed, and guidelines are given to overcome the computational demands in an FPGA device. Overall, this work provides a framework for

In developed countries, air conditioning systems have become major contributors to energy consumption in buildings. Cooling installations made up of independent chiller units connected in parallel pose a challenge in f inding the most energy-efficient management strategy. This article proposes a novel economic model predictive control strategy to optimize the operation of multiple-chiller HVAC systems according to an economic cost comprising energy consumption as well as a thermal comfort index. Provided that the gradient of the economic cost function can be calculated or estimated, the proposed controller only entails the solution of a single quadratic programming (QP) problem at each sampling period, reducing computational requirements and thus facilitating the deployment on commercial embedded HVAC management platforms. The proposed controller improves economic performance. As our numerical analysis shows, optimal sequencing is achieved for the case of dualchiller plants. Moreover, the controller adapts to possible variations in the economic criteria, enabling the system to respond to changes in electricity price and user preferences. A realistic case study, using a high fidelity model of a building simulated in TRNSYS, demonstrates the effectiveness of the proposed methodology. In particular, the proposed controller demonstrates to be more efficient than state-of-the-art QP-based economic predictive controllers in achieving a reduction of the energy consumption up to 5.19%, which is in line with the targeted reduction of 7.9% by 2030 in the EU Green Deal’s ‘Fit for 55’ package.

This research aimed to study the role of selective attention, the retention and executive components of working memory, and verbal aptitude in producing explanatory inferences in the comprehension of expository texts. For this purpose, 171 undergraduates completed tests of working memory, selective attention, verbal aptitude, and explanatory inference questionnaires after reading expository texts. The results of the structural equation modeling indicated that the production of explanatory inferences is determined directly by verbal aptitude and the executive component of verbal working memory. The analysis also detected a mediation interaction effect between the abilities to produce explanatory inferences, selective attention span, and the ability to store verbal information in working memory. These components indirectly affected the ability to infer via the executive component of working memory. This suggest that the ability to make explanatory inferences in the comprehension of expository texts is strongly related to verbal aptitude and the capacity to process information in working memory, while the ability to manage selective attention and retain verbal information in short-term memory have an impact on the ability to generate inferences mediated by working memory., O objetivo deste trabalho foi estudar o papel da atenção seletiva, do componente retentivo e executivo da memória de trabalho e da aptidão verbal na produção de inferências explicativas na compreensão de textos expositivos. Para tanto, 171 estudantes universitários responderam a testes de memória de trabalho, atenção seletiva, aptidão verbal e questionários de inferência explicativa após a leitura de textos expositivos. Os resultados das equações estruturais mostram que a produção de inferências é diretamente explicada pela aptidão verbal e pelo componente executivo da memória de trabalho. A análise também detectou uma relação de interação mediadora entre a capacidade de produzir inferências explicativas, o tempo de atenção seletiva e a capacidade de armazenar informações verbais na memória de trabalho. Esses componentes mostraram um efeito indireto na capacidade de inferir por meio do componente executivo da memória de trabalho. Isso sugere que a capacidade de inferir explicações na compreensão está fortemente relacionada à aptidão verbal e à capacidade de processar informações na memória de trabalho, enquanto o componente de atenção seletiva e seletiva apresenta impacto, mas mediado pela memória de trabalho., El objetivo del presente trabajo consistió en estudiar el rol de la atención selectiva, el componente retentivo y ejecutivo de información de la memoria de trabajo, y la aptitud verbal en la producción de inferencias explicativas en la comprensión de textos expositivos. Con este propósito, 171 estudiantes universitarios completaron pruebas de memoria de trabajo, atención selectiva, aptitud verbal y cuestionarios de inferencias explicativas luego de leer textos expositivos. Los resultados de las ecuaciones estructurales muestran que la producción de inferencias se explica de manera directa por la aptitud verbal y el componente ejecutivo de la memoria de trabajo. El análisis también detectó una relación de interacción de mediación entre las capacidades de producir inferencias explicativas, de atención selectiva y de almacenamiento de información verbal en memoria de trabajo. Estos componentes mostraron un efecto indirecto sobre la capacidad de inferir vía el componente ejecutivo de la memoria de trabajo. Lo anterior sugiere que la capacidad de inferir explicaciones en la comprensión está fuertemente relacionada con la aptitud verbal y la capacidad de procesar información en la memoria de trabajo, mientras que el componente retentivo y de atención selectiva muestran un impacto mediado por la memoria de trabajo.

El objetivo de este proyecto consiste en el modelado y simulación del comportamiento térmico de edificios mediante el software TRNSYS. Adicionalmente, se propone introducir un modelo de máquina enfriadora que permita refrigerar los distintos espacios de los que se compone el edificio. En ocasiones resulta de interés disponer de un conjunto de ecuaciones que describan el caso de estudio. En sistemas que representan el comportamiento térmico de edificios resulta muy complicado obtener unas ecuaciones matemáticas que lo modelen, por lo que se procede a realizar una identificación de un modelo de espacio de estados que refleje dicho comportamiento. Todo este modelado e identificación, que serán tratados con todo detalle en el desarrollo de la presente memoria, tiene como objetivo disponer de un sistema de trabajo al cual se le puedan aplicar distintas técnicas de control como son el LQR (Linear Quadratic Regulator) y un control MPC (Model Predictive Control). Para poder validar los resultados obtenidos y determinar que se ha realizado de forma correcta, se van a aplicar todos estos conocimiento sobre un sistema compuesto por una única planta y siete salas que en el penúltimo capítulo será ampliado a un edificio de tres plantas con el objetivo de mostrar que todos los conocimientos desarrollados son extrapolables a cualquier sistema con similares características. Por último se ha elaborado un simulador que permite introducir al sistema variables que influyen en su comportamiento como son personas, luces y ordenadores. Este simulador permite asignar estas variable de una forma completamente aleatoria al edificio de una planta con el objetivo de aportar un mayor realismo a la simulación., The objective of this project consists on the development of models and simulations which represent the thermal behaviour of buildings with the aid of TRNSYS’ software. Furthermore, it is proposed to introduce a model which represents a chiller machine that allows us to decrease the different temperatures of each rooms. Sometimes it is really interesting to have a set of equations that describe the behaviour of systems in which there are changes in temperature levels. In these systems is highly difficult to obtain equations which model that, so it is really useful to get a space state model using identifications methods that reflects this behaviour. Modeling and identifications methods can help to obtain a system in which it can be introduced different control techniques, such us Linear Quadratic Regulator (LQR) and Model Predictive Control (MPC). In the way of checking the results and assert that everything has been carried out correctly, all that knowledge are going to be applied to a one floor building with seven rooms, that building it will be extended to a new three storey building to show that all that techniques can be extrapolated to similar systems. Finally, a simulator has been developed that allows the system to be introduced to variables that influence its behaviour, such as people, lights and computers. This simulator allows these variables to be assigned in a completely random way to the one-storey building with the aim of providing greater realism to the simulation.

The growing use of air conditioning systems has become one of the main drivers of energy consumption in buildings. Many efforts are being made to develop new designs and control strategies to improve energy efficiency and minimise electricity consumption. In this work, a model for a case study of multiple-chiller-based cooling system is presented, based on surrogate models derived from information provided by manufacturers, and the study of the economic performance index. Then, an economic predictive control strategy will aim to operate the system optimizing the efficiency of the plant. Instead of the classical two-layer economic predictive control structure, where the reference to be tracked by the controller is given by a real-time optimizer, here we consider a single-layer control strategy where the gradients with respect to the manipulated inputs of the economic performance index are included in the cost function of the model predictive controller. The resulting optimization problem to be solved on line is a QP, which considerably eases the optimization problem, while also avoiding discrepancies between layers that could lead to loss of feasibility.

The application of multilevel converters to renewable energy systems is a growing topic due to their advantages in energy efficiency. Regarding its control, model predictive control (MPC) has become very appealing due to its natural consideration of discrete inputs, its optimization capability, and the present-day availability of powerful processing hardware. The main drawback of MPC compared to other control techniques in this field is that the control input is held constant during the sampling period, and it is usually difficult or even impossible to reduce this sampling period because of hardware limitations. For this reason, a multirate MPC algorithm is proposed, which allows to change the control input several times within the sampling period. The optimization problem is simplified and made suboptimal to substantially decrease computational burden. This approach is tested in simulation on a three-phase, five-level diode-clamped converter (DCC) operating in inverted mode with a three-phase resistive load. Results show significant reduction in harmonic distortion at the cost of an increase in the number of commutations with respect to a standard MPC operating at the same sampling period.

La climatización en edificios es una de las aplicaciones más importantes de los sistemas de refrigeración y su uso supone hasta un 20% de la energía consumida en países desarrollados. Actualmente, los ingenieros de control dedican grandes esfuerzos a mejorar la eficiencia energética de estos sistemas. Uno de los mayores obstáculos en esta línea de investigación es la obtención de buenos modelos, debido a la complejidad de las máquinas de refrigeración comerciales. En este artículo se presenta un modelo para un caso realista de estudio donde se incorporan máquinas reales para el estudio de técnicas de control para la mejora de la eficiencia. Además, se expone un ejemplo donde se aplica control predictivo basado en modelo con seguimiento de temperaturas., Building air conditioning is an important application of refrigeration systems, and its operation consumes up to 20% of the total energy in developed countries. Currently, control engineers are expend time and effort to find new methods that improve energy fficiency. However, obtaining proper models is a difficult task due to the complexity of comercial chillers and business confidentiality. In this paper, data-based identification is proposed to obtain non-linear models of real machines. Furthermore, a case study is presented with the application of model predictive control for temperature tracking.

La ingeniería de sistemas se ha visto muy favorecida en los últimos años gracias a los pasos agigantados a los que han evolucionado las tecnologías eléctricas y eléctronicas, además de la informática. La automatización y el control de sistemas ven cada vez menos límites en cuanto a la resolución de procesos complejos, la necesidad de potencia de cálculo o incluso la accesibilidad al hardware necesario. Pero para que exista este avance se necesita un aspecto esencial: la síntesis de la tecnología y los conocimientos que permite a los nuevos ingenieros adquirir rápidamente el estado actual para seguir mejorando poco a poco el futuro. En este proyecto se va a realizar una síntesis de la programación de controladores con la informática industrial de tiempo real. Generalmente los microprocesadores electrónicos en los que se programa la ejecución de controladores no disponen de precisión o de garantía suficiente para sistemas de tiempo crítico debido a la incertidumbre que ocasiona el sistema operativo y otros programas o servicios que se realizan en segundo plano. Las funcionalidades de tiempo real ofrecen solución a este tipo de sistemas que necesitan un control muy estricto, preciso y ligado al tiempo. El logro fundamental de este proyecto consiste en la realización de una librería informática en C++ que facilita un gran número de funciones y propone una estructura de programación sencilla e intuitiva para que el futuro ingeniero de control realice controladores en tiempo real sin que deba conocer ni estudiar la compleja programación informática interna. Esta librería se ha programado en un PC-104, que es una computadora o sistema empotrado recomendado para trabajar en tiempo real. Además, tanto el sistema operativo Ubuntu como todas las aplicaciones en las que se ha apoyado el desarrollo del proyecto son software libre para maximizar la accesibilidad. También se han realizado ejemplos y programas sencillos que tienen como objetivo facilitar el entendimiento y uso de l