dc.contributor.advisor | Vázquez Pérez, Sergio | es |
dc.creator | Zafra Ratia, Eduardo | es |
dc.date.accessioned | 2024-05-24T07:08:05Z | |
dc.date.available | 2024-05-24T07:08:05Z | |
dc.date.issued | 2024-03-15 | |
dc.identifier.citation | Zafra Ratia, E. (2024). Contributions to long prediction horizon FCS-MPC design in advanced digital platforms for power converters. (Tesis Doctoral Inédita). Universidad de Sevilla, Sevilla. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11441/158905 | |
dc.description.abstract | La creciente integración de fuentes de energía renovable y la electrificación de diversos sectores
industriales dependen del desarrollo de tecnologías de conversión de potencia de alta eficiencia y
fiabilidad. Este documento de tesis explora técnicas avanzadas de control predictivo basado en modelo
(MPC) para convertidores de potencia. En particular, se desarrollan y presentan diversas técnicas para
alcanzar horizontes de predicción largos en MPC, que tiene como objetivo conseguir mejoras de
rendimiento, eficiencia y calidad armónica durante la operación del convertidor de potencia.
Los primeros capítulos de esta tesis presentan el contexto del escenario energético actual, subrayando
la importancia de mayores avances científicos en el campo de la electrónica de potencia y, en especial,
del control de convertidores. Los principales métodos de control se presentan de forma breve,
profundizando con especial importancia en las técnicas finite control set - MPC (FCS-MPC). Como paso
introductorio al estudio de estas estrategias, se presenta un análisis donde se muestran los principales
conceptos, técnicas y desafíos de los controladores de tipo FCS-MPC con horizontes largos de
predicción (LPH-FCS-MPC).
Aunque las técnicas MPC consiguen resultados prometedores, generalmente presentan un alto coste
computacional (especialmente con horizontes de predicción largos), lo que obstaculiza una mayor
extensión en aplicaciones de electrónica de potencia. Por este motivo, gran parte de este trabajo de
investigación está dedicado al desarrollo y la implementación de algoritmos de optimización para LPHFCS-
MPC. Estos diseños se realizan con el objetivo de aprovechar la aparición de plataformas
programables modernas de tipo FPSoC y sus excelentes características para la paralelización de
algoritmos. Se incluirán una discusión del aspecto computacional de estas técnicas y guías detalladas
para su implementación. Así mismo, se presentan resultados de simulación y experimentales que
validan las técnicas propuestas y ponen de manifiesto las mejoras en rendimiento que se pueden
obtener. Por último, se lleva a cabo un análisis detallado del comportamiento de las estrategias de
control LPH-FCS-MPC en función de diversos parámetros de ajuste. El principal objetivo de este estudio
es mejorar el entendimiento sobre el efecto que estos parámetros tienen en el comportamiento y
establecer guías sistemáticas para optimizar el rendimiento para unas condiciones dadas.
Mediante el desarrollo de estos puntos de investigación, se espera que esta tesis pueda contribuir de
cara a una mayor difusión y adopción de las técnicas LPH-FCS-MPC en la industria, de modo que
puedan convertirse en el principal método de control utilizado para diversas aplicaciones de electrónica
de potencia. | es |
dc.description.abstract | The increasing integration of renewable energy sources and electrification of several
industrial applications rely on the development of efficient and reliable power conversion
technologies. This thesis explores advanced model predictive control (MPC) strategies
for power converters. In particular, techniques for achieving long prediction horizons in
MPC are developed to enhance the overall performance, efficiency, and harmonic quality
of the power converter operation.
The first chapters of this thesis provide a comprehensive introduction and review of
the present energy scenario, highlighting the importance of further research on power
electronics, and particularly on the control aspect. Some of the main control methods
are summarized, with special focus on finite control set - MPC (FCS-MPC) strategies.
A survey of the main concepts, techniques, and challenges in long prediction horizon
FCS-MPC (LPH-FCS-MPC) is provided to contextualize the work developed in this thesis.
Although MPC techniques show promising results, their generally high computational
cost (especially if long prediction horizons are employed) delays their further extension in
power electronics. For this reason, a significant portion of this research is dedicated to
the development and implementation of advanced optimization algorithms for LPH-FCSMPC.
These algorithms are designed to take full advantage of modern Field-Programmable
System-on-Chip (FPSoC) platforms and their remarkable parallelization capabilities. A
discussion on the computational aspect and the practical implementation of the developed
techniques is included, along with simulation and experimental tests that validate the
proposed designs and underscore the performance benefits of LPH-FCS-MPC. Finally,
an in-depth analysis of the behavior of LPH-FCS-MPC in terms of the different tuning
parameters is carried out. The main objective of this study is to achieve an accurate understanding
of how these parameters affect the control outcome and to establish systematic
guidelines on how to tune these techniques to maximize performance.
By addressing these key aspects of LPH-FCS-MPC, this thesis contributes to further facilitate
the extension of LPH-FCS-MPC techniques in the industry, so that these techniques
can become the main control method of choice in many power conversion applications. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.format.extent | 203 p. | es |
dc.language.iso | eng | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.title | Contributions to long prediction horizon FCS-MPC design in advanced digital platforms for power converters | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.contributor.affiliation | Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónica | es |