Resumen:
El control predictivo basado en modelo (MPC) es una estrategia que abarca un amplio conjunto de métodos que emplean un modelo explícito del sistema para calcular la señal de control mediante la minimización de una función objetivo. En este trabajo de tesis se aborda el estudio e implementación del control predictivo generalizado (GPC), el cual utiliza un modelo de función de transferencia expresado en forma de un modelo CARIMA. Se realiza una revisión del estado del arte del MPC aplicado a convertidores en electrónica de potencia, lo que permite identificar las estrategias comúnmente empleadas en este tipo de sistemas. En la literatura se reporta una amplia cantidad de trabajos relacionados con el control predictivo en electrónica de potencia, empleando en su mayoría el control predictivo basado en conjunto de control finito (FCS-MPC). En cambio, la estrategia GPC se ha reportado poco en este tipo de aplicaciones, e incluso su uso en sistemas fotovoltaicos es casi nulo. Los sistemas fotovoltaicos son de particular interés en el área de control, debido a que el punto de operación puede variar de manera significativa entre la condición de potencia nula y la de máxima potencia, en función de la irradiancia solar disponible en cada instante. Después de una revisión de topologías de microinversores fotovoltaicos, se selecciona una configuración y la estrategia de control a emplear. El sistema bajo estudio corresponde a un microinversor conformado por dos etapas. La primera está integrada por un convertidor elevador alimentado por un panel fotovoltaico, mientras que la segunda corresponde a un inversor monofásico puente H conectado a la red eléctrica. Ambas etapas están unidas mediante un bus de CD, lo que permite considerar el sistema desacoplado y, por tanto, aplicar estrategias de control independientes en cada etapa. Además, se realiza el dimensionamiento de los elementos pasivos que conforman el sistema. Se presenta el estudio del GPC aplicado a las dos etapas del microinversor, obteniendo la función de transferencia en lazo cerrado, y se realiza un análisis de estabilidad mediante el mapa de polos del sistema. Esto permite seleccionar de manera adecuada los horizontes de control y de predicción del controlador, asegurando un desempeño favorable del sistema. Además, una de las ventajas que ofrece esta estrategia, es el diseño de la función objetivo, ya que permite establecer que la salida futura siga a una señal de referencia determinada. Los factores de ponderación penalizan el seguimiento de la referencia y el esfuerzo de control permitiendo obtener un balance adecuado de la importancia que el controlador debe asignar a cada uno de estos términos. Debido a que el GPC se basa en un modelo de función de transferencia, se obtiene el modelo promedio del sistema bajo estudio, lo cual permite diseñar el controlador propuesto. El controlador GPC se valida mediante simulaciones, comparando su desempeño con el controlador clásico PI y el FCS-MPC, esto con el fin de mostrar las ventajas y limitaciones que ofrece el GPC frente a estrategias comúnmente utilizadas para aplicaciones de convertidores fotovoltaicos conectados a la red. Se realizan también pruebas experimentales en un prototipo de laboratorio donde se evalúa y compara su desempeño con un controlador PI. En esta evaluación se consideran aspectos como el tiempo de asentamiento ante perturbaciones, la distorsión armónica total (THD) y la distorsión total de corriente nominal (TRD) para la corriente inyectada a la red eléctrica, así como la estabilidad del sistema frente a cambios en la irradiancia y temperatura. Estas pruebas se realizan utilizando un procesador digital de señales (DSP), que efectúa el control de forma digital en el convertidor.
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