Detalles del proyecto
Descripción
El proyecto de investigación se centra en mejorar la eficiencia y el rendimiento de los Convertidores Modulares
Multinivel en Cascada (MMCCs), fundamentales en sistemas de alta conversión de potencia. A través de la
aplicación de algoritmos de Control Predictivo Continuo de Conjunto Continuo (CCS-MPC) a topologías de
MMCCs, se busca abordar desafíos no resueltos en el control de estos sistemas. Los algoritmos propuestos
buscan optimizar la respuesta dinámica, aumentar la eficiencia en la utilización de corriente y tensión, además
de minimizar las corrientes circulantes y la tensión de modo común. El enfoque abarca aplicaciones que van
desde el control de generadores eólicos hasta la transmisión de corriente alterna de baja frecuencia. El
proyecto también incluirá validación a través de simulación de los algoritmos propuestos. Este proyecto
representa un paso significativo hacia el diseño más eficiente y el control preciso de los MMCCs, superando
las limitaciones actuales en esta tecnología.
Multinivel en Cascada (MMCCs), fundamentales en sistemas de alta conversión de potencia. A través de la
aplicación de algoritmos de Control Predictivo Continuo de Conjunto Continuo (CCS-MPC) a topologías de
MMCCs, se busca abordar desafíos no resueltos en el control de estos sistemas. Los algoritmos propuestos
buscan optimizar la respuesta dinámica, aumentar la eficiencia en la utilización de corriente y tensión, además
de minimizar las corrientes circulantes y la tensión de modo común. El enfoque abarca aplicaciones que van
desde el control de generadores eólicos hasta la transmisión de corriente alterna de baja frecuencia. El
proyecto también incluirá validación a través de simulación de los algoritmos propuestos. Este proyecto
representa un paso significativo hacia el diseño más eficiente y el control preciso de los MMCCs, superando
las limitaciones actuales en esta tecnología.
Objetivo General
Desarrollar nuevas estrategia de CCS-MPC que permita la operación del Convertidores Modulares Multinivel en aplicaciones de
generación y transmisión de energía a baja frecuencia, incluyendo una limitación óptima de corrientes y voltajes de clúster
generación y transmisión de energía a baja frecuencia, incluyendo una limitación óptima de corrientes y voltajes de clúster
Lineas de Investigación
1. Energía (ODS 7)
2. Industria (ODS 9)
2. Industria (ODS 9)
| Estado | Finalizado |
|---|---|
| Fecha de inicio/Fecha fin | 1/01/24 → 31/12/25 |
Palabras clave
- Conversión de Energía
- Convertidores Modulares Multinivel
- Control Predictivo
Huella digital
Explore los temas de investigación que se abordan en este proyecto. Estas etiquetas se generan con base en las adjudicaciones/concesiones subyacentes. Juntos, forma una huella digital única.
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A Linearized Cascade-Free Continuous Control Set Model Predictive Control Algorithm for Modular Multilevel Matrix Converters
Uriarte, M., Cardenas-Dobson, R., Arias-Esquivel, Y., Tarisciotti, L., Díaz, M. & Gomis-Bellmunt, O., feb 2026, En: IEEE Transactions on Power Electronics. 41, 2Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
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An Advanced Zero-Error Continuous Control Set Model Predictive Controller for Low Voltage Ride Through of Grid-Connected Power Converters
Arias-Esquivel, Y., Cardenas-Dobson, R., Uriarte, M., Diaz, M. & Tarisciotti, L., ene 2026, En: IEEE Transactions on Industrial Electronics. 73, 1, p. 682-693 12 p.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
3 Citas (Scopus) -
Continuous Control Set Model Predictive Control of Modular Multilevel Matrix Converters for Low-frequency AC Transmission
Uriarte, M., Cardenas-Dobson, R., Arias-Esquivel, Y., Diaz, M. & Gomis-Bellmunt, O., 2025, En: Journal of Modern Power Systems and Clean Energy. 13, 4, p. 1468-1480 13 p.Producción científica: Contribución a una revista › Artículo › revisión exhaustiva
Acceso abierto5 Citas (Scopus)