Data-Driven Control of DC-DC Power Converters

Esta tesis presenta un enfoque innovador para el control de convertidores DC-DC, basado en datos y libre de modelos. En lugar de depender de modelos matemáticos complejos, la técnica se basa en el análisis de datos medidos del sistema. Se demuestra que, al analizar los datos de variables de interés (como el ciclo de trabajo, la corriente del inductor y el voltaje del capacitor) se puede lograr la estabilidad asintótica resolviendo un conjunto de desigualdades matriciales lineales de Lyapunov (LMIs). Este método se enfoca en abordar la degradación del rendimiento en controladores que operan en redes, especialmente en escenarios donde se alimenta una carga de potencia constante (CPL), en lugar de su diseño independiente con cargas resistivas nominales.

La tesis destaca las limitaciones de los métodos de control tradicionales basados en modelos en escenarios complejos, como la operación de convertidores DC-DC en redes. Se argumenta que, en situaciones donde la complejidad de la red aumenta, los modelos tradicionales pueden no ser totalmente útiles. Además, estos métodos requieren un conocimiento completo del modelo del sistema, lo que puede ser difícil de obtener en sistemas complejos. Por ejemplo, la interacción entre subsistemas en una red de distribución de energía puede causar una degradación significativa del rendimiento o, en el peor de los casos, inestabilidad debido a la impedancia negativa inherente a dispositivos de potencia regulados como las cargas de potencia constante (CPL).

La tesis propone técnicas de control sin modelo basadas en datos como una solución a los desafíos planteados por la complejidad creciente de las redes. Estos enfoques garantizan la estabilidad de manera determinista sin la necesidad de modelos matemáticos. Se proporcionan ejemplos de investigaciones previas que utilizan datos medidos y observadores de estado para el control de microredes interconectadas. La tesis se basa en estos trabajos previos, pero propone un enfoque más amplio que no requiere un modelo completo de la red, lo que la hace aplicable a escenarios más realistas con limitaciones en la cantidad de sensores disponibles.

La tesis presenta un marco para el diseño de controladores estabilizadores basados en datos, centrado en la extracción de información relevante del comportamiento del convertidor. Se describe un proceso que implica el análisis de datos de variables de interés y el uso de la teoría de Lyapunov en tiempo discreto para determinar controladores estabilizadores. Este enfoque se valida a través de simulaciones y pruebas experimentales, lo que demuestra su capacidad para estabilizar convertidores DC-DC en escenarios complejos, incluyendo la presencia de cargas de potencia constante (CPL). Se destaca la importancia del uso de herramientas de simulación como MATLAB y PSIM para validar la teoría.