Este informe compara dos arquitecturas de control para gestionar la congestión en redes eléctricas. La primera es un controlador feedforward de última generación que se basa en un modelo de la red y pronósticos de posibles perturbaciones para ajustar la generación. El otro controlador se basa en la Optimización de Retroalimentación en Línea (OFO) y utiliza mediciones para ajustar la generación en tiempo real. Esto se realiza mediante un algoritmo de control de descenso de gradiente proyectado con restricciones de entrada y salida. Para la comparación de las dos arquitecturas de control, se utiliza una biblioteca de Python llamada Pandapower, con una red de 9 buses que tiene 2 generadores PQ. Los resultados muestran que el control feedforward no es robusto ante errores de pronóstico. Mientras tanto, el control feedback puede ajustarse en tiempo real y adaptarse a perturbaciones. Esto sugiere que el control feedback es más adecuado para la gestión de congestión en redes eléctricas con una alta proporción de generación renovable.
Ahling et al. (Wed,) estudiaron esta cuestión.