[en] Non-centralized control schemes for large-scale systems, including energy networks, are more flexible, scalable, and reliable than the centralized counterpart. These benefrts are obtained by having a set of local control!ers, each of which is responsible for a partition of the system, instead of one central entity that controls the whole system. Furthermore,in sorne cases, employing a non­ centralized control structure might be necessary due to the intractability problem of the centralized method.Thus, this thesis is devoted to the study of non-centralized optimization-based control approaches for large-scale energy systems. Mainly,this thesis focuses on the communication and cooperation processes of local controllers, which are integral parts of such schemes. Throughout this thesis,the model predictíve control framework is applied to solve the economic dispatch problem of large-scale energy systems. In a non-centralized architecture, local controllers must cooperatively solve the economic dispatch problem, which is formulated as a convex optimization problem with edge-based coupling constraints, at each time step.Therefore, first, the augmented Lagrangian approach is deployed to decompose the problem and to design two distributed optimization methods, which are iterative and require the local controllers to exchange information with each other at each iteration. lt is then shown that the sequence produced by these methods converges to an optima!solution when sorne cond tions, which include how the controllers must communicate and cooperate, are satisfied. However, in practice, the communication process might not always be perfect,i.e.,the required communication assumption does not hold. In the case of communication link failures, the distributed methods might not be able to compute a solution.Therefore,an information exchange protocol that is based on consensus is designed to overcome this problem. Furthermore, the proposed distributed methods are also further·extended such that they work over random communication networks and asynchronous updates, i.e.,when not all controllers always perform the updates . Under this setup, the convergence and the convergence rate of the algorithms are shown. Additionally, the implementation of these distributed methods to an MPC-based economic dispatch is also presented. The discussion includes the techniques that can be used to reduce the number of iterat ions and the performance of the methods in a numerical study. Considering that the aforementioned methods are comrnunication-intensive, an alternative non-centralized scheme, which provides a trade-off between comrnunication intensity and suboptirnality,is proposed.The scheme consists of repartitioning the network online with the aim of obtaining self-sufficient subsystems, forming coalitions for subsystems that are not self-sufficient,and decomposing the economic dispatch problem of the system into coalition-based subproblems. In this scheme, each subsystem only communicates to the others that belong to the sarne coalition;thus, reducing communication. Especially when all subsystems are self-sufficient, exchanging information is not needed. Finally,a cooperation problem during the implementation of the decisions is discussed. Specifically, sorne subsystems do not cornply with the computed decisions to gain better performance at the cost of deteriorating the performance of the other subsystems.A resilient scheme that can cope with this problem is formulated.lt consists of a stochastic method to robustify the decisions against such adversaria! behavior and an identification and mitigation method that is based on hypothesis testing using Bayesian inference.The proposed scheme, in general,can mitigate the effect of non-

[es] Los esquemas de control no centralizados aplicados a sistemas a gran escala, entre los que se incluyen las redes energéticas, son más flexibles, escalables y fiables que sus equivalentes centralizados. Dichos beneficios pueden obtenerse empleando un conjunto de controladores locales, donde cada uno de ellos es responsable de una parte del sistema, en lugar de una entidad central que controle la totalidad del sistema.Asimismo,el uso de una estructura de control no centralizada podría ser, en algunos casos, necesario, dado el problema de intratabilidad del método centralizado. Por consiguiente, la presente tesis trata sobre el estudio de enfoques de control no centralizados basados en optimización para redes energéticas a gran escala. Principalmente, esta tesis se centra en los procesos de comunicación y cooperación llevados a cabo por los controladores locales , que constituyen partes esenciales de dichos esquemas . A lo largo de esta tesis, el control predictivo basado en modelos se usa para resolver el problema de expedir energia en redes energéticas a gran escala desde un punto de vista económico. En arquitecturas no centralizadas, los controladores locales deben resolver dicho problema de forma cooperativa, el cual se formula como un problema de optimización convexo con restricciones de acoplamiento en los enlaces entre nodos, que debe ser resuelto en cada instante de tiempo. Para ello, el método de Lagrangiano aumentado se utiliza inicialmente para descomponer el problema y diseñar dos métodos de optimización distribuidos , que son iterativos y requieren que los controladores locales intercambien información entre ellos en cada iteración . A continuación, se muestra que la secuencia generada por estos métodos converge a la solución óptima a condición de que se cumplan ciertas condiciones,incluyendo cómo los controladores deben comunicarse y cooperar. Sin embargo, en la práctica,la comunicación no siempre es perfecta, es decir,el supuesto de comunicación requerido no se cumple. En el caso de fallos en los enlaces de comunicación, los métodos distribuidos podrían no ser capaces de proporcionar una solución. Para paliar este problema, se diseña un protocolo de información basado en consenso.l'v1ás aún, los métodos de optimización distribuidos se extienden a fin de que sean capaces de trabajar en redes con comunicaciones aleatorias y actualizaciones asíncronas, es decir,redes en que no todos los controladores realicen las actualizaciones . En esta configuración se muestran la convergencia y el orden de convergencia de dichos algoritmos. Se muestra, además, la implementación de estos métodos en el control predictivo económico basado en modelos para redes energéticas. La discusión incluye las técnicas que pueden usarse para reducir el número de iteraciones, así como el desempeño de los métodos, a través de un estudio numérico. Teniendo en cuenta que los métodos anteriormente mencionados requieren una comunicación intensa,se propone otro esquema no centralizado que proporciona un compromiso entre intensidad de comunicación y suboptimalidad . Dicha estrategia consiste en volver a particionar en línea el sistema con el objetivo de obtener subsistemas autosuficientes,formando coaliciones de subsistemas que no lo sean por separado,y descomponiendo el problema económico de expedición de energía en subproblemas de tipo coalicional. En este esquema ,cada subsistema se comunica únicamente con aquellos otros subsistemas que pertenezcan a la misma coalición, reduciendo asi el tráfico de comunicación. En particular, cuando todos los subsistemas son autosuficientes, el intercambio de información ya no es necesario. Finalmente,se considera el problema de la cooperación durante la implementación de las decisiones Específicamente, algunos subsistemas no acatan las decisiones tomadas con el fin de lograr un desempeño propio superior a expensas de empeorar el desempeño de otros subsistemas. Es por esto que, con el fin de lidiar con este problema, se propone un esquema resiliente, el cual consiste en un método estocástico para hacer las decisiones más robustas frente a tal comportamiento adverso, y un método de identificación y mitigación basado en evaluación de hipótesis usando inferencia bayesiana. En general, el esquema propuesto logra mitigar el efecto de los subsistemas incumplidores sobre el resto, y en un caso concreto, también permite identificar los subsistemas adversos.