[ca] Aquest projecte aplica tècniques d'Aprenentatge Reforçat (RL) sobre un model virtual d'una Microgrid, amb l'objectiu d'aconseguir el control òptim de la distribució d'energia per maximitzar el benefici econòmic dels clients del Microgrid. L'interès del Microgrid recae en la creació d'una vermella elèctrica local que distribueix l'energia mitjançant fonts d'energia renovable i bateries que, amb l'aplicació de control intel·ligent, coordina els seus usuaris per obtenir el resultat més beneficiós per la xarxa. El Microgrid plantat adopta una estructura centralitzada on un controlador central pren totes les decisions de distribució energètica, optimitzant el control cap a un objectiu comó. El model virtual aconsegueix actuar com un Microgrid real, però manté una resposta simplificada per a aliviar la computació i facilitar l'aprenentatge de l'algoratge. El model es dissenya amb la plataforma "Simulink", que permet una fècil modificació dels parèmetres si així ho desitja. El model simulat inclou models de plaques fotovoltaiques, microturbines de vent, bateries elèctriques i llars. El Aprendizaje Reenforzado suposa una forma innovadora de disenyar l'algoritme de control del Microgrid, puesto que es basa en interactuar con el model virtual i obtenir retroalimentació sobre l'efectivitat de las acciones, para acabar determinant la combinació d'accions més òptimes. El llenguatge de programació "Python" s'utilitza per implementar l'aprenentatge reforçat en el Microgrid, fent l'ús de la llibreria "Stable Baselines" per controlar el valor de potència prove¨ıt per la bateria de la red, tenint en compte que té una capacitat limitada. El projecte analitza els resultats per veure quines tendències segueix l'algoratge utilitzat, "Actor Crític Suau" (SAC). L'objectiu final ´es obtenir un algorisme que pugui ser implementat en un Microgrid real, i continuar el seu procés d'entrenament offline per seguir millorant el seu control sobre el Microgrid a temps real.

[es] Este proyecto aplica técnicas de Aprendizaje Reenforzado (RL) sobre un modelo virtual de un Microgrid, con el objetivo de conseguir que el control optimice la distribucón de energía para maximizar el beneficio económico de los clientes del Microgrid. El interés del Microgrid recae en la creación de una red eléctrica local que distribuye la energía mediante fuentes de energía renovable y baterías que, con la aplicación de control inteligente, coordina sus usuarios para obtener el resultado més beneficioso para la red. El Microgrid planteado adopta una estructura centralizada donde un controlador central toma todas las decisiones de distribución energética, optimizando el control hacia un objetivo común. El modelo virtual consigue actuar como un Microgrid real, pero mantiene una respuesta simplificada para aliviar la computaci´on y facilitar el aprendizaje del algoritmo. El modelo se dise˜na con la plataforma "Simulink", que permite una f´acil modificación de los parámetros si así se desea. El modelo simulado incluye modelos de placas fotovoltaicas, microturbinas de viento, baterías eléctricas y hogares. El Aprendizaje Reenforzado supone una forma innovadora de diseñar el algoritmo de control del Microgrid, puesto que se basa en interactuar con el modelo virtual y obtener retroalimentación sobre la efectividad de las acciones, para acabar determinando la combinación de acciones más ´optima. El lenguaje de programación "Python" es utilizado para implementar el Aprendizaje Reenforzado en el Microgrid, haciendo uso de la librería "Stable Baselines" para controlar el valor de potencia provista por la batería de la red, considerando que tiene una capacidad limitada. El proyecto analiza los resultados para ver qué tendencias sigue el algoritmo utilizado, "Actor Crític Suave" (SAC). El objetivo final es obtener un algoritmo que pueda ser implementado en un Microgrid real, y continuar su proceso de entrenamiento offline para seguir mejorando su control del Microgrid a tiempo real.