Diego Muñoz Carpintero Profesor Asistente

Diego Muñoz
Grado Académico

DPhil in Engineering Science, University of Oxford.

Título(s) Profesional

Ingeniero Civil Electricista, Universidad de Chile

Descripción

Diego Muñoz Carpintero obtuvo el título de Ingeniero Civil Electricista y el grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería, en la Universidad de Chile en 2010. Luego realizó sus estudios doctorales en la Universidad de Oxford, donde trabajó en teoría de Control Predictivo para sistemas dinámicos con incerteza, y obtuvo el grado de DPhil en Ciencias de la Ingeniería en 2014. Realizó una pasantía postdoctoral en el Nanyang Instituto of Technology (Singapore), donde trabajó en control de sistemas de climatización, y otra en la Universidad de Chile, donde se enfocó en el control de microrredes, sistemas de climatización y vehículos eléctricos, con miras a eficiencia energética.

Es profesor asistente en la Universidad de O'Higgins desde 2019. Actualmente sus intereses se centran en teoría de control predictivo, aprendizaje reforzado, identificación de sistemas, y su aplicación al control eficiente de microrredes, vehículos eléctricos y de riego.

Diego Muñoz desarrolla investigación en el Instituto en las áreas de Energía y Control de Sistemas e Inteligencia Artificial y Robótica.

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  • REVISTA Information Science
  • 2023

An Online Decision-Making Strategy for Routing of Electric Vehicle Fleets


• Juan Pablo Futalef • Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Heraldo Rozas • Marcos Orchard •

http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2022.12.108

  • REVISTA 2022 24th European Conference on Power Electronics and Applications (EPE'22 ECCE Europe)
  • 2022

AC Battery: Modular Layout with Cell-level Degradation Control


• Claudio Burgos Mellado • Marcos Orchard • Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Tomislav Dragicevic • Lorenzo Reyes-Chamorro
  • REVISTA 2022 24th European Conference on Power Electronics and Applications (EPE'22 ECCE Europe)
  • 2022

A Non-cooperative Game-theoretic Distributed Control Approach for Power Quality Compensators


• Claudio Burgos Mellado • Víctor Bucarey • Helmo K. Morales-Paredes • Diego Alejandro Muñoz Carpintero •
  • REVISTA 2022 IEEE International Conference on Automation/XXV Congress of the Chilean Association of Automatic Control (ICA-ACCA)
  • 2022

The Photovoltaic Greenhouse as Energy Hub for a More Sustainable Agriculture


• Miguel Torres • Claudio Burgos Mellado • Daniel Casagrande • Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Manuel Pinto

http://dx.doi.org/10.1109/ica-acca56767.2022.10006135

  • REVISTA IEEE Transactions on Automatic Control
  • 2021

Convergence of stochastic nonlinear systems and implications for Stochastic Model Predictive Control


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Mark Cannon •

http://dx.doi.org/10.1109/tac.2020.3011845

  • REVISTA 2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE)
  • 2020

Fuzzy Interval Modelling based on Joint Supervision


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Sebastian Parra • Oscar Cartagena • Doris Saez • Luis G. Marin

http://dx.doi.org/10.1109/fuzz48607.2020.9177779

  • REVISTA 2020 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE)
  • 2020

Predictive Control based on Fuzzy Optimization for Multi-Room HVAC Systems


• Alvaro Endo • Oscar Cartagena • Doris Saez • Diego Alejandro Muñoz Carpintero •

http://dx.doi.org/10.1109/fuzz48607.2020.9177830

  • REVISTA PROCEEDINGS OF THE ANNUAL CONFERENCE OF THE PHM SOCIETY 2020
  • 2020

AN EVOLUTIONARY ALGORITHM FOR THE ELECTRIC VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH BATTERY DEGRADATION AND CAPACITATED CHARGING STATIONS


• Juan Pablo Futalef • Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Heraldo Rozas Ovando • Marcos Orchard Concha •

http://dx.doi.org/10.36001/phmconf.2020.v12i1.1281

  • REVISTA Energies
  • 2019

Hierarchical Energy Management System for Microgrid Operation Based on Robust Model Predictive Control


• Luis Gabriel Marín • Mark Sumner • Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Daniel Köbrich • Seksak Pholboon

http://dx.doi.org/10.3390/en12234453

  • REVISTA 2019 18th European Control Conference (ECC)
  • 2019

On the convergence of stochastic MPC to terminal modes of operation


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Mark Cannon •

http://dx.doi.org/10.23919/ecc.2019.8795946

  • REVISTA Applied Soft Computing
  • 2018

A new method for identification of fuzzy models with controllability constraints


• Leonel Gutiérrez • Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Felipe Valencia • Doris Saez •

http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2018.08.023

  • REVISTA Automatica
  • 2018

Stochastic Model Predictive Control with adaptive constraint tightening for non-conservative chance constraints satisfaction


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Guoqiang Hu • Costas J. Spanos •

http://dx.doi.org/10.1016/j.automatica.2018.06.026

  • REVISTA 2018 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE)
  • 2018

A Robust Predictive Control Strategy for Building HVAC Systems Based on Interval Fuzzy Models


• Oscar Cartagena • Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Doris Saez •

http://dx.doi.org/10.1109/fuzz-ieee.2018.8491442

  • REVISTA Proceedings of the Fourth european conference of the prognostics and health management society 2018
  • 2018

An approach to Prognosis-Decision-Making for route calculation of an electric vehicle considering stochastic traffic information


• Heraldo Rozas Ovando • Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Aramis Pérez • Kamal Medjaher • Marcos Orchard Concha
  • REVISTA Systems & Control Letters
  • 2015

Robust MPC strategy with optimized polytopic dynamics for linear systems with additive and multiplicative uncertainty


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Mark Cannon • Basil Kouvaritakis •

http://dx.doi.org/10.1016/j.sysconle.2015.03.008

  • REVISTA Transportation Science
  • 2015

A Methodology Based on Evolutionary Algorithms to Solve a Dynamic Pickup and Delivery Problem Under a Hybrid Predictive Control Approach


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Doris Saez • Cristián E. Cortés • Alfredo Núñez •

http://dx.doi.org/10.1287/trsc.2014.0569

  • REVISTA IFAC Proceedings Volumes
  • 2014

Striped Parameterized Tube Model Predictive Control


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Basil Kouvaritakis • Mark Cannon •

http://dx.doi.org/10.3182/20140824-6-za-1003.00362

  • REVISTA International Journal of Systems Science
  • 2013

Efficient prediction strategies for disturbance compensation in stochastic MPC


• Basil Kouvaritakis • Mark Cannon • Diego Alejandro Muñoz Carpintero •

http://dx.doi.org/10.1080/00207721.2012.737487

  • REVISTA 52nd IEEE Conference on Decision and Control
  • 2013

Recursively feasible Robust MPC for linear systems with additive and multiplicative uncertainty using optimized polytopic dynamics


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Mark Cannon • Basil Kouvaritakis •

http://dx.doi.org/10.1109/cdc.2013.6760029

  • REVISTA Proceedings of the 32nd Chinese Control Conference
  • 2013

Efficient robust output feedback MPC


• Qifeng Cheng • Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Mark Cannon • Basil Kouvaritakis •
  • REVISTA 2012 IEEE 51st IEEE Conference on Decision and Control (CDC)
  • 2012

Offline tube design for efficient implementation of parameterized tube model predictive control


• Sasa V. Rakovic • Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Mark Cannon • Basil Kouvaritakis •

http://dx.doi.org/10.1109/cdc.2012.6426246

  • REVISTA 2011 9th IEEE International Conference on Control and Automation (ICCA)
  • 2011

On prediction strategies in stochastic MPC


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Mark Cannon • Basil Kouvaritakis •

http://dx.doi.org/10.1109/icca.2011.6137899

  • REVISTA IEEE Congress on Evolutionary Computation
  • 2010

Hybrid predictive control design with mixed inputs based on PSO and its application for control of a Batch Reactor


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Doris Saez • Igor Skrjanc •

http://dx.doi.org/10.1109/cec.2010.5586325

  • REVISTA IEEE Congress on Evolutionary Computation
  • 2010

Evolutionary algorithms and fuzzy clustering for control of a dynamic vehicle routing problem oriented to user policy


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Alfredo Núñez • Doris Saez • Cristián E. Cortés •

http://dx.doi.org/10.1109/cec.2010.5586534

  • REVISTA Transportation Science
  • 2009

Hybrid Adaptive Predictive Control for a Dynamic Pickup and Delivery Problem


• Cristián E. Cortés • Doris Saez • Alfredo Núñez • Diego Alejandro Muñoz Carpintero •

http://dx.doi.org/10.1287/trsc.1080.0251

  • REVISTA Automatica

Striped Parameterized Tube Model Predictive Control


• Diego Alejandro Muñoz Carpintero • Basil Kouvaritakis • Mark Cannon •

http://dx.doi.org/10.1016/j.automatica.2015.12.032

Proyecto Adjudicado

Es un hecho aceptado en la comunidad científica que la emisión de CO2 es de los grandes responsables del calentamiento global. Por ello, ha habido muchas iniciativas para lograr la reducción de estas emisiones. Chile en particular, ha suscrito el compromiso de Carbono Neutralidad al 2050 y en ese contexto ha redactado una Estrategia Nacional de Electromovilidad para dar una hoja de ruta para estimular su adopción. Se espera que la transición hacia la electromovilidad y el fomento a la eficiencia energética en transporte contribuirá con cerca del 20% de las reducciones de emisiones de CO2 necesarias para lograr dicho compromiso. Dado este contexto, esta propuesta abordará diversos aspectos relacionados con la electromovilidad, con foco en la región de O’higgins, donde la adopción ha sido más lenta de lo esperado, contando por ejemplo con reducida infraestructura de carga y venta de vehículos eléctricos. Se destaca además que previo a la inauguración de la Universidad de O’Higgins, no había una institución que formara capital avanzado en estas temáticas. Por lo anterior, en este proyecto, se pondrá especial atención al modelamiento de baterías y/o flotas de vehículos eléctricos (VEs), de gestión y métodos toma de decisiones en aplicaciones como gestión de flotas, interconexión de VEs en la red y asignación de precios, y desarrollo de métodos de control para motores eléctricos, conversores, baterías y otros para electromovilidad. El proyecto instalará y desarrollará en la Región de O’Higgins capacidades humanas avanzadas y fortalecerá la cooperación nacional e internacional en temáticas relacionadas con la electromovilidad. Se realizará difusión y divulgación hacia la comunidad tanto en la Universidad de O’Higgins (UOH) como en las instituciones asociadas, considerando actividades presenciales y online: Las actividades online se dejarán abiertas al público en youtube. Esta propuesta contempla la ejecución de 3 modalidades de vinculación. En la primera modalidad (A) se realizarán 3 viajes por parte de estudiantes de pre y posgrado y académicos a las instituciones extranjeras participantes del proyecto para capacitarse/especializarse en modelamiento, gestión y control para electromovilidad. En la segunda modalidad (B) se realizarán cátedras y talleres online, para cursos de pre y posgrado en la Universidad de O’Higgins y abiertos a todas las instituciones participantes del proyecto. En la tercera modalidad (C) se realizarán 2 encuentros nacionales donde se realizarán seminarios y talleres presenciales y reuniones de investigación, donde están invitados alumnos de pre y posgrado de las instituciones participantes, y se realizará el Encuentro de Electromovilidad de O’Higgins 2024, donde se invitará 3 participantes extranjeros e investigadores nacionales participantes del proyecto, para difundir a la comunidad los avances en el área de la electromovilidad y estimular su adopción. Con este mismo propósito, se adquirirá e instalará en la UOH 2 puntos de recarga de vehículos eléctricos. Notar que actualmente la UOH tiene en su campus rancagua un cargador de bicicletas eléctrico del tipo solar-eólico para uso del estudiantado y la comunidad en general Finalmente, se buscará presentar las principales conclusiones y/o resultados de este proyecto en conferencias científicas o revistas nacionales y/o internacionales. Con las acciones propuestas se busca fortalecer la colaboración internacional, empoderar a las comunidades y promover el uso de nuevas tecnologías de cero emisiones en medios de transporte en la región y el país, al mismo tiempo que se reduce la generación de gases de efecto invernadero, contribuyendo a lograr una sociedad energéticamente sustentable.
Investigador/a Responsable
  • Enero 2023
  • - Enero 2027
Proyecto Adjudicado

Plataforma experimental de control distribuido de módulos de potencia Consiste en diversos módulos de baja potencia que pueden configurarse e interconectarse para implementar variadas topologías emergentes de sistemas eléctricos y topologías de conversión como: microrredes, enlaces de alto voltaje en corriente continua (HVDC), convertidores modulares multinivel (MMC), sistemas de baterías (BESS), cargadores rápidos, entre otros. Cada módulo de potencia posee una unidad de control propia coordinada por una unidad central, lo que permite implementar esquemas de control distribuido. Además, la plataforma contempla una etapa de amplificación de potencia trifásica, que permite generar físicamente los voltajes y corrientes de un punto común de acoplamiento con una red eléctrica emulada en tiempo-real. Esto permite estudiar la interacción de la red emulada con los sistemas eléctricos y las topologías de conversión emergentes descritas anteriormente. Por consiguiente, esta plataforma agiliza el prototipado, tanto en hardware de potencia como de control, permitiendo la validación experimental de estrategias de control distribuido que, a diferencia del control centralizado (tradicionalmente utilizado en la academia e industria), presenta ventajas que son de utilidad para mejorar la resiliencia de los sistemas eléctricos, como son: mejor confiabilidad, flexibilidad, escalabilidad, operación plug-and-play y tolerancia a fallas de un solo punto.
Co-Investigador/a
Proyecto En Ejecución

En los últimos años, la electromovilidad a nivel mundial ha tenido un aumento significativo, el que ha sido motivado por la necesidad mundial de disminuir la dependencia de combustibles fósiles, para ir hacia una matriz energética basada en fuentes de energías más limpias, menos contaminantes y amigables con el medio ambiente. En recientes años ha habido un aumento significativo de vehículos híbridos y totalmente eléctricos transitando en las calles del mundo. Por ejemplo, el año 2021 hubieron cerca de 16.5 millones de este tipo de vehículos y se espera un aumento exponencial en los años siguientes. Chile no está ajeno a esta tendencia, teniéndose que la venta de modelos eléctricos en 2011 hasta agosto de 2022 ha sido de 1.522 vehículos 100% eléctricos (EV), a los que se suman 607 modelos híbridos Plug-In (PHEV), conformando un parque total de 2.129. Además, se espera que al 2030 el parque de vehículos eléctricos alcance las 80.000 unidades circulando. Al analizar un vehículo eléctrico, se tiene que, de manera general, sus componentes son bastantes similares a los presentes en vehículos de combustión interna. La diferencia principal radica en que los vehículos totalmente eléctricos o híbridos tienen incorporado un banco de baterías, el que se compone de cientos de celdas de baterías de ion litio interconectadas entre sí. En este sentido, la energía almacenada por un banco de baterías se caracteriza por su capacidad nominal. Notar que la capacidad de una batería va disminuyendo con su uso, por lo cual, es un indicador del nivel de degradación de la misma. Una práctica común en electromovilidad es reemplazar el banco de baterías cuando éste ha alcanzado ha alcanzado un 80% de su capacidad nominal. Notar que, en este contexto, si bien el banco de baterías descartado no puede ser utilizado en aplicaciones de electromovilidad, si puede ser utilizado en otras aplicaciones menos demandantes como almacenamiento estático de energía. Tomando en cuenta el auge de la electromovilidad en el mundo y que un banco de baterías de un vehículo eléctrico típicamente tiene una vida útil de 10 años, se tendrá en el corto plazo, a nivel mundial, un gran número de bancos de baterías desechados de aplicaciones de electromovilidad. En este escenario, en este proyecto, se detecta el problema de qué hacer con la gran cantidad de baterías desechadas que habrá a nivel mundial en pocos años. Notar que este tipo de baterías no pueden ser desechadas en vertederos de basura ya que contienen materiales peligrosos tanto para los seres humanos como para el medio ambiente. Además, no pueden ser almacenadas en los domicilios particulares de los dueños de los vehículos, ya que, si son manipulados incorrectamente, pueden explotar, generando fuego y gases nocivos. En base a esto, la oportunidad que se aborda con este proyecto es de valorizar este residuo (baterías desechadas) en un producto de valor para el mercado y la sociedad y que pueda ser utilizado como almacenamiento de energía en otras aplicaciones. En particular, proponemos una topología de electrónica de potencia capaz de integrar baterías de distintos tipos (voltaje nominal, capacidad, química, etc.) y mediante técnicas de control avanzadas, hacer funcionar el dispositivo como una sola entidad desde el punto de vista de la aplicación y/o usuario final y al mismo tiempo, gestionar internamente los estados (estado de carga, nivel de degradación, etc.) de todas las baterías integradas por la topología (para optimizar el funcionamiento y autonomía del dispositivo).
Co-Investigador/a
  • Enero 2023
  • - Enero 2025
Proyecto En Ejecución

Proyecto internacional de colaboración que se enfoca en el análisis de estabilidad y diseño de sistemas de control y estimación para sistemas híbridos que operan en redes de industria 4.0. El objetivo es desarrollar métodos y algritmos que puedan lidiar con desafíos como detección de fallas, monitoreo, efectos de muestreo, cuantización, limitaciones de ancho de banda y magnitud de señales, presencia de incertezas, retardos, no linealidades y pérdidas de paquetes. Para obtener soluciones no conservativas, se considera el uso de herramientas de programación semidefinida.
Co-Investigador/a
  • Marzo 2022
  • - Marzo 2025
Proyecto En Ejecución

This project will consider the design of Stochastic MPC strategies based Computational Intelligence techniques such as fuzzy models and neural networks, but focusing on achieving theoretical properties such as stability and feasibility, increasing computation speed, and can use control policies. This is novel in that these properties are hardly ever obtained when using nonlinear models in SMPC. Additionally, we will aim to systematize the stability and convergence analyses. These developments will be validated on applications such as irrigation systems, climatization systems, microgrids. This is expected to improve the performance of existing control methods for systems with stochastic uncertainty, and enable the design of advanced control systems where the lack of guarantees or slow computation does not permit the implementation of advanced control systems. Additionally, the development of ad-hoc controllers based on SMPC with RL for Electric Vehicle Routing will be tackled in this research. This controller will be tackled following principles particularly selected for this application since stability is not a major concern here because of the finite horizon for every day of operation.
Co-Investigador/aCo-Investigador/a
  • Enero 2022
  • - Enero 2023
Proyecto En Ejecución

Co-Investigador/a
  • Julio 2021
  • - Julio 2023
Proyecto En Ejecución

En este proyecto, se busca general nuevas tecnologías que permitan mejorar el manejo de recursos hídricos en la sexta región.
Co-Investigador/a
  • Noviembre 2019
Proyecto En Ejecución

Esta Propuesta de Instalación se da en el contexto de una Universidad nueva que se encuentra en pleno periodo de conformación de su planta académica; el Dr. Diego Muñoz Carpintero será el primer experto en el área de control automático del Instituto de Ciencias de la Ingeniería y la Universidad, complementado de este modo la planta docente y de investigación en Ingeniería Eléctrica. La Universidad y el Instituto de Ciencias de la Ingeniería consideran como aspectos centrales de su misión una vocación de excelencia académica y profesional, y de responsabilidad social con un sentido de pertenencia regional. Respecto del último punto, es prioritaria la investigación relevante para las actividades principales de la región, minera y agroindustrial, y en temáticas de relevancia local y global, como energía, sustentabilidad, y en ciencias físicas y matemáticas. La selección del investigador para este concurso cumple todos los criterios de excelencia en investigación, docencia, y de relevancia de su investigación en un contexto regional y global. La propuesta de investigación se centra en temas de electro-movilidad y eficiencia energética. En particular, abordará problemáticas relacionadas con vehículos eléctricos (EVs): ruteo de flotas de EVs para maximización de vida útil de las baterías, control tolerante a fallas de EVs, diseño de estrategias de control de servicios auxiliares brindadas por estaciones de carga de EVs, y el diseño y análisis de estrategias de control y optimización para estos problemas. La investigación en estos temas posee relevancia local por su impacto en sustentabilidad y utilidad para las principales actividades económicas de la región (minería y agroindustrial), y también poseen relevancia global por enmarcarse en las tendencias globales de conversión al uso de energías limpias y eficientes. Finalmente, existen sinergias entre este proyecto de investigación y el perfil del Dr. Muñoz, con otros proyectos y el perfil de otros académicos del Instituto.
Co-Investigador/aCo-Investigador/a
  • Diciembre 2018
  • - Enero 1970
Proyecto En Ejecución

Este proyecto busca desarrollar un sistema de control de ruta que optimice costos de operación, minimizando el impacto económico de la degradación de baterías de ion-litio en una flota de vehículos eléctricos.
Co-Investigador/a
  • Marzo 2017
  • - Octubre 2019
Proyecto Ejecutado

Esta investigación busca diseñar estrategias de Control Predictivo Robusto y Control Predictivo Estocástico que reduzcan la distancia entre la teoría y la práctica, en particular habilitando el uso de parametrizaciones complejas en los problemas de control óptimo, mediante una reducción en la carga computacional, y eliminando el conservatismo en la imposición de restricciones probabilísticas, para así mejorar el desempeño de los sistemas de control en sistemas reales, tales como sistemas de climatización, micro-redes y ruteo de vehículos eléctricos
Investigador/a Responsable