Tecnología para un progreso sostenible: Un Plan Arquitectónico para la Próxima Generación del Dynamic ESS de Victron: De Fallos Heurísticos a Optimización Robusta

Prólogo: Actualmente el Sistema Dinámico de Almacenamiento Energético DESS de VICTRON utilizado en los Multipus 2 por ejemplo, hace una gestión a menudo errónea e incluso contraproducente de la energía, causado en origen a mi entender principalmente por la baja capacidad de cálculo de los equipos. Utilizando la capacidad investigadora de Gemini 2.5 Pro, vemos soluciones y cambios lógicos e interesantes que podrían implementarse y convertir los sistemas VICTRON en verdaderos gestores inteligentes de la energía residencial, e incluso ayudar a reducir la posibilidad de apagones como el vivido en España recientemente, al ayudar a aplanar la curva de consumo y aprovechar más las energías renovables.

Parte I: Deconstrucción de los Fallos Operativos Reportados del DESS

Esta sección disecciona sistemáticamente los fallos más comunes y críticos reportados por la comunidad de usuarios de Victron. Cada modo de fallo se presenta no como un error aislado, sino como un síntoma de problemas más profundos y sistémicos en la lógica central y la filosofía de control del Sistema Dinámico de Gestión de Energía (DESS).

El Paradigma de las Importaciones de Red en Medio de la Abundancia Solar

La queja más frecuente y contraintuitiva sobre el DESS es su tendencia a comprar activamente energía de la red, a menudo a un coste no trivial, precisamente cuando hay un excedente de energía solar fotovoltaica "gratuita" disponible. Este comportamiento contradice directamente el objetivo principal de cualquier sistema de gestión de energía doméstico: maximizar el autoconsumo y minimizar los costes energéticos. Este fallo no es una anomalía ocasional, sino una manifestación recurrente de una lógica de control defectuosa.

La evidencia de este problema es abundante y clara en los foros de la comunidad. Un usuario documenta un caso en el que el DESS planea comprar aproximadamente 1.8 kWh de la red, a pesar de que hay un excedente solar de al menos 2 kWh disponible casi al mismo tiempo.¹ Este ejemplo por sí solo revela un defecto fundamental en la priorización de las fuentes de energía; el sistema no trata consistentemente la energía fotovoltaica como la fuente principal y más rentable. El problema se detalla aún más en otros informes, donde se observa que el DESS carga la batería desde la red para cumplir con un objetivo de Estado de Carga (SOC) por hora predefinido, incluso cuando el pronóstico solar diario indica que la batería alcanzará el 100% de SOC más tarde en el día utilizando únicamente energía solar.² Este comportamiento apunta a una adhesión rígida y miope a un cronograma por hora, en detrimento de la optimización global diaria.

Se podría especular que el algoritmo intenta minimizar las pérdidas de conversión DC-AC-DC suministrando las cargas de AC directamente desde la red (AC) mientras utiliza la energía fotovoltaica acoplada en DC para cargar la batería (DC).² Sin embargo, esta lógica se desmorona cuando la generación fotovoltaica es suficiente para cubrir las cargas domésticas, haciendo que la importación de la red sea completamente innecesaria y económicamente irracional. De hecho, un desarrollador de Victron Energy, Dirk-Jan Faber, ha reconocido esto como un problema conocido en el que el equipo está trabajando, confirmando que no es un comportamiento intencionado y que se está buscando una solución para un conjunto limitado de sistemas afectados.²

Un análisis más profundo sugiere que la función objetivo del algoritmo está ponderada incorrectamente. Parece que impone una penalización excesivamente alta a la desviación de un objetivo de SOC por hora precalculado. Esta penalización es tan significativa que supera el coste monetario real de importar energía de la red. Esto indica una estrategia de control que prioriza la adherencia al plan sobre la realidad económica en tiempo real. El proceso de pensamiento del algoritmo parece ser el siguiente: primero, observa una desviación entre el SOC real y el objetivo para la hora actual; segundo, se pregunta por qué existe esta desviación, ignorando la disponibilidad de una fuente de energía gratuita (solar); tercero, concluye que la forma de minimizar el "error" de SOC es gastar dinero real en energía de la red. Por lo tanto, no se trata de un simple error de programación, sino de un defecto de diseño fundamental en la formulación de la función objetivo. El sistema está optimizando para un objetivo equivocado: la adherencia servil a un paso intermedio del plan, en lugar del objetivo final de un coste diario mínimo.

La Ineficiente Simbiosis de Importación y Exportación

Otro comportamiento desconcertante y económicamente perjudicial observado en el DESS es la exportación simultánea de energía desde la batería a la red mientras se importa energía de la red para cubrir las cargas del hogar. Esta operación concurrente es intrínsecamente ineficiente, ya que incurre en pérdidas innecesarias de ida y vuelta en la batería y expone al usuario a los diferenciales de precios de compra y venta de energía (spread), lo que representa una clara ineficiencia operativa.

Este fallo queda perfectamente encapsulado en un informe de usuario donde el sistema exporta una potencia planificada de 1.5 kW mientras importa simultáneamente 1.5 kW para cubrir una carga de 3 kW de electrodomésticos.³ La explicación proporcionada por otro miembro de la comunidad es reveladora: "No 'compensa' el consumo propio, no es así como DESS está diseñado para funcionar".³ Esto expone la causa raíz: el comando de exportación del DESS es un valor de potencia estático y fijo, no un objetivo dinámico de

posición neta en la red. Al sistema se le ordena "exportar 1.5 kW" y ejecuta esta orden ciegamente, sin la inteligencia para modular la descarga de la batería en función del consumo local en tiempo real. Los desarrolladores de Victron han reconocido esto como un "problema conocido" y han indicado que las versiones beta más recientes tienen como objetivo "permitir una mayor descarga durante una venta programada, cuando las cargas lo demanden".³ Esta admisión confirma la deficiencia arquitectónica en el diseño inicial.

Este fallo particular demuestra una falta de una estructura de control jerárquica adecuada. Existe una desconexión crítica entre el planificador de alto nivel (que establece un cronograma de exportación de varias horas) y el controlador de bajo nivel (que ejecuta el flujo de potencia segundo a segundo). Un controlador de bajo nivel competente debería interpretar el plan de alto nivel como un objetivo (por ejemplo, "lograr una exportación neta de 1.5 kW") y ajustar sus salidas (descarga de la batería) en tiempo real para alcanzar ese objetivo mientras satisface las cargas locales. La arquitectura actual parece ser un sistema de control de una sola capa, donde un plan se genera y luego se ejecuta sin retroalimentación ni ajuste inteligente.

Una arquitectura de sistema correcta, como se describe en la literatura académica sobre sistemas de gestión de energía ⁴, emplearía al menos dos niveles. El Nivel 1 (Planificador) establecería un objetivo estratégico, como: "Durante la próxima hora, deberíamos exportar un

promedio de 1.5 kW". El Nivel 2 (Despachador o Controlador en Tiempo Real), que se ejecuta cada pocos segundos, calcularía entonces la acción necesaria: $Desc a r g a_R e q u er i d a_B a t er \overset{ı}{ˊ} a = E x p or t a c i \overset{o}{ˊ} n_O bj e t i v o (1.5 kW) + C a r g a_A C_A c t u a l$ . Este enfoque garantiza que el flujo neto de la red coincida con el plan estratégico, eliminando por completo la posibilidad de importación y exportación simultáneas. En conclusión, este problema no es un error menor, sino una prueba prima facie de una arquitectura de control excesivamente simplista que es fundamentalmente inadecuada para un entorno dinámico.

Los Peligros de la Procrastinación: Estrategias de Carga Fotovoltaica Subóptimas

Una crítica recurrente al DESS es su estrategia de alto riesgo de retrasar la carga de la batería con la energía solar fotovoltaica hasta última hora de la tarde. Aunque esto podría ser un intento de optimizar para alguna métrica, como minimizar el tiempo que la batería pasa al 100% de SOC, expone al usuario a un riesgo financiero significativo si el pronóstico solar resulta ser demasiado optimista. Si las nubes aparecen inesperadamente por la tarde, el sistema se ve obligado a comprar energía de la red a precios de hora punta para cubrir las necesidades nocturnas.

Los usuarios informan que el DESS "retrasa la carga desde la energía solar hasta que es demasiado tarde", lo que a menudo resulta en la necesidad de cargar desde la costosa red eléctrica por la tarde.⁶ Un usuario articula el problema con perfecta claridad: el DESS elige exportar la energía fotovoltaica temprano y cargar al final de la tarde, pero el "riesgo de este enfoque es que el tiempo puede cambiar... Es mejor adoptar el enfoque más conservador".⁷ Este comportamiento parece estar estrechamente ligado al "Modo Comercio" (Trade Mode), que prioriza los ingresos potenciales de la exportación sobre la certeza del autoconsumo.¹ La introducción del "Modo Verde" (Green Mode) fue una respuesta a esto, con el objetivo de "cargar las baterías lo antes posible".⁸ Sin embargo, esto crea una elección binaria y burda para el usuario, en lugar de una estrategia matizada y gestionada por el riesgo.

El problema subyacente es que el algoritmo del DESS carece de un concepto formal de riesgo o incertidumbre. Opera basándose en un único pronóstico determinista como si fuera una verdad absoluta. Un sistema robusto no utilizaría un único valor de pronóstico, sino que operaría con un pronóstico que tiene asociada una banda de incertidumbre (una distribución de probabilidad). La estrategia de carga sería entonces una función de la tolerancia al riesgo del usuario. La literatura académica sobre el control de HEMS está repleta de métodos para manejar la incertidumbre, como la Optimización Estocástica, la Optimización Robusta y la Programación con Restricciones de Probabilidad (Chance-Constrained Programming).⁹ Estos métodos no asumen un pronóstico perfecto; optimizan una estrategia que funciona bien en una

gama de escenarios futuros probables.

El problema de la "procrastinación" en la carga es una consecuencia directa del uso de un modelo de planificación frágil y determinista en un mundo estocástico (incierto). La solución no es simplemente "cargar antes" (el mazo del Modo Verde), sino adoptar un paradigma de optimización fundamentalmente más robusto que modele y gestione explícitamente la incertidumbre del pronóstico. Esto transformaría la elección del usuario de un interruptor binario a una herramienta de gestión de riesgos sofisticada.

La Tiranía del Objetivo Horario

La lógica rígida del DESS de seguir un objetivo de SOC hora por hora es un motor principal de muchos de los comportamientos irracionales del sistema. Al centrarse intensamente en alcanzar un valor de SOC específico al final de cada intervalo de 60 minutos, el sistema toma decisiones deficientes que son perjudiciales para el objetivo global de 24 horas.

El concepto del "objetivo de SOC por hora" se identifica como un problema recurrente.² Si no se alcanza el objetivo, el sistema "hará 'algo' para lograr el SOC, como cargar desde la red". Esto se corrobora en otros hilos, donde un usuario se pregunta por qué la batería no se está cargando a pesar de estar por debajo del SOC objetivo, especulando que al sistema solo le importa el SOC al

final de la hora.⁶ Esta segmentación horaria rígida impide un comportamiento inteligente y oportunista. Por ejemplo, si el sol brilla con fuerza a las 10:15 AM, un sistema inteligente cargaría agresivamente en ese momento, incluso si supera el objetivo de las 11:00 AM, porque es el momento más eficiente para hacerlo. La lógica actual del DESS parece impedir esto. El problema también se manifiesta a la inversa: un usuario señala que el DESS a veces "inyecta la energía fotovoltaica disponible a la red cuando el SOC objetivo se alcanza demasiado pronto", lo cual es igualmente irracional si las horas posteriores tienen precios de exportación más altos.²

Este comportamiento indica que el DESS está resolviendo una serie de 24 problemas de optimización independientes de una hora, en lugar de un único problema de optimización cohesivo de 24 horas. Esto es una mala interpretación fundamental del problema de control, conocido en la teoría de control como el problema del control miope. Los objetivos horarios deberían ser directrices suaves dentro de un plan más amplio, no órdenes férreas.

Esta situación es análoga a conducir un coche mirando solo el metro de carretera que está directamente delante. Se podría centrar perfectamente el coche en ese metro, pero se fracasaría en tomar una curva suave y eficiente que comienza 10 metros más adelante. El Control Predictivo Basado en Modelo (MPC, por sus siglas en inglés) resuelve este problema exacto.¹² El MPC optimiza una secuencia de acciones de control sobre un

horizonte futuro (por ejemplo, 24 horas) en cada paso de tiempo. Genera un plan completo, ejecuta solo el primer paso, y luego vuelve a planificar en el siguiente paso de tiempo con información actualizada. Este enfoque de "horizonte recesivo" asegura que las acciones tomadas "ahora" estén siempre al servicio del objetivo a largo plazo, haciendo que los objetivos intermedios sean flexibles y respondan a las condiciones en tiempo real. La "tiranía del objetivo horario" es un resultado directo de no utilizar un marco de control de horizonte recesivo adecuado como el MPC. La solución es reemplazar el programador miope hora por hora por un verdadero controlador MPC.

Parte II: El Desafío Central – Incertidumbre y Optimización en la Gestión de Energía Doméstica

Esta sección pasa de catalogar los síntomas a diagnosticar la enfermedad fundamental. Establecerá el contexto teórico de por qué el enfoque actual del DESS está fallando, centrándose en los desafíos entrelazados de gestionar la incertidumbre y definir un objetivo de optimización correcto. Esto proporciona el "porqué" que justifica las recomendaciones arquitectónicas de la Parte III.

La Fragilidad de la Planificación Determinista en un Mundo Estocástico

El defecto central del DESS es su dependencia de un modelo determinista. La generación solar y el consumo de energía doméstico son procesos inherentemente estocásticos (aleatorios). Cualquier estrategia de control que trate un único pronóstico como una certeza es frágil por diseño y está garantizada a fallar cuando la realidad se desvíe de ese pronóstico.

El impacto de los errores de pronóstico es un tema recurrente en las quejas de los usuarios. El sol impredecible de la primavera y los pronósticos solares inexactos se citan como una causa directa del bajo rendimiento del DESS.⁶ La literatura académica es inequívoca en este punto. La necesidad de manejar la incertidumbre es un motor principal para la investigación en HEMS. Los artículos discuten explícitamente los desafíos de las "incertidumbres en la demanda de carga y la potencia de salida de las FER (Fuentes de Energía Renovables)" ⁴, la "incertidumbre involucrada en el pronóstico debido a la naturaleza intermitente de las fuentes renovables" ¹⁰, y la necesidad de que los sistemas sean "robustos frente a perturbaciones externas".¹³ Se proponen varios métodos avanzados en la literatura para abordar esto, incluyendo la Optimización Estocástica, la Optimización Robusta (RO) y la Programación con Restricciones de Probabilidad (CCP) ¹⁰, todos los cuales incorporan explícitamente la incertidumbre en el modelo.

La elección del paradigma de control tiene profundas implicaciones para la confianza del usuario. Un sistema determinista que falla con frecuencia cuando los pronósticos son incorrectos parece "estúpido" o "con errores" para el usuario.¹ Un sistema robusto que toma decisiones conservadoras pero seguras frente a la incertidumbre, o un sistema estocástico que es óptimo en promedio, sería percibido como más inteligente y fiable, incluso si no es perfecto en cada instancia. Esta percepción es crucial; cuando un sistema se comporta de manera impredecible o ilógica, erosiona la confianza del usuario. Como resultado, los usuarios desactivan la función por completo ² o recurren a soluciones de terceros ⁷, lo que anula el propósito de la característica. Adoptar una arquitectura de control que maneje formalmente la incertidumbre no es solo una actualización técnica; es un paso crítico para reconstruir la confianza del usuario y garantizar la viabilidad del producto. El objetivo debe ser crear un sistema que falle de manera elegante y predecible, no de forma catastrófica y extraña.

El Dilema de la Optimización: Reconciliando Objetivos Contradictorios

Un sistema de gestión de energía doméstico debe equilibrar múltiples objetivos, a menudo en conflicto: minimizar el coste, maximizar el autoconsumo, preservar la vida útil de la batería y mantener el confort del usuario. La implementación actual del DESS falla porque su función objetivo está mal definida, es incompleta o utiliza ponderaciones inapropiadas, lo que lo lleva a optimizar para resultados equivocados.

El conflicto es evidente en la dicotomía del modo "Comercio" frente al modo "Verde".⁸ El modo "Comercio" prioriza el arbitraje económico, incluso a riesgo de un menor autoconsumo.¹ El modo "Verde" prioriza el autoconsumo y la aversión al riesgo, sacrificando beneficios potenciales.⁸ Esto demuestra que el sistema no puede equilibrar estos objetivos simultáneamente. Un objetivo crítico que falta es la salud de la batería. Los usuarios expresan el deseo de funciones que protejan la batería, como limitar la carga al 90% de SOC o cargar más lentamente.⁸ El DESS actual parece ignorar la degradación de la batería como un coste, lo que lleva a una (des)carga agresiva que puede exceder los límites del BMS y acortar la vida útil.⁶

La literatura académica proporciona un camino claro a seguir. Los modelos HEMS avanzados utilizan una función de coste multiobjetivo.¹² Esta función incluye explícitamente términos para el coste de la energía de la red, pero también para el coste de la degradación de la batería ¹⁸, y potencialmente penalizaciones por desviarse de los ajustes de confort.

La falta de un modelo de coste de degradación de la batería es una omisión estratégica importante. El Coste Total de Propiedad (TCO) de un sistema de baterías está dominado por su coste de capital y su vida útil. Al optimizar solo para las facturas de electricidad diarias, el DESS puede estar ganando la batalla diaria pero perdiendo la guerra a largo plazo, costando potencialmente al usuario más en el reemplazo prematuro de la batería de lo que le ahorra en energía. Desde un principio económico básico, el coste de uso de un activo debe incluir su depreciación. Para una batería, esta es la degradación causada por cada ciclo de carga/descarga. Existe un rico cuerpo de investigación sobre la modelización de este coste de degradación, considerando factores como la profundidad de descarga (DoD), el estado de carga (SOC) y la tasa C.¹⁹ Estos modelos pueden ser linealizados o simplificados para su inclusión en un problema de optimización.¹⁹ Al omitir este coste, el algoritmo del DESS ve los ciclos de la batería como "gratuitos" y, por lo tanto, la sobreutilizará. Por ejemplo, podría realizar un ciclo profundo para capturar un pequeño arbitraje de precios que es menor que el coste de degradación invisible en el que incurre. Integrar un modelo de coste de degradación de la batería realista en la función objetivo del DESS es el paso más importante para alinear el comportamiento del sistema con los intereses financieros a largo plazo del usuario. Templaría de forma natural el ciclado agresivo y conduciría a un comportamiento más racional y que preserva la vida útil.

Parte III: Un Marco Arquitectónico Propuesto para un DESS Robusto

Esta es la sección prescriptiva central del informe. Se basará en el diagnóstico de las Partes I y II para proponer un nuevo marco arquitectónico y algorítmico de múltiples capas para el DESS. Este marco no es especulativo; se basa en técnicas probadas y de vanguardia de la ingeniería de sistemas de control académicos e industriales.

Cambio de Paradigma: Adoptando una Arquitectura de Control de Dos Niveles

Se aboga por abandonar el enfoque monolítico y de plan único actual para adoptar una arquitectura de control de dos niveles (o jerárquica) más resistente y receptiva. Esta estructura separa la planificación estratégica a largo plazo de la ejecución táctica a corto plazo, proporcionando lo mejor de ambos mundos: previsión y adaptabilidad.

La arquitectura propuesta se compone de dos niveles distintos:

Nivel 1: El Planificador Estratégico Diario (Day-Ahead). Este módulo de alto nivel se ejecutaría una vez al día (por ejemplo, a las 3 PM, cuando los precios del día siguiente estén disponibles). Su función es resolver un problema de optimización de 24 horas basado en los pronósticos diarios de energía solar, carga y precios. Su resultado no es una secuencia de comandos rígida, sino un conjunto de trayectorias objetivo óptimas para el SOC de la batería y el intercambio neto con la red para cada hora. Esta es la estrategia. Este enfoque está bien respaldado por la literatura, a menudo denominado "programación diaria" o "day-ahead scheduling".⁴
Nivel 2: El Despachador Táctico en Tiempo Real. Este módulo de bajo nivel se ejecutaría continuamente en una escala de tiempo mucho más rápida (por ejemplo, cada 1 a 5 minutos). Su función es tomar las decisiones reales sobre cuánta potencia cargar o descargar en este momento. Lo hace tomando la trayectoria objetivo del Planificador Estratégico como una guía y corrigiendo cualquier desviación en tiempo real entre el pronóstico y las mediciones reales de la producción fotovoltaica y la carga. Esta es la táctica. En la literatura, esto se conoce a menudo como "programación en tiempo real", "programación intradiaria" o "ajuste intrahorario".⁴ Está diseñado específicamente para "compensar las incertidumbres en la demanda de carga y la potencia de salida de las FER".⁴

Esta arquitectura de dos niveles resuelve directamente los problemas existentes. Aborda el problema de la importación/exportación simultánea ³ porque el Despachador en Tiempo Real vería la carga en tiempo real y ajustaría la descarga de la batería para cumplir con el objetivo de intercambio

neto con la red. Mitiga la "tiranía del objetivo horario" ² porque el objetivo de SOC horario es solo una referencia suave para el Despachador en Tiempo Real, que tiene la flexibilidad de desviarse de él de manera oportunista (por ejemplo, cargar más rápido con sol inesperado) y luego corregir hacia la trayectoria con el tiempo.

La siguiente tabla ofrece un análisis comparativo de las arquitecturas de control para HEMS, destacando las ventajas del enfoque propuesto.

Tabla 1: Análisis Comparativo de Arquitecturas de Control HEMS

Característica	DESS Actual (Heurístico)	MPC de Nivel Único	MPC de Dos Niveles (Propuesto)
Arquitectura	Monolítica, basada en reglas y un plan estático.	Un solo optimizador que se ejecuta repetidamente con un horizonte recesivo.	Planificador estratégico (diario) y despachador táctico (tiempo real) desacoplados.
Horizonte de Planificación	24 horas, pero ejecutado de forma miope, hora por hora.	Horizonte recesivo (p. ej., 24 horas), replanificado en cada paso de control (p. ej., cada 5 min).	Nivel 1: 24 horas (estratégico). Nivel 2: 1-2 horas (táctico).
Adaptabilidad en Tiempo Real	Muy baja. Sigue ciegamente el plan horario, lo que lleva a comportamientos ilógicos.	Alta. Replanifica constantemente en función de las mediciones reales.	Muy alta. El despachador táctico se ajusta rápidamente a las desviaciones del pronóstico.
Robustez ante Errores de Pronóstico	Frágil. Pequeños errores de pronóstico pueden llevar a grandes errores operativos.	Moderada. Puede corregir, pero una replanificación completa puede ser computacionalmente intensiva.	Alta. La estrategia a largo plazo es robusta, mientras que las tácticas a corto plazo manejan la volatilidad.
Carga Computacional	Baja. Lógica simple.	Alta. Requiere resolver un gran problema de optimización con frecuencia.	Equilibrada. El problema grande y lento se resuelve una vez al día; el problema pequeño y rápido se resuelve con frecuencia.
Modos de Fallo Típicos	Importación/exportación simultánea, carga desde la red con excedente solar, procrastinación de la carga.	Puede ser computacionalmente inviable en hardware de borde; puede ser demasiado reactivo a perturbaciones a corto plazo.	Requiere una coordinación cuidadosa entre los dos niveles; la complejidad de la implementación es mayor.

Evolucionando el Motor de Optimización: El Caso del Control Predictivo Basado en Modelo (MPC)

Se formaliza la recomendación de implementar la lógica de control dentro de un marco de Control Predictivo Basado en Modelo (MPC). El MPC es el estándar de la industria para problemas de optimización complejos y con restricciones, y es una opción natural para los HEMS. Se presenta como el motor que impulsa ambos niveles de la arquitectura propuesta.

El MPC es una técnica madura y potente, ampliamente discutida en la literatura de HEMS por su capacidad para manejar restricciones, utilizar predicciones y optimizar sobre un horizonte futuro.¹² Su principio central de "horizonte recesivo" —planificar, ejecutar un paso, medir, replanificar— es el mecanismo perfecto para el Despachador en Tiempo Real, permitiéndole corregir constantemente su rumbo basándose en nueva información. La formulación de un problema de MPC requiere definir explícitamente un modelo del sistema, restricciones y una función de coste, forzando un nivel de rigor que actualmente está ausente en el DESS.

Redefiniendo el "Coste": Una Función Objetivo Integral

El corazón del controlador MPC es su función objetivo (o de coste). Esta subsección detalla los componentes de una función objetivo integral que alinearía las acciones del DESS con los verdaderos objetivos del usuario. La función a minimizar en cada paso sería una suma ponderada de varios términos:

$J = C os t o_{R e d} + C os t o_{De g r a d a c i \overset{o}{ˊ} n} + P e na l i z a c i \overset{o}{ˊ} n_{Des v ia c i \overset{o}{ˊ} n}$

$C os t o_{R e d}$ : El coste financiero directo. Se calcula como $(P o t e n c ia_I m p or t a c i \overset{o}{ˊ} n_R e d \times P rec i o_I m p or t a c i \overset{o}{ˊ} n) - (P o t e n c ia_E x p or t a c i \overset{o}{ˊ} n_R e d \times P rec i o_E x p or t a c i \overset{o}{ˊ} n)$ . Este es el principal motor económico.¹⁶
$C os t o_{De g r a d a c i \overset{o}{ˊ} n}$ : El coste monetizado del desgaste de la batería. Este término es crucial para el TCO a largo plazo. Se calcularía utilizando un modelo de degradación de batería validado que tenga en cuenta la profundidad del ciclo, el nivel de SOC y el rendimiento.¹⁸ Esto aborda directamente las preocupaciones de los usuarios sobre la salud de la batería.⁸
PenalizacioˊnDesviacioˊn: Términos de penalización suaves que mantienen el sistema cerca de los puntos de operación deseados, como la trayectoria de SOC diaria o las bandas de confort definidas por el usuario. Esto proporciona estabilidad sin la rigidez de las restricciones duras.

La siguiente tabla sirve como un plan detallado para la implementación de esta función objetivo.

Tabla 2: Plan para la Función Objetivo del MPC Propuesto

Término de Coste	Formulación Matemática (Conceptual)	Propósito	Entradas de Datos Requeridas
$C os t o_{R e d}$	$\sum_{t} (P_{im p} (t) \cdot C_{im p} (t) - P_{e x p} (t) \cdot C_{e x p} (t)) \cdot Δ t$	Minimizar la factura de electricidad diaria mediante el arbitraje de precios y la maximización del autoconsumo.	Precios de importación/exportación ( $C_{im p}$ , $C_{e x p}$ ), potencias de importación/exportación ( $P_{im p}$ , $P_{e x p}$ ).
$C os t o_{De g r a d a c i \overset{o}{ˊ} n}$	$\sum_{t} f (SOC (t), DoD (t), C_{r a t e} (t))$	Minimizar el TCO a largo plazo preservando la salud de la batería y extendiendo su vida útil.	Parámetros de la química de la batería, SOC, potencia de carga/descarga, temperatura.
$P e na l i z a c i \overset{o}{ˊ} n_{Des v ia c i \overset{o}{ˊ} n}$	$\sum_{t} w_{soc} \cdot (SOC (t) - SO C_{t a r g e t} (t))^{2}$	Mantener el sistema siguiendo la estrategia a largo plazo del planificador diario, proporcionando estabilidad.	Trayectoria de SOC objetivo del planificador diario ( $SO C_{t a r g e t}$ ), factor de ponderación ( $w_{soc}$ ).

Abrazando la Incertidumbre: MPC Estocástico vs. Robusto

Para abordar el problema de la "procrastinación" ⁷, se recomienda ir más allá del simple MPC determinista (que utiliza un único pronóstico) hacia formas más avanzadas que manejan la incertidumbre.

Existen dos opciones principales con diferentes compensaciones:

MPC Robusto (RMPC): Optimiza para el peor escenario posible dentro de una banda de incertidumbre definida. Esto conduce a estrategias muy conservadoras y seguras (por ejemplo, siempre cargará la batería temprano si hay alguna posibilidad de nubes por la tarde). Esto se alinea con el deseo de fiabilidad del usuario del "Modo Verde".¹⁰
MPC Estocástico (SMPC): Optimiza para el mejor rendimiento promedio sobre una distribución de probabilidad de escenarios futuros. Es menos conservador que el RMPC y busca mejores resultados económicos en promedio, pero acepta un pequeño riesgo de fallo en eventos atípicos.⁹

La recomendación es que Victron implemente un marco capaz de ambos, expuesto al usuario como un simple control deslizante de "Tolerancia al Riesgo". Un riesgo bajo equivaldría a la lógica del RMPC; un riesgo alto equivaldría a la lógica del SMPC o del MPC determinista. Esto transforma el interruptor binario "Comercio/Verde" en una herramienta de gestión de riesgos sofisticada y ajustable por el usuario.

Empoderando al Usuario: Controles Avanzados y Modos de Sistema

Un backend técnicamente superior es inútil si la interfaz de usuario es confusa o restrictiva. Esta sección propone un nuevo conjunto de controles orientados al usuario que exponen la potencia de la nueva arquitectura de una manera intuitiva.

Los controles propuestos incluyen:

El Deslizador de "Objetivo de Optimización": Reemplazar el interruptor binario "Comercio/Verde" ⁸ por un deslizador que permita al usuario definir su prioridad en un espectro:
- <------> <------> ``
- Detrás de escena, este deslizador ajustaría los factores de ponderación en la función objetivo del MPC. Deslizar hacia "Independencia" aumentaría la penalización por la interacción con la red. Deslizar hacia "Beneficio" aumentaría el peso del término CostoRed.
Modo Explícito de Salud de la Batería: Proporcionar un interruptor simple para "Priorizar la Longevidad de la Batería". Cuando se activa, esto aumentaría significativamente la ponderación del término $C os t o_{De g r a d a c i \overset{o}{ˊ} n}$ en la función objetivo, obligando al sistema a usar la batería de manera más suave (por ejemplo, ciclos menos profundos, evitando un SOC alto) a expensas de cierta optimización económica. Esto aborda directamente las solicitudes de los usuarios.⁸
Restricciones Configurables: Permitir a los usuarios establecer y ajustar fácilmente las restricciones clave que el MPC respetará, como el SOC mínimo, el SOC máximo para uso diario (por ejemplo, 90%), y los límites de potencia de importación/exportación de la red.⁶

Parte IV: Una Hoja de Ruta Accionable para la Implementación

Esta sección traduce la visión arquitectónica propuesta en un plan de implementación práctico y por fases. Esto demuestra una comprensión de los ciclos de desarrollo de software y proporciona un camino creíble desde el estado actual hasta el estado futuro.

Fase 1 (Corto Plazo - 1-3 Meses): Parches Heurísticos Tácticos

El objetivo de esta fase es mitigar los comportamientos más atroces y perjudiciales para la reputación de inmediato, con un cambio arquitectónico mínimo. Esto proporcionará un alivio inmediato a los usuarios mientras se desarrolla la solución a largo plazo.

Las acciones a tomar incluyen:

Implementar una regla estricta: SI modo == 'Verde' Y Excedente_FV > 0 Y SOC < 100%, ENTONCES Potencia_Importacion_Red = 0. Esto corrige los casos más ilógicos de importación de la red.¹
Implementar una heurística de compensación de carga para las exportaciones: Descarga_Bateria_Objetivo = Exportacion_Programada + Carga_AC_Medida. Esta es una solución rudimentaria para el problema de importación/exportación simultánea.³
Corregir errores de la interfaz de usuario, como que la configuración no se guarde correctamente después de los cambios, un problema que causa una frustración significativa y socava la usabilidad del sistema.³²

Fase 2 (Mediano Plazo - 6-12 Meses): Refactorización Arquitectónica a MPC

El objetivo de esta fase es reconstruir el núcleo del DESS en torno a la arquitectura MPC de dos niveles propuesta. Este es el principal esfuerzo de ingeniería y sentará las bases para un sistema verdaderamente inteligente.

Las acciones a tomar incluyen:

Desarrollar el módulo del Planificador Estratégico Diario. Esto implica la integración con proveedores de pronósticos y la resolución de un Programa Lineal Entero Mixto (MILP) diario, un enfoque estándar en este campo.³³
Desarrollar el Despachador Táctico en Tiempo Real utilizando una formulación de MPC más rápida (por ejemplo, Programación Cuadrática - QP) que se ejecute en el hardware del Cerbo GX o equivalente.³⁶ Esto es crucial para la viabilidad en dispositivos de borde.
Implementar la función objetivo integral del MPC (de la Tabla 2), comenzando con un modelo de degradación de batería lineal y simplificado para gestionar la complejidad inicial.¹⁹
Reemplazar los modos "Comercio/Verde" con la versión inicial del deslizador de "Objetivo de Optimización", proporcionando a los usuarios un control más matizado.

Fase 3 (Largo Plazo - 12-24 Meses): Características Avanzadas y Automejora

El objetivo de esta fase es evolucionar el marco del MPC con capacidades más sofisticadas e integraciones de aprendizaje automático, convirtiendo el DESS en un sistema de vanguardia que aprende y se adapta.

Las acciones a tomar incluyen:

Integrar modelos de degradación de batería no lineales más avanzados para una representación más precisa del envejecimiento de la batería.²²
Implementar un verdadero MPC Estocástico/Robusto para gestionar formalmente la incertidumbre, refinando el deslizador de "Tolerancia al Riesgo" para ofrecer a los usuarios un control explícito sobre el equilibrio entre riesgo y recompensa.
Utilizar los datos históricos de rendimiento del portal VRM para entrenar modelos de aprendizaje automático (por ejemplo, LSTM, ANN como se ve en ³⁸) que proporcionen pronósticos más precisos y específicos del sitio para la producción fotovoltaica y la carga. Estos pronósticos mejorados se introducirán luego en el MPC, creando un sistema de automejora que se vuelve más inteligente con el tiempo.

Parte V: Conclusión

El Dynamic ESS de Victron es una característica con un potencial inmenso, que promete desbloquear un valor significativo para los usuarios con sistemas de almacenamiento solar y de baterías. Sin embargo, como lo demuestra la extensa retroalimentación de los usuarios, su implementación actual se ve socavada por una arquitectura de control frágil y determinista que no es adecuada para la naturaleza dinámica e incierta de los sistemas energéticos residenciales. Los fallos recurrentes —desde importaciones irracionales de la red hasta flujos de energía ineficientes— no son errores aislados, sino síntomas de defectos fundamentales en la lógica de optimización del sistema y su incapacidad para gestionar el riesgo.

Este informe ha deconstruido estos fallos y ha propuesto un camino claro a seguir: un cambio de paradigma desde el sistema actual basado en heurísticas hacia una arquitectura de control de dos niveles de última generación, impulsada por el Control Predictivo Basado en Modelo. Al adoptar un marco formal de MPC, incorporar una función objetivo integral que incluya los costes de degradación de la batería y adoptar técnicas para gestionar la incertidumbre de los pronósticos, Victron puede transformar el DESS de una fuente de frustración a un sistema de gestión de energía verdaderamente inteligente, robusto y líder en el mercado. La hoja de ruta proporcionada ofrece un enfoque por fases para esta transformación, permitiendo a Victron ofrecer mejoras inmediatas mientras construye una base para la excelencia y la innovación a largo plazo. El resultado será un sistema que no solo ahorra dinero a los usuarios, sino que también se gana su confianza.

Fuentes usadas por Gemini 2.5 Pro Research:

community.victronenergy.com

Dynamic ESS setting changes fails - DESS - Victron Community

community.victronenergy.com

DESS Trading is buying from grid with solar overhead - DESS ...

community.victronenergy.com

Dynamic ESS, weird behaviour when feeding back in to the grid ...

community.victronenergy.com

Problem with DESS - DESS - Victron Community

communityarchive.victronenergy.com

Dynamic ESS on VRM - VictronEnergy

pnnl.gov