Algoritmo MPC para minimizar el consumo energético en chillers integrando mediciones de variables medioambientales y la evolución de la carga térmica

Este proyecto tuvo como finalidad el diseño de un algoritmo a través de una estrategia de control predictivo basado en modelo (MPC), el cual incorpora variables medio ambientales y la medición de la carga térmica. Como caso de estudio se abordó el control del Chiller #1 del edificio central de la Universidad Autónoma de Occidente (UAO), el objetivo fue minimizar el consumo de energía sin afectar el confort. La estrategia inició con la identificación del modelo del chiller a través de la variables significativas entrada-salida; luego, para estimar el consumo energético, se diseñó un modelo de consumo. Teniendo los modelos identificados el del chiller y el consumo se procedió a diseñar los controladores MPC-1-2-3 que se diferencian por las perturbaciones aplicadas. El controlador que presentó mejor desempeño fue el MPC3, el cual incluyó las dos perturbaciones consideradas en el sistema. La acción de control se aplicó al modelo del chiller y al modelo de consumo para realizar una estimación de los ahorros que se pueden alcanzar. Se simularon 2 modelos en Simulink de Matlab para estimar el ahorro de energía. En el primero, denominado nlhw10_68 Hp_20 Hc_8, se evidenció un ahorro estimado en 12%. En el segundo modelo, nlw10_68 Hp_34 Hc_4, se modificó el horizonte de predicción y de control obteniendo un ahorro estimado del 15%. Para validar los resultados obtenidos en las simulaciones se decidió realizar una prueba real en el sistema. Se tuvieron en cuenta las restricciones del sistema en cuanto a los límites superior e inferior de operación. La prueba consistió en ingresar los datos de referencia en el control del chiller con tiempos de respuesta de 1 minuto, medir la temperatura ambiente, medir la temperatura en el edificio de influencia del Chiller 1, y observar la temperatura de agua fría. Los resultados obtenidos experimentalmente corroboran la validez de los análisis realizados y de los resultados de simulación obtenidos

• Autores: Perea Abadía, Fulton Andrés
• Fecha de publicación: 2024
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/15717
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10614/15717; https://red.uao.edu.co/
• Palabra clave: Maestría en Sistemas Energéticos; MPC; Carga térmica; Comodidad; Perturbaciones; Horizonte de predicción; Horizonte de control; Acción de control; Restricción; Thermal load; Comfort; Disturbances; Prediction horizon; Control horizon; Control action; Restriction
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