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 Un...

Full description

Autores:: Perea Abadía, Fulton Andrés

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad Autónoma de Occidente

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description	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
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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 obtenidosThe purpose of this project was to design an algorithm through the MPC control strategy, which incorporates environmental variables and the measurement of the thermal load for Chiller #1 of the central building of the UAO Autonomous University of the West, the objective is minimize energy consumption without affecting comfort. This strategy begins with the identification of the chiller model through the significant input-output variables. To estimate energy consumption, a consumption model was designed. Having identified the models of the chiller and the consumption, we proceed to design the MPC1-2-3 controllers that are differentiated by the disturbances applied, the controller that presented the best performance considering the reduction of the error was the MPC3 with the two disturbances. This mv control action was applied to the chiller model and the consumption model. Two models were simulated in Matlab's Simulink to estimate energy savings. In the first one, called nlhw10_68 Hp_20 Hc_8, an estimated saving of 12% was evident. In the second model, nlw10_68 Hp_34 Hc_4, the prediction and control horizon were modified, obtaining an estimated saving of 15%. To validate the results obtained in the simulations, it was decided to perform a test on the system. The upper and lower limit system constraints were considered. The test consisted of entering the reference data into the chiller control with response times of 1 minute, measuring the ambient temperature, measuring the temperature in the Chiller 1 influence building, and observing the cold-water temperature. The results obtained experimentally corroborate the validity of the analyzes carried out and the simulation results obtainedTesis (Magister en Sistemas Energéticos)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2024MaestríaMagíster en Sistemas Energéticos70 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteMaestría en Sistemas EnergéticosFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2024https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/closedAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_14cbAlgoritmo MPC para minimizar el consumo energético en chillers integrando mediciones de variables medioambientales y la evolución de la carga térmicaTrabajo de grado - MaestríaTextinfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TMinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85[1] “Eficiencia Energética 2023” IEA, 2023. https://www.iea.org/reports/energy-efficiency2023/executive-summary.[2] UPME, “Plan de Acción Indicativo de Eficiencia Energética 2017-2022,” Minist. 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Algoritmo MPC para minimizar el consumo energético en chillers integrando mediciones de variables medioambientales y la evolución de la carga térmica

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