Modelling and control of a thermal solar energy generation process

Abstract

Esta dissertação de mestrado apresenta a modelagem de um processo de geração de energia solar térmica e o algoritmo de controle avançado aplicado ao modelo para maximizar a eficiência energética. É simples encontrar na literatura bons modelos de cada equipamento do processo de energia solar, porém não são encontrados muitos artigos que focam na modelagem de todo o processo, especialmente o processo utilizado neste trabalho, com um sistema de geração indireta de calor, que contém: um campo de coletores solares, dois tanques de armazenamento, um aquecedor a gás, um gerador de vapor, uma turbina a vapor, um gerador de potência elétrica e um condensador. Assim, uma modelagem completa de cada subsistema foi realizada e todos os modelos foram reunidos para simular o processo completo. É importante ter uma modelagem satisfatória do sistema, para que a mesma descreva a sua dinâmica, mas que não seja complexa demais para simula¸cão em um computador pessoal ou em um microcontrolador. O modelo do sistema é essencial, especialmente devido à técnica de controle usada para controlar o sistema: Modelo Preditivo Baseado em Modelo, MPC, que usa a predição da saída do sistema, baseada no seu modelo, para calcular a a¸cão de controle. MPC foi usado para controlar o processo com a intenção de otimizar a energia gerada pelo sistema. Uma máquina de estados também foi implementada para a decisão de quais equipamentos devem estar ligado, dependendo da sua condi¸cão de temperatura, com o objetivo de evitar o consumo desnecessário de energia. Resultados de simula¸cão com dados reais medidos de uma simula¸cão de quinze horas são apresentados para retratar como a máquina de estados e as estratégias de controle escolhidas funcionam no modelo selecionado. Duas simulações diferentes são feitas: primeiro, o processo é simulado com seus controladores locais, na segunda simula¸cão são adicionados MPC para otimizar a energia gerada, manipulando a pressão de referência do gerador de vapor, a abertura da válvula da turbina a vapor e a potência aplicada pelo aquecedor a gás. Os resultados da modelagem são satisfatórios, assim como o dos controladores, seguindo a referência desejada e gerado a energia necessária.

Abstract: This master?s dissertation presents a modelling of a solar thermal energy generation process and the advanced control algorithm applied to it to maximize energy efficiency. It is easy to find in the literature a good model for each subsystem of a solar energy process, but there aren?t many articles which focus on the modelling of the whole process, especially the one used in this work, with indirect solar heating system: a solar collector field, two storage tanks, a gas heater, a steam generator, a steam turbine, an electricity generator and a condenser. Thus, a complete modelling of each subsystem was conducted and brought together to simulate the entire process. It is important to have a satisfactory modelling of the system, so that it describes its dynamics, but which is not too complex to simulate on a personal computer or a microcontroller. The system?s model is essential especially because of the control technique used to control the system: Model Predictive Control, MPC, which uses the prediction of the system?s output based on its model to calculate the control law. MPC was used to control the process with the intent to optimize the energy generated by the system. Also, a state machine was implemented to decide which equipment will be turned off, depending on its temperature condition, aiming to avoid unnecessary energy consumption. Simulation results with real measured data are presented to depict how the state machine and control strategies chosen will work on the selected model. Two separate simulations are done: first, the process is simulated with its local controllers, to validate the chosen models; then an MPC is added to optimize the energy generated, by manipulating the steam generator?s output pressure reference and the steam turbine?s valve opening, with a second MPC do manipulate the gas heater applied power. The modelling results are satisfactory, much like the advanced controllers, tracking the desired reference and generating the necessary energy. For a determined operating range, it is not necessary to use the gas heater since it is fossil fuel, but if the irradiation decreases too much or the power demand is too high, it should be used to supply the power demand.