Hybrid model predictive control for solar fields
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSC |
Texto Completo: | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/205869 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2018. |
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Hybrid model predictive control for solar fieldsEngenharia de sistemasAutomaçãoColetores solaresControle preditivoDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2018.O objetivo deste trabalho é desenvolver algoritmos de controle para campos de coletores solares. O calor gerado nos campos solares é utilizado como fonte de energia para sistemas térmicos e para sistemas de geração de energia elétrica. Considerando que os combustíveis fósseis possuem uma natureza finita e os impactos ambientais causados pelo seu uso, existe hoje um interesse em utilizar fontes de energia que sejam renováveis. Nesse cenário o Sol aparece como a fonte renovável mais abundante que pode ser aproveitada em plantas fotovoltaicas (que transformam diretamente a irradiação em energia elétrica) ou termosolares (que usam a irradiação do Sol para gerar energia térmica, que posteriormente é convertida em eletricidade em uma unidade termoelétrica). Plantas termosolares são complexas e o uso de controle automático pode melhorar a sua eficiência, reduzindo assim o custo por kilowatt hora produzido. Em sistemas solares a fonte de energia não pode ser controlada, dessa forma controlar e limitar a temperatura máxima do fluido de trabalho é uma preocupação para manter a segurança dos equipamentos. O controle de temperatura do campo normalmente é realizado alterando a vazão do fluido que circula pelos coletores. Porém, muitas vezes esse controle não tem a capacidade de limitar a temperatura em situações extremas. Existem duas maneiras de limitar a temperatura do fluido em situações extremas: reduzir a captação da energia solar no coletor ou remover o excesso de calor. Neste trabalho um algoritmo de controle avançado é desenvolvido para reduzir a captação de energia solar através da desfocagem dos coletores. Outro problema importante nos sistemas heliotérmicos é o desbalanceamento energético causado pela irradiação não uniforme. Em grandes campos solares podem ocorrer situações em que parte do campo tenha cobertura por nuvens. Na presença de nuvens o ganho energético é baixo e a parte coberta por nuvens começa a funcionar como um dissipador de energia. Para evitar essas situações, neste trabalho é desenvolvido um controlador para desativar as partes do campo solar que são afetadas pela passagem de nuvens. A formulação dos algoritmos de controle propostos neste trabalho para os dois casos citados é baseada em representação mista lógica dinâmica dos campos solares com a utilização de controle preditivo baseado em modelo prático não linear para calcular a ação de controle ótima. Os principais objetivos dos controladores são: (i) desativar campos com temperatura de entrada maior do que a temperatura de saída e manipular o fluxo volumétrico dos campos ativos para seguir referência de temperatura; (ii) desfocar coletores solares quando a temperatura atinge o valor máximo e manipular o fluxo do fluido para manter a temperatura de saída do campo em uma referência desejada. Os resultados dos algoritmos propostos são apresentados considerando cenários de superaquecimento do fluido de trabalho, para apresentar as vantagens da utilização do algoritmo de desfocagem e cenários com passagem de nuvens sobre alguns setores do campo solar, para apresentar as vantagens da utilização do algoritmo de desativação de campos.Abstract : This master thesis presents an advanced control algorithm for reducing heat losses caused by clouds in large-scale solar fields and an algorithm for defocusing the collectors in order to avoid oil decomposing. Large-scale solar fields can have partial cloud cover, and the covered part of the field works as an energy dissipator. If the volumetric flow is increased the output temperature rises, and the system loses energy. Limiting maximum fluid temperature is also a concern in solar systems, considering that the source of energy cannot be manipulated. There are two ways to prevent over-temperature: reduce solar energy input into the collector, or remove excess heat from the collector. The formulation of the algorithms is based on a Mixed Logical Dynamical (MLD) representation of the solar field plus the application of a Practical Nonlinear Model Predictive Controller (PNMPC) for calculating the optimal control action. The main purposes of the controllers are: (i) to deactivate fields with the inlet temperature greater than the outlet temperature and to manipulate the oil flow rate of the activated fields for tracking the reference of the field outlet temper- ature; (ii) to defocus the solar collectors when the output temperature reaches the maximum value and to manipulate the fluid rate to maintain the field output temperature in the desired reference. Simulation results using irradiation profiles with cloud variations are presented for illustrating the advantages of the proposed fields deactivation approach. The results of the defocusing approach are presented supposing extreme scenarios of overheating.Normey-Rico, J. E.Mendes, Paulo Renato da CostaUniversidade Federal de Santa CatarinaElias, Tiago de Araújo2020-03-31T14:19:26Z2020-03-31T14:19:26Z2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisxxvii, 150 p.| il., gráfs.application/pdf358633https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/205869engreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-03-31T14:19:26Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/205869Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732020-03-31T14:19:26Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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