Contributions to Exergy-Based Model Predictive Control of Renewable Energy Systems

Description

La unidad temática de esta tesis es el control de plantas de concentración solar térmica. La obra se divide en tres partes. Parte I desarrolla modelos neuro adaptativos difusos para integrar los gemelos digitales de la planta de absorción solar construida en la Universidad de Sevilla para futuras aplicaciones de optimización y control. Los modelos desarrollados describen dinámicamente la máquina de absorción y el colector solar de concentración Fresnel. Ambos procesos son complejos y presentan desafíos para el modelado fenomenológico. Además, los datos medidos y disponibles de planta son incompletos y ruidosos. Por lo tanto, se utilizó Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) porque son capaces de describir sistemas dinámicos complejos incluso con datos de entrenamiento incompletos y ruidosos. La cantidad de datos para entrenamiento y validación fue masiva, generando modelos generalizados con errores relativos inferiores al 3% con operación continua entre el día y la noche. Además, los modelos del colector fresnel son novedosos porque describen dinámicamente el efecto del desenfoque de los espejos colectores en su temperatura de salida. Parte II presenta el diseño de los controladores en la capa reguladora considerando tanto el desenfoque proporcional de los espejos como el flujo como actuadores para la regulación normal de la temperatura de salida. En la literatura, el desenfoque se ve como un último esfuerzo de control para la seguridad del colector solar porque significa desperdicio de energía solar. Sin embargo, se notó que el desenfoque es necesario para el funcionamiento normal de las plantas de concentración solar con múltiplos solares mayores que uno. Además, los controles que consideran el desenfoque suelen utilizar controles MPC híbridos o máquinas de estado computacionalmente costosas. En esta tesis se propone utilizar el sistema de seguimiento solar del colector solar no solo para apuntar los rayos del sol para que coincidan con la posición del tubo absorbente sino también para variar proporcionalmente el punto focal de la irradiación solar. La idea básica es manipular el conjunto de espejos del colector fresnel como si fueran un espejo parabólico con enfoque y directriz variables, creando así un nuevo actuador proporcional. Se utilizan dos técnicas de control para probar el concepto: rango dividido y PNMPC con seguimiento de referencia de los actuadores. Los controladores son simples, minimizan el desperdicio de energía con la prevención del sobrecalentamiento y reducen los eventos de seguridad. Parte III desarrolla el control predictivo basado en exergía, considerado como el principal aporte científico de esta tesis debido a la novedad y escasas publicaciones sobre el tema. El control basado en exergía tiene como objetivo obtener ventajas tanto en el rendimiento dinámico como en el rendimiento energético en los sistemas solares térmicos. El control jerárquico basado en exergía se compara con enfoques utilizados en la literatura como la maximización de la energía líquida producida y la maximización de la temperatura de salida. Los balances de energía consideran el costo de energía de bombeo, la pérdida de carga en las tuberías y el funcionamiento intermitente de la operación entre el día y la noche. El control basado en exergía funciona mejor en términos de producción de energía útil, de acuerdo con la segunda ley de la termodinámica, y se puede aplicar a cualquier sistema de energía renovable.

Abstract

The thematic unit of this thesis is the control of solar thermal concentrating plants. The work is divided into three parts. Part I develops neuro-fuzzy models to integrate the digital twins of the solar absorption plant built at the University of Seville intending further applications to optimization and control. The models dynamically describe the Fresnel solar absorption machine and the Fresnel concentrating collector. Both processes are complex and present challenges for phenomenological modeling. In addition, the measured and available plant data are incomplete and noisy. This study employs Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) because they can describe complex dynamic systems even with incomplete and noisy training data. The data for training and validation was massive, generating generalized models with relative errors lower than 3\% with continuous operation between day and night. In addition, Fresnel collector models are the first to dynamically describe the effect of the defocus of the collector mirrors on their output temperature. Part II presents the design of controllers in the regulatory layer considering both the proportional defocus of the mirrors and the flow as actuators for normal regulation of the output temperature. In the literature, the defocus is seen as the last control effort for the safety of the solar collector because it means a waste of solar energy. However, the author noticed that the defocus is necessary for the regular operation of solar concentration plants with solar multiple greater than one. In addition, controls that consider defocusing use computationally costly hybrid MPC controls or state machines. This dissertation proposes using the solar collector's solar tracking system not only to aim the sunbeam to match the position of the absorber tube but also to vary the focal point of solar irradiation proportionally. The basic idea is to manipulate the set of mirrors of the fresnel collector as if they were a parabolic mirror with variable focus and directrix, thus creating a new proportional actuator. Two control techniques test the concept: split-range and PNMPC with actuators target tracking. The controllers are simple, minimize energy waste with overheating prevention and reduce safety events. Part III develops an exergy-based model predictive control, considered the main scientific contribution of this thesis due to the novelty and scarce publications on the subject. Exergy-based control aims to gain advantages in both solar thermal systems' dynamic and energetic performances. Hierarchical control runs a Practical Non-linear Model Predictive Control (PNMPC) technique in the regulatory layer and incorporates the maximization of net exergy production in the optimization layer. The exergy-based hierarchical control is compared with approaches used in the literature, such as maximizing the net energy produced and maximizing the outlet temperature. The energy balances consider the pumping energy cost, the head loss on the pipes, and the intermittent operation between day and night. According to the second law of thermodynamics, the exergy-based control performs best in terms of useful energy production and can run in any renewable energy system.

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