Comparação de diferentes métodos de controle preditivo não-linear aplicado a uma planta solar de dessalinização conectada a uma estufa com variação diária de demanda de água.

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Comparação de diferentes métodos de controle preditivo não-linear aplicado a uma planta solar de dessalinização conectada a uma estufa com variação diária de demanda de água.

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina pt_BR
dc.contributor.advisor Normey-Rico, Julio Elias
dc.contributor.author Branco, Alice Ferreira
dc.date.accessioned 2019-07-15T19:02:26Z
dc.date.available 2019-07-15T19:02:26Z
dc.date.issued 2017
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/197626
dc.description TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Controle e Automação. pt_BR
dc.description.abstract Este Projeto de Fim de Curso foi feito na Universidade de Almería (UAL) em Almería, em um projeto da Plataforma Solar de Almería (PSE) no sul da Espanha. O estudo e aplicação de controle na agricultura da região é muito importante e feito em coope- ração com grupos da universidade. O uso de estufas permite o cultivo em áreas com condições climáticas inadequadas, como é o caso em Almería, em que há escassez de água. Elas são muito úteis pois variáveis fundamentais para o crescimento das plantas podem ser controladas mesmo em situações climáticas desfavoráveis. A PSA utiliza energia solar para diversos processos, sendo um deles um desalinizador de água que utiliza energia solar para alimentar uma unidade de destilação Multi-Effect Distillation (MED). O processo de produção de água destilada deve ser integrado com as estufas com demanda diária variável de irrigação, que se encontram distantes, considerando ainda que há um tanque entre os dois processos. O controle, já implementado no sistema consiste em um controlador de 2 camadas que combina controladores básicos com controladores avançados Model Predictive Control (MPC), para achar e rastrear setpoints ideais de temperatura na unidade MED e nos painéis solares. Os controladores buscam, ao final, manter o volume desejado de água destilada obtida pelo processo de dessalinização solar levando em conta o consumo variável de água na irrigação das estufas. Assim, o presente projeto consiste em implementar a técnica de controle preditivo não- linear Practical Non-linear MPC (PNMPC) com restrições e compará-la com a técnica Non-linear Extended Predictive Self Adaptive Controller (NEPSAC) já implementada. O objetivo do controle implementado será de maximizar a produção do volume de água destilada, levando em conta as restrições do problema e o consumo variável das estufas. Ambos os controladores funcionam para seus diferentes objetivos. Ambos calculam a temperatura de saída de referência dos painéis solares dentro das restrições. Porém a forma que a água é produzida em ambos é diferente, já que o controlador NEPSAC produz mais água de manhã e o PNMPC a tarde, devio ao critério de início adicionado ao PNMPC. Ao adicionar a predição da irradiação, não houve mudança nos resultados. Futuramente serão feitas simulações de 1 semana e até 1 ano para melhor comparação dos controladores e o problema será aumentado para um problema multi-objetivo. pt_BR
dc.description.abstract This end of course project was done at the University of Almería (UAL) in Almería, at a project at the Almería’s Solar Platform (PSA) in the south of Spain. The study and application of controllers in the region’s agriculture is very important and it is done in cooperation with university’s research groups. The usage of greenhouses allows cultivation in areas with inadequate weather conditions, such as in Almería, where there is shortage of water. They are very useful because fundamental variables for the crop growth can be controlled even in unfavorable weather conditions. The PSA uses solar energy for various processes, being one of them the water desali- nator that uses solar energy to feed a Multi-Effect Distillation (MED) destillation unit. The destilled water production process must be integrated with the greenhouses with variable daily irrigation water demand, that are far away, considering that there’s a tank between the two processes. The control system, already implemented on the system, consists in a 2 –layer controller that combines basic controllers with advanced controllers Model Predictive Control (MPC) to find and track ideal temperature setpoints at the MED unit and the solar panels. The controllers aim to maintain the desired volume of destilled water obtained by the water dessalination process, taking into account the daily variation of irrigation water demand at the greenhouses. So, this project consists of implementing the non-linear predictive control technique Practical Non-linear MPC (PNMPC) with restrictions and compare it to the Non-linear Ex- tended Predictive Self Adaptive Controller (NEPSAC) technique, already implemented. The NEPSAC’s objective is to maximize the production of destilled water, taking into ac- count the problem’s restrictions and the varying water consumption in the greenhouses. Both controller work for their objective. Both calculate the output reference temperature fr the solar field within their restrictions and the process follows them. But the way the water is produced on both is different, since the NEPSAC produces more water in the morning and the PNMPC in the afternoon, due to the starting crtieria added to the PNMPC. By adding the irradiation prediction, there were no changes to the results. In the future, simulations of 1 week and 1 year will be made for a better comparison of the controllers and the problem will be enlarged to be a multi-objective problem. pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Florianópolis, SC. pt_BR
dc.rights Open Access
dc.subject MPC, Estufa, Controle preditivo, Dessalinização solar pt_BR
dc.subject MPC, Greenhouse, Predictive contol, Solar dessalinization pt_BR
dc.title Comparação de diferentes métodos de controle preditivo não-linear aplicado a uma planta solar de dessalinização conectada a uma estufa com variação diária de demanda de água. pt_BR
dc.type TCCgrad pt_BR


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