Contribuições ao controle preditivo baseado em exergia em sistemas de energias renováveis

Abstract

A unidade temática desta tese é o controle de plantas termossolares de concentração. O trabalho é dividido em três partes. A Parte I desenvolve modelos adaptativos neuro difusos para integrar os gêmeos digitais da planta de absorção solar construída na Universidade de Sevilha para futuras aplicações de otimização e controle. Os modelos desenvolvidos descrevem dinamicamente a máquina de absorção e o coletor de concentração solar Fresnel. Ambos os processos são complexos e apresentam desafios para a modelagem fenomenológica. Além disso, os dados medidos e disponíveis da planta são incompletos e ruidosos. Assim, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) foram utilizados pois eles são capazes de descrever sistemas dinâmicos complexos mesmo com dados de treinamentos incompletos e ruidosos. A quantidade de dados para treinamento e validação foi massiva, gerando modelos generalizados com erros relativos menores que 3% com operação contínua entre o dia e a noite. Além disso, os modelos do coletor Fresnel são inéditos pois descrevem dinamicamente o efeito do desenfoque dos espelhos do coletor na sua temperatura de saída. A Parte II apresenta o projeto de controladores na camada regulatória considerando tanto o desfoque proporcional dos espelhos quanto a vazão como atuadores para regulação normal da temperatura de saída. Na literatura, o desenfoque é visto como um último esforço de controle para segurança do coletor solar pois significa desperdício de energia solar. Porém, percebeu-se que o desenfoque é necessário para a operação normal de plantas de concentração solar com múltiplo solar maior que um. Além disso, os controles que consideram desenfoque normalmente utilizam controles MPC híbridos ou máquinas de estados computacionalmente custosos. Nesta tese propõe-se utilizar o sistema de seguimento solar do coletor solar não só para mirar os raios solares para coincidir com a posição do tubo absorvedor, mas também variar proporcionalmente o ponto focal da irradiação solar. A ideia básica é manipular o conjunto de espelhos do coletor fresnel como se fossem um espelho parabólico com foco e diretriz variáveis, criando-se, assim, um novo atuador proporcional. Duas técnicas de controle são utilizadas para testar o conceito: split-range e PNMPC com seguimento de referência dos atuadores. Os controladores são simples, apresentam minimização do desperdício de energia com prevenção de superaquecimento, e reduzem eventos de segurança. A Parte III desenvolve o controle preditivo baseado em exergia, considerado como a principal contribuição científica desta tese devido ao ineditismo e escassas publicações sobre o tema. O controle baseado em exergia tem o objetivo de obter vantagens em ambas a performance dinâmica e a performance energética em sistemas térmicos de concentração solar. O controle hierárquico utiliza a técnica Practical Non-linear Model Predictive Control (PNMPC) na camada regulatória e incorpora a maximização da produção líquida de exergia na camada de otimização. O controle hierárquico baseado em exergia é comparado com abordagens utilizadas na literatura como a maximização da energia líquida produzida e a maximização da temperatura de saída. Os balanços de energia consideram o custo energético de bombeamento, da perda de carga nas tubulações, e a operação intermitente da operação entre dia e noite. O controle baseado em exergia apresenta o melhor desempenho no que tange a produção de energia útil, conforme a segunda lei da termodinâmica, e pode ser aplicado a qualquer sistema de energia renovável.

Abstract: The thematic unit of this thesis is the control of solar thermal concentrating plants. The work is divided into three parts. \textbf{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 \textit{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. \textbf{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. \textbf{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 \textit{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.