Control Optimo de Plantas Termoelectricas

7/22/2019 Control Optimo de Plantas Termoelectricas

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Control Optimo

de Plantas Termoelctricasde Ciclo Combinado

Dra. Doris Sez

Departamento de Ingeniera Elctrica

Universidad de Chile


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Contenidos

Motivacin Fundamentos de Control Predictivo

Aplicaciones a Plantas Termoelctricas Control Supervisor

Optimizacin de Partida y Detencin

Conclusiones


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Motivacin


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Motivacin


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El control predictivo se presenta como unaatractiva herramienta de control que permiteincorporar criterios operacionales a travs dela utilizacin de una funcin objetivo y

restricciones para el clculo de las accionesde control.

Estas estrategias de control han alcanzado unnivel muy significativo de aceptabilidadindustrial en aplicaciones prcticas de controlde procesos.

Fundamentosde Control Predictivo


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El uso de un modelo matemtico del proceso que seutiliza para predecir la evolucin futura de las variablescontroladas sobre un horizonte de prediccin.

El establecimiento de una trayectoria deseada futura, oreferencia, para las variables controladas.

El clculo de las variables manipuladas optimizando unacierta funcin objetivo o funcin de costos.

La aplicacin del control siguiendo una poltica dehorizonte mvil.


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t t+N

u(t+j/t)

y(t+j/t)

t+1 t+j... ...

y(t)

u(t)



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Modelo

Entradas pasadas

y salidas pasadasSalidas

predichas

+

Optimizador

Controles

futuros

Trayectoria

de referencia

Errores

futuros

Funcin

de costo Restricciones



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Los elementos principales del controlpredictivo son:

Modelos de prediccin

Funcin objetivo

Obtencin de la ley de control

Restricciones



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Modelos de Prediccin

Modelo ARX

Modelos No Lineales

A z y t B z u t e t( ) ( ) ( ) ( ) ( ) = +1 1



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Funcin Objetivo

(j) y (j) coeficientes de ponderacin

salida predicha en el instante t+j,

trayectoria de referencia deseada,

N1 y N2 horizontes mnimo y mximo de prediccin,

Nu horizonte de control

[ ] [ ]J j w t j y t j t i u t ij N

N

i

Nu

= + + + + = =

( ) ( ) $( / ) ( ) ( )2 2

11

2

1

$( / )y t j t+

w t j( )+



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Obtencin de la Ley de Control

Para obtener los valores u(t+j/t) se minimiza

la funcin de objetivo planteadaanteriormente.

Para ello se calculan los valores de las salidaspredichas, haciendo uso de un modelo deprediccin y luego se sustituyen estos valoresen la funcin objetivo.



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Restricciones

mxmin u)t(uu

mxmin u)t(uu

maxmin y)t(yy



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Control Predictivo Hbrido



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Algoritmos Genticos (GA). Inspirados en elmecanismo seleccin natural donde losindividuos ms fuertes son probablemente los

ganadores en un ambiente competitivo.

Algoritmos Evolutivos para resolver laoptimizacin no lineal asociada aControl Predictivo



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Contenidos



Optimizacin de partida y detencin

Conclusiones


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Control Supervisorde Plantas Termoelctricas

Dra. Doris Saez & Mag. Freddy Milla

Departamento de Ingeniera ElctricaUniversidad de Chile


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Control Supervisor

de Plantas Termoelctricas


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La optimizacin en plantas termoelctricas se realizapor razones operacionales econmicas y/o ambientales

Opciones de control: Reemplazar el sistema regulatorio por un sistema decontrol predictivo

Agregar un nivel supervisor predictivo sin modificarel nivel regulatorio

Control Supervisor



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Processu

e

y

Supervisorylevel

J w

Regulatorylevel

r

Control Supervisor



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Funcin Objetivo Genrica

=

==

= ==

==

++++++

+++++

+++=

uuy

y uu

uy

N

1i

i

u

N

1i

i

u

N

1j

j

y

N

1j

N

1i

ji

yu

N

1i

2i

u

N

1i

2i

u

N

1j

2j

y

)1it(u)1it(u)jt(y

)1it(u)jt(y)1it(u

)1it(u)jt(y)t(J

Control Supervisor



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Control Supervisor

de Plantas TermoelctricasTurbina a Gas


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Sistema regulatorio de la turbina a gas

Control Supervisor



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Funcin Objetivo

Control Supervisor



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Control Regulatorio con set-points constante, MPC , HPC-S, HPC-EE, HPC-GA

400 500 600 700 800 900 1000 11003.3

3.35

3.4

3.45

3.5x 10

7

Pgr(

t)[W]

400 500 600 700 800 900 1000 11003.3

3.35

3.4

3.45

3.5x 10

7

Pg(t)[W]

400 500 600 700 800 900 1000 11000.58

0.6

0.62

0.64

time [s]

Fd(t)[Kg/s]

Control Supervisor



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Funcin objetivo (regulatoria, econmica) TG

.

3.2274 %3.2273 %3.1638 %3.1637 %Beneficio

econmico

0.928 x10155.657 x10155.657 x10155.321 x10155.321 x1015JCr

2770.52830.02830.02828.32828.3JCp

= 1.5

2.1388 %2.1375 %2.0883 %2.088 %BeneficioEconmico

0.978 x10151.479 x10151.477 x10151.451 x10151.451 x1015JCr

2770.52800.12800.02798.72798.7JCp

= 3PIHPC-GAHPC-EEHPC-SMPC

Control Supervisor


C l S i


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Control Supervisor

de Plantas TermoelctricasPlanta de Ciclo Combinado

C t l S i


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Presin de vapor saturado y flujo de combustible en la Caldera

3800 3900 4000 4100 4200 4300 44003.95

4

4.05

4.1

4.15

4.2x 10

6

PS

r(t)[Pa]

3800 3900 4000 4100 4200 4300 44003.95

4

4.05

4.1

4.15

4.2x 10

6

PS(t)[Pa]

3800 3900 4000 4100 4200 4300 440012.95

13

13.05

time [s]

Wf(t)[Kg/s

]

Control Regulatorio con set-points constante, MPC, HPC-S, HPC-EE, HPC-GA

Control Supervisor


C t l S i


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Ahorro de combustible en la caldera

Control Supervisor


C t l S i


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Existe una mejora econmica de 3.2% en los

Controlador Predictivo Supervisor en la turbina agas.

El modelamiento hbrido del sistema de control dela turbina a gas en el Controlador PredictivoSupervisor mejora la regulacin.

Se logran mejoras econmicas del 3.5% en lacaldera y de 0.3% en regulacin de la planta alintegrar los Controladores Predictivos Supervisoresen la planta termoelctrica.

Control Supervisor



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Contenidos



Optimizacin de partida y detencin

Conclusiones


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Optimizacin de Partida y Detencin


Dra. Doris Saez & Mag. Roberto Ziga



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Optimizacin econmica del funcionamientode una central de ciclo combinadoconsiderando sus distintos modos de

operacin.

Generacin de esquema de control unificado

capaz de reaccionar frente a perturbacionesmedibles respetando despacho econmico.

Optimizacin de Partida y

Detencin de Plantas Termoelctricas

O d d


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Elementos centrales: Turbinas (Gas y Vapor).

Dinmica.

Condiciones lgicas de operacin. Modos de partida.

Restricciones de tiempos de funcionamiento.

Seales de partida.

Prioridad.

Sistema de control convencional.



O ti i i d P tid


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Elementos centrales: Temperatura Ambiental: Accin de

perturbaciones sobre el funcionamiento de

las turbinas.Variacin de eficiencias.

Accin sobre gases de escape.

Restricciones operacionales: Seguridad.

Proteccin.



O ti i i d P tid


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Ejemplo

Potencia producida

Potencia producida

Consumo de combustible

Referencia de flujo de vapor

Potencia demandada

Encendido

Encendido

Central de ciclo combinado (CCPP) concogeneracin



O ti i i d P tid


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Objetivo final: Minimizar Costos - Ingresos. Costos por ejemplo:

Ingresos

==

+++++++=T

i

ststdem

T

i

elpoweldemdem ikdikuikpikdikyikpC

1

2_

1

_ )()()()()()(

{ } { }==

+++++=T

i

llstupstart

T

i

llupstartupStart kuikuikpkuikuikpC

1

22__

1

11__ 0),()(max)(0),()(max)(



{ } { }==

+++++++=T

i

stst

T

i

elpowel ikdikuikpikdikyikpE

1

2

1

)(),(min)()(),(min)(

O ti i i d P tid


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Ejemplo: Tracking





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Ejemplo: Up-Time TV





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Ejemplo: Down-Time TG





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Efecto de Temperatura Ambiente

Principal perturbacin enfuncionamiento de plantas trmicas de

generacin elctrica.Variacin de eficiencia de las turbinas.

Afecta la temperatura a la que sucede la

combustin. Compleja de predecir





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Eficiencia

Relativ

a

Temperatura del Aire-20 -10 0 10 20 30 40 50 60

80

85

90

95

100

105

110

115

Eficiencia

Relativa

Temperatura del Aire-20 -10 0 10 20 30 40 50

80

85

90

95

100

105

110

115



Turbina a gas Turbina a vapor



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Eficiencia

Relativa

Temperatura del Aire

-20 -10 0 10 20 30 40 5080

85

90

95

100

105

110

115

Modelo 1 Modelo 2

Funciones Lineales Por Tramos

Tmin (Tmax-Tmin)/2 Tmax

Eficiencia

Relativa


-20 -10 0 10 20 30 40 50 6080

85

90

95

100

105

110

115

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3

Funciones Lineales Por Tramos

Tmin (Tmax-Tmin)/3 Tmax2(Tmax-Tmin)/3



Turbinaa gas

Turbinaa vapor



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Transiciones Repentinas

Implican daos en actuadores





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Eficiencia

Relativa


-20 -10 0 10 20 30 40 5080

85

90

95

100

105

110

115

Modelo 1 Modelo 2

Lgica Difusa: Funciones de Pertenencia

Tmin (Tmax-Tmin)/2 Tmax

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3

Tmin (Tmax-Tmin)/3 Tmax2(Tmax-Tmin)/3

Eficiencia

Relativa


-20 -10 0 10 20 30 40 50 6080

85

90

95

100

105

110

115

Lgica Difusa: Funciones de Pertenencia



Turbinaa gas

Turbinaa vapor



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Transiciones Suaves

Menor energa de control





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Aplicacin a Nehuenco

Complejo Nehuenco: Capacidad Mx.: 852 MW

(~10% demanda)

Ubicacin: Quillota, 5taregin.

Composicin:

2 Centrales de CicloCombinado (Nehueco Iy II).

1 Central de CicloAbierto (Nehuenco III).





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Control PID: Turbina a Gas.





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Esquema de Control Predictivo Hbrido.





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Experimentos:

Op a d a da y




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Desempeo Control Predictivo:

p y




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Desempeo Control Predictivo:

p y




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Obtencin de controlador unificado capaz dereaccionar ante perturbaciones mediblesrespetando el despacho econmico ymaximizando las ganancias del proceso.

Mejora con respecto al esquema PID llega al3% en consumo promedio de combustible .

Esquema difuso de modelacin permiteobtener perfiles de consumo de combustible

suaves.

p y



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Conclusiones

La optimizacin dinmica de una funcinobjetivo con restricciones es resuelta con lateora de control predictivo.

El control predictivo permite incorporarvariables enteras y continuas en su diseo.

El control predictivo ha sido exitoso para el

control ptimo de plantas termoelctricas.


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Control Optimo


Dra. Doris Saez


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