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Gestión de energía de sistemas de refrigeración con almacenamiento de energía térmica basado en control predictivo no lineal del modelo

Autores: Bejarano, Guillermo; Lemos, João M.; Rico-Azagra, Javier; Rubio, Francisco R.; Ortega, Manuel G.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Gestión de energía de sistemas de refrigeración con almacenamiento de energía térmica basado en control predictivo no lineal del modelo


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Gestión de energía
Sistema combinado
Tanque de almacenamiento de energía térmica
Materiales de cambio de fase
Estrategia de programación y control
Reducción de costos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 18

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este trabajo aborda la gestión energética de un sistema combinado que consta de un ciclo de refrigeración y un tanque de almacenamiento de energía térmica basado en materiales de cambio de fase. El tanque de almacenamiento se utiliza como un amortiguador de energía fría, desacoplando así la demanda y producción de enfriamiento, lo que conduce a la reducción de costos y la satisfacción de la demanda pico que sería inviable para el ciclo original. Se propone una estrategia de programación y control en capas, donde un programador predictivo no lineal calcula las referencias de las principales potencias involucradas (potencias de carga/descarga del tanque de almacenamiento y producción de enfriamiento directo), mientras que un controlador de nivel bajo asegura que las potencias solicitadas se logren realmente. Se propone un modelo simplificado que retiene las dinámicas dominantes como modelo de predicción para el programador. Se consideran criterios económicos, de eficiencia y viabilidad, buscando reducir los costos operativos mientras se garantiza la satisfacción de la demanda. El rendimiento de la estrategia propuesta para el sistema con almacenamiento de energía se compara en simulación con el de un ciclo sin almacenamiento de energía, donde se muestra que el primero satisface demandas desafiantes al tiempo que reduce el costo operativo hasta en un 28%. El enfoque propuesto también muestra una robustez adecuada cuando se considera una incertidumbre significativa en el modelo de predicción.

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