Modelo de sistema de refrigeración de edificios orientado al control y gestión de la eficiencia energética

• J.G. Ordonez ^[1] ; D. Limon ^[1] ; Luis Perez-Lombard ^[1] ; Juan F. Coronel ^[1] ; A. Cardona ^[1] ; J.M. Nadales
  1. [1] Universidad de Sevilla

     Universidad de Sevilla

     Sevilla, España

     
• Localización: XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019 / coord. por José Luis Calvo Rolle, José-Luis Casteleiro-Roca, Isabel Fernández-Ibáñez, Óscar Fontenla Romero, Esteban Jove Pérez, Alberto J. Leira-Rejas, José Antonio López Vázquez, Vanesa Loureiro-Vázquez, María-Carmen Meizoso-López, Francisco Javier Pérez Castelo, Andrés José Piñón Pazos, Héctor Quintián Pardo, Juan Manuel Rivas Rodríguez, Benigno Antonio Rodríguez Gómez, Rafael A. Vega-Vega, 2019, ISBN 978-84-9749-716-9, págs. 475-482
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Modeling of refrigeration systems for control and energy efficiency
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    La climatización en edificios es una de las aplicaciones más importantes de los sistemas de refrigeración y su uso supone hasta un 20% de la energía consumida en países desarrollados. Actualmente, los ingenieros de control dedican grandes esfuerzos a mejorar la eficiencia energética de estos sistemas. Uno de los mayores obstáculos en esta línea de investigación es la obtención de buenos modelos, debido a la complejidad de las máquinas de refrigeración comerciales. En este artículo se presenta un modelo para un caso realista de estudio donde se incorporan máquinas reales para el estudio de técnicas de control para la mejora de la eficiencia. Además, se expone un ejemplo donde se aplica control predictivo basado en modelo con seguimiento de temperaturas.

  • English

    Building air conditioning is an important application of refrigeration systems, and its operation consumes up to 20% of the total energy in developed countries. Currently, control engineers are expend time and effort to find new methods that improve energy fficiency. However, obtaining proper models is a difficult task due to the complexity of comercial chillers and business confidentiality. In this paper, data-based identification is proposed to obtain non-linear models of real machines. Furthermore, a case study is presented with the application of model predictive control for temperature tracking.