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Modelado, control y optimización de una planta de producción de frío con almacenamiento de energía

    1. [1] Universidad de Sevilla

      Universidad de Sevilla

      Sevilla, España

  • Localización: XLII Jornadas de Automática: libro de actas, Castellón, 1 a 3 de septiembre de 2021, 2021, ISBN 978-84-9749-804-3, págs. 388-394
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • Modelling, control and optimization of a cooling plant with a thermal storage system
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En este artículo se presenta el modelado de un sistema de abastecimiento de energía frigorífica basado en enfriadoras de agua refrigeradas por aire, al que se le ha añadido un sistema de almacenamiento de energía. Con ello se pretende satisfacer la demanda de frío de una gran instalación. El modelado de cada uno de los elementos se ha integrado en Simscape a fin de poder simular la planta completa. En el simulador se ha supuesto el sistema controlado a bajo nivel, de tal manera que es capaz de recibir consignas de caudales desde un optimizador a un nivel jerárquicamente superior. Finalmente, se ha propuesto un problema de optimización mixto no lineal con variables enteras asociadas al funcionamiento de partes de la instalación, de forma que se optimice el coste económico de la generación del frío; y se han presentado resultados de simulación que avalan el buen funcionamiento del optimizador.

    • English

      This article presents the modeling of a refrigeration energy supply system based on air-cooled water chillers, to which an energy storage system (TES) has been added. This is to satisfy the cold demand of a large installation. The modeling of each of the elements has been integrated into Simscape in order to be able to simulate the complete plant. In the simulator, the lowlevel controlled system has been assumed, in such a way that it is capable of receiving flow references from an optimizer at a hierarchically higher level. Finally, a nonlinear mixed optimization problem has been proposed with integer variables associated with the operation of parts of the installation, in such a way that the economic cost of cold generation is optimized; and simulation results have been presented that support the good performance of the optimizer.


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