Diseño de un sistema de optimización de consumos energéticos para un evaporador industrial basado en técnicas de control predictivo multivariable

Abstract

[ES] En este trabajo se plantea el diseño del control predictivo (MPC) para un evaporador industrial. El controlador se ha implementado en Matlab mediante el algoritmo DMC. Además del control predictivo propiamente dicho, se ha incluido una etapa de optimización energética en tiempo real. El optimizador, empotrado en el algoritmo DMC, se encarga de calcular el punto de operación óptimo desde el punto de vista económico a partir del precio actualizado de la energía. Para ello, será necesario acceder a una base de datos online actualizada. Esta estructura de control se ha implementado en una planta virtual utilizando 2 técnicas de simulación diferentes: software-in-the-loop (SIL) y hardware-in-the-loop (HIL). En la primera de ellas, el proceso se modela mediante diagramas de bloques en Simulink; mientras que en la segunda, el evaporador está modelado en Python dentro de la Raspberry Pi. Esto último requerirá que se implante un protocolo de comunicación entre el PC y la Raspberry Pi. Finalmente, se realiza un análisis económico del nuevo control, comprobando que aumenta considerablemente los beneficios de la instalación en el medio plazo.