Diseño de un sistema de control basado en PC mediante software Twincat 3 de una planta de generación de energía eléctrica de 160MW simulada mediante HIL e implementada en Python

Abstract

[ES] El objetivo del TFM es el diseño del sistema de control de una planta de generación de energía eléctrica compuesta por una caldera y una turbina que pueden llegar a generar hasta 160MW. Para simular la planta se utilizará un modelo dinámico de la misma disponible en la literatura (benchmark). El sistema de control se desarrollará mediante el software para PC Twincat 3. Por lo tanto, las tareas que el alumno tendrá que desarrollar serán las siguientes: - Diseño de los controladores tipo PID que controlan las variables relevantes de la unidad caldera-turbina en cuestión. - Implementación del modelo dinámico multivariable y no lineal de la planta en una Raspberry PI, para poder desarrollar una simulación HIL. Se usará Python para la programación del HIL. - Implementación de los controladores PID, mediante el software Twincat 3 de beckhoff, en un PC para control en tiempo real de la planta. La comunicación entre la planta y el pc de control se llevará a cabo mediante modbus TCP. - Desarrollo del SCADA que permita configurar el control y monitorizar la planta.

[EN] The objective of this TFM is the design of the control system of an electric power generation plant, consisting of a boiler, a turbine and three adjustable valves, which can generate up to 160 MW. The model that has been used for simulation is available in the literature (benchmark), which is implemented with Python. This simulation runs using HIL (Hardware In the Loop) in real time, which means that this model will calculate the process outputs exactly at a sampling time set within the HIL. ModBus protocol, with a client-server structure, has been used for communication between the simulated process and the control system. The main part of this project is the design of a PC-based control system, using TwinCat 3 software. It allows any compatible Windows-based PC to be turned into a real-time controller that can integrate PLC, Motion, HMI, C++ and Matlab into a single software and a single CPU. For this work a PLC instance has been created, which will take care of communicating with the server using Modbus and calculating the control actions using PIDs. This PLC has been combined with a touch screen (HMI), with the aim of allowing users to access the data and events of the system, as well as the possibility to change some parameters of the system. Finally, optimal design of parameters of PIDs has been carried out using genetic algorithms in Matlab/Simulink

[CA] L'objectiu d'aquest TFM és el disseny del sistema de control d'una planta de generació d'energia elèctrica, consistent en una caldera, una turbina i tres vàlvules regulables, que poden generar fins a 160 MW. El model que s'ha utilitzat per a la simulació està disponible en la literatura (benchmark),que està implementada amb Python. Aquesta simulació s'executa amb HIL (Hardware In the Loop) en temps real, el que significa que aquest model calcularà les sortides del procés exactament en un temps de mostreig fixat en el HIL. El protocol Modbus,amb una estructura client-servidor, s'ha utilitzat per a la comunicació entre el procés simulat i el sistema de control. La part principal d'aquest projecte és el disseny d'un sistema de control basat en PC, utilitzant el programari TwinCat 3. Li permet convertir qualsevol PC basat en Windows compatible en un controlador en temps real que pot integrar PLC, motion, HMI, C++ i Matlab en un sol programari i una sola CPU. Per a aquest treball s'ha creat una instància PLC, que s'encarregarà de comunicar-se amb el servidor utilitzant Modbus i calculant les accions de control utilitzant pids. Aquest PLC s'ha combinat amb una pantalla tàctil (HMI), amb l'objectiu de permetre als usuaris accedir a les dades i esdeveniments del sistema, així com la possibilitat de canviar alguns paràmetres del sistema. Finalment, s'ha dut a terme un disseny òptim dels paràmetres del PIDs mitjançant l'ús d'algorismes genètics en MATLAB/Simulink.