Diseño e implementación del módulo software de predicciones para un sistema de gestión de energía basado en PLC industrial

Abstract

[ES] En el presente Trabajo Final de Grado se ha diseñado e implementado un módulo software de predicción del coste de la energía eléctrica y de la climatológica para un sistema de gestión de energía basado en un PLC industrial de la marca Phoenix Contact, en particular el modelo AXC F 3152. El tema de este proyecto es de gran interés porque aborda la gestión eficiente de la energía en un contexto de creciente preocupación por la sostenibilidad y el ahorro energético. La capacidad de predecir los costos de energía y las condiciones climáticas permite optimizar el uso de recursos en instalaciones de autoconsumo. Para lograr este objetivo, se ha analizado y desarrollado un módulo software que integra varios componentes críticos. Se ha implementado un servidor Flask que se comunica con diferentes APIs de meteorología y electricidad para obtener datos en tiempo real. Este servidor también tiene la capacidad de servir páginas web implementadas en HTML y CSS para la visualización de los datos. Los datos obtenidos de las APIs se procesan en formato JSON y se envían a un proceso simulado en Matlab Simulink mediante un cliente UDP. El desarrollo del módulo software se ha realizado utilizando una serie de herramientas y tecnologías. El entorno de desarrollo utilizado fue Visual Studio Code, y el lenguaje de programación principal fue Python. Además, se emplearon microframeworks como Flask y diversas bibliotecas para la gestión de datos y la comunicación en red. Por último, el módulo software es ejecutado en un controlador lógico programable (PLC). Como resultado del proyecto, el módulo software es el encargado de aportar datos reales a un problema de optimización de tipo programación lineal entera mixta (MILP) para gestionar los flujos de energía eléctrica en una vivienda unifamiliar equipada con una instalación de autoconsumo (inversor, paneles solares, batería, etc). En conclusión, en este proyecto se demuestra que la incorporación de hardware más potente y flexible en los PLCs industriales, junto con la implementación de módulos software avanzados, puede mejorar significativamente las capacidades de los sistemas de gestión de energía. La capacidad de predecir los costos de energía y las condiciones climáticas permite una optimización más eficiente de los recursos.

[EN] In this Final Degree Project, a software module for predicting the cost of electrical energy and weather conditions has been designed and implemented for an energy management system based on an industrial PLC from Phoenix Contact, specifically the AXC F 3152 model. The subject of this project is of great interest because it addresses efficient energy management in a context of growing concern for sustainability and energy savings. The ability to predict energy costs and weather conditions allows to optimize the use of resources in self-consumption installations. To achieve this goal, a software module integrating several critical components has been analyzed and developed. A Flask server has been implemented to communicate with different weather and electricity APIs to obtain real-time data. This server also has the capability to serve web pages implemented in HTML and CSS for data visualization. The data obtained from the APIs are processed in JSON format and sent to a simulated process in Matlab Simulink via a UDP client. The development of the software module has been carried out using a range of tools and technologies. The development environment used was Visual Studio Code, and the main programming language was Python. In addition, microframeworks such as Flask and various libraries for data management and network communication were employed. Finally, the software module is executed on a programmable logic controller (PLC). As a result of the project, the software module is responsible for providing real data to a mixedinteger linear programming (MILP) optimization problem to manage the electrical energy flows in a single-family house equipped with a self-consumption installation (inverter, solar panels, battery, etc.). In conclusion, this project demonstrates that the incorporation of more powerful and flexible hardware in industrial PLCs, along with the implementation of advanced software modules, can significantly improve the capabilities of energy management systems. The ability to predict energy costs and weather conditions allows for more efficient optimization of resources.