Beyond Simulation: Computer Aided Control System Design Using Equation-Based Object Oriented Modelling for the Next Decade

After 20 years since their birth, equation-oriented and object-oriented modelling techniques and tools are now mature, as far as solving simulation problems is concerned. Conversely, there is still much to be done in order to provide more direct support for the design of advanced, model-based control systems, starting from object-oriented plant models. Following a brief review of the current state of the art in this field, the paper presents some proposals for future developments: open model exchange formats, automatic model-order reduction techniques, automatic derivation of simplified transfer functions, automatic derivation of LFT models, automatic generation of inverse models for robotic systems, and support for nonlinear model predictive control

District heating systems: the effect of building model complexity on heat demand prediction

Tese de mestrado integrado, Engenharia da Energia e do Ambiente, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017As tendências recentes da distribuição populacional indicam que a grande maioria cidadãos europeus irá habitar em cidades. A elevada densidade energética característica destes aglomerados faz com que a gestão do fornecimento de energia seja, cada vez mais, uma área de grande responsabilidade, tanto ao nível da segurança energética, como da sua sustentabilidade económica e ambiental. Os edifícios são responsáveis por cerca de 40% da energia final consumida na União Europeia, sendo assim um setor com elevado potencial na promoção da eficência energética. Os sistemas de redes de calor são uma alternativa eficiente para o fornecimento de energia na forma de calor em áreas urbanas. Uma das principais vantagens desta solução, num mercado de calor em expansão, é a possibilidade de utilizar recursos energéticos que de outra maneira seriam desperdiçados ou inutilizáveis à escala de um edificio, com destaque para as energias renováveis. A possibilidade de combinação de várias fontes de energia, confere-lhe também uma elevada flexibilidade energética, tornando-se menos sensível à flutuação dos preços dos combustíveis. As centrais de cogeração, de energia eletrica e térmica, são particularmente interessantes neste tipo de aplicações, conseguindo aproveitar o calor anteriormente desperdiçado, face a uma central elétrica convencional. Para além diso, o efeito de escala e a monitorização contínua destes sistemas permite uma maior eficiência na produção de energia contribuindo assim para redução das emissões de gases de efeito de estufa. Os mais recentes desenvolvimentos nestas redes de calor incluem novas estratégias para uma maior integração de fontes de energia renováveis e melhorias na interação entre produtores e consumidores. Como foco principal está a utilização de fontes de calor e distribuição de baixa temperatura, adaptada à redução do consumo energético ao nível dos edifícios. Em resultado, a complexidade destes sistemas aumenta e a necessidade de metodologias mais detalhadas para análise e desenvolvimento torna-se ainda mais evidente. Para o efeito, o uso de modelos computacionais vem permitir e facilitar este processo mas não existe um programa que seja ao mesmo tempo, fácil de usar, rápido, flexível para simular redes e edifícios detalhadamente. As diferenças entre diferentes modelos ao nível da complexidade dos algoritmos e detalhe das variáveis influencia a qualidade e resolução dos resultados, pelo que o uso de um modelo em detrimento de um outro, pode levar a diferentes conclusões, afectando assim o planeamento de um projeto. Desta forma, a escolha do modelo mais adequado a determinado projeto deve ter em conta o tipo de sistemas que estão envolvidos, as variáveis que vão ser estudadas, os dados possíveis de adquirir e não menos importante, o tempo e recursos disponíveis. Este estudo centra-se na comparação de diferentes modelos para a previsão das necessidades de aquecimento ao nível dos edifícios. Os modelos criados foram simulados com recurso a dois programas, Dymola, com linguagem Modelica, e EnergyPlus. Modelica é uma linguagem de modelação flexivel, baseada em equações e orientada em objectos que permite a criação de modelos de sistemas complexos de diferentes domínios. A sua estrutura modular permite a fácil partilha e reutilização de modelos. As capacidades de simulação detalhada de edifícios com recurso a esta linguagem tem vindo a ser melhorada com a disponibilização de novas bibliotecas de objectos, mas a sua utilização não se torna tão prática ou direta como noutros programas especificamente desenvolvidos para o efeito, como o EnergyPlus. No entanto, as capacidades de cada programa podem ser complementadas através de co-simulação, onde ambos os programas simulam em simultâneo as necessidades de aquecimento de um edifício, denominando-se de co-simulação: o EnergyPlus encarrega-se do balanço térmico do edifício e as cargas de aquecimento são calculadas no Dymola. Foram criados três modelos com diferentes níveis de detalhe tanto ao nível dos algoritmos de cálculo como nos parâmetros de entrada: o modelo A é criado no Dymola com base no método horário simplificado da norma ISO 13790; o modelo B é criado no Dymola com base no modelo Rooms.MixedAir da biblioteca Buildings do Modelica; e o modelo C é criado em EnergyPlus e utilizado em co-simulação com o Dymola. O caso de estudo considera um pequeno bairro de cinco edifícios adjacentes de diferentes tipologias, com baixo nível de isolamento – cenário referência - , adaptado de um exercício parte do projecto IEA Annex 60. Para um dos edifícios, um bloco de escritórios com 727 m2 de área útil divididos por cinco pisos uniformes, foram definidos três cenários de reabilitação ao nível dos elementos da envolvente, opacos e envidraçados, considerando para o efeito um tipo de constução mais recente. As necessidades de aquecimento do caso referência foram obtidos a partir da simulação de todos os edifícios com o modelo A, e nos três cenários seguintes o edifício alvo foi simulado nos modelos A, B e C. As variáveis em estudo foram a necessidade energética anual [MWh] e a carga de pico [kW] de aquecimento, tendo sido também analisado o perfil destas cargas. Os resultados obtidos para o bairro no cenário de referência apresentam uma necessidade anual de 256 MWh com um pico 106.5 kW, sendo que o edifício alvo representa cerca de 30% deste consumo, com 110 kWh/m2. Como esperado a maior redução da necessidade de aquecimento foi verificada para o cenário da renovação total, cerca de -28% ao nível do bairro, resultanto de uma redução do consumo do edifício alvo de 90%, atingindo um mínimo de 9.2 kWh/m2. Nos três cenários os modelos apresentaram um boa correlação entre si à excepção do cenário de reabilitação dos envidraçados, com uma diferença de 14.3 pontos percentuais entre o modelo B e C no que diz respeito à redução do consumo anual entre os diferentes modelos. Esta variação de 37 MWh compara-se, em magnitude, a cinco vezes a necessidade energética do edificio de escritórios registado no cenário de total renovação. Com base na análise dos perfis da carga de aquecimento, concluí-se que a diferença nos resultados obtidos pode ter um impacto mais significativo se mais edifícios fossem alvo de reabilitação, com ainda maior impacto em DHS de pequena escala. A co-simulação entre os dois programas provou ser uma solução viável para otimizar a modelação de sistemas e edifícios, permitindo melhorar o processo e reduzir significativamente o tempo de simulação. Desenvolvimentos futuros deste trabalho incluem o estudo do impacto de cada modelo num sistema integrado onde sejam implementados modelos de unidade de geração recorrendo a diferentes fontes de energia. Desta forma a dinâmica do perfil do consumo dos edifícios terá maior influência no comportamento do sistema como um todo.District heating systems (DHS) are an efficient alternative for the heat supply in urban areas. One of the main advantages of this solution, in current expansion on the heat market, is the possibility of using heat resources that would otherwise be wasted on unfeasible in smaller scale. Thus, it contributes to improve the efficiency of urban energy systems and reduce CO2 emissions. Recent developments of DHS are based in new strategies for a large scale integration of renewable energy sources and improvements in the interaction between demand and supply sides, as smart thermal grids. In result, the complexity of these systems increases, and the need of comprehensive integrated approaches to analyze them is becoming even more evident. The use of computational modeling tools are used for this purpose, but there is no single tool that provides detailed, flexible and rapid prototyping for both buildings and systems. However, time and resources available in the early-design stages usually forces the use of more simplified models to calculate the heating demand, which might lead to different conclusions when compared to more detailed ones. This study presents a comparison of three different building models developed with Modelica (Dymola) and EnergyPlus, with increasing detail in both calculation algorithms and inputs to estimate the heat demand for space heating. The case study considers three retrofit scenarios, with different levels of thermal insulation, for one building in a small neighborhood. The results obtained across the three models registered a maximum variation of 14% on the annual demand and 9% kW of the peak load for the window retrofit scenario. Based on the analysis of the heat load profiles, it was concluded that the difference in the results obtained can have a higher impact on the district if more buildings were to be retrofitted, taking even more relevance in small-scale DHS

Modelling and start-up optimization of a coal-fired power plant

In the German electrical market, where no hydro power is present, the demand for regulating power is rising. The main reason for this is the expansion of solar and wind power, which is desirable from an environmental standpoint, but also introduces large and fast variations in production. To keep the necessary balance between production and consumption, the operation of thermal power plants is changing, both in terms of stand still time and load variations. For this reason the start-up procedure of the Vattenfall owned German lignite power plant Jänschwalde is investigated in this thesis. A model is created that is complex enough to describe the behaviour of the real plant reasonably accurately, while at the same time simple enough so that optimization of it can be performed with the optimization platform JModelica.org. A detailed plant developed in another thesis is used to determine parameter values and validate the behaviour of the optimization model during simulation. The startup procedure is handled as an optimal control problem, with constraints on stress in order to avoid damage and maximize the life length of components. Results for different optimization cases are finally calculated and compared

EOOLT 2007 – Proceedings of the 1st International Workshop on Equation-Based Object-Oriented Languages and Tools

Computer aided modeling and simulation of complex systems, using components from multiple application domains, such as electrical, mechanical, hydraulic, control, etc., have in recent years witness0065d a significant growth of interest. In the last decade, novel equation-based object-oriented (EOO) modeling languages, (e.g. Mode- lica, gPROMS, and VHDL-AMS) based on acausal modeling using equations have appeared. Using such languages, it has become possible to model complex systems covering multiple application domains at a high level of abstraction through reusable model components. The interest in EOO languages and tools is rapidly growing in the industry because of their increasing importance in modeling, simulation, and specification of complex systems. There exist several different EOO language communities today that grew out of different application areas (multi-body system dynamics, electronic circuit simula- tion, chemical process engineering). The members of these disparate communities rarely talk to each other in spite of the similarities of their modeling and simulation needs. The EOOLT workshop series aims at bringing these different communities together to discuss their common needs and goals as well as the algorithms and tools that best support them. Despite the short deadlines and the fact that this is a new not very established workshop series, there was a good response to the call-for-papers. Thirteen papers and one presentation were accepted to the workshop program. All papers were subject to reviews by the program committee, and are present in these electronic proceedings. The workshop program started with a welcome and introduction to the area of equa- tion-based object-oriented languages, followed by paper presentations and discussion sessions after presentations of each set of related papers. On behalf of the program committee, the Program Chairmen would like to thank all those who submitted papers to EOOLT'2007. Special thanks go to David Broman who created the web page and helped with organization of the workshop. Many thanks to the program committee for reviewing the papers. EOOLT'2007 was hosted by the Technical University of Berlin, in conjunction with the ECOOP'2007 conference

Nonlinear Model Predictive Control for Combined Cycle Power Plants

This master thesis project serves to investigate the possibilities of Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) using the example of enthalpy control of the BENSON HRSG (heat recovery steam generator) of a combined cycle power plant (CCPP). The general idea of NMPC is to solve an optimization problem, to nd the next control action, and this optimization problem is based on a model of the system. The models used in the controller implementation are Modelica-based, and the system is described by algebraic dierential equations (DAEs). The controller was implemented in the Python interface of JModelica.org (Modelica-based modeling tool, supporting the Modelica extension Optimica for optimization), together with an extended Kalman lter (EKF) for state estimation. The control algorithm was only evaluated for a setup where the controller model is very similar to the model representing the real process; both models are simplied representations of the real process

Applying Co-Simulation for an Industrial Conveyor System

This paper describes an industrial application of a new research technology enabling the co-simulation of models in continuous time and discrete event respectively. The application concerns modeling of a conveyor system with trolleys that has tilting capabilities that can be used to compensate for high speeds in curves in order to avoid parcels falling of the trolleys. The main challenge for this kind of physical system is that a system solution here requires both insight into the mechanical physics behavior as well as ways in which the system can be controlled discretely by a software based solution. This paper demonstrates how it is possible to bridge the gap between these two different disciplines in co-simulated models

Optimization of building performance via model-based predictive control

Il controllo predittivo basato su modello (MPC) è una tecnica di controllo avanzata che ha svolto un ruolo importante nella gestione di molti processi nel settore industriale. Oggi, nell’ottica di una gestione energetica efficiente degli edifici, l’utilizzo di questa strategia si sta dimostrando una soluzione promettente per ridurre al minimo i consumi e i costi energetici complessivi. Tuttavia, gli studi sulla sua fattibilità tecnica in edifici esistenti sono ancora in una fase iniziale. Pertanto, il risultato principale di questa tesi è la progettazione e lo sviluppo di un prototipo hardware e software per la verifica sul campo di un sistema di controllo predittivo, basato su modello, integrando un modello predittivo virtuale della porzione dell'edificio in esame, il controllore e l'interfaccia grafica per i dispositivi di monitoraggio e regolazione utilizzati. Inoltre, particolare attenzione è stata posta sulla fattibilità tecnica relativa all'implementazione di un tipico sistema MPC, che include un sottosistema di monitoraggio, un set di acquisizione dati e un metodo di identificazione del sistema per ottenere il modello per il controllore, mediante un approccio di modellazione grey-box. La fase di modellazione e l'approccio empirico sviluppato sono presentati nella prima parte di questa tesi di ricerca, mentre la parte centrale riguarda: lo sviluppo del prototipo di controllo predittivo, basato su modello, all'interno di uno strumento virtuale del software LabVIEW e la descrizione del test sperimentale, effettuato durante la stagione di riscaldamento, garantendo la normale operatività dell’edificio durante l'intero periodo di monitoraggio. Infine, è presentato lo studio sviluppato in ambiente di simulazione per indagare il potenziale della logica di controllo per la valutazione di scenari di riqualificazione. Il focus è sulla definizione dei principali componenti del simulatore MPC e sui risultati ottenuti testando uno degli scenari di intervento.Model Predictive Control (MPC) is an advanced control technique which has played an important role in the management of many processes in the industry sector. Nowadays, in the perspective of an efficient building energy management, the exploitation of this strategy is proving to be a promising solution for minimising overall energy consumptions and costs. However, investigations on the feasibility of the technique in real existing buildings are at an initial stage. Hence, the main outcome of this dissertation is the design and development of a prototype hardware and software set up for on-field testing of a model-based predictive control system, integrating a virtual predictive model of the portion of the building under investigation, the controller and the interface to the monitoring and regulation devices used. Moreover, this research is addressed to investigate the technical feasibility of the development and deployment of a typical MPC system, which includes a monitoring sub-system, a data acquisition set up and a system identification method to obtain the model for the controller by means of a grey-box modelling approach. The modelling phase and the empirical approach developed are presented in the first part of this research thesis, while the core part concerns: the development of the MPC prototype, within a virtual instrument of LabVIEW software and the description of the experimental test, which was carried out during heating season, ensuring normal building operation during the entire monitoring period. Finally, this dissertation presents the study developed in simulation environment to investigate the potential of the control logic for the evaluation of retrofitting scenarios. The focus is on the definition of the main MPC simulator components and on the results obtained by testing one of the intervention scenarios