Control predictivo no lineal basado en modelos de Volterra. Aplicación a una planta piloto

El presente artículo muestra la aplicación de una estrategia de control predictivo no lineal basado en modelos (Nonlinear Model Predictive Control, NMPC) a una planta piloto en la que se controla la temperatura de un reactor. El controlador está basado en un modelo diagonal de Volterra de segundo orden para considerar efectos no lineales. Para calcular la acción de control se utiliza un método iterativo que requiere pocos recursos computacionales. El comportamiento del proceso y del controlador se presenta mediante resultados experimentales. Finalmente se comparan los resultados experimentales del NMPC con los resultados de un controlador predictivo lineal (MPC).Ministerio de Eduación y Ciencia DPI-2004-07444-C04-0

Control de la tasa de exceso de oxígeno de una pila de combustible

XXIX JORNADAS DE AUTOMÁTICA ( JA2008) () (29.2008.TARRAGONA. ESPAÑA)Las pilas de combustible representan un ´area de gran inter´es industrial por la posibilidad de generar energ´ıa limpia, especialmente las pilas de tipo PEM (Polymer Electrolyte Membrane or Proton Exchange Membrane) por su uso en aplicaciones estacionarias y automovil´ısticas. La tasa de exceso de ox´ıgeno que expresa la proporci´on entre el ox´ıgeno que entra y el ox´ıgeno que reacciona en las c´elulas de la pila, se usa habitualmente para garantizar seguridad y obtener un alto rendimiento. Para controlar la tasa de ox´ıgeno se desarrolla una estrategia jer´arquica de control que consiste en una prealimentaci´on y un controlador PI que usa el voltaje del motor del compresor para manipular el flujo de aire que entra a la pila de combustible. El dise˜no del controlador se realiza con una pila de combustible comercial. La estrategia de control se implementa y valida en experimentos reemplazando el controlador de f´abrica. El comportamiento del sistema y del controlador se muestra mediante resultados experimentales.Ministerio de Eduación y Ciencia DPI2007-66718-C04-0

Volterra Model Based Predictive Control, application to a Pem Fue Cell

14th Nordic Process Control Workshop - Espoo, Finland Duration: 23 Aug 2007 → 25 Aug 2007This paper presents a non linear model predictive controller for a PEM fuel cell for which the starvation control is the main objective. A second order Volterra model for control is obtained using input/output data for which the power supplied by the fuel cell is considered as a measurable disturbance. The controller developed allows to solve the nonlinear objective function in a way that it can be actually implemented in fast systems like Fuel cells. The use of a nonlinear controller is justified while comparing the outcome obtained with a linear controller of the same class

Min-Max Predictive Control of a Pilot Plant using a QP Approach

47th IEEE Conference on Decision and Control 9-11 Dec. 2008The practical implementation of min-max MPC (MMMPC) controllers is limited by the computational burden required to compute the control law. This problem can be circumvented by using approximate solutions or upper bounds of the worst possible case of the performance index. In a previous work, the authors presented a computationally efficient MMMPC control strategy in which a close approximation of the solution of the min-max problem is computed using a quadratic programming problem. In this paper, this approach is validated through its application to a pilot plant in which the temperature of a reactor is controlled. The behavior of the system and the controller are illustrated by means of experimental results

User flexibility aware price policy synthesis for smart grids

In order to optimally manage a modern electricity distribution network, peaks in residential users demand should be avoided, as this can reduce energy and network asset management costs. Furthermore, this must be done without compressing residential users demand. To this aim, in a demand response setting, residential users are given a price policy, which economically motivates them to shift their loads in order to achieve this goal. However, if the price policy for all users is similar, this demand response may result in simply shifting the demand peaks (peak rebound), leaving the problem unsolved. In this paper we propose a novel methodology which i) for each network substation s, automatically computes the desired power profile to be kept in order to optimally manage the network itself, ii) for each network substation s, automatically synthesizes individualized price policies for residential users connected to s, so that s is kept at the desired profile. Note that price policies individualization avoids the peak rebound problem, as different users have different low tariff areas. Furthermore, our methodology measures the flexibility of a residential user as the capacity needed by a home energy storage system (e.g., a battery) to always follow the given price policy, thus mitigating residential users discomfort. We show the feasibility of our approach on a realistic scenario taken from an existing medium voltage Danish distribution network

Parallel statistical model checking for safety verification in smart grids

By using small computing devices deployed at user premises, Autonomous Demand Response (ADR) adapts users electricity consumption to given time-dependent electricity tariffs. This allows end-users to save on their electricity bill and Distribution System Operators to optimise (through suitable time-dependent tariffs) management of the electric grid by avoiding demand peaks. Unfortunately, even with ADR, users power consumption may deviate from the expected (minimum cost) one, e.g., because ADR devices fail to correctly forecast energy needs at user premises. As a result, the aggregated power demand may present undesirable peaks. In this paper we address such a problem by presenting methods and a software tool (APD-Analyser) implementing them, enabling Distribution System Operators to effectively verify that a given time-dependent electricity tariff achieves the desired goals even when end-users deviate from their expected behaviour. We show feasibility of the proposed approach through a realistic scenario from a medium voltage Danish distribution network

Control Predictivo Mín-Máx de una planta piloto

Este trabajo muestra la aplicación de una estrategia de control predictivo mín máx basado en modelos (Min-Max Model Predictive Control, MMMPC) a una planta piloto en la que se controla la temperatura de un reactor. Para calcular la acción de control se utiliza una aproximación del peor caso, que permite calcular una solución muy cercana a la del problema mín-máx con un coste computacional mucho menor. Por tanto, es un algoritmo cuya complejidad hace factible una implementación en tiempo real para valores típicos de los horizontes de predicción y control. El comportamiento del proceso y del controlador se ilustran mediante resultados experimentalesMinisterio de Eduación y Ciencia DPI2004-07444Ministerio de Eduación y Ciencia DPI2005-0456

A Volterra model of the greenhouse temperature using natural ventilation

Model-based control techniques are commonly applied to control the greenhouse climate. As well-known, these techniques require accurate models for adequate results. Several first-principle models have been developed for the greenhouse climate control problem considering all the physical and physiological processes. However, these models are too complex to be used for control purposes. On the other hand, empirical models based on input/output real data allow to obtain better results and less complex model structures. In the Mediterranean areas the main problem is cooling the greenhouse and this leads to natural ventilation as a standard tool. This paper presents the development and the results of a Volterra model for the greenhouse temperature including the crop effect and using natural ventilation.Ministerio de Ciencia y Tecnología DPI2004-07444-C04-01/04Ministerio de Ciencia y Tecnología DPI2007-66718-C04- 01/0

Efficient and robust techniques for predictive control of nonlinear processes

El control predictivo basado en modelo (MPC, del inglés Model Predictive Control) ha experimentado un gran desarrollo en las ultimas décadas y se ha convertido en una de las técnicas de control avanzado más populares en la comunidad científica y la in ... dustria. Varios factores contribuyen al éxito de MPC, entre los más importantes, la formulación intuitiva del problema de control, la posibilidad de controlar una gran variedad de procesos, la consideración de restricciones y, al menos en el caso de MPC lineal, la fácil implementación de la ley de control. La posibilidad de utilizar modelos que se pueden obtener fácilmente del proceso considerado, p.ej. modelos de respuesta ante impulso o escalón, representa otra ventaja de MPC, especialmente en aplicaciones industriales. Prácticamente todos los procesos dinámicos de importancia industrial exhiben cierto comportamiento no lineal. Sin embargo, la gran mayoría de técnicas de MPC han sido desarrolladas para sistemas lineales. La aplicación de MPC lineal a procesos con dinámica fuertemente no lineal puede resultar en un rendimiento de control deficiente, debido a la discrepancia entre el sistema y el modelo. Con el fin de obtener un mejor rendimiento de control, se puede considerar el uso de control predictivo no lineal (NMPC, del inglás Nonlinear Model Predictive Control). Otro problema en el control de procesos es la influencia de perturbaciones exógenas o incertidumbres que pueden desestabilizar el sistema en bucle cerrado en ciertas ocasiones o, al menos, resultar en un rendimiento de control insuficiente. El control predictivo min-max (MMMPC, del inglés Min-Max Model Predictive Control), basado en un modelo que considera explícitamente incertidumbres y perturbaciones, da la oportunidad de prevenir este efecto no deseado y obtener un control más robusto. Desafortunadamente, tanto el NMPC como el MMMPC tienen algunos inconvenientes para su uso en la industria. En el caso de NMPC hay que mencionar la dificultad de obtener modelos apropiados del proceso considerado y la solución necesaria de un problema de optimización posiblemente no convexo. Por otro lado, el principal inconveniente de MMMPC es la carga computacional, resultado del cálculo de la señal de control, que crece exponencialmente con el horizonte de predicción. Además, ambas estrategias de control complican considerablemente el estudio de cuestiones teóricas como estabilidad, robustez y optimalidad. A pesar de que hay evidencia de que es- tas estrategias habitualmente mejoran el rendimiento de control, el uso de NMPC y MMMPC en la industria es muy escaso y se reduce a unas pocas aplicaciones debido a los problemas anteriormente mencionados. Esta tesis aborda el estudio y el desarrollo de novedosas técnicas de MPC basado en modelos no lineales e inciertos, es decir, el marco general cubre el NMPC y el MMMPC. En el desarrollo se ha prestado especial atención a la aplicabilidad de las estrategias de control, con la idea de reducir la brecha entre la practica industrial y la investigación académica. En el lado teórico, el tema de estabilidad juega un importante papel e incluye la especificación de las condiciones necesarias y suficientes para obtener estabilidad en bucle cerrado. El objetivo principal es el desarrollo de nuevas estrategias de MPC basado en los modelos de Volterra en tiempo discreto y su posible uso en estrategias de control de horizonte deslizante. El punto de partida ha sido un algoritmo iterativo y computacionalmente eficiente, usado para resolver el problema de optimización de una estrategia de NMPC basado en modelos de Volterra de segundo orden. Se ha mejorado esta estrategia con la consideración de restricciones y la ponderación del esfuerzo de control. Por otra parte, para el NMPC basado en modelos de Volterra de segundo orden se ha desarrollado un novedoso enfoque basado en la convexificación del problema inicial y posiblemente no convexo. Este enfoque determina una envoltura convexa del problema de optimización y da la posibilidad de una minimización global.Además, se han considerado modelos inciertos lineales dentro del marco del control robusto como paso previo al desarrollo de una estrategia de MMMPC basado en modelos de Volterra. En este caso, se ha demostrado la estabilidad robusta de una estrategia de MMMPC lineal basado en una cota superior no lineal del peor caso. Con el fin de conseguir un control más robusto, se ha desarrollado una novedosa estrategia de MMMPC no lineal basado en modelos de Volterra de segundo orden con perturbaciones aditivas y persistentes. Debido al carácter no autorregresivo del modelo, se ha obtenido una formulación explicita del coste del peor caso y, en consecuencia, el problema de optimización min-max se reduce a un mero problema de minimización.Por último, se han implementado las estrategias de control desarrolladas y se ha validado la aplicabilidad practica en experimentos con diferentes sistemas usados como banco de pruebas. En comparación con un MPC lineal, las diferentes estrategias de NMPC y MMMPC mostraron un rendimiento de control superior y dieron mejores resultados. El empleo exitoso de las diferentes estrategias se une al bajo número de aplicaciones del NMPC y el MMMPC existentes en la literatura especializad

Aplicación de MPC no lineal no lineal basado en modelos de Volterra a una planta piloto

JORNADAS DE AUTOMÁTICA (27) (27.2006.ALMERÍA)El presente documento muestra la aplicación de una estrategia de control predictivo no lineal basado en modelo (NMPC) a un proceso de laboratorio: una planta piloto con una válvula de recirculación manipulable para controlar la temperatura en el reactor. El controlador está basado en un modelo diagonal de Volterra de segundo orden para considerar efectos no lineales. Para calcular la acción de control se utiliza un método iterativo que requiere pocos recursos computacionales. El comportamiento del proceso y del controlador se presentan mediante resultados experimentalesMinisterio de Eduación y Ciencia DPI-2004-07444-C04-0