Controlador digital predictivo de demanda máxima de potencia eléctrica

En este artículo se describen el diseño y la construcción del controlador digital predictivo de máxima demanda de potencia eléctrica. El dispositivo gestiona cargas de cualquier planta, conectando y desconectando grupos de equipos, en intervalos de tiempo, sobre la base de prioridades del negocio y considerando la estructura tarifaria. Está compuesto por un algoritmo de control, un bloque lógico que establece la secuencia de apagado y encendido de grupos de cargas, un modelo matemático que ordena estos grupos para que operen en ciertas franjas tarifarias y un módulo de pronóstico de demanda, basado en redes neuronales artificiales para anticiparse a la presencia de posibles demandas no deseadas

Contribution to the study and design of advanced controllers : application to smelting furnaces

In this doctoral thesis, contributions to the study and design of advanced controllers and their application to metallurgical smelting furnaces are discussed. For this purpose, this kind of plants has been described in detail. The case of study is an Isasmelt plant in south Peru, which yearly processes 1.200.000 tons of copper concentrate. The current control system is implemented on a distributed control system. The main structure includes a cascade strategy to regulate the molten bath temperature. The manipulated variables are the oxygen enriched air and the oil feed rates. The enrichment rate is periodically adjusted by the operator in order to maintain the oxidizing temperature. This control design leads to large temperature deviations in the range between 15ºC and 30ºC from the set point, which causes refractory brick wear and lance damage, and subsequently high production costs. The proposed control structure is addressed to reduce the temperature deviations. The changes emphasize on better regulate the state variables of the thermodynamic equilibrium: the bath temperature within the furnace, the matte grade of molten sulfides (%Cu) and the silica (%SiO2) slag contents. The design is composed of a fuzzy module for adjusting the ratio oxygen/nitrogen and a metallurgical predictor for forecasting the molten composition. The fuzzy controller emulates the best furnace operator by manipulating the oxygen enrichment rate and the oil feed in order to control the bath temperature. The human model is selected taking into account the operator' practical experience in dealing with the furnace temperature (and taking into account good practices from the Australian Institute of Mining and Metallurgy). This structure is complemented by a neural network based predictor, which estimates measured variables of the molten material as copper (%Cu) and silica (%SiO2) contents. In the current method, those variables are calculated after carrying out slag chemistry assays at hourly intervals, therefore long time delays are introduced to the operation. For testing the proposed control structure, the furnace operation has been modeled based on mass and energy balances. This model has been simulated on a Matlab-Simulink platform (previously validated by comparing real and simulated output variables: bath temperature and tip pressure) as a reference to make technical comparisons between the current and the proposed control structure. To systematically evaluate the results of operations, it has been defined some original proposals on behavior indexes that are related to productivity and cost variables. These indexes, complemented with traditional indexes, allow assessing qualitatively the results of the control comparison. Such productivity based indexes complement traditional performance measures and provide fair information about the efficiency of the control system. The main results is that the use of the proposed control structure presents a better performance in regulating the molten bath temperature than using the current system (forecasting of furnace tapping composition is helpful to reach this improvement). The mean square relative error of temperature error is reduced from 0.72% to 0.21% (72%) and the temperature standard deviation from 27.8ºC to 11.1ºC (approx. 60%). The productivity indexes establish a lower consumption of raw materials (13%) and energy (29%).En esta tesis doctoral, se discuten contribuciones al estudio y diseño de controladores avanzados y su aplicación en hornos metalúrgicos de fundición. Para ello, se ha analizado este tipo de plantas en detalle. El caso de estudio es una planta Isasmelt en el sur de Perú, que procesa anualmente 1.200.000 toneladas de concentrado de cobre. El sistema de control actual opera sobre un sistema de control distribuido. La estructura principal incluye una estrategia de cascada para regular la temperatura del baño. Las variables manipuladas son el aire enriquecido con oxígeno y los flujos de alimentación de petróleo. La tasa de enriquecimiento se ajusta perióodicamente por el operador con el fin de mantener la temperatura de oxidación. Este diseño de control produce desviaciones de temperatura en el rango entre 15º C y 30º C con relación al valor de consigna, que causa desgastes del ladrillo refractario y daños a la lanza, lo cual encarece los costos de producción. La estructura de control propuesta esta orientada a reducir las desviaciones de temperatura. Los cambios consisten en mejorar el control de las variables de estado de equilibrio termodinámico: la temperatura del baño en el horno, el grado de mata (%Cu) y el contenido de escoria en la sílice (%SiO2). El diseño incluye un módulo difuso para ajustar la proporción oxígeno/nitrógeno y un predictor metalúrgico para estimar la composición del material fundido. El controlador difuso emula al mejor operador de horno mediante la manipulación de la tasa de enriquecimiento de oxígeno y alimentación con el fin de controlar la temperatura del baño del aceite. El modelo humano es seleccionado teniendo en cuenta la experiencia del operador en el control de la temperatura del horno (y considerando el principio de buenas prácticas del Instituto Australiano de Minería y Metalurgia). Esta estructura se complementa con un predictor basado en redes neuronales, que estima las variables medidas de material fundido como cobre (%Cu) y el contenido de sílice (%SiO2). En el método actual, esas variables se calculan después de ensayos de química de escoria a intervalos por hora, por lo tanto se introducen tiempos de retardo en la operación. Para probar la estructura de control propuesto, la operación del horno ha sido modelada en base a balances de masa y energía. Este modelo se ha simulado en una plataforma de Matlab-Simulink (previamente validada mediante la comparación de variables de salida real y lo simulado: temperatura de baño y presión en la punta de la lanza) como referencia para hacer comparaciones técnicas entre la actual y la estructura de control propuesta. Para evaluar sistemáticamente los resultados de estas operaciones, se han definido algunas propuestas originales sobre indicadores que se relacionan con las variables de productividad y costos. Estos indicadores, complementados con indicadores tradicionales, permite evaluar cualitativamente los resultados de las comparativas de control. Estos indicadores de productividad complementan las medidas de desempeño tradicionales y mejoran la información sobre la eficiencia de control. El resultado principal muestra que la estructura de control propuesta presenta un mejor rendimiento en el control de temperatura de baño fundido que el actual sistema de control. (La estimación de la composición del material fundido es de gran ayuda para alcanzar esta mejora). El error relativo cuadrático medio de la temperatura se reduce de 0,72% al 0,21% (72%) y la desviación estandar de temperatura de 27,8 C a 11,1 C (aprox. 60%). Los indicadores de productividad establecen asimismo un menor consumo de materias primas (13%) y de consumo de energía (29%)

5to. Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad. Memoria académica

El V Congreso Internacional de Ciencia, Tecnología e Innovación para la Sociedad, CITIS 2019, realizado del 6 al 8 de febrero de 2019 y organizado por la Universidad Politécnica Salesiana, ofreció a la comunidad académica nacional e internacional una plataforma de comunicación unificada, dirigida a cubrir los problemas teóricos y prácticos de mayor impacto en la sociedad moderna desde la ingeniería. En esta edición, dedicada a los 25 años de vida de la UPS, los ejes temáticos estuvieron relacionados con la aplicación de la ciencia, el desarrollo tecnológico y la innovación en cinco pilares fundamentales de nuestra sociedad: la industria, la movilidad, la sostenibilidad ambiental, la información y las telecomunicaciones. El comité científico estuvo conformado formado por 48 investigadores procedentes de diez países: España, Reino Unido, Italia, Bélgica, México, Venezuela, Colombia, Brasil, Estados Unidos y Ecuador. Fueron recibidas un centenar de contribuciones, de las cuales 39 fueron aprobadas en forma de ponencias y 15 en formato poster. Estas contribuciones fueron presentadas de forma oral ante toda la comunidad académica que se dio cita en el Congreso, quienes desde el aula magna, el auditorio y la sala de usos múltiples de la Universidad Politécnica Salesiana, cumplieron respetuosamente la responsabilidad de representar a toda la sociedad en la revisión, aceptación y validación del conocimiento nuevo que fue presentado en cada exposición por los investigadores. Paralelo a las sesiones técnicas, el Congreso contó con espacios de presentación de posters científicos y cinco workshops en temáticas de vanguardia que cautivaron la atención de nuestros docentes y estudiantes. También en el marco del evento se impartieron un total de ocho conferencias magistrales en temas tan actuales como la gestión del conocimiento en la universidad-ecosistema, los retos y oportunidades de la industria 4.0, los avances de la investigación básica y aplicada en mecatrónica para el estudio de robots de nueva generación, la optimización en ingeniería con técnicas multi-objetivo, el desarrollo de las redes avanzadas en Latinoamérica y los mundos, la contaminación del aire debido al tránsito vehicular, el radón y los riesgos que representa este gas radiactivo para la salud humana, entre otros

Ciencia Odontológica 2.0

Libro que muestra avances de la Investigación Odontológica en MéxicoEs para los integrantes de la Red de Investigación en Estomatología (RIE) una enorme alegría presentar el segundo de una serie de 6 libros sobre casos clínicos, revisiones de la literatura e investigaciones. La RIE está integrada por cuerpos académicos de la UAEH, UAEM, UAC y UdeG

Aplicación de redes neuronales artificiales a la predicción y control de demanda de energía eléctrica en empresas industriales

This project presents a model for the management of electricity demand and its application to the Smelter Plant of Southern Peru. It has a module for electric load, management, based on the forecast of the hourly electrical load demand of a industrial plant. The module uses a dynamic neural nerwork, with a backpropagation training algorithm to predict the electric load demanded every hour, with an error percentage below of 3%. The load prediction allows to manage the peak demand before its occurrence, distributing the raise of electric load to other hours or improving equipment that increases the demand.La investigación elegida tiene como objetivo aportar a la gestión de la demanda de energía eléctrica de plantas industriales. Se ha construido un programa control de demanda para reducir la facturación mensual por este concepto, que integra un modelo predictivo basado en redes neuronales artificiales, con la arquitectura (entradas, capas, número de neuronas y salidas) funciones de activación y patrones de entrada, que minimizan el error de pronóstico 3% alrededor del valor real, así como un modelo de control de demanda con los parámetros y métodos matemáticos adecuados. Se inicia la tesis con una breve introducción acerca de la importancia de la electricidad en la estructura de costos de las empresas. Se presenta, asimismo, la situación actual del sistema de energía eléctrico de la fundición de Southern Perú (caso de aplicación) con descripción de su red industrial, administrativa y sus indicadores de eficiencia de electricidad. En el capítulo Nº 1, se representa la descripción del problema central, su sistematización en sub-problemas y pronóstico, así como la presentación de los objetivos general y específico. Por otro lado, se muestra la hipótesis científica y metodología de la investigación. En el capítulo Nº 2, se presenta un análisis del marco teórico de la investigación, compuesta por la revisión critica bibliográfica y la base de teoría del tema de investigación, para cada uno de los componentes del programa de control de demanda; el modelo predictivo y el modelo de control de demanda. En el capítulo Nº 3, se presenta el programa de control de demanda, que integra el modelo predictivo, basado en una red neuronal, construida con factores calendarios y de producción, que produce una aproximación a la curva de la demanda eléctrica horaria, y pronostica su comportamiento futuro, También se presenta el modelo de control de demanda, cuyo principal objetivo es alisar la curva de la carga horaria; es decir, evita que se presente picos de máxima demanda. Este control de demanda se hace mediante un aparato que actúa automáticamente para desconectar las cargas que no son prioritarias o que no son necesarias en este momento. Como caso de estudio, se presenta la planta de fundición de Southern Peru, pues las características de su sistema de energía eléctrico se asemejan a las de muchas plantas industriales. En este mismo capítulo, se hace la simulación del funcionamiento del aparato aplicado a la planta de Ácido 2 de la fundición de Southern Peru. En el capítulo Nº 4, se presentan las conclusiones de la tesis que han sido agrupadas en función de los objetivos de la tesis: En cuanto al modelo predictivo de demanda, se presenta el tipo de red neuronal, su arquitectura (patrones de entrada, capas, neuronas por capas y funciones de activación), que aproximen el error de pronóstico 3% alrededor del valor real. Este valor de referencia facilita el control de demanda de energía eléctrica. En cuanto al modelo de control de demanda desarrollado, permitirá mejorar la gestión de la demanda, al evitar que se produzcan demandas no deseadas; asimismo, permitirá reducir el consumo de las plantas. La estrategia de control recomendable está basada en un modelo predictivo, con ventanas deslizantes. Asimismo, el método matemático adecuado para ordenar la secuencia de operación de los grupos de equipos esta basado en programación lineal. Finalmente, se presentan los referencias bibliográficas de la tesis y el glosario de términos de la investigación, así como los anexos.Tesi

Controlador digital predictivo de demanda máxima de potencia eléctrica

En este artículo se describen el diseño y la construcción del controlador digital predictivo de máxima demanda de potencia eléctrica. El dispositivo gestiona cargas de cualquier planta, conectando y desconectando grupos de equipos, en intervalos de tiempo, sobre la base de prioridades del negocio y considerando la estructura tarifaria. Está compuesto por un algoritmo de control, un bloque lógico que establece la secuencia de apagado y encendido de grupos de cargas, un modelo matemático que ordena estos grupos para que operen en ciertas franjas tarifarias y un módulo de pronóstico de demanda, basado en redes neuronales artificiales para anticiparse a la presencia de posibles demandas no deseadas

Holistic indices for productivity control assessment, applied to the comparative analysis of PID and fuzzy controllers within an Isasmelt furnace

This research aims to contribute to the analysis of control performance assessment in extractive metallurgy. Productivity-based indices are proposed in addition to current measuring techniques. Such criteria are employed to compare conventional PID and fuzzy-based controllers in copper smelting. This process is mathematically modeled in order to be simulated. The comparison confirms a better performance of the fuzzy controller in dealing with the molten bath temperature within an Isasmelt furnace. In normal operating conditions (online tests), the proposed controller achieves a consistent mean square relative error reduction of 72% between measured values and the temperature setpoint and standard deviation of approximately 60% (from 27.8 degrees C to 11.1 degrees C). The productivity criteria establish a lower consumption of raw materials (13%) and energy supply (29%).Peer ReviewedPostprint (published version

Holistic indices for productivity control assessment, applied to the comparative analysis of PID and fuzzy controllers within an Isasmelt furnace

This research aims to contribute to the analysis of control performance assessment in extractive metallurgy. Productivity-based indices are proposed in addition to current measuring techniques. Such criteria are employed to compare conventional PID and fuzzy-based controllers in copper smelting. This process is mathematically modeled in order to be simulated. The comparison confirms a better performance of the fuzzy controller in dealing with the molten bath temperature within an Isasmelt furnace. In normal operating conditions (online tests), the proposed controller achieves a consistent mean square relative error reduction of 72% between measured values and the temperature setpoint and standard deviation of approximately 60% (from 27.8 degrees C to 11.1 degrees C). The productivity criteria establish a lower consumption of raw materials (13%) and energy supply (29%).Peer Reviewe