ES2955464A1 - METHOD FOR THE PLANNING AND OPTIMIZATION OF THERMAL WAREHOUSES IN INDUSTRIAL FACILITIES FOR THE PRODUCTION OF COLD AND/OR HOT WATER (Machine-translation by Google Translate, not legally binding) - Google Patents
METHOD FOR THE PLANNING AND OPTIMIZATION OF THERMAL WAREHOUSES IN INDUSTRIAL FACILITIES FOR THE PRODUCTION OF COLD AND/OR HOT WATER (Machine-translation by Google Translate, not legally binding) Download PDFInfo
- Publication number
- ES2955464A1 ES2955464A1 ES202330773A ES202330773A ES2955464A1 ES 2955464 A1 ES2955464 A1 ES 2955464A1 ES 202330773 A ES202330773 A ES 202330773A ES 202330773 A ES202330773 A ES 202330773A ES 2955464 A1 ES2955464 A1 ES 2955464A1
- Authority
- ES
- Spain
- Prior art keywords
- thermal
- cold
- operator
- planning
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 title claims abstract description 22
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 17
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 5
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims abstract description 14
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims abstract description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 15
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 10
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 7
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 6
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 claims description 5
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 4
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 4
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 claims description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 3
- 238000011008 operational qualification Methods 0.000 claims description 3
- 239000000523 sample Substances 0.000 claims description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 2
- 238000005086 pumping Methods 0.000 claims 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 6
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 3
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 238000005338 heat storage Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000010348 incorporation Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000029305 taxis Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24H—FLUID HEATERS, e.g. WATER OR AIR HEATERS, HAVING HEAT-GENERATING MEANS, e.g. HEAT PUMPS, IN GENERAL
- F24H15/00—Control of fluid heaters
- F24H15/10—Control of fluid heaters characterised by the purpose of the control
- F24H15/172—Scheduling based on user demand, e.g. determining starting point of heating
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Thermal Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
DESCRIPCIÓNDESCRIPTION
Método para la planificación y optimización de almacenes térmicos en instalaciones industriales de producción de agua fría y/o calienteMethod for planning and optimizing thermal warehouses in industrial cold and/or hot water production facilities
Sector de la técnicaTechnical sector
La invención se encuadra en el sector de los sistemas de control o regulación en general; elementos funcionales de tales sistemas; disposiciones de seguimiento o pruebas para tales sistemas o elementos y el suministro, distribución o sistemas de almacenamiento de energía.The invention falls within the sector of control or regulation systems in general; functional elements of such systems; monitoring or testing arrangements for such systems or elements and energy supply, distribution or storage systems.
Más concretamente, la presente invención se refiere a un método predictivo para la operabilidad de almacenamientos térmicos en instalaciones industriales con requisitos de producción de frío o calor de alta demanda. Este método está destinado a mejorar la eficiencia energética y optimizar la producción de instalaciones industriales que dispongan de este tipo de almacenes.More specifically, the present invention refers to a predictive method for the operability of thermal storage in industrial facilities with high demand cold or heat production requirements. This method is intended to improve energy efficiency and optimize the production of industrial facilities that have this type of warehouse.
El método predictivo está basado en algoritmos matemáticos que se nutren de datos: por una parte, estos datos son externos a la instalación industrial, como la tarifa energética, la naturaleza de las fuentes de energía o las consignas emitidas por el distribuidor eléctrico; y, por otra parte, datos extraídos de la propia instalación, recopilados durante la fase de puesta en servicio y calificación operacional, como captores, sondas, consumos o demanda de producción, etc.The predictive method is based on mathematical algorithms that are fed by data: on the one hand, these data are external to the industrial installation, such as the energy rate, the nature of the energy sources or the instructions issued by the electricity distributor; and, on the other hand, data extracted from the installation itself, collected during the commissioning and operational qualification phase, such as sensors, probes, consumption or production demand, etc.
Estos algoritmos emplean modelos matemáticos avanzados que, a través del análisis de datos y la identificación de patrones, proponen estrategias específicas de uso (planificación) y de mejora operativa (optimización) para una explotación más eficiente del almacenamiento térmico.These algorithms use advanced mathematical models that, through data analysis and pattern identification, propose specific use (planning) and operational improvement (optimization) strategies for more efficient exploitation of thermal storage.
Estado de la técnicaState of the art
En los últimos años la industria busca soluciones innovadoras y verdes orientadas al ahorro energético, de manera que puedan reducir su factura eléctrica a la vez de reducir la huella de carbono. La previsión para un futuro inmediato contempla un aumento de los costes del suministro energético y la aplicación de nuevos impuestos relacionados con las emisiones de carbono. In recent years, the industry has been looking for innovative and green solutions aimed at energy savings, so that they can reduce their electricity bill while reducing their carbon footprint. The forecast for the immediate future includes an increase in the costs of energy supply and the application of new taxes related to carbon emissions.
La tecnología TES (por sus siglas en inglés Thermal Energy Storage), es una tecnología que almacena energía térmica calentando o enfriando un medio, de modo que la energía almacenada pueda utilizarse posteriormente para aplicaciones de refrigeración/calefacción o en procesos industriales donde la generación de frío o calor sea indispensable para el propio proceso industrial. Estos sistemas TES se utilizan tanto en edificios de servicios como en industria. Ejemplos de este tipo de productos:TES (Thermal Energy Storage) technology is a technology that stores thermal energy by heating or cooling a medium, so that the stored energy can later be used for cooling/heating applications or in industrial processes where the generation of cold or heat is essential for the industrial process itself. These TES systems are used in both service buildings and industry. Examples of this type of products:
- Almacenamiento de frío: CALMAC, FAFCO, CRISTOPIA.- Cold storage: CALMAC, FAFCO, CRISTOPIA.
- Almacenamiento de calor: TERMAL BATTERY.- Heat storage: THERMAL BATTERY.
Este almacenamiento térmico permite a la entidad propietaria realizar diferentes tipos de estrategias para reducir los costes energéticos derivados de su actividad productiva, como, por ejemplo:This thermal storage allows the owner entity to carry out different types of strategies to reduce the energy costs derived from its productive activity, such as, for example:
- Desplazar la producción de frío o calor desde las horas de alta demanda productiva, que coinciden generalmente con horas de alta tarificación, a las horas de baja tarificación.- Move the production of cold or heat from hours of high productive demand, which generally coincide with hours of high pricing, to hours of low pricing.
- Absorber los picos de producción de energía renovables. La producción eléctrica de fuentes de energía renovables, como la fotovoltaica o la eólica, no es constante y es asíncrona las necesidades operacionales de la industria, esto provoca que haya picos de producción eléctrica que no pueden destinarse a procesos productivos y sean desaprovechados.- Absorb renewable energy production peaks. Electrical production from renewable energy sources, such as photovoltaic or wind, is not constant and is asynchronous to the operational needs of the industry. This causes peaks in electrical production that cannot be used for production processes and is wasted.
- Responder a las demandas emitidas por el distribuidor de la red eléctrica. En el contexto de red inteligente, el almacenamiento térmico permite, por ejemplo, bajo demanda del distribuidor de la red eléctrica, descargarse en caso de sobrecarga en la red. De esta forma la instalación consume menos energía de la red y contribuye a la estabilidad de la misma, optando así a recompensas ofrecidas por el distribuidor.- Respond to demands issued by the electrical network distributor. In the context of a smart grid, thermal storage allows, for example, at the request of the electricity grid distributor, to be discharged in the event of an overload in the grid. In this way, the installation consumes less energy from the network and contributes to its stability, thus opting for rewards offered by the distributor.
La automatización industrial es la técnica de control utilizada en la industria, la cual se basa principalmente en plataformas con Controladores Lógicos Programables (PLC). Estos PLC se caracterizan por implementar lógicas fijas, lo que implica que sus secuencias y operaciones se establecen y programan de forma anticipada. De este modo, se asegura tanto la seguridad como el correcto funcionamiento de los equipos industriales. La ventaja de esta integración radica en su fiabilidad y predictibilidad, ya que permite abordar escenarios específicos y garantizar que los procesos se ejecuten de manera consistente, minimizando riesgos y optimizando la eficiencia y seguridad en las operaciones industriales. Industrial automation is the control technique used in the industry, which is mainly based on platforms with Programmable Logic Controllers (PLC). These PLCs are characterized by implementing fixed logic, which implies that their sequences and operations are established and programmed in advance. In this way, both the safety and correct functioning of industrial equipment are ensured. The advantage of this integration lies in its reliability and predictability, as it allows specific scenarios to be addressed and ensure that processes are executed consistently, minimizing risks and optimizing efficiency and safety in industrial operations.
En la actualidad, el sector industrial está experimentando un cambio significativo impulsado por la adopción de tecnologías emergentes como el Internet de las Cosas (IoT), la analítica, el Big Data y la Inteligencia Artificial, entre otros. Esta transformación se conoce como la cuarta revolución industrial o Industria 4.0.Currently, the industrial sector is experiencing a significant change driven by the adoption of emerging technologies such as the Internet of Things (IoT), analytics, Big Data and Artificial Intelligence, among others. This transformation is known as the fourth industrial revolution or Industry 4.0.
A través de la incorporación de estas tecnologías en la automatización industrial se está abriendo camino a nuevos enfoques más flexibles y adaptables, que podrían transformar el paradigma tradicional de control industrial hacia soluciones más inteligentes y conectadas. En el sector energético existen muchos productos que ofrecen modelos para el análisis y la predicción operativa orientados a la eficiencia energética y la estabilidad de la red. Empresas punteras del sector industrial ofrecen aplicaciones basadas en modelos predictivos para la gestión de las redes eléctricas inteligentes, siempre orientados a las “smartgrid” o “microgrids”, que consisten básicamente en una red eléctrica descentralizada, que se compone de pequeñas y diversas fuentes de energía y operan de forma paralela o autónoma con respecto a la red principal, con el objetivo de obtener un suministro eléctrico que pueda ser más fiable, de gran eficiencia y que pueda aportar una mayor calidad en el servicio eléctrico, además de hacerlo seguro y sostenible tanto en las zonas rurales como urbanas.Through the incorporation of these technologies in industrial automation, the way is being opened to new, more flexible and adaptable approaches, which could transform the traditional industrial control paradigm towards more intelligent and connected solutions. In the energy sector, there are many products that offer models for operational analysis and prediction aimed at energy efficiency and network stability. Leading companies in the industrial sector offer applications based on predictive models for the management of smart electrical networks, always oriented towards “smartgrid” or “microgrids”, which basically consist of a decentralized electrical network, which is made up of small and diverse sources of electricity. energy and operate in parallel or autonomously with respect to the main network, with the aim of obtaining an electrical supply that can be more reliable, highly efficient and that can provide greater quality in the electrical service, in addition to making it safe and sustainable. in both rural and urban areas.
A día de hoy en el sector industrial, para realizar una instalación con este tipo de tecnología, la entidad interesada ha de adquirir el contenedor de frío o calor y contratar un servicio de ingeniería a un integrador de sistemas de control automático.Today in the industrial sector, to carry out an installation with this type of technology, the interested entity must acquire the cold or heat container and hire an engineering service from an automatic control systems integrator.
El control y la regulación de estos sistemas se realiza durante la fase de puesta en servicio, donde se realizan los ajustes de los bucles de regulación y la parametrización. Esto permite al operador tener un dispositivo de almacenamiento térmico funcional para la explotación de la instalación.The control and regulation of these systems is carried out during the commissioning phase, where the adjustments of the regulation loops and parameterization are carried out. This allows the operator to have a functional thermal storage device for the operation of the installation.
Una vez la instalación es operacional, es habitual que, en base a la experiencia de uso y el análisis de los datos recopilados, el equipo de mantenimiento realice periódicamente ajustes en la regulación del sistema para mejorar los procesos de carga y descarga y probar estrategias nuevas de uso.Once the installation is operational, it is common that, based on the experience of use and the analysis of the data collected, the maintenance team periodically makes adjustments to the system regulation to improve the loading and unloading processes and test new strategies. of use.
La naturaleza de estas lógicas fijas de los PLC restringe la capacidad para adaptarse a situaciones cambiantes y mejorar su rendimiento, lo que conduce a oportunidades perdidas para la eficiencia energética y la optimización continua del sistema. The fixed logic nature of PLCs restricts the ability to adapt to changing situations and improve their performance, leading to missed opportunities for energy efficiency and continuous system optimization.
Las instalaciones de almacenamiento térmico industrial no cuentan con algoritmos de predicción específicos que propongan estrategias de explotación y optimicen los procesos productivos.Industrial thermal storage facilities do not have specific prediction algorithms that propose exploitation strategies and optimize production processes.
Descripción de la invenciónDescription of the invention
El objetivo de la solicitud es ofrecer un método predictivo para la operabilidad de los almacenamientos térmicos que garantice su uso de la forma más eficiente, asegurando las siguientes funciones:The objective of the application is to offer a predictive method for the operability of thermal storage that guarantees its use in the most efficient way, ensuring the following functions:
1. La planificación predictiva de uso en función de los diferentes actores involucrados, como, por ejemplo: tarifa energética, disponibilidad de fuentes de energía renovables, la demanda de producción, datos meteorológicos, etc.1. Predictive planning of use based on the different actors involved, such as: energy rate, availability of renewable energy sources, production demand, meteorological data, etc.
2. La optimización del proceso productivo de frío o calor de forma automática:2. Optimization of the cold or heat production process automatically:
maximizando los ciclos de carga y descarga y evitando así ineficiencias operativas (subutilización o sobre exigencia del sistema).maximizing charge and discharge cycles and thus avoiding operational inefficiencies (underuse or over-demand of the system).
A través de la implementación de técnicas avanzadas, el método permite una gestión proactiva de la energía contenida dentro del almacén térmico maximizando los ciclos de carga y descarga y proponiendo estrategias de uso en función de los diferentes actores involucrados. Permitiendo al operador optimizar sus operaciones, aumentar la productividad y reducir costes.Through the implementation of advanced techniques, the method allows proactive management of the energy contained within the thermal warehouse, maximizing the loading and unloading cycles and proposing use strategies based on the different actors involved. Allowing the operator to optimize their operations, increase productivity and reduce costs.
Con el fin de alcanzar los objetivos propuestos, la invención propone un método para la planificación y optimización de almacenes térmicos en instalaciones industriales de producción de agua fría y/o caliente, que tiene las características de la reivindicación 1. In order to achieve the proposed objectives, the invention proposes a method for the planning and optimization of thermal warehouses in industrial facilities for the production of cold and/or hot water, which has the characteristics of claim 1.
El método objeto de esta invención está dividido de dos fases independientes basadas en sendos algoritmos predictivos que realizan:The method object of this invention is divided into two independent phases based on two predictive algorithms that perform:
1. Una fase de planificación: Esta fase propone al operador estrategias de uso a través de predicciones basadas en el análisis de los diferentes actores presentes en la instalación.1. A planning phase: This phase proposes use strategies to the operator through predictions based on the analysis of the different actors present in the installation.
2. Una fase de optimización: Esta fase utiliza un algoritmo basado en inteligencia artificial con el objetivo de optimizar los ciclos de carga y descarga de los acumuladores térmicos. 2. An optimization phase: This phase uses an algorithm based on artificial intelligence with the aim of optimizing the charging and discharging cycles of the thermal accumulators.
Consideraciones previas: Los sistemas de control industriales están basados generalmente en plataformas compuestas por PLC SCADA. Estos SCADA son intrínsecamente sistemas de adquisición de datos (DAQ) y generalmente disponen de una base de datos para guardar los estados y medidas de las variables leídas desde los equipos y la instrumentación de campo. Este sistema de historización se asume existente en la instalación. En caso contrario, es necesario integrar previamente un sistema de adquisición de datos.Previous considerations: Industrial control systems are generally based on platforms composed of PLC SCADA. These SCADA are intrinsically data acquisition systems (DAQ) and generally have a database to store the states and measurements of the variables read from the equipment and field instrumentation. This historicization system is assumed to exist in the installation. Otherwise, it is necessary to previously integrate a data acquisition system.
Los algoritmos de las dos fases que conforman este método se ejecutan sobre un procesador estándar de un PC industrial.The algorithms of the two phases that make up this method are executed on a standard processor of an industrial PC.
La fase de planificación ofrece al usuario un gráfico de Gantt con las previsiones de utilización del almacén térmico para un intervalo de tiempo predefinido (el intervalo de tiempo es definido en función de la naturaleza del proceso). Para poder ejecutar este planificador el algoritmo necesita los datos de entrada, a saber:The planning phase offers the user a Gantt chart with the thermal warehouse utilization forecasts for a predefined time interval (the time interval is defined depending on the nature of the process). In order to execute this planner, the algorithm needs the input data, namely:
- Tarificación horaria, proveniente del distribuidor(s) de la red.- Hourly pricing, coming from the network distributor(s).
- Recepción de consignas emitidas por el distribuidor eléctrico.- Reception of instructions issued by the electrical distributor.
- Disgregación de la naturaleza de las fuentes de energía disponibles.- Disaggregation of the nature of available energy sources.
- Predicción de consumo, basado en el histórico diario o en función de las campañas de producción.- Consumption prediction, based on daily history or based on production campaigns.
- Los datos meteorológicos de la ubicación.- Weather data for the location.
- Restricciones del operador.- Operator restrictions.
El algoritmo se ejecuta bajo demanda del operador. Los pasos que sigue esta fase para la correcta ejecución del algoritmo son:The algorithm is executed on demand of the operator. The steps that this phase follows for the correct execution of the algorithm are:
a) Adquisición de los datos de tarificación eléctrica para el intervalo de tiempo fijado por el proceso. Esta información se adquiere directamente desde la web del distribuidor a través de Internet.a) Acquisition of electricity pricing data for the time interval set by the process. This information is acquired directly from the distributor's website through the Internet.
b) Adquisición de la composición del mix energético. En el caso de ser la red eléctrica la única fuente de energía disponible, los datos son recuperados únicamente desde la propia web del distribuidor de energía. En el caso de ser un sistema de gestión energía más complejo, con diferentes fuentes disponibles, los datos de la red son completados con los de sistema de gestión de energía (EMS).b) Acquisition of the composition of the energy mix. In the case of the electrical grid being the only available energy source, the data is recovered only from the energy distributor's own website. In the case of a more complex energy management system, with different sources available, the network data is completed with that of the energy management system (EMS).
c) Adquisición de las consignas del distribuidor. En función de la tecnología implantada estas consignas pueden ser adquiridas desde internet o bien desde la propia acometida de la red eléctrica (contadores inteligentes). c) Acquisition of the distributor's lockers. Depending on the technology implemented, these passwords can be acquired from the Internet or from the electrical network connection itself (smart meters).
d) Adquisición de los datos meteorológicos. Esta información se adquiere directamente desde la web a través de los servicios de meteorología de la ubicación donde se encuentre la instalación.d) Acquisition of meteorological data. This information is acquired directly from the web through the meteorological services of the location where the facility is located.
e) Predicción del consumo. La predicción del consumo se hace en base a datos históricos de la instalación que se hallan en la base de datos del sistema de explotación. En función de la instalación la demanda de frío o calor puede seguir un patrón diario o con un período x, en función de la campaña de producción.e) Consumption prediction. The prediction of consumption is made based on historical data of the installation found in the operating system database. Depending on the installation, the demand for cold or heat can follow a daily pattern or with a period x, depending on the production campaign.
f) Evaluación de las restricciones introducidas por el operador. El operador tiene a disposición una herramienta web a través de la cual, y gracias a un planificador horario, puede forzar el paro o la utilización del almacenamiento por motivos de mantenimiento u otros.f) Evaluation of the restrictions introduced by the operator. The operator has at his disposal a web tool through which, and thanks to a schedule planner, he can force the stoppage or use of the storage for maintenance or other reasons.
g) Ejecución del algoritmo de planificación.g) Execution of the planning algorithm.
h) Despliegue de la planificación. Este despliegue se muestra al operario a través de un navegador web.h) Deployment of planning. This display is shown to the operator through a web browser.
Una vez ejecutada la fase de planificación, esta se vuelve a ejecutar periódicamente a una frecuencia fijada por el operador. Esto quiere decir que los pasos descritos anteriormente se vuelven a ejecutar de manera secuencial, proporcionando al operario una planificación actualizada en todo momento.Once the planning phase has been executed, it is re-executed periodically at a frequency set by the operator. This means that the steps described above are re-executed sequentially, providing the operator with an updated schedule at all times.
La fase de planificación también puede actualizarse de manera autónoma si detecta un cambio en los parámetros de entrada. Esto se debe a que dicha fase está vigilando en permanencia que no haya cambios en los datos de entrada: líneas rojas introducidas por el operador, demandas del distribuidor, etc. En caso de detectar un cambio en los datos de entrada la fase de planificación ejecuta el algoritmo para obtener la nueva planificación.The planning phase can also update itself autonomously if it detects a change in input parameters. This is because this phase is constantly monitoring that there are no changes in the input data: red lines entered by the operator, demands from the distributor, etc. If a change in the input data is detected, the planning phase executes the algorithm to obtain the new planning.
Formular un modelo implica representar un problema del mundo real mediante expresiones matemáticas que describan de manera precisa y exacta la situación que se pretende modelizar. La fase de planificación utiliza una modelización matemática centrada en la optimización del uso del almacén térmico.Formulating a model involves representing a real-world problem through mathematical expressions that precisely and accurately describe the situation that is intended to be modeled. The planning phase uses mathematical modeling focused on optimizing the use of the thermal warehouse.
Este tipo de modelos están compuestos por:These types of models are composed of:
- Variables de decisión: las variables decisión se identifican como los elementos sobre los que se tiene control y sobre los que se toma una decisión.- Decision variables: decision variables are identified as the elements over which you have control and about which a decision is made.
- Función objetivo: La función objetivo (F.O.) es una expresión matemática que representa el objetivo de maximizar la utilización del almacén. - Objective function: The objective function (FO) is a mathematical expression that represents the objective of maximizing warehouse utilization.
- Restricciones: las restricciones son expresiones matemáticas cuya función es limitar los valores que pueden tomar las variables decisión.- Constraints: constraints are mathematical expressions whose function is to limit the values that the decision variables can take.
A continuación, se presenta la formulación que permite la planificación de recursos de nuestro caso.Below is the formulation that allows resource planning in our case.
• Parámetros:• Parameters:
o i: que va de 1 a m, donde m es el número de restricciones existentes. or i: which goes from 1 am, where m is the number of existing restrictions.
o j: que va de 1 a n, donde n es el número de variables existentes. or j: which ranges from 1 to, where n is the number of existing variables.
o b i. Disponibilidad del recurso. Puede ser una limitación o requerimiento. or b i. Resource availability. It may be a limitation or requirement.
o ac Coeficientes técnicos. or ac Technical coefficients.
o Cj: Coeficientes de las variables en la función objetivo. o Cj: Coefficients of the variables in the objective function.
• Variables decisión:• Decision variables:
o Xi: Variables de decisión. o Xi: Decision variables.
• Función Objetivo:• Objective Function:
o Z: Valor de la función objetivo. o Z: Value of the objective function.
Restricciones:Restrictions:
La fase de optimización incluye dos algoritmos que tratan de optimizar los valores óptimos para la mayor eficacia en los ciclos de descarga y de carga del almacén térmico. Con lo cual tenemos:The optimization phase includes two algorithms that try to optimize the optimal values for the greatest efficiency in the unloading and loading cycles of the thermal warehouse. With which we have:
El algoritmo de carga.The loading algorithm.
El algoritmo de descarga. The download algorithm.
Los dos algoritmos de la fase de optimización implementan un modelo de regresión lineal múltiple junto con un método de cuadrados ordinarios para reducir la función de costes (error entre los valores predichos y los reales).The two algorithms in the optimization phase implement a multiple linear regression model together with an ordinary squares method to reduce the cost function (error between predicted and actual values).
El modelo de regresión lineal múltiple es un algoritmo de la familia de algoritmos del Machine Learning. El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que hace posible el aprendizaje autónomo de las máquinas, sin necesidad de ser programadas expresamente para ello. Este modelo es el que mejor se adapta a nuestra necesidad de optimización de recursos.The multiple linear regression model is an algorithm from the Machine Learning family of algorithms. Machine Learning is a branch of Artificial Intelligence that makes autonomous learning of machines possible, without the need to be expressly programmed for this. This model is the one that best adapts to our need for resource optimization.
La fase de optimización trata de hallar las relaciones existentes entre cada parámetro de configuración y la eficiencia de la máquina.The optimization phase tries to find the relationships between each configuration parameter and the efficiency of the machine.
La implementación operacional de estos algoritmos de aprendizaje automático se diseña en dos fases:The operational implementation of these machine learning algorithms is designed in two phases:
a. La fase de entrenamiento.to. The training phase.
b. La fase operacional.b. The operational phase.
Para la fase de entrenamiento es necesario disponer de un dataset (conjunto de datos) con los valores de los captores, sondas y equipos industriales que intervienen en los procesos.For the training phase it is necessary to have a dataset (data set) with the values of the sensors, probes and industrial equipment that intervene in the processes.
Estos datos se obtienen del sistema de explotación disponible en la instalación con los datos recopilados durante la fase de puesta en servicio y calificación operacional. Estos datos se hayan almacenados en la base de datos del sistema de adquisición.These data are obtained from the exploitation system available at the facility with the data collected during the commissioning and operational qualification phase. These data have been stored in the acquisition system database.
A partir de estos datos históricos se construye el primer modelo.From these historical data the first model is built.
La ventaja de modelar estos ciclos de carga y descarga consiste en encontrar una relación entre la calidad de la carga o descarga y cada una de las variables de entrada. La tabla siguiente describe los parámetros de entrada y el índice de calidad medido para cada ciclo:The advantage of modeling these charge and discharge cycles is to find a relationship between the quality of the charge or discharge and each of the input variables. The following table describes the input parameters and the quality index measured for each cycle:
* kWf/c: kilovatio de frío* kWf/c: kilowatt of cooling
En segunda instancia, en la fase operacional, el modelo se pone en ejecución. A partir de este momento, el modelo genera una valoración sobre el ciclo de carga y/o descarga en curso ofreciendo al operador variaciones de parámetros para optimizar el proceso.Secondly, in the operational phase, the model is put into execution. From this moment, the model generates an assessment of the loading and/or unloading cycle in progress, offering the operator parameter variations to optimize the process.
Una vez el ciclo ha concluido, el modelo utiliza estos nuevos datos para realizar un nuevo aporte al modelo. Once the cycle has concluded, the model uses this new data to make a new contribution to the model.
El algoritmo se ejecuta bajo demanda del operador. Los pasos que sigue esta fase para la correcta ejecución del algoritmo son:The algorithm is executed on demand of the operator. The steps that this phase follows for the correct execution of the algorithm are:
a) Detección de inicio de ciclo de carga o descarga. Esta señal se recupera desde el sistema de control y/o supervisión a través de una interface de comunicación en protocolo OPC UA. El protocolo industrial OT utilizado puede variar en función de la conectividad de la instalación.a) Detection of start of charge or discharge cycle. This signal is recovered from the control and/or supervision system through a communication interface in the OPC UA protocol. The industrial OT protocol used may vary depending on the connectivity of the installation.
b) Adquisición en tiempo de ejecución de los valores de entrada en el modelo. A través de la misma interface de comunicación del paso 1.b) Run-time acquisition of input values in the model. Through the same communication interface as step 1.
c) Ejecución del modelo. La ejecución del modelo, evalúa los valores del ciclo de carga o descarga en curso y proporciona al operador una predicción de eficiencia para el proceso, mostrado la desviación de los parámetros en curso al modelo más eficiente. d) Una vez el ciclo está finalizado, el modelo integra los valores del ciclo para autocompletarse.c) Execution of the model. The execution of the model evaluates the values of the current loading or unloading cycle and provides the operator with an efficiency prediction for the process, showing the deviation of the current parameters to the most efficient model. d) Once the cycle is completed, the model integrates the values of the cycle to complete itself.
Entre las ventajas del método de la presente invención cabe destacar las siguientes:Among the advantages of the method of the present invention, the following should be highlighted:
- Enfoque en instalaciones industriales específicas: Este método está especializado en un tipo particular de instalación industrial que actualmente no dispone de mecanismos de optimización avanzados.- Focus on specific industrial facilities: This method is specialized in a particular type of industrial facility that currently does not have advanced optimization mechanisms.
- Precisión y personalización: El algoritmo está diseñado para adaptarse y optimizar de manera más precisa a las necesidades y características específicas de cada instalación industrial en función de la instrumentación y el número de equipos involucrados.- Precision and customization: The algorithm is designed to adapt and optimize more precisely to the specific needs and characteristics of each industrial facility based on the instrumentation and the number of equipment involved.
- Eficiencia en tiempo real: El algoritmo es capaz de proporcionar resultados y predicciones en tiempo real, de manera que el operador pueda realizar las acciones correctivas de forma inmediata.- Real-time efficiency: The algorithm is capable of providing results and predictions in real time, so that the operator can take corrective actions immediately.
- Escalabilidad: Esta herramienta permite estar conectado a un sistema de gestión energética de nivel superior, aumentando así el número de estrategias a implementar sobre el uso del almacén térmico.- Scalability: This tool allows you to be connected to a higher-level energy management system, thus increasing the number of strategies to implement regarding the use of the thermal warehouse.
- Seguridad y confidencialidad: Esta herramienta no depende de servicios en la nube, lo cual garantiza la confidencialidad y la protección de la información de los clientes. - Gestión de costes: La herramienta permite gestionar el ahorro económico realizado, así como cuantificar el CO2 no consumido y por tanto conocer el retorno de la inversión. - Security and confidentiality: This tool does not depend on cloud services, which guarantees the confidentiality and protection of client information. - Cost management: The tool allows you to manage the economic savings made, as well as quantify the CO 2 not consumed and therefore know the return on investment.
Claims (10)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| ES202330773A ES2955464A1 (en) | 2023-09-13 | 2023-09-13 | METHOD FOR THE PLANNING AND OPTIMIZATION OF THERMAL WAREHOUSES IN INDUSTRIAL FACILITIES FOR THE PRODUCTION OF COLD AND/OR HOT WATER (Machine-translation by Google Translate, not legally binding) |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| ES202330773A ES2955464A1 (en) | 2023-09-13 | 2023-09-13 | METHOD FOR THE PLANNING AND OPTIMIZATION OF THERMAL WAREHOUSES IN INDUSTRIAL FACILITIES FOR THE PRODUCTION OF COLD AND/OR HOT WATER (Machine-translation by Google Translate, not legally binding) |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| ES2955464A1 true ES2955464A1 (en) | 2023-12-01 |
Family
ID=88923928
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES202330773A Pending ES2955464A1 (en) | 2023-09-13 | 2023-09-13 | METHOD FOR THE PLANNING AND OPTIMIZATION OF THERMAL WAREHOUSES IN INDUSTRIAL FACILITIES FOR THE PRODUCTION OF COLD AND/OR HOT WATER (Machine-translation by Google Translate, not legally binding) |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| ES (1) | ES2955464A1 (en) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102236342A (en) * | 2010-04-30 | 2011-11-09 | 新奥科技发展有限公司 | Method and system for controlling system energy efficiency |
| CN110400059A (en) * | 2019-07-05 | 2019-11-01 | 中国科学院电工研究所 | A kind of integrated energy system dominant eigenvalues control method |
| CN111197787A (en) * | 2020-02-27 | 2020-05-26 | 北京中外建建筑设计有限公司 | Energy storage type heat pump coupling system and heat supply adjusting method thereof |
| GB2604953A (en) * | 2021-02-07 | 2022-09-21 | Octopus Energy Group Ltd | Methods and systems for predictive heated water provision |
| CN115146894A (en) * | 2022-03-29 | 2022-10-04 | 中国地质大学（武汉） | Energy storage water tank capacity configuration method suitable for smart park |
-
2023
- 2023-09-13 ES ES202330773A patent/ES2955464A1/en active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102236342A (en) * | 2010-04-30 | 2011-11-09 | 新奥科技发展有限公司 | Method and system for controlling system energy efficiency |
| CN110400059A (en) * | 2019-07-05 | 2019-11-01 | 中国科学院电工研究所 | A kind of integrated energy system dominant eigenvalues control method |
| CN111197787A (en) * | 2020-02-27 | 2020-05-26 | 北京中外建建筑设计有限公司 | Energy storage type heat pump coupling system and heat supply adjusting method thereof |
| GB2604953A (en) * | 2021-02-07 | 2022-09-21 | Octopus Energy Group Ltd | Methods and systems for predictive heated water provision |
| CN115146894A (en) * | 2022-03-29 | 2022-10-04 | 中国地质大学（武汉） | Energy storage water tank capacity configuration method suitable for smart park |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Verrilli et al. | Model predictive control-based optimal operations of district heating system with thermal energy storage and flexible loads | |
| Moser et al. | A MILP-based modular energy management system for urban multi-energy systems: Performance and sensitivity analysis | |
| US20220115867A1 (en) | Advanced power distribution platform | |
| US10983484B2 (en) | Hierarchical implicit controller for shielded system in a grid | |
| Hu et al. | A mathematical programming formulation for optimal load shifting of electricity demand for the smart grid | |
| BR102016016424B1 (en) | WIND POWER GENERATION SYSTEM AND METHOD | |
| Khodayar et al. | Demand forecasting in the smart grid paradigm: features and challenges | |
| Mohammadi et al. | Optimal scheduling of energy hubs in the presence of uncertainty-a review | |
| US20190318281A1 (en) | Profiling of hot water use from electrical thermal storage vessels | |
| US10484947B2 (en) | Wireless communication device and wireless communication system | |
| Zavala et al. | Proactive energy management for next-generation building systems | |
| CN104049600A (en) | Systems And Methods For Updating Confidence Values For Energy Information Associated With An Industrial Automation System | |
| Parkinson et al. | Wind integration in self-regulating electric load distributions | |
| Allerding et al. | Customizable energy management in smart buildings using evolutionary algorithms | |
| CN104049595A (en) | System and method for determining energy information using an organizational model of an industrial automation system | |
| Werner et al. | Technical, economical and regulatory aspects of Virtual Power Plants | |
| Ikonen et al. | Short term optimization of district heating network supply temperatures | |
| Jain et al. | Overview of Energy Management Systems for Microgrids and Smart Grid | |
| Sawant et al. | Experimental demonstration of grid-supportive scheduling of a polygeneration system using economic-MPC | |
| EP2645532A1 (en) | An intelligent electronic control and communications interface module for a thermal or electrical energy storage module grid, and methods for stored thermal or electrical energy and thermal or electrical energy storage capacity trading. | |
| Wang et al. | An energy-constrained state priority list model using deferrable electrolyzers as a load management mechanism | |
| Schellong et al. | Optimization of distributed cogeneration systems | |
| ES2955464A1 (en) | METHOD FOR THE PLANNING AND OPTIMIZATION OF THERMAL WAREHOUSES IN INDUSTRIAL FACILITIES FOR THE PRODUCTION OF COLD AND/OR HOT WATER (Machine-translation by Google Translate, not legally binding) | |
| Delfino et al. | Identification and management of an electrical storage system for application in photovoltaic installations | |
| US20190072920A1 (en) | Optimization/Modeling-Free Economic Load Dispatcher for Energy Generating Units |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| BA2A | Patent application published |
Ref document number: 2955464 Country of ref document: ES Kind code of ref document: A1 Effective date: 20231201 |