MPC con modelos neuroborrosos para la gestión energética en una planta de fabricación

Abstract

[Resumen] Se propone un Control Predictivo Basado en Modelo (MPC) para maximizar el uso de energías renovables en un proceso de fabricación. La estrategia se ha aplicado en un sistema de fabricación que cuenta con varias máquinas, recursos de generación renovable, un generador combinado de calor y electricidad (CHP) para la producción de energía, y un banco de baterías para el almacenamiento de energía. El trabajo pretende maximizar el uso de fuentes de energía renovables en este proceso, teniendo en cuenta también el precio del mercado eléctrico, para reducir el coste. El uso de modelos neuroborrosos para la predicción de la energía producida por los generadores renovables permite una predicción dinámica, utilizando valores de entrada obtenidos a partir de variables típicas de predicción (velocidad del viento, irradiancia global, etc.).

[Abstract] A Model Predictive Control (MPC) is proposed to maximise the use of renewable energy in a manufacturing process. The strategy has been applied in a manufacturing system with several machines, renewable generation resources, a combined heat and power (CHP) generator for energy production, and a battery bank for energy storage. The work aims to maximise the use of renewable energy sources in this process, also taking into account the electricity market price, to reduce the cost. The use of neuroborrous models for the prediction of the energy produced by renewable generators allows a dynamic prediction, using input values obtained from typical prediction variables (wind speed, global irradiance, etc.).