Wdrożenie zaawansowanych systemów sterowania prototypowych, biomasowych instalacji trigeneracyjnych

Abstract

Obiekty energetyczne, od skali mikro, aż po największe jednostki zawodowe, zarówno zasilane energią pierwotną odnawialną, jak i nieodnawialną, łączy jednak konieczność stałej poprawy efektywności oraz niezawodności. Poprawa jakości sterowania i zarządzania wygenerowanymi mediami to kierunek badań niezbędny do zwiększenia efektywności procesu. Analiza danych zarówno związanych z działaniem instalacji energetycznej, informacje pogodowe oraz przebiegi zużycia mediów przez odbiorcę stanowi podstawę do opracowania algorytmu, który umożliwi skuteczne sterowanie produkcją, dystrybucją i zarządzaniem energią. W ramach pracy przedstawiono i opisano proces badawczy, od badań fragmentu instalacji energetycznej, poprzez analizę pracy kompletnego układu, aż do powstania dokumentacji wdrożeniowej. Przedstawiono rozwój koncepcji, opracowanie technologii oraz narzędzi projektowych, symulacyjnych i optymalizacyjnych wpływających na poprawę jakości sterowania. W oparciu o dane eksperymentalne oraz prace modelarskie i symulacyjne, zweryfikowano założenia i określeno podstawowe parametry pracy instalacji trigeneracyjnej. Potwierdzono, że zastosowanie sztucznych sieci neuronowych pozwala na poprawę jakości sterowania względem wybranych klasycznych algorytmu optymalizacyjmych. Efektem badań było opracowanie rozwiązań służących poprawie jakości sterowania obiektami energetycznymi. Praca szczególnie skupiła się wypracowania technik dla instalacji hybrydowych i poligenerayjnych. W ramach prac został przygotowany projekt wykonawczy instalacji trigeneracyjnej. Energy facilities, ranging from micro-scale to the largest professional units, whether powered by renewable or non¬renewable primary energy, share the need for continuous efficiency improvement and reliability enhancement. The improvement of control quality and management of generated media is a crucial research direction for enhancing process efficiency. Data analysis related to the operation of energy installations, weather information, and patterns of media consumption by users form the basis for developing an algorithm that enables effective control of production, distribution, and energy management. This work presents and describes the research process, from studies of a segment of the energy installation through the analysis of the complete system's operation to the development of implementation documentation. The development of the concept, technology, and design, simulation, and optimization tools that influence the improvement of control quality were presented. Based on experimental data and modeling and simulation work, assumptions were verified, and basic parameters of the trigeneration installation's operation were defined. It was confirmed that the application of artificial neural networks improves control quality compared to selected classic optimization algorithms. The research resulted in the development of solutions aimed at improving the quality of control of energy facilities. The work focused particularly on developing techniques for hybrid and polygenerational installations. Within the framework of the project, an executive design of the trigeneration installation was prepared.