Simulation of control performance of a concentrated solar plant subject to realistic disturbances

This thesis addresses the issue of fluid temperature control problem of a concentrated solar plant receiver. In recent years, solar towers have garnered increasing interest thanks to their ability absorb solar energy using a heat transfer fluid. This fluid can be stored in a thermally-insulated tank for a few hours, enabling on-demand electricity production, especially when selling prices are high. Fluid temperature control involves manipulating the mass flow rate (MFR), while the heat flux is considered as a disturbance variable. Additionally, the dynamics between the flow rate and the outlet temperature is non-minimum phase, that is the solar receiver system exhibits a significant delay due to the time it takes for the fluid to flow through the receiver panels. This major delay renders the standard control based on PI slow and underperforming. Another challenge is the presence of transient clouds that cause temperature spikes detrimental to the metal tubes, thereby reducing the receiver's lifespan. Building upon a solar receiver model provided in Modelica language and in the Dymola simulation environment, this thesis analyzes, implements and simulates a state-of-the-art control system under Clear Sky and Transient Clouds scenarios. The proposed control system incorporates three simultaneous actions: a feedforward action that uses the heat flux to estimate an initial flow rate, a PI regulator that ensures robust tracking of the reference temperature, and a predictive feedback mechanism that measures the intermediate panel temperatures to limit output temperature overshoots. The results demonstrate that the control system more than doubles the production of hot fluid compared to the initial control configuration during days with transient clouds. Moreover, by successfully eliminating temperature spikes, the receiver's lifetime is extended with respect to a standard PI control. Finally, a new scenario is created using SolarPILOT, which demonstrates that even the advanced control system is unable to effectively manage temperature spikes caused by fast transient clouds partially covering the solar field. Finally, it is provided a physical analysis of this phenomenon along with a Machine Learning based approach control.

La tesi affronta il problema di controllo della temperatura del fluido nel ricevitore di un impianto a concentrazione solare. Negli ultimi anni, le torri solari hanno suscitato un crescente interesse grazie alla loro abilità di sfruttare l'energia solare utilizzando un fluido termovettore. Tale fluido viene immagazzinato in un serbatoio termoisolante per alcune ore, producendo così elettricità on demand, soprattutto quando i prezzi sono elevati. Il controllo della temperatura del fluido prevede la manipolazione della portata, mentre il flusso di calore, viene considerato variabile di disturbo. Inoltre, la dinamica tra la portata e la temperatura di uscita è a fase non minima, ovvero presenta un ritardo dovuto al tempo che il fluido impiega per attraversare i pannelli del ricevitore. Questo ritardo rende il controllo standard basato su un regolatore PI lento e non performante. Un ulteriore ostacolo è rappresentato dalla presenza di nuvole transitorie che provocano picchi di temperatura dannosi per i tubi metallici, riducendo la vita utile del ricevitore. Partendo da un modello di ricevitore solare fornito in linguaggio Modelica e nell'ambiente di simulazione Dymola, la tesi analizza, implementa e simula un sistema di controllo allo stato dell'arte in scenari a Cielo Sereno e a Nuvole Transitorie. Il sistema di controllo proposto comprende tre azioni simultanee: un'azione feedforward che utilizza il flusso di calore per stimare una portata iniziale, un regolatore PI che garantisce un tracciamento robusto della temperatura di riferimento e infine un feedback predittivo che misura le temperature dei pannelli intermedi per limitare le sovraelongazioni di temperatura. I risultati dimostrano che il sistema di controllo incrementa più del doppio la produzione di fluido caldo rispetto alla configurazione iniziale durante le giornate con nuvole transitorie. Inoltre si è prolungato la vita utile del ricevitore rispetto a un controllo PI standard, eliminando con successo i picchi di temperatura. In aggiunta, viene creato uno scenario con SolarPILOT che dimostra come il controllo allo stato dell'arte non sia in grado di mitigare i picchi di temperatura causati da nuvole transitorie che coprono solo parzialmente il campo solare. Viene fornita quindi un'analisi fisica del fenomeno, insieme a una proposta di controllo basata sul Machine Learning.