Predictive Control and Estimation in a real district heating network

A district heating system is an energy plant aimed at distributing heat through thermally insulated water pipelines, used for both residential and commercial purposes. It consists of a generation section, which can utilize various energy sources for heat production, a distribution section, and a consumption section (the users). The purpose of this thesis is to design a Model Predictive Control (MPC) scheme for a test district heating plant located at RSE SpA (Via Raffaele Rubattino, 54, 20134 Milan). The plant includes a generation station composed of a gas boiler, an electric boiler, and a combined heat and power unit (CHP), while the users are simulated by four heat exchangers that dissipate the received heat through a cooling circuit. The Model Predictive Control (MPC) algorithm is developed to optimize the system’s performance in terms of power usage and efficiency. The nonlinear model formulation (NMPC) is illustrated, including the constraints on states and inputs, as well as the corresponding cost function. Additionally, a Moving Horizon Estimation algorithm is presented, which estimates all unmeasurable states of the network based on available sensor measurements. Finally, the implementation of the control scheme on the actual plant is described, and the results obtained from the experimental campaign are discussed.

Un sistema di teleriscaldamento è un impianto energetico finalizzato alla distribuzione di calore per mezzo di condotte d’acqua isolate termicamente, utilizzato sia a fini residenziali sia commerciali. È costituito da una parte di generazione, che può sfruttare diverse fonti energetiche per la produzione di calore, da una parte di distribuzione e da quella di consumo (le utenze). Lo scopo di questa tesi è quello di realizzare uno schema di controllo di tipo Model Predictive Control per un impianto di teleriscaldamento di prova, situato presso RSE SpA (Via Raffaele Rubattino, 54, 20134 Milano). L’impianto comprende una parte generativa formata da un boiler a gas, un boiler elettrico e un co-generatore (CHP), mentre le utenze vengono simulate da quattro scambiatori di calore che permettono di dissipare il calore ricevuto grazie a un circuito di raffreddamento. L’algoritmo di Model Predictive Control (MPC) viene sviluppato al fine di ottimizzare il comportamento del sistema, in termini di potenza utilizzata ed efficienza. Viene illustrata la formulazione non lineare del modello (NMPC), presentandone i vincoli sugli stati e sugli ingressi e la relativa funzione di costo. Viene inoltre presentato un algoritmo di Moving Horizon Estimation che permette di stimare tutti gli stati non misurabili della rete, basandosi sulle misurazioni dei sensori che sono disponibili. Infine viene descritta l’implementazione dello schema di controllo sull’impianto reale e vengono discussi i risultati ottenuti dalla campagna sperimentale.