Controllo predittivo di un ciclo Brayton a CO2 supercritica con strumenti orientati agli oggetti

The continuous technological development and the spread of Western lifestyle have increased, in recent decades, the energy demand along with the request of ecofriendly production methods. In the last years the solar photovoltaic and wind power have had great success thanks to generous government incentives too; at the same time, the interest in concentrating solar, the type of solar power plants that rely on a traditional Rankine or Brayton cycle and use the sun beams as their source of heat, has been increasing. In particular, research in this area is aimed at the realization of recompression Brayton cycles using supercritical CO2 as the medium, since they have higher efficiency than traditional steam Rankine cycles. For the design of these plants it is convenient to use an object oriented language like Modelica, which allows you to model each component separately and then to connect it to others in the complete diagram of the system. The content within each component will be invisible to all others who can communicate with it through the interface variables or connectors. The main problem of this approach is that there are no native tools to implement advanced control techniques such as predictive control, whose demand is continuously increasing in the industrial field; from this point of view, it makes sense the development of JModelica by the Swedish society Modelon. The goal of this extension of Modelica is to make possible the formulation of a problem of optimal control by starting from the Modelica code and to solve it through advanced and established numerical optimization algorithms such as IPOPT. This field of research is still largely unexplored and previous works available in literature concern very simplified and not entirely realistic plant models. The primary goal of this thesis work is thus to pave the way for the use of these techniques by increasingly sophisticated models that will progressively reduce the gap between modelling for simulation and modelling for optimization.

Il continuo sviluppo tecnologico e il diffondersi dello stile di vita occidentale hanno dato luogo, negli ultimi decenni, ad una crescente domanda di energia unita alla richiesta, sempre più pressante, di metodi produttivi che limitino l’inquinamento. Negli ultimi anni il solare fotovoltaico e l’eolico, grazie anche a generosi incentivi governativi, hanno conosciuto un importante sviluppo. Allo stesso tempo, sta aumentando l’interesse per il solare termodinamico, ovvero per quella tipologia di centrali solari che si basano su un tradizionale ciclo Rankine o Brayton e usano come sorgente di calore il sole. In particolare, la ricerca in questo settore è volta alla realizzazione di cicli Brayton a ricompressione a CO2 supercritica, caratterizzati da rendimenti superiori rispetto ai tradizionali cicli Rankine a vapore. Per la progettazione di tali centrali si dimostra valido l’utilizzo di un linguaggio orientato agli oggetti, quale Modelica, che permette di modellizzare ciascun componente separatamente per poi collegarlo con gli altri in fase di assemblaggio dello schema dell’impianto. Il contenuto all’interno di ciascun componente sarà invisibile a tutti gli altri, che potranno comunicare con esso solo attraverso le variabili di interfaccia o connettori. Il problema principale di questo approccio è dato dall’assenza di strumenti nativi per applicare tecniche di controllo avanzate, come ad esempio il controllo predittivo, sempre più richiesto in ambito industriale; il lavoro della società svedese Modelon, sviluppatrice di JModelica, è da inquadrare proprio in questa ottica. L’obiettivo di questa estensione di Modelica è di rendere possibile la formulazione di un problema di controllo ottimo a partire dal codice Modelica stesso e di risolverlo attraverso avanzati e affermati algoritmi di ottimizzazione numerica quali IPOPT. Si tratta di un campo di ricerca ancora scarsamente esplorato e i lavori oggi reperibili in letteratura si riferiscono a modelli molto semplificati e non del tutto realistici; l’obiettivo primario di questo lavoro di tesi è dunque quello di aprire la strada all’uso di queste tecniche utilizzando modelli via via più sofisticati, riducendo così, gradualmente, la divisione tra modellistica con fini di simulazione da quella con fini di ottimizzazione.