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Térmico Mixto con Control Automático Watkins, M. E.; García, V. O.
Simulación de Sistemas de Aprovechamiento Solar Térmico Mixto
con Control Automático
Watkins, Marcelo Eduardo(1); García, Víctor Orlando(2)
1: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. UNCa. Av. Belgrano 300. 4700 Catamarca. [email protected]
2: Facultad de Ciencias Agrarias. UNCa. Av. Belgrano 300. 4700 Catamarca. [email protected]
Resumen:
El trabajo presenta la aplicación de técnicas de simulación para el desarrollo de sistemas de control automático en invernaderos. La metodología consiste en la simulación del sistema de calefacción completo con los modelos diseñados para este propósito comparando luego los resultados con las mediciones experimentales. Esta metodología se aplica a sistemas de control con retroalimentación interna. El uso de la simulación es apropiado para visualizar el comportamiento de todo el sistema, incluso en condiciones climáticas diferentes. Se verifica el correcto funcionamiento de los modelos desarrollados.
Palabras clave: Simulación; Control automático; Simusol, Modelos.
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Simulation of Mixed Solar-Thermal Systems
with Automatic Control
Abstract:
This paper presents the application of simulation techniques to develop greenhouse automatic control systems. The methodology consists in simulating the complete heating system with models designed for this purpose, and comparing the results with the experimental measurements. This methodology is applied to internal feedback control systems. Simulation use is appropriate to visualize the behavior of the entire system, even under different weather conditions. The correct operation of the developed models is checked.
Key words: Simulation; Automatic control; Simusol, Models.
Introducción
La simulación de un proceso requiere del desarrollo de
un programa computacional capaz de repetir las características de
comportamiento del sistema ante la movilidad de sus variables de
entrada. El software Simusol (Saravia y Saravia, 2000) aplicado a
sistemas térmicos cumple ampliamente este requerimiento. Como
es imposible replicar exactamente las características del sistema
físico, se trabaja con modelos, los cuales se ajustarán hasta
determinar su validez. En el proceso de ajuste se busca simular
con la mayor fidelidad posible los resultados obtenidos de modo
experimental (Iriarte et al, 2003).
La simulación permite realizar estudios de la
variabilidad de los procesos, balances de masa y energía en los
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sistemas y ajustes de diseño (Esteban y Saravia, 2009). Se puede
también realizar el estudio de los efectos en la salida que pueden
producir cambios en las variables de entrada con notable economía
de recursos. La optimización del proceso como opción dentro de la
simulación, es otra ventaja que deriva en ahorro de energía,
materia prima, mejora de los rendimientos e identificación de los
problemas de reparto de flujo o cuellos de botella. Permite además
el entrenamiento del personal en la instalación y el manejo
adecuado del sistema (Creus Solé et al, 1989).
En la actualidad se exige cada vez mayor rendimiento a
los sistemas de aprovechamiento solar-térmico y se considera
fundamental el funcionamiento regular y continuo del mismo.
Particularmente en el caso de producción de plantas empleando
camas de enraizamiento, resulta crítico el control de la
temperatura con la que el agua ingresa a las camas. Esto
generalmente deriva en la necesidad de combinar la colección solar
con fuentes de energía de tipo convencional (gas o electricidad)
que funcionen alternativamente en los momentos en que la
energía solar-térmica almacenada se agota y la radiación solar no
es suficiente (García et al, 2006, 2007). Los conceptos
desarrollados para realizar el control automático proporcionan las
herramientas necesarias para el estudio sistematizado de la
eficiencia energética del sistema y el comportamiento térmico de
las camas de enraizamiento mediante la simulación (Watkins et al,
2008).
La operación del sistema alternativo puede ser manual,
pero esto generalmente deriva en un uso antieconómico, ya que
quienes operan el sistema pueden, por diversos motivos, no
hacerlo de la manera apropiada (Cembranos, 2005). La solución
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óptima puede encontrarse en el control automático, cuando su
diseño ha sido correctamente ajustado y probado (Watkins et al,
2008).
El objetivo general del presente trabajo consiste en
mostrar un procedimiento completo de modelado y simulación del
comportamiento térmico de un sistema físico experimental
existente que además realiza el control automático de algunas
variables. En trabajos anteriores se realizan ajustes preliminares
pero realizados sobre los modelos sin el dispositivo de control
automático (Watkins e Iriarte, 2010; Watkins et al, 2008).
Materiales y Método
Para el logro del mismo se cumplen las siguientes metas:
a) Ensayo experimental del dispositivo y adquisición
de datos.
b) Procesamiento de los datos y obtención de curvas de
comportamiento térmico.
c) Análisis de los componentes del sistema.
d) Planteo general de los modelos para simulación.
e) Modelado de dispositivos de control automático.
f) Simulación del sistema completo.
g) Análisis y discusión de resultados.
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Sistemas de control automático:
Dentro del campo del control de procesos, el lazo de
retroalimentación tiene un papel relevante. El control clásico se
basa, fundamentalmente en tres elementos constitutivos:
transmisor, controlador y válvula de control, relacionados a través
del lazo o bucle de retroalimentación. El transmisor envía una
muestra de la variable que se quiere controlar al controlador. Este
a su vez, compara el valor recibido con un valor deseado o punto
de consigna y a partir de la diferencia se calcula mediante un
algoritmo o acción de control un valor de corrección que es
enviado al elemento final de control o válvula (Creus Solé et al,
1989). El tipo de control a aplicar es típicamente uno de los cuatro
siguientes
1- Todo-nada: En este tipo de control, la válvula está
abierta o cerrada, con lo cual la variable controlada
oscila continuamente alrededor de la posición de
equilibrio.
2- Proporcional: en el que la válvula de control sigue
proporcionalmente los cambios de la variable
controlada. La acción proporcional, tiene como
inconveniente la desviación permanente de la
variable controlada en relación al punto de consigna
(error de offset).
3- Integral: Control que actúa cuando existe una
desviación entre la variable y el punto de consigna,
integrando dicha desviación en el tiempo y
sumándola a la acción proporcional. Resuelve los
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problemas de error de offset, pero su respuesta es
lenta.
4- Derivativo: Actúa cuando se presentan cambios
repentinos en la variable controlada. La acción es
proporcional a la velocidad de dichos cambios.
Dispositivo experimental
Se trabaja sobre el sistema mixto sol-gas empleado en la
cámara de producción de plantas ubicada en el predio de la
Estación Experimental del Instituto Nacional de Tecnología
Agropecuaria (INTA-Catamarca), para microinjertación y
enraizamiento. Los datos para la validación de los modelos, se
obtienen durante el funcionamiento automatizado con control
“todo-nada”.
La figura 1 muestra un esquema del dispositivo
experimental. El agua circula por los colectores solares impulsada
mediante una bomba. Mientras la temperatura del agua se
mantiene superior a los 30 °C la válvula de control permite la
circulación hacia las camas de enraizamiento. En ausencia de
radiación solar, la temperatura baja hasta provocar el cierre de
dicha válvula y el agua caliente es provista, en dicha situación, por
la caldera.
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Colectores solares Tanquede reserva
Bomba
Termotanque
Camas de enraizamiento
ElectroválvulaVálvula de retenciónSensores de temperatura
Figura 1. Esquema del sistema mixto sol-gas experimental
El dispositivo experimental está conformado por los
siguientes componentes:
- Dos colectores planos de agua de 0,80 m x 2,96 m cada
uno
- Una caldera de 110 litros de capacidad con un consumo
de 5750 W, recuperación 235 l.h-1 y presión de trabajo
3,4 kg.cm-2
- Un tanque de 100 litros de agua para reposición de
pérdidas.
- Una bomba de 375 W (0,5 hp) para circulación forzada
de agua.
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- Dos electroválvulas de 1 pulgada y 24 Vac.
- Dos válvulas de retención.
- Sensor tipo “termostato” con rango 30-90 °C.
- Un caudalímetro Mod.VF-100.
Para el sistema de medición de las variables de la
cámara, mesada, colectores y ambiente exterior se utiliza una
computadora (PC) con tarjeta de adquisición de datos Keithely
1600 y PClab 812. Se usan sensores tipo LMxx (semiconductor)
para la medición de la temperatura del aire y del agua y para
radiación solar interior y exterior se emplean radiómetros Kipp &
Zonen modelo SP Lite2 “All weather measurement”
Mediciones
Se ubican tres sensores en el interior de la cámara, a lo
largo de la misma y sobre el eje central. Se instalan sensores en la
entrada y salida de agua de las camas de enraizamiento además de
dos sensores abajo de las mismas. Se colocan sensores de
temperatura en los colectores, a la entrada y a la salida del agua, y
un sensor tipo termostato en el interior. Se instalan también
sensores en la caldera, a la entrada y a la salida de agua, y uno en
el interior a los efectos de tener referencia del encendido de la
misma. Se coloca un caudalímetro para medir el volumen de agua
que ingresa a las camas. La radiación se mide en el interior en los
frontales norte y sur, techo este y oeste, y en el exterior de la
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cámara sobre plano horizontal. Detalles adicionales se pueden
consultar en el trabajo de García et al (2003).
Simulación
Simusol, es un programa que permite simular sistemas
térmicos por analogía con sistemas eléctricos. Es posible
representar todos los intercambios de energía y la dinámica del
sistema, pero se carece de herramientas específicas que permitan
representar un elemento de toma de decisión destinado al control
automático. Esto representa un desafío que será abordado
teniendo en cuenta la potencialidad del software, siguiendo una
metodología basada en el desarrollo de modelos.
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Figura 2. T1- Modelo para camas de enraizamiento.
Con esta premisa, se trabaja inicialmente en un modelo
que representará las camas de enraizamiento y cuya simulación
fue publicada anteriormente (García et al, 2006). El diagrama del
modelo desarrollado con el programa DIA, se muestra en la figura
2. Sobre dicho modelo (T1) pudieron validarse correctamente los
valores de las resistencias de pérdidas conductivas, radiativas y
convectivas de las camas de enraizamiento. El diagrama muestra
un nodo de entrada de agua “a” un nodo de salida “b” y un nodo
intermedio “3T1”. Los nodos “d”, “e” y “f” representan las zonas
de la cama, cubiertas con perlita, que reciben radiación solar
(ganancia directa) o transfieren pérdidas radiativas hacia el
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ambiente. Finalmente el nodo “c” representa al aire ambiental y a
través de este se representan las pérdidas convectivas de la cama.
Figura 3. Modelo T2 para válvula de control
El segundo modelo desarrollado a los fines de completar
el trabajo, representa al elemento de toma de decisión o válvula de
control para la automatización. El diagrama del modelo graficado
con el software DIA, se muestra en la figura 3. El modelo T2 está
constituido por cuatro fuentes de flujo de calor y masa
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interconectadas entre si que actúan apareadas según puede verse
en el cuadro de DEFINICIÓN del modelo. Las órdenes de apertura
o cierre de las válvulas provienen de Tablas de datos que se
deberán agregar posteriormente en el circuito térmico general
(Tabla 5 y Tabla 6). En dichas tablas se definen las temperaturas
de apertura y cierre o puntos de consigna de la toma de decisión y
los flujos de agua que circulan por las camas de enraizamiento.
Finalmente, la figura 4 muestra el circuito térmico de
todo el dispositivo diagramado mediante el programa DIA, donde
puede observarse la interconexión de los modelos T1 y T2. En el
Nodo 1 del circuito se ingresa la temperatura del agua proveniente
de los colectores solares (datos experimentales), y en el Nodo 8 se
ingresa la temperatura del agua de la caldera (parámetro
simulado). Los Nodos 2 y 8 son entrada y salida del agua de las
camas respectivamente, mientras que el Nodo 3 simboliza la zona
de pérdidas convectivas y conductivas hacia el ambiente. Se
introducen por dicho Nodo los datos de la temperatura ambiente
de los ensayos experimentales. Los Nodos 4, 5 y 6 son puntos de
ingreso de la radiación solar en el dispositivo, mientras que el
nodo 7 es un punto que representa la zona de pérdidas de calor
radiativo hacia el cielo, por lo que se ingresa en ese punto la
temperatura de cielo Tsky calculada con la fórmula de Swinbank
(1) (Duffie J. y Beckman, W., 1980), donde:
Tsky = 0,0552.Ta1.5 (1)
Siendo Ta la temperatura ambiente.
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Figura 4. Diagrama general de simulación con Simusol.
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Resultados y discusión
El ensayo del circuito completo en Simusol permite
trazar curvas de variación de la temperatura de cada uno de los
nodos. En la figura 5 pueden observarse las variaciones de la
temperatura del colector solar, (datos experimentales) y la curva
de temperatura de entrada de agua a las camas de enraizamiento,
que se obtiene como resultado de dicha simulación. Puede, a
través de ella, verificarse el correcto funcionamiento de la válvula
de control simulada, dado que mientras la temperatura del
colector se mantiene superior a los 30 °C, el agua que circula por
las camas copia el perfil de temperatura de los colectores. Por el
contrario, cuando la temperatura en los colectores desciende por
debajo de la consigna (entre las 17 y las 22 hs), la curva de la
temperatura de entrada de agua a las camas se mantiene próxima
a la temperatura de la caldera (30 °C) controlada por el sistema
automático.
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Tie mpo [horas ]
Tem
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C]
Temp experim Colector ºC Temp entrada agua simulada ºC
Figura 5. Curvas de variación de temperatura
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Temp simulada ºC Temp experimental ºC
Figura 6. Curvas de validación del modelo
La automatización con retroalimentación de la
temperatura de salida del agua proporciona al usuario la certeza
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del funcionamiento estable del sistema garantizando de esta
manera un alto porcentaje de enraizamiento en las camas.
La última etapa consiste en la verificación de la validez
del modelo completo. Para ello se trabaja comparando datos
experimentales de temperatura de agua en las camas de
enraizamiento y datos de la temperatura calculada mediante el
proceso de simulación. La curva resultante puede verse en la
figura 6. El ensayo mostrado tiene una duración de
aproximadamente 35 horas (dos días y una noche). Se realizan dos
ensayos adicionales de 24 y 46 hs cada uno en condiciones
climáticas diferentes y con ajustes similares a los mostrados. Se
considera apropiada la duración de los ensayos ya que esto permite
que el sistema entre en régimen.
En todos los casos los errores observados entre la
temperatura simulada y la experimental son inferiores al 5% y el
error promedio es de 2,42 %.
Conclusiones
El trabajo muestra la validez del empleo de simulaciones
para una automatización con control todo-nada restando aún
realizar pruebas con otro tipo de control más elaborado. No
obstante, se pudo demostrar la potencialidad del procedimiento
para realizar simulaciones en sistemas térmicos de alta
complejidad. Se trata de una primera etapa en la simulación de
sistemas térmicos con control automático.
Si bien se ha conseguido un ajuste satisfactorio, con
errores tolerables, es necesario continuar la tarea para el
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desarrollo de modelos que permitan representar otros modos de
control tales como el control proporcional, integral y control
derivativo. Se espera que la aplicación del “control proporcional”
permita ajustes más precisos entre las variables.
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Bibliografía
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Térmico Mixto con Control Automático Watkins, M. E.; García, V. O.
Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente, Vol. 12, pp 2.13 a 2.20.
- Watkins, M., Iriarte, A. (2010) “Ajustes preliminares de modelos alternativos para diseño y simulación de invernaderos solares”. Revista Ciencia. FACEN. Vol 5, N° 18. pp 7 a 18.
Agradecimientos
Algunas secciones de este trabajo fueron desarrolladas
en el marco del Proyecto de Investigación “Uso de la Energía Solar
para la calefacción de Invernaderos Especiales” dirigido por el Dr.
Adolfo Iriarte y las mediciones fueron realizadas en instalaciones
del INTA Catamarca con instrumental provisto por INECO
Catamarca y la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNCa.