La simulación de sistemas energéticos se ha convertido en la actualidad en una tarea fundamental que debe llevarse a cabo durante el desarrollo de cualquier proyecto industrial o de investigación. No es solo para la prueba de modelos de sistemas, sino que se convirtió en una fase esencial para la definición de estrategias de planificación, optimización y control. Además, la simulación en tiempo real en particular es otro hito objetivo debido a las grandes preocupaciones dadas recientemente a los métodos de software, hardware y model-in-the-loop. Sin embargo, la complejidad del sistema de energía y la limitación de los recursos de hardware dificultan el logro de simulaciones en tiempo real de alta precisión. Esos desafíos y otros, con las posibles soluciones, fueron el tema de discusión del Taller de Simulación en Lugares Sostenibles 2022, celebrado en Niza el pasado ⁹ de septiembre.

SIMBOTS

En primer lugar, se da la definición de SIMBOTS, como plataforma de simulación. SIMBOTS es la representación matemática de una máquina o equipo real basada en ecuaciones algebraicas diferenciales para simular el comportamiento real de un sistema. Los SIMBOTS pueden intercambiar información a través de puertos de entrada y salida que pueden ser de diferentes tipos: fluidos, térmicos, mecánicos o eléctricos. Los modelos se generan para realizar de manera óptima la simulación en tiempo real cuando se implementan en sistemas y modelos más grandes. Por lo tanto, la complejidad de los modelos debe analizarse en detalle para reducir los tiempos de simulación y mantener los resultados lo más físicos posible. Debe cumplirse un compromiso entre el tiempo de cálculo y la precisión de los resultados. Esto está destinado a lograr tiempos de cómputo mucho más bajos que en tiempo real y al mismo tiempo mantener resultados confiables. Los SIMBOTS se pueden importar y exportar desde diferentes tecnologías y protocolos. Algunos de ellos son C++, Functional Mock-Up Interface (FMI), OPC UA, servicio web y API, Excel, Python, Matlab o cualquier software específico que proporcione un modelo heredado. Un punto muy importante relacionado con la tecnología elegida es el know-how proporcionado con el componente, algunas tecnologías pueden requerir que el sistema de ecuaciones sea abierto y los modelos estén explícitamente definidos. Si esa situación no es deseada, las opciones cifradas o de caja negra son más adecuadas.

HARDWARE-IN-THE LOOP (HIL)

Como segundo tema, se discute la gran contribución del hardware-in-the-loop (HIL), en la simulación en tiempo real. Dependiendo de los requisitos de grado en tiempo real, que difieren entre los sistemas de energía eléctrica y térmica, HIL y virtual-hardware-in-the-loop (VHIL) han demostrado su eficacia en la simulación de sistemas de energía, en particular, para la depuración y el control de pruebas de estrategias en tiempo real. Una opción posible para dar vida a una plataforma de simulación es a través de un sistema SCADA como se adopta en Typhoon HIL, en este caso, el operador interactúa con el hardware HIL a través de una pantalla de interfaz de usuario amigable. Además, es posible la integración de un software de terceros, como un software de automatización de pruebas desarrollado por Python. La integración de todos estos conceptos en el gemelo digital es fundamental para centralizar toda la recopilación de datos y modelos en un solo lugar, y al combinar esto con la estimulación, se puede dar a los gemelos digitales la capacidad de controlar una especie de entorno de caja de arena, lo que ayuda capacitar a los operadores, probar nuevos comportamientos de control, etc. También se puede permitir que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) se entrenen utilizando los datos de simulación disponibles o mejoren la capacidad de resolución de problemas en tiempo real.

Cuando se trata de educación superior, la simulación es una habilidad fundamental clave con la que los estudiantes e investigadores de ingeniería tienen que lidiar a diario. Dependiendo de la fase de educación (Licenciatura, Maestría o Doctorado), la herramienta de simulación se impone por las especificaciones del programa de educación, por un problema impulsado por la industria o de acuerdo con las necesidades de investigación. Sin embargo, se deben tener en cuenta muchas preocupaciones al seleccionar una plataforma de simulación, cualquier software de simulación debe ser capaz de cargar ecuaciones dentro del hardware del controlador y resolverlas independientemente de la plataforma de software (Modelica, Trnsys, Matlab, etc.). Esta necesidad se plantea recientemente debido al interés que se le ha dado a los sistemas de control basados en soluciones embebidas de software en el bucle. Por lo tanto, los recursos de hardware deben ajustarse al requisito de simulación en tiempo real, particularidad de la dinámica de fluidos, que suele requerir un tiempo de computación considerable. Aunque, como se mencionó anteriormente, los desarrolladores deberían encontrar un compromiso entre el tiempo de cálculo y la precisión de la simulación. En el mismo contexto, el costo de implementación también debe optimizarse durante el proceso de desarrollo.

En HYPERGRYD, la simulación del sistema energético es vital, lo que se traduce en varias tareas de trabajo. Desde modelos físicos hasta modelos basados en datos, la simulación de redes térmicas y eléctricas acopladas en edificios es fundamental para anticipar el comportamiento del sistema, depurar estrategias de control y optimizar la integración y operación de sistemas de energía renovable (RES). Además, el concepto de software integrado en el bucle es un tema de trabajo activo, que es la herramienta de solución HYPERGRYD para el control de borde de bombas de calor en una aplicación de acoplamiento sectorial. En este contexto, KTH está desarrollando y validando un conjunto de soluciones de software y hardware que pueden llevar a cabo escenarios de simulación en tiempo real en el marco de una operación basada en la optimización de bombas de calor. Esta tarea se validó con éxito en una configuración experimental, mientras se esperaba la implementación real en el sitio en nuestro centro de investigación asociado KEZO.

Escrito por Mustapha Habib de KTH