{"id":30940,"date":"2022-09-27T09:22:10","date_gmt":"2022-09-27T09:22:10","guid":{"rendered":"https:\/\/comet.technology\/?p=30940"},"modified":"2022-09-27T09:23:08","modified_gmt":"2022-09-27T09:23:08","slug":"hypergryd-en-el-taller-de-simulacion-lugares-sostenibles-2022","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comet.technology\/es\/2022\/09\/27\/hypergryd-en-el-taller-de-simulacion-lugares-sostenibles-2022\/","title":{"rendered":"HYPERGRYD en el Taller de Simulaci\u00f3n \u2013 Lugares Sostenibles 2022"},"content":{"rendered":"\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

La simulaci\u00f3n de sistemas energ\u00e9ticos se ha convertido en la actualidad en una tarea fundamental que debe llevarse a cabo durante el desarrollo de cualquier proyecto industrial o de investigaci\u00f3n. No es solo para la prueba de modelos de sistemas, sino que se convirti\u00f3 en una fase esencial para la definici\u00f3n de estrategias de planificaci\u00f3n, optimizaci\u00f3n y control. Adem\u00e1s, la simulaci\u00f3n en tiempo real en particular es otro hito objetivo debido a las grandes preocupaciones dadas recientemente a los m\u00e9todos de software, hardware y model-in-the-loop. Sin embargo, la complejidad del sistema de energ\u00eda y la limitaci\u00f3n de los recursos de hardware dificultan el logro de simulaciones en tiempo real de alta precisi\u00f3n. Esos desaf\u00edos y otros, con las posibles soluciones, fueron el tema de discusi\u00f3n del Taller de Simulaci\u00f3n en Lugares Sostenibles 2022, celebrado en Niza el pasado 9<\/sup> de septiembre.<\/p>\n\n\n\n

SIMBOTS<\/h2>\n\n\n\n

En primer lugar, se da la definici\u00f3n de SIMBOTS, como plataforma de simulaci\u00f3n. SIMBOTS es la representaci\u00f3n matem\u00e1tica de una m\u00e1quina o equipo real basada en ecuaciones algebraicas diferenciales para simular el comportamiento real de un sistema. Los SIMBOTS pueden intercambiar informaci\u00f3n a trav\u00e9s de puertos de entrada y salida que pueden ser de diferentes tipos: fluidos, t\u00e9rmicos, mec\u00e1nicos o el\u00e9ctricos. Los modelos se generan para realizar de manera \u00f3ptima la simulaci\u00f3n en tiempo real cuando se implementan en sistemas y modelos m\u00e1s grandes. Por lo tanto, la complejidad de los modelos debe analizarse en detalle para reducir los tiempos de simulaci\u00f3n y mantener los resultados lo m\u00e1s f\u00edsicos posible. Debe cumplirse un compromiso entre el tiempo de c\u00e1lculo y la precisi\u00f3n de los resultados. Esto est\u00e1 destinado a lograr tiempos de c\u00f3mputo mucho m\u00e1s bajos que en tiempo real y al mismo tiempo mantener resultados confiables. Los SIMBOTS se pueden importar y exportar desde diferentes tecnolog\u00edas y protocolos. Algunos de ellos son C++, Functional Mock-Up Interface (FMI), OPC UA, servicio web y API, Excel, Python, Matlab o cualquier software espec\u00edfico que proporcione un modelo heredado. Un punto muy importante relacionado con la tecnolog\u00eda elegida es el know-how proporcionado con el componente, algunas tecnolog\u00edas pueden requerir que el sistema de ecuaciones sea abierto y los modelos est\u00e9n expl\u00edcitamente definidos. Si esa situaci\u00f3n no es deseada, las opciones cifradas o de caja negra son m\u00e1s adecuadas.<\/p>\n\n\n\n

HARDWARE-IN-THE LOOP (HIL)<\/h2>\n\n\n\n

Como segundo tema, se discute la gran contribuci\u00f3n del hardware-in-the-loop (HIL), en la simulaci\u00f3n en tiempo real. Dependiendo de los requisitos de grado en tiempo real, que difieren entre los sistemas de energ\u00eda el\u00e9ctrica y t\u00e9rmica, HIL y virtual-hardware-in-the-loop (VHIL) han demostrado su eficacia en la simulaci\u00f3n de sistemas de energ\u00eda, en particular, para la depuraci\u00f3n y el control de pruebas de estrategias en tiempo real. Una opci\u00f3n posible para dar vida a una plataforma de simulaci\u00f3n es a trav\u00e9s de un sistema SCADA como se adopta en Typhoon HIL, en este caso, el operador interact\u00faa con el hardware HIL a trav\u00e9s de una pantalla de interfaz de usuario amigable. Adem\u00e1s, es posible la integraci\u00f3n de un software de terceros, como un software de automatizaci\u00f3n de pruebas desarrollado por Python. La integraci\u00f3n de todos estos conceptos en el gemelo digital es fundamental para centralizar toda la recopilaci\u00f3n de datos y modelos en un solo lugar, y al combinar esto con la estimulaci\u00f3n, 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. Tambi\u00e9n se puede permitir que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) se entrenen utilizando los datos de simulaci\u00f3n disponibles o mejoren la capacidad de resoluci\u00f3n de problemas en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

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Cuando se trata de educaci\u00f3n superior, la simulaci\u00f3n es una habilidad fundamental clave con la que los estudiantes e investigadores de ingenier\u00eda tienen que lidiar a diario. Dependiendo de la fase de educaci\u00f3n (Licenciatura, Maestr\u00eda o Doctorado), la herramienta de simulaci\u00f3n se impone por las especificaciones del programa de educaci\u00f3n, por un problema impulsado por la industria o de acuerdo con las necesidades de investigaci\u00f3n. Sin embargo, se deben tener en cuenta muchas preocupaciones al seleccionar una plataforma de simulaci\u00f3n, cualquier software de simulaci\u00f3n 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 inter\u00e9s 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 simulaci\u00f3n en tiempo real, particularidad de la din\u00e1mica de fluidos, que suele requerir un tiempo de computaci\u00f3n considerable. Aunque, como se mencion\u00f3 anteriormente, los desarrolladores deber\u00edan encontrar un compromiso entre el tiempo de c\u00e1lculo y la precisi\u00f3n de la simulaci\u00f3n. En el mismo contexto, el costo de implementaci\u00f3n tambi\u00e9n debe optimizarse durante el proceso de desarrollo. <\/p>\n\n\n\n

En HYPERGRYD, la simulaci\u00f3n del sistema energ\u00e9tico es vital, lo que se traduce en varias tareas de trabajo. Desde modelos f\u00edsicos hasta modelos basados en datos, la simulaci\u00f3n de redes t\u00e9rmicas y el\u00e9ctricas acopladas en edificios es fundamental para anticipar el comportamiento del sistema, depurar estrategias de control y optimizar la integraci\u00f3n y operaci\u00f3n de sistemas de energ\u00eda renovable (RES). Adem\u00e1s, el concepto de software integrado en el bucle es un tema de trabajo activo, que es la herramienta de soluci\u00f3n HYPERGRYD para el control de borde de bombas de calor en una aplicaci\u00f3n de acoplamiento sectorial. En este contexto, KTH<\/a> est\u00e1 desarrollando y validando un conjunto de soluciones de software y hardware que pueden llevar a cabo escenarios de simulaci\u00f3n en tiempo real en el marco de una operaci\u00f3n basada en la optimizaci\u00f3n de bombas de calor. Esta tarea se valid\u00f3 con \u00e9xito en una configuraci\u00f3n experimental, mientras se esperaba la implementaci\u00f3n real en el sitio en nuestro centro de investigaci\u00f3n asociado KEZO<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

Escrito por Mustapha Habib de<\/em> KTH<\/em><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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