Técnicas avançadas de controle aplicadas a sistemas de climatização visando conforto térmico

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Este trabalho aborda o problema de análise e desenvolvimento de algoritmos para controle de sistemas de climatização que possuem apenas um atuador, como é o caso comumente encontrado em indústrias e residências. A base dos algoritmos é a estratégia de controle conhecida como MBPC (Model Based Predictive Control ) com modelos em espaço de estados lineares e não-lineares (com estrutura Wiener). Uma vez que a síntese de algoritmos tipo MBPC s requer um modelo do processo, analisa-se também o problema de identificação de sistemas de climatização acoplados a edificações. Os modelos são utilizados para prever o comportamento futuro de temperatura e umidade relativa internas. Neste contexto, analisam-se três modelos de edificações, onde cada modelo obtido é determinado a partir da estrutura MISO (Multiple-Input-Single-Output) ARMAX (Auto-Regressive with Exogenous Input). Os dados são gerados e simulados em uma ferramenta de simulação higrotérmica de edificações - PowerDomus, com condições climáticas de diferentes épocas do ano. Em relação aos controladores propostos, onde diferentes aspectos relacionados ao conforto térmico são levados em consideração, analisam-se as seguintes estratégias: i ) controle com restrição de temperatura e minimização de consumo; ii ) controle com restrição de temperatura e otimização de umidade; iii ) controle com otimização conjunta de temperatura e umidade; iv ) controle com otimização do PMV (Predicted Mean Vote). As três primeiras estratégias citadas são lineares e abordam o problema de conforto térmico através de restrições operacionais com base na carta psicrométrica. Já a quarta estratégia, um esquema MBPC não-linear (estrutura Wiener), caracterizam-se pela utilização explícita do PMV no critério de custo. Os controladores propostos são comparados com o caso clássico de controle MBPC com realimentação de temperatura. Os resultados de simulações ilustram, de um lado, os ajustes dos modelos com as respostas do simulador, de outro lado, o desempenho dos controladores desenvolvidos quando o ambiente é submetido a diferentes condições climáticas e, ainda, quando variam-se as atividades metabólicas dos ocupantes, alterando-se assim a sensação de conforto térmico. Ao final, verificam-se as condições de conforto térmico no interior do ambiente e o consumo de energia dos aquecedores para cada estratégia de controle.

ASSUNTO(S)

engenharia de producao controle preditivo sistemas lineares de controle controle automático algoritmos

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