Optimization-based control of cooling plant with dissimilar chillers

Abstract

Statkraft drifter kjølestasjonen på Øya, som leverer kjøling til Universitetssykehuset i Trondheim. En masteroppgave er skrevet i samarbeid med Statkraft i et forsøk på å forbedre styringen av kjølestasjonen. Det ble lagt mest innsats i modellutvikling, siden fornuftige modeller er essensielt for modellbasert styring. Modellkompleksiteten ble minimert for å begrense beregningstiden. En optimaliseringsbasert regulator som bruker modellene ble designet og justert, med fokus på heuristikker for å begrense beregningstiden og motvirke modellfeil. Regulatoren ble brukt til en demonstrasjon av et operatørstøttesystem (OSS) fordi regulatoren bør testes av operatørene i sanntid før den installeres, og et OSS kan være nyttig for operatørene uavhengig av om regulatoren blir installert. OSS-et kunne bare demonstreres med historiske data fordi henting av data i sanntid ikke ble implementert i tide for dette prosjektet.

Modellene, regulatoren og OSS-et presenteres i denne rapporten. En oppdatering av beskrivelsen gitt i spesialiseringsprosjektet for denne masteroppgaven er også inkludert, sammen med anbefalinger for hvordan driften av kjølestasjonen kan forbedres.

Denne masteroppgaven er relevant for delmål 9.4 av FNs bærekraftsmål, som er å oppgradere infrastruktur og omstille næringslivet til å bli mer bærekraftig med mer effektiv bruk av ressurser. OSS-et minimerer energikostnadene når kjølestasjonens krav er oppfylt, noe som vil bidra til å øke ressursutnyttelsen til kjølestasjonen hvis det installeres.

Statkraft operates the cooling plant at Øya, which provides cooling to Trondheim University Hospital. A master's thesis has been written in cooperation with Statkraft in an attempt to improve the cooling plant control. Most of the effort was put into model development, as reasonable models are fundamental to model-based control while the model complexity was minimized to limit computation time. An optimization-based controller using the models was designed and tuned, with a focus on heuristics to limit computation time and mitigate model errors. The controller was used for a demonstration of an operator support system (OSS) because the controller should be tested by the operators in a real-time environment before it is deployed and an OSS could be helpful to the operators independent of the controller deployment. The OSS could only be demonstrated with historical data, as real-time data collection was not implemented in time for this project.

The models, controller and OSS are presented in this report. An update of the description given in the specialization project for this master's thesis is also included, along with recommendations on how the operation of the cooling plant can be improved.

This master's thesis is relevant to target 9.4 of the United Nations Sustainable Development Goals, which is to upgrade infrastructure and retrofit industries to increase sustainability by increasing resource efficiency. The OSS minimizes energy costs when the cooling plant requirements are met, which would help increase the resource efficiency of the cooling plant if it is deployed.