Optimización dinámica de redes de distribución de agua

Abstract

El objetivo de este Trabajo de Fin de Máster ha sido el de implementar una red de aguas para su simulación en Matlab, con el fin de desarrollar una herramienta que permita, partiendo de un modelo en EPANET de la red, proporcione un entorno en el que se pueda simular y controlar la red en todo momento. El trabajo estará dividido en dos partes claramente diferenciadas: en primer lugar, se ha trabajado en la implementación de la red en cuestión en EPANET, la cual se utilizará, mediante la Toolbox de EPANET en Matlab, para simular la red en cada momento. A partir de esto, se implementará posteriormente un algoritmo RTO que calculará el punto de operación que optimiza una función de costes definida para la red. Por otro lado, en la segunda parte del trabajo, se llevará a cabo la implementación de la misma red a través de la herramienta CasADi, con el objetivo de poder trabajar con una herramienta más potente para la implementación de la optimización del punto de operación. A su vez, se implementará también un SSTO que permita adaptar la trayectoria óptima calculada mediante el RTO a un modelo lineal del sistema, con el objetivo de poder implementar un MPC que permita, a su vez, calcular la trayectoria óptima a seguir para llevar la red hasta su punto de funcionamiento óptimo. Finalmente, se implementará un control de bajo nivel (mediante controladores PI) con el cual, partiendo de los valores de los caudales que proporciona como referencia el MPC, permitan determinar cuáles deberán ser los valores de apertura de las válvulas y de la bomba de la red.

The main goal of this dissertation was to implement a water distribution network in Matlab, in a way that makes it possible to simulate and control the water network in different scenarios by using its EPANET model inside the Matlab environment. Thus, the dissertation will be divided in two clearly differentiated parts: the first part will be focused on implementing a model of the water network in EPANET and using this model, along with the EPANET Toolbox available for Matlab, to simulate the network at any point in time in Matlab. With this, it’s possible now to implement a Real Time Optimization (RTO) algorithm that determines what the optimal operating point is for the network, given a cost function. On the other hand, the second part of the dissertation will be focused on implementing said network using the CasADi algorithmic differentiation tool, which proves to be a more powerful approach to the optimization problem. At the same time, and with the objective of adapting the optimal operating point provided by the RTO to a lineal steady-state model of the water network, a steady-state target optimization (SSTO) will be implemented together with a Model Predictive Control (MPC) that will provide the optimal trajectory that the system would need to follow in order to reach the optimal operating point from any other operating point. Finally, a low-level controller (in this case, a PI controller) will be implemented in order to determine what the manipulated variables should be in order to follow the trajectory provided by the MPC.