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79 Simulación de Sistemas de Aprovechamiento Solar

Térmico Mixto con Control Automático Watkins, M. E.; García, V. O.

Simulación de Sistemas de Aprovechamiento Solar Térmico Mixto

con Control Automático

Watkins, Marcelo Eduardo(1); García, Víctor Orlando(2)

1: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. UNCa. Av. Belgrano 300. 4700 Catamarca. [email protected]

2: Facultad de Ciencias Agrarias. UNCa. Av. Belgrano 300. 4700 Catamarca. [email protected]

Resumen:

El trabajo presenta la aplicación de técnicas de simulación para el desarrollo de sistemas de control automático en invernaderos. La metodología consiste en la simulación del sistema de calefacción completo con los modelos diseñados para este propósito comparando luego los resultados con las mediciones experimentales. Esta metodología se aplica a sistemas de control con retroalimentación interna. El uso de la simulación es apropiado para visualizar el comportamiento de todo el sistema, incluso en condiciones climáticas diferentes. Se verifica el correcto funcionamiento de los modelos desarrollados.

Palabras clave: Simulación; Control automático; Simusol, Modelos.



Simulation of Mixed Solar-Thermal Systems

with Automatic Control

Abstract:

This paper presents the application of simulation techniques to develop greenhouse automatic control systems. The methodology consists in simulating the complete heating system with models designed for this purpose, and comparing the results with the experimental measurements. This methodology is applied to internal feedback control systems. Simulation use is appropriate to visualize the behavior of the entire system, even under different weather conditions. The correct operation of the developed models is checked.

Key words: Simulation; Automatic control; Simusol, Models.

Introducción

La simulación de un proceso requiere del desarrollo de

un programa computacional capaz de repetir las características de

comportamiento del sistema ante la movilidad de sus variables de

entrada. El software Simusol (Saravia y Saravia, 2000) aplicado a

sistemas térmicos cumple ampliamente este requerimiento. Como

es imposible replicar exactamente las características del sistema

físico, se trabaja con modelos, los cuales se ajustarán hasta

determinar su validez. En el proceso de ajuste se busca simular

con la mayor fidelidad posible los resultados obtenidos de modo

experimental (Iriarte et al, 2003).

La simulación permite realizar estudios de la

variabilidad de los procesos, balances de masa y energía en los



sistemas y ajustes de diseño (Esteban y Saravia, 2009). Se puede

también realizar el estudio de los efectos en la salida que pueden

producir cambios en las variables de entrada con notable economía

de recursos. La optimización del proceso como opción dentro de la

simulación, es otra ventaja que deriva en ahorro de energía,

materia prima, mejora de los rendimientos e identificación de los

problemas de reparto de flujo o cuellos de botella. Permite además

el entrenamiento del personal en la instalación y el manejo

adecuado del sistema (Creus Solé et al, 1989).

En la actualidad se exige cada vez mayor rendimiento a

los sistemas de aprovechamiento solar-térmico y se considera

fundamental el funcionamiento regular y continuo del mismo.

Particularmente en el caso de producción de plantas empleando

camas de enraizamiento, resulta crítico el control de la

temperatura con la que el agua ingresa a las camas. Esto

generalmente deriva en la necesidad de combinar la colección solar

con fuentes de energía de tipo convencional (gas o electricidad)

que funcionen alternativamente en los momentos en que la

energía solar-térmica almacenada se agota y la radiación solar no

es suficiente (García et al, 2006, 2007). Los conceptos

desarrollados para realizar el control automático proporcionan las

herramientas necesarias para el estudio sistematizado de la

eficiencia energética del sistema y el comportamiento térmico de

las camas de enraizamiento mediante la simulación (Watkins et al,

2008).

La operación del sistema alternativo puede ser manual,

pero esto generalmente deriva en un uso antieconómico, ya que

quienes operan el sistema pueden, por diversos motivos, no

hacerlo de la manera apropiada (Cembranos, 2005). La solución



óptima puede encontrarse en el control automático, cuando su

diseño ha sido correctamente ajustado y probado (Watkins et al,

2008).

El objetivo general del presente trabajo consiste en

mostrar un procedimiento completo de modelado y simulación del

comportamiento térmico de un sistema físico experimental

existente que además realiza el control automático de algunas

variables. En trabajos anteriores se realizan ajustes preliminares

pero realizados sobre los modelos sin el dispositivo de control

automático (Watkins e Iriarte, 2010; Watkins et al, 2008).

Materiales y Método

Para el logro del mismo se cumplen las siguientes metas:

a) Ensayo experimental del dispositivo y adquisición

de datos.

b) Procesamiento de los datos y obtención de curvas de

comportamiento térmico.

c) Análisis de los componentes del sistema.

d) Planteo general de los modelos para simulación.

e) Modelado de dispositivos de control automático.

f) Simulación del sistema completo.

g) Análisis y discusión de resultados.



Sistemas de control automático:

Dentro del campo del control de procesos, el lazo de

retroalimentación tiene un papel relevante. El control clásico se

basa, fundamentalmente en tres elementos constitutivos:

transmisor, controlador y válvula de control, relacionados a través

del lazo o bucle de retroalimentación. El transmisor envía una

muestra de la variable que se quiere controlar al controlador. Este

a su vez, compara el valor recibido con un valor deseado o punto

de consigna y a partir de la diferencia se calcula mediante un

algoritmo o acción de control un valor de corrección que es

enviado al elemento final de control o válvula (Creus Solé et al,

1989). El tipo de control a aplicar es típicamente uno de los cuatro

siguientes

1- Todo-nada: En este tipo de control, la válvula está

abierta o cerrada, con lo cual la variable controlada

oscila continuamente alrededor de la posición de

equilibrio.

2- Proporcional: en el que la válvula de control sigue

proporcionalmente los cambios de la variable

controlada. La acción proporcional, tiene como

inconveniente la desviación permanente de la

variable controlada en relación al punto de consigna

(error de offset).

3- Integral: Control que actúa cuando existe una

desviación entre la variable y el punto de consigna,

integrando dicha desviación en el tiempo y

sumándola a la acción proporcional. Resuelve los



problemas de error de offset, pero su respuesta es

lenta.

4- Derivativo: Actúa cuando se presentan cambios

repentinos en la variable controlada. La acción es

proporcional a la velocidad de dichos cambios.

Dispositivo experimental

Se trabaja sobre el sistema mixto sol-gas empleado en la

cámara de producción de plantas ubicada en el predio de la

Estación Experimental del Instituto Nacional de Tecnología

Agropecuaria (INTA-Catamarca), para microinjertación y

enraizamiento. Los datos para la validación de los modelos, se

obtienen durante el funcionamiento automatizado con control

“todo-nada”.

La figura 1 muestra un esquema del dispositivo

experimental. El agua circula por los colectores solares impulsada

mediante una bomba. Mientras la temperatura del agua se

mantiene superior a los 30 °C la válvula de control permite la

circulación hacia las camas de enraizamiento. En ausencia de

radiación solar, la temperatura baja hasta provocar el cierre de

dicha válvula y el agua caliente es provista, en dicha situación, por

la caldera.



Colectores solares Tanquede reserva

Bomba

Termotanque

Camas de enraizamiento

ElectroválvulaVálvula de retenciónSensores de temperatura

Figura 1. Esquema del sistema mixto sol-gas experimental

El dispositivo experimental está conformado por los

siguientes componentes:

- Dos colectores planos de agua de 0,80 m x 2,96 m cada

uno

- Una caldera de 110 litros de capacidad con un consumo

de 5750 W, recuperación 235 l.h-1 y presión de trabajo

3,4 kg.cm-2

- Un tanque de 100 litros de agua para reposición de

pérdidas.

- Una bomba de 375 W (0,5 hp) para circulación forzada

de agua.



- Dos electroválvulas de 1 pulgada y 24 Vac.

- Dos válvulas de retención.

- Sensor tipo “termostato” con rango 30-90 °C.

- Un caudalímetro Mod.VF-100.

Para el sistema de medición de las variables de la

cámara, mesada, colectores y ambiente exterior se utiliza una

computadora (PC) con tarjeta de adquisición de datos Keithely

1600 y PClab 812. Se usan sensores tipo LMxx (semiconductor)

para la medición de la temperatura del aire y del agua y para

radiación solar interior y exterior se emplean radiómetros Kipp &

Zonen modelo SP Lite2 “All weather measurement”

Mediciones

Se ubican tres sensores en el interior de la cámara, a lo

largo de la misma y sobre el eje central. Se instalan sensores en la

entrada y salida de agua de las camas de enraizamiento además de

dos sensores abajo de las mismas. Se colocan sensores de

temperatura en los colectores, a la entrada y a la salida del agua, y

un sensor tipo termostato en el interior. Se instalan también

sensores en la caldera, a la entrada y a la salida de agua, y uno en

el interior a los efectos de tener referencia del encendido de la

misma. Se coloca un caudalímetro para medir el volumen de agua

que ingresa a las camas. La radiación se mide en el interior en los

frontales norte y sur, techo este y oeste, y en el exterior de la



cámara sobre plano horizontal. Detalles adicionales se pueden

consultar en el trabajo de García et al (2003).

Simulación

Simusol, es un programa que permite simular sistemas

térmicos por analogía con sistemas eléctricos. Es posible

representar todos los intercambios de energía y la dinámica del

sistema, pero se carece de herramientas específicas que permitan

representar un elemento de toma de decisión destinado al control

automático. Esto representa un desafío que será abordado

teniendo en cuenta la potencialidad del software, siguiendo una

metodología basada en el desarrollo de modelos.



Figura 2. T1- Modelo para camas de enraizamiento.

Con esta premisa, se trabaja inicialmente en un modelo

que representará las camas de enraizamiento y cuya simulación

fue publicada anteriormente (García et al, 2006). El diagrama del

modelo desarrollado con el programa DIA, se muestra en la figura

2. Sobre dicho modelo (T1) pudieron validarse correctamente los

valores de las resistencias de pérdidas conductivas, radiativas y

convectivas de las camas de enraizamiento. El diagrama muestra

un nodo de entrada de agua “a” un nodo de salida “b” y un nodo

intermedio “3T1”. Los nodos “d”, “e” y “f” representan las zonas

de la cama, cubiertas con perlita, que reciben radiación solar

(ganancia directa) o transfieren pérdidas radiativas hacia el



ambiente. Finalmente el nodo “c” representa al aire ambiental y a

través de este se representan las pérdidas convectivas de la cama.

Figura 3. Modelo T2 para válvula de control

El segundo modelo desarrollado a los fines de completar

el trabajo, representa al elemento de toma de decisión o válvula de

control para la automatización. El diagrama del modelo graficado

con el software DIA, se muestra en la figura 3. El modelo T2 está

constituido por cuatro fuentes de flujo de calor y masa



interconectadas entre si que actúan apareadas según puede verse

en el cuadro de DEFINICIÓN del modelo. Las órdenes de apertura

o cierre de las válvulas provienen de Tablas de datos que se

deberán agregar posteriormente en el circuito térmico general

(Tabla 5 y Tabla 6). En dichas tablas se definen las temperaturas

de apertura y cierre o puntos de consigna de la toma de decisión y

los flujos de agua que circulan por las camas de enraizamiento.

Finalmente, la figura 4 muestra el circuito térmico de

todo el dispositivo diagramado mediante el programa DIA, donde

puede observarse la interconexión de los modelos T1 y T2. En el

Nodo 1 del circuito se ingresa la temperatura del agua proveniente

de los colectores solares (datos experimentales), y en el Nodo 8 se

ingresa la temperatura del agua de la caldera (parámetro

simulado). Los Nodos 2 y 8 son entrada y salida del agua de las

camas respectivamente, mientras que el Nodo 3 simboliza la zona

de pérdidas convectivas y conductivas hacia el ambiente. Se

introducen por dicho Nodo los datos de la temperatura ambiente

de los ensayos experimentales. Los Nodos 4, 5 y 6 son puntos de

ingreso de la radiación solar en el dispositivo, mientras que el

nodo 7 es un punto que representa la zona de pérdidas de calor

radiativo hacia el cielo, por lo que se ingresa en ese punto la

temperatura de cielo Tsky calculada con la fórmula de Swinbank

(1) (Duffie J. y Beckman, W., 1980), donde:

Tsky = 0,0552.Ta1.5 (1)

Siendo Ta la temperatura ambiente.



Figura 4. Diagrama general de simulación con Simusol.



Resultados y discusión

El ensayo del circuito completo en Simusol permite

trazar curvas de variación de la temperatura de cada uno de los

nodos. En la figura 5 pueden observarse las variaciones de la

temperatura del colector solar, (datos experimentales) y la curva

de temperatura de entrada de agua a las camas de enraizamiento,

que se obtiene como resultado de dicha simulación. Puede, a

través de ella, verificarse el correcto funcionamiento de la válvula

de control simulada, dado que mientras la temperatura del

colector se mantiene superior a los 30 °C, el agua que circula por

las camas copia el perfil de temperatura de los colectores. Por el

contrario, cuando la temperatura en los colectores desciende por

debajo de la consigna (entre las 17 y las 22 hs), la curva de la

temperatura de entrada de agua a las camas se mantiene próxima

a la temperatura de la caldera (30 °C) controlada por el sistema

automático.



20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

0 5 10 15 20 25 30 35

Tie mpo [horas ]

Tem

p [º

C]

Temp experim Colector ºC Temp entrada agua simulada ºC

Figura 5. Curvas de variación de temperatura

20

22

24

26

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30

32

34

36

38

0 5 10 15 20 25 30 35

Tiempo [horas]

Tem

p [ºC

]

Temp simulada ºC Temp experimental ºC

Figura 6. Curvas de validación del modelo

La automatización con retroalimentación de la

temperatura de salida del agua proporciona al usuario la certeza



del funcionamiento estable del sistema garantizando de esta

manera un alto porcentaje de enraizamiento en las camas.

La última etapa consiste en la verificación de la validez

del modelo completo. Para ello se trabaja comparando datos

experimentales de temperatura de agua en las camas de

enraizamiento y datos de la temperatura calculada mediante el

proceso de simulación. La curva resultante puede verse en la

figura 6. El ensayo mostrado tiene una duración de

aproximadamente 35 horas (dos días y una noche). Se realizan dos

ensayos adicionales de 24 y 46 hs cada uno en condiciones

climáticas diferentes y con ajustes similares a los mostrados. Se

considera apropiada la duración de los ensayos ya que esto permite

que el sistema entre en régimen.

En todos los casos los errores observados entre la

temperatura simulada y la experimental son inferiores al 5% y el

error promedio es de 2,42 %.

Conclusiones

El trabajo muestra la validez del empleo de simulaciones

para una automatización con control todo-nada restando aún

realizar pruebas con otro tipo de control más elaborado. No

obstante, se pudo demostrar la potencialidad del procedimiento

para realizar simulaciones en sistemas térmicos de alta

complejidad. Se trata de una primera etapa en la simulación de

sistemas térmicos con control automático.

Si bien se ha conseguido un ajuste satisfactorio, con

errores tolerables, es necesario continuar la tarea para el



desarrollo de modelos que permitan representar otros modos de

control tales como el control proporcional, integral y control

derivativo. Se espera que la aplicación del “control proporcional”

permita ajustes más precisos entre las variables.



Bibliografía

- Creus Solé, A. (1989). Simulación de Procesos con PC. Barcelona, España.

Edit. Marcombo S.A.

- Cembranos Nistal, F. Jesus (2005). Automatismos eléctricos, neumáticos e hidráulicos. Edit. Paraninfo. Edición 5.

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- Esteban, S., Saravia, L. (2008). “Simulación de un destilador multietapa utilizando Simusol”. Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente. Vol 12. pp 8.101 a 8.107.

- García, V., Iriarte, A., Lesino, G., Flores, S., Matías, C. (2003) “Comportamiento térmico de una cámara para microinjertación de plantines de nogales”. Avances en energías renovables y medio ambientes. Vol. 7, pp. 2.19-2.24.

- García, V., Iriarte, A., Watkins, M., Lesino, G., Rigotti, J. (2006). “Calentamiento de camas de enraizamiento mediante un sistema mixto sol-gas”. Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente. Vol 10. pp 2.39 a 2.45.

- García, V., M. Gea, M. Watkins, y A. Iriarte (2007) “Integración de modelos para la simulación de una cámara de producción de plantas con aportes solar y auxiliares”. Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente, Vol. 11, pp 8.13 a 8.21.

- Iriarte, A., V. Luque, S. Bistoni y L. Saravia. (2003) “Simulación de flujos energéticos y requerimientos de calefacción auxiliar en invernaderos”. Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente, Vol. 7, pp 02-13 a 02-19.

- Saravia, L. y Saravia, D. (2000). “Simulación de sistemas solares térmicos con un programa de cálculo de circuitos eléctricos de libre disponibilidad". Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente, Vol. 4, pp 8.17 a 8.29.

- Watkins, M., Iriarte, A., Bistoni, S. (2008). “Diseño y análisis de sensibilidad de invernaderos solares para producción de nogales”.



Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente, Vol. 12, pp 2.13 a 2.20.

- Watkins, M., Iriarte, A. (2010) “Ajustes preliminares de modelos alternativos para diseño y simulación de invernaderos solares”. Revista Ciencia. FACEN. Vol 5, N° 18. pp 7 a 18.

Agradecimientos

Algunas secciones de este trabajo fueron desarrolladas

en el marco del Proyecto de Investigación “Uso de la Energía Solar

para la calefacción de Invernaderos Especiales” dirigido por el Dr.

Adolfo Iriarte y las mediciones fueron realizadas en instalaciones

del INTA Catamarca con instrumental provisto por INECO

Catamarca y la Facultad de Ciencias Agrarias de la UNCa.

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