Esto se consigue teniendo un buen conocimiento del

Info iconThis preview shows page 1. Sign up to view the full content.

View Full Document Right Arrow Icon
This is the end of the preview. Sign up to access the rest of the document.

Unformatted text preview: as las restricciones economicas, climaticas, medioambientales, y cambio de los objetivos de produccion de un a~o a otro. n En consecuencia, hoy en d a se ha dado mucha importancia a la gestion optima de la produccion bajo invernaderos para poder adoptar las medidas optimas cada d a. Es un gran est mulo ver como var a el bene cio de un sistema de produccion a otro solo porque hay diferencias en las tecnicas de gestion. Los mas exitosos son los que usan tecnicas de prediccion y anticipacion de las situaciones futuras que puedan ocurrir, con el n de asegurar el buen funcionamiento de sus sistemas de produccion. 3 4 Introduccion 1.1 MPC y invernaderos La tecnica propuesta para este n es la del control predictivo no lineal. En particular el algoritmo MELPC descrito en el cap tulo 4. Esta tecnica necesita una serie de requerimientos como: Modelo del invernadero. Modelo de crecimiento del cultivo. Algoritmo de control predictivo no lineal. Algoritmo de optimizacion de produccion con una funcion de coste economica. Programa de control en tiempo real. Esta tecnica es muy adecuada para la optimizacion de la produccion debido a las siguientes ventajas: No-lineal: La no-linealidad del sistema invernadero se ilustra en el cap tulo 3, lo que implica la utilizacion de un algoritmo adecuado para sistemas no-lineales. Considera las restricciones: Las variables de este sistema tienen intervalos de variacion muy cr ticos, as la temperatura o la humedad no pueden superar ciertos valores, la violacion de estos valores puede generar perdidas irrecuperables a nivel del cultivo. Otro tipo de restricciones que hay que considerar, son de tipo logico como las que se consideran en este trabajo en la relacion que hay entre las variables de control calefaccion y apertura de las ventanas, donde no se puede activar las dos variables de control en un mismo tiempo, lo que puede Sec. 1.1. MPC y invernaderos 5 causar perdidas economicas enormes y reducir la utilidad de todo el sistema de produccion. No requiere un gran coste computacional: La fuerte no linealidad del sistema, su funcionamiento bajo restricciones, y la presencia de fuertes perturbaciones con dinamicas rapidas (Condiciones meteorologicas) que hacen que el invernadero se transforma en un sistema muy rapido, con todas estas razones es imperativo usar una tecnica de control que no requiere un gran coste computacional para el calculo de las se~ales n de control optimas en cada periodo de muestreo. Acepta criterios economicos: La optimizacion de la produccion requiere una funcion de coste economica, para encontrar un resultado optimo al nal de la cosecha. El algoritmo de control predictivo usado en el segundo nivel del control jerarquico utiliza una funcion de coste economica que maximiza el bene cio neto durante el periodo de la cosecha. Sirve para el control jerarquico: La optimizacion de la produccion en invernaderos requiere resolver un problema de control jerarquico con tres niveles de decision. La tecnica de control predictivo usada en este trabajo se puede usar perfectamente (cap tulo 4). Multivariable:...
View Full Document

This note was uploaded on 05/25/2011 for the course ECON 103 taught by Professor Poul during the Spring '11 term at American University of Central Asia.

Ask a homework question - tutors are online