La escala de tiempo puede variar de una hora hasta un

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Unformatted text preview: uar los bene cios del cultivo en funcion de las estrategias cultural y climatica adoptadas y de la situacion en el mercado. 154 Control jerarquico 6.2 Ejemplo de simulacion El control jerarquico consiste en la optimizacion de todo el proceso de produccion dentro de un invernadero. Hay tres elementos muy importantes: Modelo del invernadero: este modelo servira principalmente para el control del primer nivel. el objetivo de control en este nivel es el seguimiento de las referencias calculadas en el segundo nivel. Modelo de crecimiento del cultivo: necesario para el calculo de las referencias optimas de las diferentes variables a controlar. Esto se hace optimizando una funcion de coste economica. Funcion de coste economica: Esta funcion de coste puede tener muchas formas segun el objetivo de control. La forma comun de esta funcion es la diferencia entre los gastos y los bene cios, pero hay una posibilidad de incluir el tiempo en el proceso de optimizacion, que se explica por el hecho de tener un cierto bene cio bajo la condicion de producir cierta cantidad en un tiempo determinado. El objetivo de control es la maximizacion del rendimiento neto (i.e. rendimiento bruto menos los gastos). El rendimiento bruto es el precio unitario por todo el peso seco de la cosecha, y los gastos incluyen el precio de la energ a gastada durante toda la temporada, y del abono de CO2 . El esquema de control que se ha planteado esta ilustrado en la gura 6.2, donde el proceso esta dividido en 2 niveles, (realmente son tres, como el segundo nivel incluye los dos niveles superiores 2 y 3 arriba descritos). El segundo nivel minimiza una funcion de coste economica, calculando la combinacion de las consignas optimas que debe proporcionar al primer nivel. El lazo de control se realimenta con las variables de estado provenientes del primer nivel actualizadas en cada periodo de muestreo. Sec. 6.2. Ejemplo de simulacion 155 La aplicacion del control jerarquico en un experimento real es muy dif cil por la razones siguientes: Obtencion de modelos de crecimiento ables: el modelado del crecimiento es una tarea muy dif cil de cumplir. Esto limita la aplicacion de este tipo de control a algunas especies de cultivos con modelos relativamente "sencillos" y con "pocas" variables de estado. Lentitud de los experimentos: Los experimentos pueden durar hasta 6 meses segun el tipo de cultivo. En estas condiciones los experimentos deben estar bien estudiados con antelacion, contemplando todas las posibilidades y los problemas que pueden ocurrir, falta de esto todo el experimento se hecha a perder y hay que esperar otra temporada. Repetibilidad de los experimentos: A la hora de repetir cualquier experimento, hay que asegurar que las condiciones de todos los experimentos son identicas. Esto es extremadamente dif cil porque las condiciones climaticas var an de una temporada a otra. Segundo nivel Función de coste económica Modelo de crecimiento Topt Primer nivel CO2opt Vopt Variables de estado Seguimiento de la referencia Modelo de...
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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.

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