La in uencia de cada una de estas variables viene con

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Unformatted text preview: ondiciones externas ni por las otras variables, debido a que el factor de peso de esta variable es muy grande 4.18. Las variables de control que actuan sobre esta variable son la apertura de las ventanas rw y la temperatura del sistema de calefaccion Tp 4.19. Las restricciones para estas dos variables de control son entre 0 y 40 para Tp. La formulacion de la restriccion para la apertura de las ventanas rw se ha hecho para preservar la energ a proveniente del sistema de calefaccion. Las ventanas solo se pueden abrir si el sistema de calefaccion esta apagado. As se aprovecha al maximo la energ a proveniente del sol y que no cuesta nada. 126 Control predictivo no lineal Salida (cont) y Referenacia (disc) 23 Temperatura (Cº) 22 21 20 19 18 17 0 5 10 15 20 0 5 10 Tiempo (Horas) 15 20 Concentración de Co2 (ppm) 387 386 385 384 383 382 381 Figura 4.18: Temperatura interior y concentracion de CO2 La cantidad de energ a que se pierde por ventilacion en el invernadero Qvent (ecuacion 3.21) depende de la diferencia entre la temperatura interior y exterior (Ti -To), y de una funcion f(rw ) que depende grado de apertura de las ventanas rw . Qvent = f (rw )(Ti ; To ) (4.97) Para escoger un grado l mite rwlimit de rw , teniendo en cuenta que la cantidad de energ a perdida Qvent no proviene del sistema de calefaccion se ha formulado de la manera siguiente: de la ecuacion 4.97 podemos escribir vent rw = g (TQ; T ) i g ! Qventlimit ) rwlimit = g (Ti ; Tg ) ! (4.98) Sec. 4.4. Ejemplos de aplicacion del MELPC 127 Temperatura sistema de calefacción (ºC) 40 30 20 10 0 4 0 −3 x 10 24 Aporte de CO2 (g.s−1.m−2) 3 2 1 0 −1 0 24 Apertura de ventanas (%) 100 50 0 0 5 10 Tiempo (Horas) 15 20 Figura 4.19: Variables de control entonces la formulacion de la restriccion de esta variable rw es la siguiente: 8 < rwlimit = : g Qventlimit (Ti ;Tg ) 100 si la calefaccion funciona: si la calefaccion no funciona: Qventlimit es la cantidad maxima que debemos decidir de perder a n de controlar el sistema. En muchos casos se opta por no perder nada, pero esto in uye sobre el rendimiento en la humedad. En los casos donde se persigue un control de humedad interna se deja perder una cantidad de energ a, dejando que la ventanas se abran hasta un 10%, mientras el sistema de calefaccion este funcionando. En nuestro caso se ha usado un valor de 128 Control predictivo no lineal Radiación solar 600 500 W m−2 400 300 200 100 0 0 5 10 15 20 15 20 Temperatura exterior 24 22 ºC 20 18 16 14 0 5 10 Figura 4.20: Condiciones externas (radiacion solar y temperatura exterior) Qventlimit =0. Las condiciones externas, ( guras 4.20 y 4.21) son de un d a de verano (30/06/2001) del clima de ciudad de Hannover en el Oeste de Alemania. Velocidad del viento 2 m s−1 1.5 1 0.5 0 0 5 10 15 20 Humedad relativa exterior 100 95 % 90 85 80 75 70 0 5 10 15 20 Figura 4.21: Condiciones externas (velocidad del viento y humedad exterior) 4.4.4 Conclusion El estudio presentado ilustra los diferentes casos donde se pueden usar los algoritmos no-lineales basados la linealizacion en lineal. La tabla 4.6 resume Sec. 4.5. Resumen la conclusiones sacadas de este estudio. Lineal...
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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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