Model-Based Control of Water Treatment with Pumped Water Storage
作者: Ryan Mauery, Margaret Busse, Ilya Kovalenko
分类: eess.SY
发布日期: 2024-08-14
备注: 6 pages, 6 figures, 2 tables. Accepted for MECC 2024
💡 一句话要点
提出基于模型预测控制的水处理方法，优化抽水蓄能系统运行，降低温室气体排放。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 水处理 模型预测控制 抽水蓄能 能源优化 温室气体减排
📋 核心要点
- 水处理设施面临动态用水需求和能源成本的双重挑战，现有控制策略难以兼顾。
- 论文提出基于模型预测控制（MPC）的策略，优化水处理厂和抽水蓄能系统的运行调度。
- 该方法旨在最小化温室气体排放，同时保证安全可靠的供水，提升水处理设施的效率。
📝 摘要（中文）
水处理设施是关键基础设施，必须适应动态需求模式，避免系统中断。这些模式可以是计划性的，如每日居民灌溉，也可以是突发的，如消防管理用水导致的需求高峰。清洁、安全和可靠用水的必要性要求水处理控制策略对扰动不敏感，以保证满足需求。实现这一目标的一个重要问题是最小化满足用水需求过程中的能源成本，尤其是在持续需要脱碳的情况下。本研究开发了一个面向控制的、具有集成抽水蓄能的水处理设施水力模型，并引入了一种模型预测控制策略，用于调度处理厂系统运行，以最小化温室气体排放并安全地满足用水需求。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决水处理设施在满足动态用水需求的同时，如何最小化能源成本和温室气体排放的问题。现有方法可能无法有效应对突发需求变化，并且在能源优化方面存在不足，尤其是在考虑抽水蓄能系统的情况下。
核心思路：论文的核心思路是利用模型预测控制（MPC）来优化水处理厂和抽水蓄能系统的运行。通过建立水处理设施的水力模型，MPC能够预测未来一段时间内的系统状态，并根据预测结果制定最优的控制策略，从而在满足用水需求的同时，最小化能源消耗和温室气体排放。
技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个部分：1) 建立水处理设施和抽水蓄能系统的水力模型，该模型能够准确描述系统的动态特性；2) 设计模型预测控制器，该控制器以水力模型为基础，预测未来一段时间内的系统状态；3) 定义目标函数，该目标函数综合考虑能源成本、温室气体排放和用水需求等因素；4) 利用优化算法求解MPC问题，得到最优的控制策略。
关键创新：该论文的关键创新在于将模型预测控制应用于具有集成抽水蓄能的水处理设施，并设计了相应的控制策略。通过综合考虑水处理过程和抽水蓄能系统的运行，该方法能够更有效地优化能源利用，降低温室气体排放。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 水力模型的建立，需要准确描述水处理设施和抽水蓄能系统的动态特性；2) MPC控制器的设计，需要选择合适的预测时域和控制时域，以及合适的优化算法；3) 目标函数的定义，需要合理权衡能源成本、温室气体排放和用水需求等因素。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文的主要亮点在于提出了一个基于模型预测控制的水处理系统优化框架，该框架能够有效地降低能源消耗和温室气体排放。虽然摘要中没有给出具体的性能数据，但可以预期，通过优化抽水蓄能系统的运行，该方法能够显著提高水处理设施的能源效率，并降低对环境的影响。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于实际的水处理设施，尤其是在那些集成了抽水蓄能系统的设施中。通过优化水处理厂的运行调度，可以显著降低能源消耗和温室气体排放，提高水资源利用效率，并为实现可持续发展目标做出贡献。此外，该方法还可以推广到其他类型的能源系统优化问题中。
📄 摘要（原文）
Water treatment facilities are critical infrastructure they must accommodate dynamic demand patterns without system disruption. These patterns can be scheduled, such as daily residential irrigation, or unexpected, such as demand spikes from withdrawals for fire management. The critical necessity of clean, safe, and reliable water requires water treatment control strategies that are insensitive to disturbances to guarantee that demand will be met. One essential problem in achieving this is the minimization of energy costs in the process of meeting water demand, especially as the need for decarbonization persists. This work develops a control-oriented hydraulic model of a water treatment facility with integrated pumped storage and introduces a model predictive control strategy for scheduling treatment plant system operations to minimize greenhouse gas emissions and safely meet water demand.