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Développement d’un régulateur prédictif pour la gestion optimale de l’énergie d’un système frigorifique à compression de vapeur.
Development of a predictive controller for the optimal energy management of a vapour-compression refrigeration system.
Numéro : 1154
Auteurs : DI MATTIA E., GAMBAROTTA A., MARZI E., MORINI M., SALETTI C.
Résumé
The increasing share of renewable energy sources into the electricity grid, with their aleatory nature, leads to the need for the smart management of users’ flexibility, preventing grid unbalances. Industrial refrigeration systems can play a role in this framework: being large electricity consumers, they offer the possibility to shift large loads by storing surplus electricity when needed. This work aims to model and control a refrigeration system used for freezing food by applying the Model Predictive Control technique. Two control strategies have been proposed: the first aims to minimise total energy consumption by varying the separator level, the second also focuses on utilising the maximum amount of renewable energy, both by varying the separator level and by managing frozen products as flexible loads. The results show that the predictive controller, with respect to traditional control methods, allows energy saving and a better exploitation of the available renewable electricity.
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Pages : 10 p.
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Détails
- Titre original : Development of a predictive controller for the optimal energy management of a vapour-compression refrigeration system.
- Identifiant de la fiche : 30029511
- Langues : Anglais
- Sujet : Technologie
- Source : 7th IIR International Conference on Sustainability and the Cold Chain Online. Proceedings: April 11-13 2022
- Date d'édition : 11/04/2022
- DOI : http://dx.doi.org/10.18462/iir.iccc2022.1154
- Document disponible en consultation à la bibliothèque du siège de l'IIF uniquement.
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Indexation
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Thèmes :
Efficacité energétique, économie d'énergie;
Systèmes à compression;
Congélation des aliments;
Circulation du fluide : tuyauterie, régulation, automatisme, sécurité - Mots-clés : Modélisation; Économie d'energie; Consommation d'énergie; Étude de cas; Énergie renouvelable; Congélation; Produit congelé; Simulation; Ammoniac; R717
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- Formats : PDF
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