Estructura jerárquica de control

La forma tradicional de realizar tareas de control en la industria consiste en el diseño de una estructura jerárquica de control. En la capa más alta de esta estructura, un planificador económico se ocupa de determinar la producción de la planta (calidad, cantidad de producto, etc.), tomando para ello informaciones de la misma planta y del mercado, y generando funcionales de costo económico que describan con precisión los intereses. Estos funcionales son las entradas para la capa siguiente, conocida como Optimizador en Tiempo Real (en inglés, Real Time Optimizer, RTO). La tarea del RTO es la de calcular puntos de operación estacionario, basándose en un modelo estacionario complejo de la planta real. Las salidas de este optimizador son los objetivos o target que se envían a la siguiente capa, que está formada por un controlador de tipo avanzado. A su vez, el controlador avanzado calcula las consignas de los controladores de bajo nivel (controladores del tipo PI, o PID) de modo de mantener el sistema en el punto de operación deseado. Para calcular las consignas, el controlador avanzado realiza predicciones basadas en un modelo dinámico de la planta, que incluye las restricciones de cada variable. La estructura completa se ilustra en la figura 1.

Estructura de control 1

Figura 1: Estructura jerárquica de control

El control de alto nivel se suele diseñar para regular el sistema en torno al punto de operación y evitar la violación de las restricciones. Una de las estrategias de control avanzado que más éxito ha tenido en la industria de procesos es el control predictivo basado en modelos (en inglés, Model Predictive Control, MPC), pues incorpora un criterio óptimo y restricciones en la ley de control. Un problema que surge en la implementación de esta estructura de control (que de hecho, es la más utilizada en la industria) es la inconsistencia que puede existir entre la capa estacionaria (RTO) y la capa de control avanzado (MPC), debido a los diferentes modelos utilizados por estos optimizadores, y a las diferentes escalas de tiempo en que operan. La consecuencia más dramática de esta inconsistencia es un escaso desempeño económico, que invalida, de algún modo, los objetivos primarios de la estructura completa. Una primera alternativa para solucionar el problema de la sincronización entre las etapas económico-estacionaria y dinámica es la introducción de una etapa de optimización intermedia (como se describe en la parte derecha de la Figura 1), denominada Optimizador de Punto de Equilibrio (en inglés, Steady State Optimizer, SSTO). Este optimizador calcula los puntos de equilibrio en los cuales se puede estabilizar el sistema, teniendo en cuenta el punto de operación económico definido por el RTO. La ventaja de esta estructura está en que el modelo utilizado por el SSTO, es el mismo que el del MPC, y por tanto el MPC puede ser simplemente diseñado para funcionar como regulador. De este modo se evitan problemas de factibilidad o inconsistencia entre los modelos de las diferentes etapas. Sin embargo, el uso de un Optimizador de Punto de Equilibrio no resuelve el problema de los desempeños económicos inaceptables, y más aún, agrega un nuevo problema de optimización en la estructura general.

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