Modelización basada en redes neuronales de activos y procesos mecánicos en plantas de cogeneración energética

Abstract

El proyecto consiste en el modelado de activos mecánicos ocasionalmente costosos (motores, enfriadoras, etc.) presentes en distintos procesos (generación eléctrica, generación/distribución de frío, etc.) en plantas de cogeneración de energía CHP (Combines Heat-Power). Para la modelización se emplearon redes neuronales entrenadas por datos históricos de una planta de cogeneración registrando los valores de telemetría almacenados en una base de datos Historian. Tras pasar por un proceso de validación y prueba, estos modelos se emplearon en la creación de un simulador incluyendo algunos de los procesos involucrados en la generación de la planta. Este servirá como prueba de la posibilidad de implementar tecnologías novedosas de simulación propias de la Industria 4.0, como los Digital Twins, en el funcionamiento de una planta de cogeneración, en caso de disponer de una mayor cantidad de datos y de unos recursos superiores, como extensión de este proyecto. La digitalización de la planta se podría emplear con funciones de diagnóstico y pronóstico que, con el fin de ayudar a una mejora en la gestión de los activos, aumentaría la eficiencia de la planta y reduciría costes. Para poder hacer esto, el proyecto trabaja con los datos de la planta de cogeneración que suministra el complejo hotelero H10 en Jamaica. Esta fue construida y es operada por la empresa SAMPOL INGENIERÍA Y OBRAS S.A., quien facilitó dichos datos.The project consists of the modeling of occasionally costly mechanical assets (motors, chillers, etc.) present in different processes (power generation, cooling generation/distribution, etc.) in CHP (Combines Heat-Power) plants. For the modeling, neural networks trained by historical data from a CHP plant were used by recording telemetry values stored in a Historian database. After going through a validation and testing process, these models were used in the creation of a simulator including some of the processes involved in the plant generation. This will serve as a test of the possibility of implementing novel simulation technologies typical of Industry 4.0, such as Digital Twins, in the operation of a cogeneration plant, in case of having a larger amount of data and higher resources, as an extension of this project. The digitization of the plant could be used with diagnostic and prognostic functions, in order to help improve asset management, increase plant efficiency and reduce costs. In order to do this, the project works with data from the cogeneration plant supplied by the H10 hotel complex in Jamaica. This was built and is operated by SAMPOL INGENIERÍA Y OBRAS S.A., who provided the data.