Multi-objective optimization of an energy hub using artificial intelligence

Abstract

The present dissertation is focused on the energy optimization of systems which contain multiple energy carriers. The objective of the research is the development of a methodology and the corresponding software tools, which permit to calculate the optimal energy flow of a multi-carrier system in arder to satisfy its energy demands and minimiza a set of established optimization criteria. The topics that are covered in this research include the description of the mathematical formulation of a multi-carrier energy system based on the energy hub concept, the modelling and prediction algorithms that are used to forecast the energetic needs of the plant, as well as the proposed optimization methodology to obtain the system's optimal operating strategy and its complete state, including transmission and conversion of multiple energy carriers within defined security constraints. Digital models and software-basad simulations demonstrate the feasibility of the proposed solution. The testing and validation of the proposal was made under real operating conditions of a car manufacturing plant in the framework of the FP7 European research project EuroEnergest. The findings provided valuable output conclusions of the suitability and usefulness of this methodology to calculate the optimal control of a multi-carrier energy system, as well as the potential energetic, environmental and economic benefits that could be resultad from its application.

En la presente Tesis doctoral se estudia la optimización energética en sistemas que contienen múltiples fuentes y demandas energéticas. El objetivo de la investigación es desarrollar una metodología y los correspondientes algoritmos de control, que permitan controlar la operación de sistemas con múltiples portadores energéticos de forma óptima,con fin de satisfacer sus demandas energéticas y minimizar una serie de criterios establecidos. Los temas que se tratan en esta investigación consisten en la descripción, formulación matemática y análisis de sistemas multiportadoras de energía, basándose en el concepto del Hub Energético y en algoritmos adaptativos para el modelado y predicción de las demandas energéticas de estos sistemas.Además, se desarrolla una metodología de optimización para calcular la óptima estrategia de operación de los equipos y el uso de sus energías. Los modelos digitales y las simulaciones realizadas demuestranla viabilidad de la solución. La evaluación y validación de la metodología se ha realizado bajo condiciones de operación reales en una planta de fabricación de automóviles, en el marco del proyecto de investigación Europeo FP7 EuroEnergest. Los resultados de validación presentan un gran potencial de ahorro cuando se aplica la estrategia de operación calculada por el algoritmo, mostrando beneficios energéticos, económicos y medioambientales.