مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

طراحی الگوریتم تقسیم بار در یک ایستگاه کمپرسوری با روش کنترل‌کننده پیش‌بین و بهینه‌یابی آنی در مواجه با تقاضای متغیر

نویسندگان
1 گروه اتوماسیون و ابزار دقیق،دانشگاه صنعت نفت،اهواز
2 دانشگاه صنعت نفت
چکیده
برای انتقال گاز طبیعی از منابع تولیدکننده به مصرف‌کننده از خطوط انتقال گاز استفاده می‌شود. طویل شدن خطوط انتقال سبب کاهش فشار گاز می‌شود. ایستگاه‌های تقویت فشار گاز جهت جبران افت فشار در مسیر انتقال در نظر گرفته می‌شوند. در این ایستگاه‌ها معمولا چندین واحد کمپرسوری جهت تسهیم جریان گاز ورودی، به صورت موازی کار می‌کنند. هدف مطالعه حاضر بررسی روش تقسیم بار میان کمپرسورهای موازی به صورت بهینه با توجه به ظرفیت هر کمپرسور می‌باشد. در این مقاله یک الگوریتم تقسیم بار با استفاده از کنترل‌کننده پیش‌بین مبتنی بر مدل (MPC) جهت دستیابی به عملکرد پایدار و کارآمد در ایستگاه تقویت فشار پیشنهاد می‌شود. در این الگوریتم از بهینه‌یابی آنی با یک روش اصلاح‌کننده تطبیقی در هنگام مواجه با یک تقاضای متغیر از جانب مصرف‌کننده استفاده می‌شود. بهینه‌یابی با توجه به ظرفیت هر کمپرسور و با استفاده از منحنی بازده تقریبی انجام می‌شود. بدین ترتیب، مختصات نقاط کاری بهینه برای هر کمپرسور بدست آورده می‌شود. الگوریتم پیشنهادی در نرم افزار متلب بر روی دینامیک کمپرسورهای گریز از مرکز با آرایش موازی پیاده‌سازی می‌شود. نتایج حاصل نشان می‌دهد که تقسیم بار با استفاده از روش پیشنهادی عملکرد بسیار بهتری نسبت به روش‌های قدیمی نظیر تقسیم بار به صورت برابر دارد که سبب کارکرد بهینه هر کمپرسور و در نتیجه ذخیره‌سازی و صرفه جویی گاز طبیعی می‎‌گردد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Design of load sharing algorithm in a compression station by MPC method and real-time optimization in response to variable demand

نویسندگان English

omid mansourzadeh 1
Karim Salahshoor 2
1 Department of Automation and Instrumentation, Petroleum University of Technology, Ahvaz
2 Petroleum University of Technology
چکیده English

To transport the natural gas from the producer sources to the consumers, gas pipelines are used. The extension of the pipelines reduces gas pressure and compression stations are considered to compensate for the loss of pressure in the transport path. At these stations, several compressor units usually work in parallel to share the gas inlet flow. The purpose of the present study is to investigate the load distribution method between parallel compressors in an optimal manner according to the capacity of each compressor. In this paper, a load sharing algorithm is proposed with the help of a model-based predictive controller (MPC) to achieve a stable and efficient operation at the compression station. In this algorithm, real-time optimization is used by an adaptive modifier method when faced with a variable demand from the consumer. The optimization is done according to the capacity of each compressor and using the approximated efficiency curve. In this way, the coordinates of the optimal working points for each compressor are obtained. The proposed algorithm is implemented in MATLAB software on the dynamics of centrifugal compressors in parallel arrangement. The results show that the load distribution using the proposed method has a much better performance than the old methods such as equal load balancing. This method results in the optimal operation of each compressor and thus storing and saving the natural gas.

کلیدواژه‌ها English

Gas compressor
Real-time optimization
Variable demand
Load sharing
Predictive controller
[1] F. Paparella, L. Domínguez, A. Cortinovis, M. Mercangoz, D. Pareschi, S. Bittanti, Load sharing optimization of parallel compressors, In: European Control Conference (ECC), IEEE, pp.4059-4064, 2013.
[2] J.M. Maciejowski, Predictive control: with constraints, Pearson education, 2002.
[3] C.Y. Chen, B. Joseph, On-line optimization using a two-phase approach: An application study, Industrial & engineering chemistry research, Vol. 26, No. 9, pp.1924-1930, 1987.
[4] M.L. Darby, M. Nikolaou, J. Jones, D. Nicholson, RTO: An overview and assessment of current practice, Journal of Process Control, Vol. 21, No. 6, pp.874-884, 2011.
[5] A. Marchetti, B. Chachuat, D. Bonvin, Modifier-adaptation methodology for real-time optimization. Industrial & engineering chemistry research, Vol. 48, No. 13, pp.6022-6033, 2009.
[6] W. Gao, S. Engell, Iterative set-point optimization of batch chromatography, Computers & Chemical Engineering, Vol.29, No. 6, pp.1401-1409, 2005.
[7] G.A. Bunin, G. Francois, D. Bonvin, Sufficient conditions for feasibility and optimality of real-time optimization schemes-I. Theoretical foundations. arXiv preprint arXiv:1308.2620, 2013.
[8] P. Milosavljevic, A. Cortinovis, A.G. Marchetti, T. Faulwasser, M. Mercangöz, D. Bonvin, Optimal load sharing of parallel compressors via modifier adaptation, In: Control Applications (CCA), IEEE Conference on, pp.1488-1493, 2016.
[9] J.T. Gravdahl, O. Egeland, Centrifugal compressor surge and speed control, IEEE Transactions on control systems technology, Vol. 7, No. 5, pp.567-579, 1999.
[10] A. Cortinovis, D. Pareschi, M. Mercangoez, T. Besselmann, Model predictive anti-surge control of centrifugal compressors with variable-speed drives, IFAC Proceedings Volumes, Vol. 45, No. 8, pp.251-256, 2012.
[11] J.T. Gravdahl, O. Egeland, A Moore-Greitzer axial compressor model with spool dynamics, In: Decision and Control, Proceedings of the 36th IEEE Conference on, IEEE, Vol. 5, pp.4714-4719, 1997.
[12] M. Taleb Ziabari, J. Motlagh, M. Reza, K. Salahshoor, A. Ramazani, Surge Control in Constant Speed Centrifugal Compressors Using Nonlinear Model Predictive Control, The Modares Journal of Electrical Engineering, Vol. 12, No. 1, pp.49-53, 2015.
[13] E.S. Menon, Gas pipeline hydraulics, CRC Press, 2005.
[14] M.P. Boyce, Centrifugal compressors: a basic guide. PennWell Books, 2003.
[15] P. Ferber, U. Basu, G. Venkataramanan, M. Goodreau, P. Linden, Gas Pipeline Optimization. In: PSIG Annual Meeting. Pipeline Simulation Interest Group, 1999.
[16] W. Blotenberg, H.O. Jeske, H. Voss, Design, control and startup features of three parallel-working propane compressors each having three stage groups. In Proceedings of the... Turbomachinery Symposium, , Gas Turbine Laboratories, Department of Mechanical Engineering, Texas A & M University, Vol. 13, p. 39, 1984.
[17] B.A Foss, T.S. Schei, Putting nonlinear model predictive control into use. In Assessment and Future Directions of Nonlinear Model Predictive Control, Springer Berlin Heidelberg, pp.407-417, 2007.
[18] G. Processors, Gas Processors and Suppliers Association engineering data book, Tulsa, OK: GPSA, 2004.