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INOCSA: HD-MPC Hierarchical and Distributed Model Predictive Control of Large-Scale Systems).
martes, 10 de febrero de 2009

Asociado: Inocsa Ingeniería, S.L.

Nombre del proyecto:  HD-MPC Hierarchical and Distributed Model Predictive Control of Large-Scale Systems). Control predictivo jerárquico y distribuido de sistemas de gran dimensión (HD-MPC)

Datos del proyecto:

 Convocatoria  01/12/2007
 Duración 36 meses
 Fecha de inicio
 01/09/2008
 Fecha de fin 31/12/2011
 Coste Total 2768861
 Subvención 72 %
 Programa  VII Programa Marco, proyecto STREP, ICT theme, programme "Cooperation"
 Coste de personal 80%
 % Subcontratación
 5 %

Coordinador:  Universidad de Delft

Socios del programa: 

TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT, ELECTRICITE DE FRANCE S.A., KATHOLIEKE UNIVERSITEIT LEUVEN, POLITECNICO DI MILANO, RHEINISCH-WESTFAELISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE AACHEN, UNIVERSIDAD DE SEVILLA, UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA, ECOLE SUPERIEURE D’ ELECTRICITE SUPELEC, INOCSA INGENIERIA S.L.

 Descripción:

En la actualidad hay muchos sistemas de control de grandes empresas que pueden considerarse compuestos por varios subsistemas, cada uno de ellos con múltiples sensores y actuadores, que se caracterizan por dinámicas complejas e influencias mutuas, donde decisiones de control locales pueden tener consecuencias importantes en el resto del sistema. Ejemplos de esto son sistemas de producción, redes de transporte de energía, sistemas de transporte, redes de tráfico, plantas de procesos industriales.
Debido a lo anterior, se hace necesario un buen diseño del sistema de control global para poder operar de forma eficiente, robusta y segura, y para evitar que errores en decisiones de control locales puedan tener consecuencias negativas importantes en el conjunto general.
Para gestionar estos problemas y poder afrontar la complejidad de los sistemas de control, el proyecto HD-MPC propone el uso de un control jerárquico donde las tareas de control se distribuyen en tiempo y espacio. En este modelo, los sistemas de supervisión y funcionalidad estratégica residen en los niveles más altos, mientras que los agentes locales, que son los que garantizan objetivos operacionales específicos, residen en los niveles más bajos. En cualquier nivel, los agentes locales deben negociar sus necesidades y salidas con los niveles más bajos y con los más altos.
Se desarrollarán métodos para diseñar sistemas de control para complejos sistemas de grandes dimensiones basados en un control jerárquico.
Se utilizará el Model Predictive Control (MPC), que ha probado su eficacia para el control de sistemas a pequeña escala, pero que aún no se ha probado para sistemas grandes debido fundamentalmente a la complicación que suponen la coordinación y las comunicaciones.
Se intentará resolver estos problemas y se desarrollarán nuevos métodos MPC para sistemas de grandes dimensiones, en condiciones de operación normales y en presencia de incertidumbre y perturbaciones

 
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