スマートグリッドにおける水資源回収施設と下水道システムの統合モデル予測制御：コリングでの本格的な導入例

Integrated model predictive control of water resource recovery facilities and sewer systems in a smart grid: example of full-scale implementation in Kolding.

• P A Stentoft
• L Vezzaro
• P S Mikkelsen
• M Grum
• T Munk-Nielsen
• P Tychsen
• H Madsen
• R Halvgaard

抄録

下水道の貯留能力を利用して水資源回収施設（WRRF）の消費電力と排水水質を制御する統合モデル予測制御（MPC）戦略を実施し、7日間の試験運用を行った。この価格ベースのMPCは、電気料金と24時間先の汚染物質負荷の予測に反応しています。プラントの直上流にある下水道の大容量の貯留能力を利用して、流入負荷を制御し、乾季運転時のWRRFの電力消費量を間接的に制御しました。MPC は，線形力学モデルと貯留容量と排水濃度の予測に基づいて，電力コストと処理品質のバランスをとっています．この記事では、まず、このMPCの設計に関与したモデリング結果を示します。次に、WRRFのフルスケールMPC運転の結果を示す。特定のプラントのためのMPC戦略の金銭的節約は、許容された貯留容量をフルに活用した場合、1日あたり約200DKKであると定量化された。開発したMPC戦略は、WRRFをスマートグリッド電力システムにリンクさせるための新たな選択肢を提供します。

An integrated model predictive control (MPC) strategy to control the power consumption and the effluent quality of a water resource recovery facility (WRRF) by utilizing the storage capacity from the sewer system was implemented and put into operation for a 7-day trial period. This price-based MPC reacted to electricity prices and forecasted pollutant loads 24 hours ahead. The large storage capacity available in the sewer system directly upstream from the plant was used to control the incoming loads and, indirectly, the power consumption of the WRRF during dry weather operations. The MPC balances electricity costs and treatment quality based on linear dynamical models and predictions of storage capacity and effluent concentrations. This article first shows the modelling results involved in the design of this MPC. Secondly, results from full-scale MPC operation of the WRRF are shown. The monetary savings of the MPC strategy for the specific plant were quantified around approximately 200 DKK per day when fully exploiting the allowed storage capacity. The developed MPC strategy provides a new option for linking WRRFs to smart grid electricity systems.