Contrôle commande innovant de grands systèmes CRYOGeniques pour l’optimisation ENergetique et la diminution de l’impact caRbone – CRYOGREEN
contrôle commande innovant de grands systèmes CRYOGéniques pour l’optimisation ENergétique et la diminution de l’impact caRbone
Les grands systèmes cryogéniques extraient de forte quantité de chaleur à basse température et demandent beaucoup de puissance à température ambiante (exemple réfrigérateur CERN : 144 KW à 4.5K demande 40 MW à 300K).<br />Minimiser la consommation énergétique en améliorant la fiabilité des grands réfrigérateurs existants ou futurs est un enjeu majeur.
Diminution de l’impact carbone des grands réfrigérateurs cryogéniques existants et futur
Les grands réfrigérateurs cryogéniques consomment une grande quantité d’énergie pour refroidir les aimants supra conducteurs des grandes installations scientifiques. Les futurs réfrigérateurs cryogéniques seront soumis à des variations de charge thermique importantes.<br />Garantir la fiabilité et minimiser l’impact carbone des grands réfrigérateurs est un enjeu majeur. <br />Nous proposons une solution basée sur l’optimisation du système de contrôle commande en utilisant des commandes optimales. <br />Les développements faits dans le cadre de ce projet présentent aussi une portée générique valorisable (au sein de la communauté académique) en dehors du strict cadre du procédé visé par le projet<br /><br />Lors des phases de conception, un contrôle commande basé sur une commande optimale permettra de réduire la puissance thermique nécessaire. La taille et la consommation énergétique seront donc diminuées. Le dimensionnement se fera à la puissance moyenne et non à la puissance maximale en supprimant les buffers thermiques entre le réfrigérateur et l’installation. <br /><br />Dans un premier temps le réfrigérateur sera décomposé en sous-système possédant des fonctionnalités génériques (Cycle Brayton …). Un outil permettant d’obtenir un modèle orienté contrôle de n’importe quel réfrigérateur ou un de ces sous-ensembles sera développé. Les modèles obtenus faciliteront l’implémentation dans des automates programmables industriels (API).
Une approche basée sur des modelés dynamiques existant sera utilisée. Les modèles physiques seront simplifiés afin d’obtenir des modèles orientés contrôle. Un outil générique permettant d’obtenir les modèles orientés contrôle sera proposé. Basé sur le modèle orienté contrôle, une division en sous-systèmes du réfrigérateur sera effectué.
Nous projetons d'utiliser une architecture de commande distribuée à communication optimisée. Elle est basée sur l’identification de la relation entre la commande optimale sous contraintes et la séquence des mesures passées. Les scenarios de la commande optimale seront générés grâce au simulateur orienté contrôle ou une MPC à paramètre variant dans le temps sera utilisée.
Des phases de validation sur un réfrigérateur cryogénique de taille moyenne disponible au CEA-SBT sont prévues. Les tests finaux seront effectués, pour valider le développement complet, soit sur un simulateur de réfrigérateur, soit sur un gros réfrigérateur cryogénique (en fonction de la disponibilité), tous deux installés au CERN. Ce dernier essai va permettre de valider l’adaptabilité de notre solution.
1- Un outil sous matlab/simulink/Simscape nommée simCryogenics permettant de modéliser n’importe quel réfrigérateur a été mis au point dans l’objectif d’obtenir des modèles linéaires qui seront utilisés pour le contrôle. Cet outil est basé sur une bibliothèque de composants cryogéniques à assembler pour obtenir le modèle du réfrigérateur. Après extraction du point de fonctionnement, simCryogenics permet d’extraire le modèle linéaire du système. Dans un premier temps cet outil pourra être utilisé pour régler rapidement des contrôles PID (ce qui n’était pas envisagé au départ). Il sera utilisé pour les commandes MPC à paramètres variants dans le temps basé sur les modèles linéaires obtenus. Nous avons un produit générique utilisable sur toutes les installations.
2- Un outil permettant d’implémenter des commandes prédictives sous contraintes à paramètres variants dans le temps dans un automate programmable industriel a été développé. Nos outils respectent les contraintes temps réel. Il permettra d’implémenter les diverses méthodes de contrôle sur des cibles à faible puissance de calcul et une faible capacité de mémoire.
3- Une méthode de commande distribuée à communication optimisée basée sur l’identification de la relation entre la commande optimale et la suite des mesures passées a été validée sur un exemple d’école simple. La méthode a atteint les objectifs de contrôle (ce qui signifie une précision acceptable) avec seulement trois sous-modèles contre plus d'une centaine obtenus à l’aide d’outils existant (MPT toolbox).
Les perspectives finales du projet sont d’avoir des outils permettant l’optimisation énergétique des grands réfrigérateurs en respectant les contraintes liées à l’exploitation : Contrôle commande basé sur des automates programmables industriels, gestion des modes de marche dégradés, contrôle par sous-système. Les méthodes utilisées devront s’adapter au différent types de réfrigérateur (plusieurs niveaux de pression, nombre de cycle de Brayton différent …)
Un papier a été publié dans la conférence ICIT’2015. Ce papier propose une solution de contrôle distribuée appliquée au modèle de réfrigérateur cryogénique du SBT. Le principal avantage de cette architecture de commande distribuée est de permettre d’avoir une mise en œuvre modulaire des algorithmes de contrôle.
Un deuxième papier été publié Journal of process control. Ce papier propose une solution pour reconstituer la charge thermique arrivant sur le réfrigérateur. L’avantage de cette méthode est d’avoir une estimation de la charge thermique sans la connaitre a priori. Cette estimation sera utilisée pour l’optimisation du contrôle avancé de réfrigérateur cryogénique.
Les grands systèmes cryogéniques extraient de fortes quantités de chaleur à basse température et demandent encore beaucoup plus de puissance à température ambiante. Depuis longtemps les fabricants et les utilisateurs de ces systèmes essaient d’améliorer leur rendement énergétique qui est optimisé pour un point de fonctionnement stable ; la stabilité de ces machines est, d’ailleurs, le mode de fonctionnement habituel. En présence de paramètres variables (attendues sur les prochaines installations) et notamment des charges thermiques, des instabilités apparaissent, le système devient difficile à contrôler et on s’éloigne d’un fonctionnement énergétique optimal. Une efficacité de 20 % du cycle de Carnot a été obtenue sur les réfrigérateurs du LHC au CERN.
Minimiser la consommation énergétique des réfrigérateurs existants ou futurs en développant un outil dédié à cet objectif est un enjeu majeur. C’est ce à quoi ce projet doit répondre. Dans ce but, nous proposons de développer un système de contrôle innovant dédié aux grands réfrigérateurs. Il viendrait remplacer les contrôleurs PID utilisés sur ces machines complexes pour nettement améliorer leurs fonctionnements. Ce nouveau système devra aussi être capable de gérer les charges thermiques variables des machines à venir.
L’utilisation de la modélisation dynamique pour le pilotage des systèmes complexes a largement progressé ces dernières années et a permis d’obtenir des fonctionnements stables. Ce type d’outil sera utilisé et sera la première pierre de notre approche. Les résultats obtenus au CEA Grenoble et au CERN seront utilisés pour atteindre notre objectif. Basé sur ce type de modélisation, le réfrigérateur sera divisé en différents sous-systèmes. Pour chacun d’eux, le modèle physique sera simplifié pour obtenir un modèle dit « orienté contrôle » qui devra rester pertinent. La simplification le rendra plus facile à implémenter dans les automates programmables industriels. Chaque sous-système sera contrôlé par un contrôleur local interagissant avec ses voisins. Nous projetons d'utiliser un contrôle prédictif distribué à paramètres variant dans le temps (MPC) qui semble être le contrôleur local multi variables le plus prometteur et le mieux adapté à nos contraintes d'environnement. Ce projet permettrait donc de valider ce type d’approche sur un nouveau système temps réel en l’occurrence un réfrigérateur cryogénique. Les différents sous-systèmes échangeront des informations entre eux et devront résoudre les conflits possibles. C'est un cas typique, où ce type de fonctionnement collaboratif apportera une amélioration majeure. Dans ce domaine, le laboratoire GIPSA a une expérience reconnue, et fera donc bénéficier le projet de toute sa compétence dans la définition de cette architecture innovante. Les différentes étapes nécessiteront une validation expérimentale approfondie. Cette validation sera faite à l'aide d'un réfrigérateur cryogénique de taille moyenne disponible au CEA-SBT. Il a la particularité d’être totalement dédié à la R&D. Il sera disponible pour valider les modèles, tester les contrôleurs locaux, et évaluer les bénéfices apportés par l’architecture innovante proposée au sein de ce projet. Une PME sera en charge d’implémenter les algorithmes vers les automates permettant un développement efficace et rapide du contrôleur. Les tests finaux seront effectués, pour valider le développement complet, soit sur un simulateur de réfrigérateur, soit sur un gros réfrigérateur cryogénique (en fonction de la disponibilité), tous deux installés au CERN. Ce projet nécessite une large expertise dans un grand nombre de domaines (cryogénie, cycles thermodynamiques, systèmes de contrôle et de programmation d’automates programmables industriels), rassemblés dans le projet CRYOGREEN et soumis ici.
Coordination du projet
Patrick BONNAY (Institut Nanosciences et Cryogénie)
L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.
Partenariat
INAC/SBT Institut Nanosciences et Cryogénie
GIPSA-LAB Grenoble Image Parole Signal Automatique
3A 3A Alpes Automatic
CERN Organisation Europeenne pour la Recherche Nucleaire
Aide de l'ANR 595 313 euros
Début et durée du projet scientifique :
décembre 2013
- 48 Mois