Modeling, Simulation & Control of Photovoltaic Reverse Osmosis Desalination System. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF 201102930_Thesis_final.pdf Download (4MB) | Preview

Arabic Abstract

تعرف عملية إزالة الأملاح من مياه البحر أو المياه المالحه عموما لإنتاج الماء العذب بالتحلية. تختلف عمليات التحلية في أشكالها و طرقها غير أن أشهرها تلك التي تعتمد على الخاصية الإسموزية العكسية المعتمدة على أختلاف التركيز على جانبي الغشاء المنفذ.يتلخص العمل في هذه الرسالة بتقييم كفاءة وحدة تحلية صغيرة، تعمل على الطاقة الشمسية أعتمادا على الخاصية الإسموزية العكسية ، إلى جانب تحديد العلاقات الرياضية التي تخضع لها من أجل التحكم بها. يتم إستخدام الخلايا الشمسية وفق قانون تتبع الطاقة القصوى لتوفير أكبر كمية من الطاقة الضوئية المتاحة في زمان و مكان معينين حيث تستخدم هذه الطاقة لشحن البطاريات المستخدمة في هذه الوحدة الصغيرة حتى يتسنى تشغيلها ليلا تحت ضغط مستقر لتجنب المشاكل المترتبة على أستخدامها نهارا باستخدام طاقة الشمس المباشرة. يتم تشغيل هذا النظام بشكل مستقر لوقت محدد و يتم في أثنائه أخذ قراءات كل من التيار و فرق الجهد في كل ثانية من الزمن وذلك لتسهيل تحديد كفاءة هذا النظام و التي يمكن إجمالها في إيجاد نسبة التخلص من الأملاح و سرعة التعافي و كمية الطاقة النوعية المستهلكة بوحدة KWh/m3 . أما بالنسبة لتحديد العلاقات الرياضية التي تخضع لها هذه الوحدة، فقد تم هذا باستخدام ثلاثة نماذج و هي:ARX و ARMAX و نموذج Output Error حيث تمت مقارنة نتائجها جميعا بعضها ببعض، حيث تم تدوين معدل تدفق الماء العذب و جعل مقدار فرق الجهد الكهربائي على محرك المضخة هو المتغير الأساسي. وأيضا تمت مقارنة هذه النتائج بمجموعة من البيانات التجريبية. إضافة إلى النماذج السابقة، فقد تم بناء نموذجين إضافيين إعتمادا على State-Space Models و إستخدامهما في طريقتي Subspace Identification و Prediction Error Method و تمت مقارنة أدائهما باستخدام LQR ومن ثم فحص الأفضل منهما تحت ظروف تحكم مختلفة و استخدامه لعمل Model Predictive Controller حيث تم فحص الأخير لتعرف على كفائته تحت ظروف محددة و غير محددة حيث بينت نتائج المحاكاة أن استخدام هذا المتحكم في الظروف المحددة هو الأنسب لهذا النظام.

English Abstract

Desalination is the process of removal of salts from seawater or brackish water to produce fresh water. There are various desalination techniques that are available but the most popular is the reverse osmosis desalination which is based on membrane separation. This work presents the performance evaluation, system identification and control of a small-scale reverse osmosis desalination system which is intended to be used with solar panels but the solar energy is utilized to charge the batteries with MPPT (Maximum power point tracking). The RO system then operates on batteries at night, at steady pressure to ensure smooth and trouble-free operation of the system which is not guaranteed when the system is operated on solar energy. For the purpose of performance evaluation, the system is run at steady state for certain duration of time and corresponding current and voltage is measured every second. Other performance evaluation parameters namely the salt rejection, the recovery ratio and the specific energy consumption in kWh/m3 are also studied. Three discrete time models namely ARX, ARMAX and Output Error model are estimated using system identification and compared against each other. The data for identification is collected for the product water flow rate considering the pump motor control voltage as the manipulated variable. The models are also validated with a separate experimental dataset. Two state-space models are also developed using subspace identification and prediction error method and their performance is evaluated using optimal linear quadratic regulator. The best model was further investigated for different control penalties. Model predictive controller is also evaluated for the state-space model obtained from subspace identification. The model predictive control was investigated for the unconstrained and the constrained case and the robustness was also studied by considering disturbance in the input variable. Simulation results show that the constrained model predictive control is more suited for the given system. The optimal and model predictive control algorithms were developed and simulated using MATLAB.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Systems
Department:	College of Computing and Mathematics > Computer Engineering
Committee Advisor:	Elshafei, Dr. Moustafa ElShafei
Committee Members:	Khalil Sheikh, Dr. Anwar K. Sheikh and Abdul Wahid, Dr. Abdul Wahid Al-Saif
Depositing User:	MOHAMMED R AHMED (g201102930)
Date Deposited:	14 Jan 2014 10:39
Last Modified:	01 Nov 2019 15:40
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/139068