Optimal control of wastewater treatment plants using economic-oriented model predictive dynamic strategies

Abstract

[EN] This paper addresses the implementation of economic-oriented model predictive controllers for the dynamic real-time optimization of the operation of wastewater treatment plants (WWTP). Both the economic-optimizing controller (pure-EMPC) and the economic-oriented tracking controller (Hybrid-EMPC, or HEMPC) formulations are validated in the benchmark simulation model (BSM1) platform that represents the behavior of a characteristic activated sludge process. The objective of the controllers is to ensure the appropriate operation of the plant, while minimizing the energy consumption and the fines for violations of the limits of the ammonia concentration in the effluent along the full operating period. A non-linear reduced model of the activated sludge process is used for predictions to obtain a reasonable computing effort, and techniques to deal with model-plant mismatch are incorporated in the controller algorithm. Different designs and structures are compared in terms of process performance and energy costs, which show that the implementation of the proposed control technique can produce significant economic and environmental benefits, depending on the desired performance criteria.

[ES] Este trabajo muestra la implementación de controladores predictivos basados en modelos (MPC) incluyendo consideraciones económicas para la optimización de la operación de una planta depuradora de aguas residuales (WWTP) en tiempo real. Tanto las formulaciones del controlador económico puro (pure-EMPC) como el económico con seguimiento de referencia (Hybrid-EMPC) se han validado en el banco de pruebas de simulación BSM1 que representa el comportamiento del proceso de fangos activados en una depuradora. El objetivo de los controladores es asegurar una operación apropiada de la planta, minimizando el consumo de energía y las posibles multas por violaciones de los límites en la concentración de amonio en el efluente. Como modelo de predicción en los controladores se utiliza un modelo no lineal reducido del proceso de fangos activados, con el fin de reducir el esfuerzo computacional en los algoritmos. Además, se han introducido técnicas para solucionar el problema de la diferencia entre el modelo de predicción y el modelo de la planta real para eliminar errores estacionarios en el seguimiento de la referencia. Los resultados comparando diferentes diseños y estructuras en términos de desempeño y costes muestran que la implementación de las técnicas propuestas pueden producir significativos beneficios económicos y medioambientales, dependiendo de los criterios de desempeño desado.