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This paper proposes the first application of a split-range control technique on a concentrating solar collector to improve an absorption plant production. Solar absorption plants have solar power availability in phase with cooling demand under design conditions. Thus, it is a powerful cooling technology in the context of renewable energy and energy efficiency. These plants need control systems to cope with solar irradiance intermittency, reject irradiation disturbances, manage fossil fuels backup systems and dump closed-loop thermal-hydraulic oscillations. In this work, control techniques are proposed and simulated in an absorption plant in Spain. The plant consists of a concentrating Fresnel solar collector connected to an absorption chiller. The objectives are to operate with 100% renewable solar energy and avoid safety defocus events while reducing temperature oscillations and control actuators effort. Firstly, the current available plant controllers are defined, then two modifications are proposed. The first modification is a split-range controller capable of manipulating both flow and defocus of the Fresnel collector, the second modification is a PI controller to substitute the original chiller on-off controller. The results compare, through validated models, the different control systems and indicate that using both proposed controllers reduces 94% of the sum of actuators effort and 43% of the integral of absolute set-point tracking error compared to the plant's factory pre-set controllers. The suggested controllers increase 66% of energy production and 63% of exergy production. Besides, the split-range technique can be extended to any concentrating solar collector control. Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Finance Code 001 Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) 304032/2019–0 Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades - Agencia Estatal de Investigación (AEI) PID2019-104149RB-I00/10.13039/501100011033 Consejo Europeo de Investigación (ERC) OCONTSOLAR 789051

Este trabalho empreendeu um projeto com aplicação no sistema de vapor da Refinaria de Petróleo Riograndense, em Rio Grande, RS. Dois objetivos foram definidos: o estudo e mapeamento energético da planta bem como uma análise de melhoria através do desenvolvimento de um modelo e sua otimização com as informações disponíveis. Por meio de uma imersão ao longo de três meses na planta da Refinaria, o autor entrevistou operadores, coordenadores e buscou dados de engenharia e processo. Tais dados foram considerados condições para qualificar a eficiência operacional da RPR no que tange ao sistema de vapor e propiciaram informações para a definição do problema. Este trabalho apresenta uma revisão bibliográfica acerca dos sistemas de vapor, operações unitárias e equipamentos envolvidos, análise de eficiências, índices e soluções típicas destes sistemas. Uma segunda parte apresenta o tratamento dos dados da planta através do uso de mapas de correlação, teste de hipótese nula e uso das leis conservativas. A última parte trata da modelagem e otimização utilizadas e considera todos os resultados obtidos na etapa de mapeamento para alcançar um modelo tecnicamente consistente. Foram realizadas modelagem, simulação e otimização do sistema de distribuição de vapor. O modelo resultou em 32 equações e 52 variáveis oriundas dos balanços de massa e energia, apresentando um erro em torno de 5% na simulação. As otimizações, utilizando o método Dual Simplex, resultaram em uma economia de 0,5% na energia útil em relação ao estado atual, o que representa 7 ton/mês de economia de combustível. The author developed a three month immersion in the refinery plant, conducting interviews with operators, coordenators and gathering data. This data allowed to qualify the refinery steam system operational efficiency in order to define the problem. The work is divided in a literature review of steam/power systems, unitary operations and equipments, efficiency analysis, indexes and typical solutions of this systems. A second part brings data analysis through correlation maps, p value analysis and conservative laws consistency. The last part discuss the optimization method and consider all results obtained in the process mapping in order to develop a model technically consistent. Was performed modelling, simulation and optimization of the steam distribution. The model resulted in 32 equations and 52 variables, showing an error of 5% between the empiric and simulated values. The optimizations used Dual Simplex method and the resulted in 0,5% of util fuel heat savings, that represents 7 ton/month of oil.