MPC optimerer styringen af renseanlæg

Artikel fra Spildevand #2 2022

Med en ny proceskontrol kaldet Model Predictive Control (MPC) kan man nu styre renseanlæg på forkant i stedet for på bagkant. Det giver store fordele for forsyningerne både i forhold til miljø og økonomi. MPC bliver for tiden afprøvet hos IkastBrande Spildevand.

 

Det er et nyt trin opad på digitaliseringsstigen, når styringen af renseanlæg ved hjælp af modelgenkendelse vælger den bedste løsning, INDEN vandet når hen til renseanlægget. Målet er overordnet at optimere processerne i realtid, samtidig med at andre parametre kan op eller nedprioriteres – for eksempel energiforbrug til beluftning, emission af lattergas eller økonomi. Det forudsætter, at driftsafdelingen på forhånd træffer nogle valg. Hvis man satser på den lavest mulige ammoniumudledning eller lavest mulige lattergasudledning, så taster man den løsning ind i MPCmodellen. Man kan også vælge at indtaste strømprisen, sådan at anlægget styres ud fra lavest mulig energiudgift.
 

En MPC-model kan forudsige, hvad der sker om to timer. Det giver driftsfolkene tid til nå at handle smart ud fra de anbefalinger, modellen giver. Det overordnede mål er at optimere processerne i realtid, så biologien kører så optimalt som muligt ved hjælp af rigtig mange data og algoritmer.
Peter Stentoft
Data Scientist and Software Developer hos Krüger

Efter omfattende afprøvninger på flere renseanlæg i Danmark, hvor MPC-styringen har vist sig at køre stabilt, er den sat i drift på Nørre Snede og Brande. Her har den været i drift på Nørre Snede fra august 2021 og Brande siden januar 2022. MPC er lavet som en standard feature i Krügers styringssystem Hubgrade, og det kommercielle salg er begyndt.

 

Ikast-Brande Spildevand anvender MPC-modellen

“MPC-styringen på Nr. Snede renseanlæg bruger målinger hvert 2. minut og gør brug af mindst 1000 målinger. Det gør den, fordi den hele tiden lærer af, hvordan det specifikke renseanlæg opfører sig. Det sker ved hjælp af machine learning og tidsrække analyse på basis af anlæggets hidtidige opførsel. Det er virkelig godt, at vi kan tage miljø og økonomi hensyn samtidig. Vi har altid haft miljøbriller på som driftsfolk – vi skal rense bedst muligt,” siger Henrik Mathiesen, der er driftsassistent hos Ikast Brande Spildevand.

Han fortsætter: 

"Men der ER jo økonomi i at drive et renseanlæg. Brugen af energi og udledning af lattergas har betydning for vores påvirkning af klimaet og er med til at vi når vores målsætning om energi og klimaneutralitet."

Styringen af vores renseanlæg med Hubgrade fungerer fint. Men det vil jo være en stor gevinst for os at få lavet beregninger for, hvor langt det for eksempel økonomisk betaler sig at rense ned i forhold til vores driftsudgifter. Vi vil gerne køre så billigt som muligt, men det primære er fortsat at rense godt og overholde rensekrav og udledningskrav. Vi har kørt med MPC nogle måneder nu, og det ser ud til at fungere rigtig godt.
Henrik Mathiesen
Driftsassistent hos Ikast Brande Spildevand.


Gode resultater og fortsat udvikling

På renseanlæggene i Nr. Snede og Brande kigger man et til to døgn tilbage og bruger alle de data, anlægget har. MPC-modellen bliver så brugt til at se på, hvad der sker, når beluftningen foregår samt andre påvirkninger, som man laver i Hubgrade styringen. 
 

I stedet for at sætte en masse regler op i Hubgrade kan vi køre optimering hele tiden. Vi har prioriteret beluftning først, fordi den står for 50-55% af strømforbruget på et renseanlæg. Snart vil vi også kunne indregne den lavest mulige lattergasudledning. Indtil videre bygger det dog på eksisterende godkendte modeller for lattergas, der ikke er særligt nøjagtige. Her arbejder vi i Krüger på at udvikle noget bedre, siger Peter Stentoft. 
 

Der er også indbygget regnstyring i MPC'en. Ideen er, at når det regner meget, vil man gå efter at overholde udledningskravene, og strømforbrug kommer i anden række. Ved store regnmængder kommer der et ”first flush” ind med en masse stof (ammonium), der skal fjernes hurtigt. Man vil også bygge DMI's forecast ind i signalet, i forhold til at vurdere om styringen skal gå i regnmode eller ej. Det er endnu ikke med, fordi det kræver MPCstyring af efterklaringstanken. Den har Krüger pt. under udvikling.
 

I forbindelse med afprøvningen opstod der et behov for at overvåge MPC og processen. Derfor blev algoritmen “Dynamic Checker” udviklet parallelt med MPC. Denne algoritme monitorerer og “checker” om de biologiske processer reagerer forventeligt på fremsendte setpunkter. Det kan være setpunkter, som er beregnet af MPC algoritmen eller en traditionel DO & N-removal. Hvis processen ikke reagerer som forventet kan det skyldes, at der er noget galt med udstyr fx en omrører, der gået i stykker, blæser systemet er stoppet eller processen inhiberes. Ved registrering af en afvigelsen fra det forventede sendes en notifikation til operatøren. Metoden som anvendes til  Dynamic Checker er patenteret. 

MPC er en form for digital tvilling

Model Predictive Control (MPC) er ifølge Peter Stentoft en model af noget fysisk, hvor man tester, hvad der sker, når man gør forskellige ting. Modellen lærer fra de data, der opsamles på for eksempel et renseanlæg – derfor er det en form for digital tvilling. Vi kører en optimeringsalgoritme på modellen.
 

Det vil sige, at vi har en model af anlægget og ser på, hvordan det reagerer på styringspåvirkninger. Algoritmerne kører måske 1020.000 scenarier af anlægget igennem på den digitale tvilling på en server i cyberspace og vælger så den strategi, der fungerer bedst blandt de tusindvis af scenarier. Det er kun den udvalgte bedste styringsstrategi, som vi afprøver fysisk på selve anlægget, siger Peter Stentoft.

Alle scenarier – eller forecasts rækker 34 timer frem. Forecasting er afhængig af, hvordan anlægget bliver styret. Det hele kører automatisk, og driftsfolk kommer ikke ind over, ud over at de taster ind, hvad strømmen koster, hvilke udledningskrav og hvilke udledningsafgifter (pr kg kvælstof og pr kg fosfor man udleder), der på anlægget. Dertil indstiller de også min. og max. krav til faselængder for beluftningen.

 

Denne artikel er oprindeligt bragt i magasinet Spildevand maj 2022

Kontakt
Tine Önnerth
Renseanlæg
M: 2632 7303
E: [email protected]

Alex Torpenholt Jørgensen
Afløb
M: 6037 0743
E: [email protected]
Hubgrade™
Med Hubgrade Performance kan du styre, regulere og overvåge dit afløbssystem og renseanlæg. Det betyder maksimal udnyttelse af ressourcerne. Med Hubgrade Performance tilbyder vi mere end 60 styringer.
Online styring
De har valgt realtidsoptimering gennem Hubgrade Performance for at reducere overløb, få biologisk P-fjernelse via software og opnå driftsbesparelser. Med to nye styringer opnår de endnu større besparelser.