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tecnica 87 CONTROLLO Automazione e Strumentazione n Novembre - Dicembre 2021 matematico sopra descritto (1) per la predizione della variazione dell’invaso. Il problema di ottimizzazione permette di ricavare il valore ottimo da impostare per l’a- pertura della paratoia Beikircher, in grado di rispettare i vincoli definiti in funzione dei: • limiti di sicurezza da rispettare nell’invaso delle vasche nell’orizzonte di predizione; • limiti ingegneristici della portata della paratoia di derivazione Beikircher nell’orizzonte di predizione; • target di energia da produrre nell’orizzonte di pre- dizione. Gli stessi vincoli sono opportunamente pesati attraverso variabili di priorità e variabili di slack, che insieme alla portata ottima della paratoia di derivazione Beikircher costituiscono le variabili del problema di ottimizzazione. Gli ingressi e le uscite applicate nell’evoluzione del modello nell’orizzonte di predizione sono così definiti: • Qin 1 è stimata attraverso un modello lineare con un coefficiente tunabile online che lega la stima alle precedenti misure lette in prossimità del dissabbia- tore; • Qout 1 è una predizione della portata in uscita sti- mata in funzione dell’energia che dovrà esser pro- dotta secondo il piano di produzione; • Qin 2 è espressa in funzione della portata ottima da calcolare, corrispondente alla portata da far fluire attraverso la paratoia di derivazione Beikircher. Il piano di produzione è una variabile critica per il sistema di controllo, perché fornisce in anticipo un dato necessario per la previsione del consumo di acqua e di conseguenza per la determinazione dell’afflusso di acqua da assicurare dalla paratoia di derivazione Beikir- cher. Per tale ragione questa informazione viene inclusa in una logica di bad detection in grado di rilevare l’at- tendibilità del dato letto e la corrispondenza tra potenza prevista e potenza effettiva. Questo secondo aspetto in particolare viene monitorato per segnalare eventuali scostamenti della potenza effettiva dei gruppi di turbine rispetto a quanto previsto dal piano di produzione: que- sta condizione rappresenta ovviamente un disturbo non prevedibile dal problema di ottimo; qualora si presen- tasse verrebbe interpretato come intervento da parte degli operatori per esigenze straordinarie e sarebbe inviato un allarme di segnalazione. Appena l’operatore ritiene di aver superato il periodo di gestione straordinaria, può ria- bilitare il sistema APC che nel frattempo ha continuato ad acquisire i segnali e a far evolvere il modello interno del volume di invaso della vasca di raccolta, per poter essere subito pronto a tornare in controllo. Il sistema APC proposto da Alperia Bartucci Srl si basa su tecniche di controllo predittivo (Model Predictive Control, MPC) [Maciejowski, 2002; Zhou, 2017]. Esso utilizza il modello del volume della vasca descritto in precedenza. La Figura 3 mostra uno schema relativo all’architettura del sistema APC: uno Scada (Supervi- sory Control and Data Acquisition) provvede a fornire i segnali e i parametri ad ogni istante di controllo; il blocco (Pepe. C, 2017) Data Conditioning & Decou- pling Selector (DC&DS) esegue diverse funzioni, come la validazione dei segnali che arrivano dal processo reale; il blocco MPC calcola gli ingressi ottimi da fornire al processo reale (u(k)) ad ogni istante di controllo. L’architettura di controllo sviluppata permette di rag- giungere condizioni operative ottimizzate ma che allo stesso tempo rispettano le specifiche di controllo della centrale idroelettrica. Una gestione ottimale del set-point della portata della paratoia di derivazione Beikircher per- mette infatti di soddisfare gli obiettivi del piano di pro- duzione e di ottimizzare l’utilizzo delle risorse idriche, riuscendo a trasferire a valle volumi di acqua coerenti con le previsioni di energia da produrre. Il sistema APC garantisce il controllo anche in condi- zioni operative di produzione estreme, dove il volume di invaso delle vasche di raccolta è oltre la sogliamassima di sicurezza (sfioro) o inferiore alla soglia minima di rego- lazione (Montaldo, 2015). Le ragioni che maggiormente causano condizioni simili sono spesso legate ad eventi meteorologici stagionali caratterizzati da importanti pre- cipitazioni o siccità e intasamento dei canali affluenti. Lo scioglimento delle nevi o la presenza di precipitazioni incessanti provocano un innalzamento dei volumi dei bacini che richiede necessariamente una gestione stra- ordinaria per gestire gli eventuali casi di sfioro. In que- ste condizioni, secondo le specifiche operative del sito, va protetto maggiormente il bacino di Valdurna, quindi il sistema APC comanda di trasferire acqua a valle in modo da accumulare risorse per le produzioni seguenti, fino a che il volume di invaso si mantiene entro i vincoli di sicurezza; dopodiché va interrotto l’afflusso verso il bacino a valle e preferito lo sfioro a monte. In periodi di siccità od ostruzione nei canali non è garantito un ade- guato contributo da parte degli affluenti, incontrando così situazioni in cui l’impianto non può avere i volumi di acqua necessari per rifornire la vasca di Valdurna ed assicurare la produzione. Laddove ci siano problemi di intasamento dei canali per accumulo di detriti trasportati dai fiumi, vengono previsti interventi di manutenzione straordinaria per ripristinare migliori condizioni nei canali affluenti. Il sistema APC è stato sviluppato mediante un’integra- zione tra l’ambiente di sviluppo Matlab (MathWorks) e la piattaforma Scada/HMI (Human-Machine Interface) Movicon (Progea). Seguendo la struttura di controllo generalmente utilizzata nelle applicazioni di controllo