Model based control for building management systems : optimal use of sustainable energy sources

Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Erstellung eines Regelungskonzeptes auf Basis des modellprädiktiven Ansatzes, mit dem Ziel, die optimale Nutzung der Sonnenenergie als einen erneuerbaren Energieträger in Heizungs-, Lüftungs-und Klimaanlagen (HLK) Systemen, zu gewährleisten. Darüber hinaus wird der Energieverbrauch der geregelten Systeme sowie die maximale Ausnutzung der Sonnenenergie berücksichtigt.<br />Die Entwicklung von mathematischen Modellen, welche die Systemdynamiken beschreiben und damit eine Basis für den systematischen Reglerentwurf schaffen, stellt einen wesentlichen Teil dieser Arbeit dar. Hiermit, um bessere Vorhersagen über das Systemverhalten zu ermöglichen und folglich einen Betrieb der Anlage mit höherer Energieeffizienz anzustreben, sollten zusätzliche Informationen auf Basis von Wettervorhersagen (welche zum Beispiel Informationen über die globale Sonneneinstrahlung oder Informationen über die Umgebungstemperatur) oder Lastprofilen (in Form von Wärmeströmen und Temperaturen von und zum Verbraucher beziehungsweise Last), in das Regelkonzept einbezogen werden. Im Rahmen der Entwicklung dieser Konzepte, gewinnen wir Verständnis darüber, wie HLK Systeme energetisch optimal geregelt werden können. Die Funktion des modellbasierten prädiktiven Ansatzes wird hier auf Basis einer solarthermischen Heizanlage, in einer umfangreichen Simulationsstudie, demonstriert. Unterschiede zwischen dem Modell und dem modellierten System, werden systematisch mit Hilfe von extended Kalmanfiltern (EKF) und unscented Kalmanfiltern (UKF) reduziert. Eine umfangreiche Analyse hat ergeben, dass im Forschungsfeld der HLK Systeme, diese Kalmanfilteransätze, die mitunter zur Modellverbesserung und damit zur Erhöhung des energieeffizienten modellbasierten prädiktiven Regelbetriebs beitragen, eine Neuheit darstellen.<br />

The present work deals with the design of a control concept based upon the approach of model based predictive control to ensure the optimal use of sustainable energy sources in heating, ventilation and air-conditioning (HVAC) systems. Furthermore, the energy consumption of controlled systems as well as the maximized use of the sun light as a renewable energy source is taken into consideration. The development of convenient mathematical models to describe the system dynamics and to allow for a systematic approach towards the design of controllers, represent an essential part of this thesis. Hereby, in order to ensure better predictions and thus account for the system operation with higher energy efficiency, weather forecast (by for instance providing information about the solar radiation or the ambient temperature) as well as load profile information (of for instance the heat flow and the temperature from and to the consumer or the load) should be regarded and forwarded to the controller. Upon the development of control strategies we shall gain knowledge about how heating, ventilation and air-conditioning systems can be controlled in an energetically optimal way. The performance of the model based predictive control designed for a solar thermal system used for heating is outlined here in extensive simulation studies considering real-case scenarios. It is clearly illustrated that with model based control techniques improvements of the energy-efficient system operation can be achieved in very a systematic and replicable way in comparison to the conventional control strategy incorporating PID controllers. Plant-model mismatch reduction is moreover carried out methodically using state and parameter observers such as the extended Kalman filter (EKF) and the unscented Kalman filter (UKF). According to an extensive analysis in the field of HVAC systems, the Kalman filter approaches represent a novelty and a very straight-forward and computationally effective way of reducing the negative effects of plant-model mismatch and contribute to achieving better performance in terms of energy-efficient control operation.