Dynamic building modelling using an extensive RC network according to ISO 52016 : numerical implementation and testing

Buildings account for 40% of the total energy consumption in Europe and there has been a lot of effort to reduce the energy consumption. The importance of energy analysis of buildings has grown over time but sometimes it is still done by using a simple approach. A dynamic energy modeling of the building could lead to energy savings improving the building design and the HVAC system control. The European Standard ISO 52016-1:2017 which specifies the hourly calculation procedure of sensible energy needs for heating, cooling, and internal temperatures was published in June 2017 superseding the previous standard ISO 13790:2008. The hourly calculation method in ISO 52016-1 is more advanced than the simplified hourly method given in ISO 13790:2008. The main difference is that the building elements are not aggregated to a few lumped parameters, but kept separate in the new model proposed in the standard. The purpose of this thesis work is to implement and compare this newly proposed extensive RC network model with the TRNSYS Type 56 dynamic model. The developed Matlab model has been tested for lightweight and heavyweight class of construction with free-floating, continuous, and intermittent HVAC system control strategies. Each case is tested for weather data files of drycold weather, Milan, and Palermo. The lightweight construction case in drycold weather with continuous control strategy has an 11 percent difference in the calculated energy needs and the similar case in free-floating condition has a 0.3 second running time and an R2 value of 0.86 for internal air temperature compared to the TRNSYS Type 56 dynamic model. The Matlab model could be used for simulation purpose to study the building energy performances and also as a smart control in the Model Predictive Control systems saving energy consumption for the HVAC systems as it could produce a dynamic behavior closes to the reality and detect the time horizon much better than the simplified dynamic models.

Gli edifici rappresentano il 40% del consumo totale di energia in Europa e c'è stato un grande sforzo per ridurre il consumo di energia. L'importanza dell'analisi energetica degli edifici è cresciuta nel tempo, ma a volte è ancora fatta utilizzando un approccio semplice. Una modellizzazione energetica dinamica dell'edificio potrebbe portare a un risparmio energetico migliorando la progettazione degli edifici e il controllo del sistema HVAC. Lo standard europeo ISO 52016-1: 2017 che specifica la procedura di calcolo orario del fabbisogno energetico sensibile per riscaldamento, raffreddamento e temperature interne è stato pubblicato a giugno 2017 sostituendo il precedente standard ISO 13790: 2008. Il metodo di calcolo orario in ISO 52016-1 è più avanzato rispetto al metodo orario semplificato indicato nella ISO 13790: 2008. La differenza principale è che gli elementi dell'edificio non sono aggregati a pochi parametri concentrati, ma tenuti separati nel nuovo modello proposto nello standard. Lo scopo di questo lavoro di tesi è di implementare e confrontare questo nuovo esteso modello di rete RC con il modello dinamico TRNSYS Tipo 56. Il modello Matlab sviluppato è stato testato per la classe di costruzione leggera e pesante con strategie di controllo del sistema HVAC fluttuanti, continue e intermittenti. Ogni caso è testato per i file di dati meteorologici del tempo drycold, Milano e Palermo. La custodia leggera in condizioni di tempo secco con una strategia di controllo continua ha una differenza dell'11% nel fabbisogno di energia calcolato e il caso simile in condizioni di fluttuazione libera ha un tempo di esecuzione di 0,3 secondi e un valore R2 di 0,86 per la temperatura dell'aria interna rispetto al TRNSYS Modello dinamico tipo 56. Il modello Matlab potrebbe essere utilizzato a scopo di simulazione per studiare le prestazioni energetiche degli edifici e anche come controllo intelligente nei sistemi di controllo predittivo del modello, risparmiando il consumo energetico per i sistemi HVAC in quanto potrebbe produrre un comportamento dinamico che si chiude alla realtà e rileva l'orizzonte temporale molto meglio dei modelli dinamici semplificati.