A hybrid approach to predictive control for medium-size buildings

The use of heat pumps in HVAC systems has been encouraged in the last years by state incentives due to the growing need for low-impact energy sources exploitation. The project focuses on the optimal control of an heat pump working in heating mode, specifically performances of hybrid neural network-based MPCs were examined, comparing results with first principle and fully neural network-based MPCs. The project starts with an inceptive description of the controlled plant, followed by the typesetting of a control-oriented model to be implemented inside the preliminary first principle MPC. Neural network development follows then, with three different proposed nets comprehending one full neural network and two partial nets describing half of the system dynamics, the building ones in one case and the hydraulic dynamics in the other. The reliability of using an hybrid approach for a MPC, having half of the dynamics caught by a neural network and half of them described by differential equations, is described in the end by results presentation and evaluation. The approach demonstrated to be robust and advantageous in the case of unknown parameters or not easily describable dynamics, having a training phase during a single cold season nets are capable to well describe the dynamics taken into account.

L'utilizzo delle pompe di calore nei sistemi HVAC è stato incoraggiato da incentivi statali negi ultimi anni a causa del crescente bisogno di sfuttare fonti di energia a basso impatto ambinetale. Il progetto si focalizza sul controllo ottimo di una pompa di calore in modalità di riscaldamento, nello specifico le prestazioni di un MPC ibrido basato su reti neurali sono state esaminate, confrontando i risultati con MPC basati su principi primi e reti neurali totali. Il progetto parte con una descrizione introduttiva dell'impianto controllato, seguito dalla composizione di un modello orientato al controllo da essere implementato nell' MPC a principi primi preliminare. Segue poi lo sviluppo delle reti neurali, con tre diverse reti proposte che comprendono una rete totale e due reti parziali descrittive di metà delle dinamiche del sistemsa, quelle dell'edificio in un caso e quelle del circuito idraulico nell'altro. L'affidabilità di un approccio ibrido per un MPC, avendo metà delle dinamiche catturate da una rete neurale e metà descritte da euqazioni differenziali, è infine descritta presentando e valutanto i risultati. L'approccio si è dimostrato essere robusto e vantaggioso in caso di parametri incerti o di dinamiche non facilmanete descrivibili, avendo una fase di istruzione durante una singola stagione fredda le reti sono capaci di descrivere bene le dinamiche che prendono in consideraione.