Model predictive control of energy efficient buildings in smart microgrids

This dissertation addresses the problem of thermal energy control in the context of large-sized commercial buildings characterized by wide open spaces containing several thermal zones. The research work focuses the application of control and optimization techniques voted at the reduction of both energy consumptions and vertical temperature stratification employing a model-based approach. Suitable grey-box class of models can be tuned using building physical and use information (white-box) and tune uncertain parameters from available measurement data (black-box). The structure obtained for the multizone model is detailed enough to catch all the relevant dynamics affecting energy and indoor comfort performances, and simple enough to be employed to tune advanced temperature regulators. Specifically, the implemented Model Predictive Control (MPC) regulator addresses notable steps forward with respect to the state-of-the-art, such as control strategies and mathematical formalisms which allow to deal with the non-linear behavior of thermal actuators in common Heating, Ventilation and Air Conditioning plants (HVAC), to achieve a suitable degree of robustness for operating under real and uncertain conditions and to be able to shape and curtail the load according the specific context of operation In addition, the implementation of advanced control structures for thermal energy control is a step towards the integration of smart buildings in a more complex scheme that involves many other actors. In particular, the work here presented aims at studying the management and control of microgrids including a large commercial building, Renewable Energy Sources (RES) and a battery as Energy Storage System (ESS). The system analysis, modeling, design, and simulation is addressed in detail in the context of this dissertation, still paying attention to real world operating conditions, system non-linearities and the possibility to pursue different control objectives using the same control architecture. This is why an intense insight in real system and components and also a significant experimental testing have been carried out.

Il presente lavoro di tesi mira a studiare il problema del controllo dell’energia termica in grandi edifici commerciali caratterizzati da ampi spazi aperti, all’interno dei quali si trovano diverse zone termiche controllate separatamente. In particolare il lavoro di ricerca studia come sia possibile utilizzare tecniche di controllo model-based avanzate al fine di ridurre i consumi energetici degli edifici e migliorare il comfort termico in termini di stratificazione verticale della temperatura. Vengono utilizzati appropriati modelli a “grey-box”, tarati sulla base di informazioni fisiche e di utilizzo dell’edificio (parte “white-box”) o attraverso misurazioni e rilevazioni sul campo (parte “black-box”). Il modello multi-zona ottenuto è sufficientemente dettagliato per riprodurre tutte le dinamiche rilevanti ai fini della determinazione del comfort interno e dei consumi energetici, ma allo stesso tempo semplice abbastanza da essere utilizzato per la taratura di controllori dell’energia. Nello specifico viene utilizzata un’architettura di controllo basata su Model Predictive Control (MPC), ottenendo interessanti passi in avanti rispetto allo stato dell’arte, tra cui una formalizzazione matematica sistematica e riproducibile per far fronte alle dinamiche non lineari degli attuatori termici nei sistemi di riscaldamento, raffrescamento e ventilazione (in inglese Heating, Ventilation and Air Conditioning, HVAC) che caratterizzano edifici di grandi dimensioni. Il sistema dimostra inoltre un notevole grado di robustezza, che gli permette di lavorare in condizioni operative incerte, modificando e caratterizzando i carichi in funzione dello specifico contesto di utilizzo e di condizioni ambientali. L’architettura descritta si presta ad un ulteriore passo in avanti verso l’integrazione degli smart building in uno scenario più complesso che integra altri attori di diverso tipo. In particolare, il lavoro di tesi estende il controllo del singolo edificio al controllo della microrete (in inglese microgrid) che include l’edificio stesso, fonti di generazione rinnovabile distribuite (fotovoltaico ed eolico) e una batteria per l’immagazzinamento di energia elettrica. È stata svolta un’analisi di dettaglio del sistema, seguita da attività di modellazione, simulazione in modo da ottenere un controllo ottimo dell’intero sistema che minimizza il costo energetico complessivo, tenendo conto dei disturbi causati dalle reali condizioni di lavoro, della non predicibilità delle rinnovabili e delle perdite di energia relazionate all’uso della batteria. L’architettura di controllo distribuita che gestisce la microrete è in grado di perseguire obiettivi differenti a seconda di come sono tarati i parametri. Infine, l’architettura è stata validata e testata in modo estensivo ed approfondito su una microrete esistente, equipaggiata con una batteria al vanadio, pannelli fotovoltaici e turbine eoliche, provandone la fattibilità per l’implementazione nelle microreti del futuro.