Hierarchical Model Predictive Control for complex building energy systems

In this paper, a hierarchical Modelica-based Model Predictive Control (MPC) is presented in order to control complex building energy systems with different dynamics. The hierarchical MPC concept tackles the problem of controlling buildings with both slow dynamics such as in thermally activated building systems (TABS) and fast dynamics such as in air handling units (AHUs). It addresses prediction errors of system disturbances (e.g. weather, occupancy) and ensures anticipation, reactivity and real-time capability. Further, the concept allows for considering both thermal and visual comfort by integrating a norm-based Venetian blind model. It calculates the transmission of total energy and light for direct and diffuse solar radiation based on the controlled inclination angle and vertical position of the slats. The benefits compared to single MPC, Rule-Based-Control (RBC) and Proportional-Integrative-Derivative (PID) strategies are demonstrated in simulations on a nonlinear Modelica model.

Hierarchische modellprädiktive Regelung für komplexe Gebäudeenergiesysteme
In diesem Beitrag wird eine hierarchische Modelica-basierte modellprädiktive Regelung (MPC) vorgestellt, um komplexe Gebäudeenergiesysteme mit unterschiedlichen Dynamiken zu regeln. Das hierarchische MPC-Konzept adressiert die Herausforderung in Gebäudeenergiesystemen, in denen gleichzeitig sowohl langsame Dynamiken wie in thermisch aktivierten Bauteilsystemen (TABS) als auch schnelle Dynamiken wie in Lüftungsgeräten geregelt werden. Der Ansatz berücksichtigt mögliche Vorhersage-Fehler von System-Störgrößen (z. B. Wetter, Belegung) und stellt Antizipation, Reaktivität und Echtzeitfähigkeit sicher. Darüber hinaus ermöglicht die Modellierung die Berücksichtigung sowohl des thermischen als auch des visuellen Komforts durch Integration eines Norm-basierten Modells für Jalousien. Es berechnet die Transmission von Gesamtenergie und Licht für direkte und diffuse solare Strahlung basierend auf der Steuerung des Neigungswinkels und der vertikalen Stellung der Lamellen. Die Vorteile gegenüber einer einzelnen MPC, regelbasiertem Ansatz (RBC) und PID-Reglern werden in Simulationen an einem nichtlinearen Modelica Raum-Modell demonstriert.