論文の概要: Efficient Data-Driven MPC for Demand Response of Commercial Buildings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15742v2
• Date: Thu, 16 May 2024 01:11:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 18:55:01.351523
• Title: Efficient Data-Driven MPC for Demand Response of Commercial Buildings
• Title（参考訳）: 業務用建物の需要応答に対する効率的なデータ駆動型MPC
• Authors: Marie-Christine Paré, Vasken Dermardiros, Antoine Lesage-Landry,
• Abstract要約: 小型商業ビルにおけるエネルギー管理のためのデータ駆動型・混合整数入札戦略を提案する。 屋上ユニットの暖房, 個別制御による空調システムについて検討し, 商業ビルの運転を正確にモデル化する。 当社のアプローチをいくつかの需要応答(DR)設定に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Model predictive control (MPC) has been shown to significantly improve the energy efficiency of buildings while maintaining thermal comfort. Data-driven approaches based on neural networks have been proposed to facilitate system modelling. However, such approaches are generally nonconvex and result in computationally intractable optimization problems. In this work, we design a readily implementable energy management method for small commercial buildings. We then leverage our approach to formulate a real-time demand bidding strategy. We propose a data-driven and mixed-integer convex MPC which is solved via derivative-free optimization given a limited computational time of 5 minutes to respect operational constraints. We consider rooftop unit heating, ventilation, and air conditioning systems with discrete controls to accurately model the operation of most commercial buildings. Our approach uses an input convex recurrent neural network to model the thermal dynamics. We apply our approach in several demand response (DR) settings, including a demand bidding, a time-of-use, and a critical peak rebate program. Controller performance is evaluated on a state-of-the-art building simulation. The proposed approach improves thermal comfort while reducing energy consumption and cost through DR participation, when compared to other data-driven approaches or a set-point controller.
• Abstract（参考訳）: モデル予測制御(MPC)は、熱的快適性を維持しつつ、建物のエネルギー効率を著しく向上させることが示されている。 システムモデリングを容易にするために、ニューラルネットワークに基づくデータ駆動アプローチが提案されている。 しかし、そのようなアプローチは一般に非凸であり、計算的に難解な最適化問題をもたらす。 本研究では,小型商業ビルのエネルギー管理手法を設計する。 そして、我々のアプローチを利用して、リアルタイムな需要入札戦略を定式化します。 本稿では,データ駆動・混合整数凸 MPC を提案し,演算制約を考慮し,計算時間5分に制限された微分自由度最適化を用いて解く。 屋上ユニットの暖房,換気,空調を個別に制御し,ほとんどの商業ビルの運転を正確にモデル化する。 提案手法では,入力凸リカレントニューラルネットワークを用いて熱力学をモデル化する。 当社のアプローチは,需要入札,利用時間,ピークリベートプログラムなど,いくつかの需要応答(DR)設定に適用する。 制御器の性能は最先端の建物シミュレーションで評価される。 提案手法は、他のデータ駆動型アプローチやセットポイントコントローラと比較して、DR参加によるエネルギー消費とコストを低減しつつ、熱的快適性を向上する。

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