Phân tích điều khiển dự báo dựa trên mô hình Chỉ số dự đoán trung bình (PMV) cho hệ thống HVAC trong các tòa nhà dân dụng
Analysis of predicted mean vote-based model predictive control for residential HVAC systems
Tác giả: Junke Wang, Yilin Jiang, Choon Yik Tang, Li Song
Ngày đăng tải: 23/12/2022
DOI: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109952
Điều khiển Dự báo dựa trên Mô hình (MPC) là một phương pháp điều khiển quy trình tiên tiến đã thu hút sự chú ý lớn trong hệ thống sưởi ấm, thông gió và điều hòa không khí (HVAC) của các tòa nhà. Bài nghiên cứu này phân tích hiệu suất tiền làm lạnh tối ưu trong các tòa nhà dân dụng sử dụng MPC với hai chỉ số thoải mái khác nhau, đó là nhiệt độ và Chỉ số dự đoán trung bình (PMV). Đầu tiên, nó xây dựng, cho mỗi chỉ số thoải mái, một vấn đề tối ưu tính toán mà có tính đến các yếu tố khác nhau, như thời tiết, điều kiện nhiệt độ nhà ở, quy hoạch dự báo, tỷ lệ tiện ích theo thời gian sử dụng (TOU), và năng lực làm lạnh định mức. Vấn đề này sau đó được giải quyết, dẫn đến một chiến lược MPC quyết định tín hiệu điều khiển mở/tắt HVAC và giảm thiểu chi phí năng lượng trên một khoảng thời gian cụ thể trong tương lai trong khi duy trì thoải mái nhiệt độ. Sự khác biệt về hiệu suất năng lượng giữa các chiến lược MPC dựa trên nhiệt độ và PMV sau đó được xem xét, đặc biệt trong bối cảnh nhiệt độ bề mặt tường trong nhà và dưới các sự kết hợp khác nhau của các yếu tố. Kết quả mô phỏng mở rộng đã cho thấy rằng các chiến lược MPC đề xuất là thích ứng và hiệu suất của chúng phụ thuộc chủ yếu vào thời tiết, điều kiện nhiệt độ nhà ở, và quy hoạch dự báo, trong khi tác động của tỷ lệ tiện ích TOU và năng lực làm lạnh định mức tương đối nhỏ. Bởi vì chiến lược MPC dựa trên PMV có thể tận dụng nhiệt độ bề mặt tường nội thất thấp hơn do tiền làm lạnh, nó đã dẫn đến việc tiết kiệm chi phí từ 8-45% cho các kịch bản được nghiên cứu và tăng trung bình 0,042-0,113 trong giá trị tuyệt đối của chỉ số PMV so với chiến lược MPC dựa trên nhiệt độ.
Link: Science Direct | Social Science Research Network
