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Development of model predictive control method using artificial intelligence for optimal operation of building energy systems

利用人工智能开发模型预测控制方法以实现建筑能源系统的优化运行

基本信息

批准号：
21J13953
负责人：
李度胤
金额：
$ 0.96万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-28 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は、人工知能を活用したモデル予測制御手法(Model predictive control, MPC)を提案し、その手法を用いて蓄熱槽を有する建物空調熱源システムの運用最適化の実用性を検討することを目的とする。昨年度は、特に下記の２つの課題に取り組んだ。１．実システムを用いた人工知能を活用したMPC手法の検証実験実際に建物で使われる熱源機器によりモックアップ実験装置を構築し、当研究で提案する人工知能ベースのMPC手法を検証する実験を行った。外気や電気価格などの運用の外乱条件を考慮せず蓄熱槽を優先的に活用するケースと電気価格が高い時間帯において蓄熱槽の放熱運転を優先的に活用する２つの従来制御手法の実験ケースのデータを収集し、MPC手法を用いた運転データと比較した。その結果、MPC手法が従来制御手法より運用コストを約9%から14%まで削減できることが分かった。２．人工知能を活用したMPC手法の妥当な評価方法と評価結果分析建物のエネルギーシステムの主な熱源となるチラーの場合、外気温度と部分負荷率の条件によって機器の運転効率が大きく異なる。そのため、従来制御手法を用いた実験ケースと人工知能を活用したMPC手法の実験ケースの妥当な比較並びに評価が難しい。従って、従来制御手法と人工知能ベースのMPCの制御手法に基づいて収集した全ての実験データのチラーの電力消費量を、基準外気温度である28 °Cであれば消費されると想定される電力消費量に補正し分析を行った。その結果、従来制御手法でも、電気価格を考慮して蓄熱槽の放熱運転の運転スケジュールを決定して運用すると電気価格を考慮しない運転ケースより運用コストが14%程度削減できることが分かった。しかし、MPC手法を用いると電気価格を考慮する従来制御手法と比較して運用コストがより9.7%削減できる効果を確認した。

In this study, artificial knowledge can be used flexibly to test the control techniques (Model predictive control, MPC). In this study, artificial knowledge can be used in this study, artificial knowledge can be used in this study, artificial knowledge, artificial knowledge, artificial knowledge, Last year, we specially selected the organization of the 2-year project. 1. Using the artificial knowledge of the system, we can use the MPC method to cause the source machine to make the source machine use the device to improve the performance of the device. When studying the proposal, the artificial knowledge, the MPC technique, the device, the device, the device, The foreign electrical power system uses the external disturbance condition test, the storage tank is used first, the storage tank is used in high time, the storage tank is released, and the device is used to control the performance of the equipment collection, and the MPC technique is used to control the operation. The results of the experiment and the MPC method were used to control the manipulation. About 9% and 14% of the total number of points were cut. 2. The artificial knowledge can be used to analyze the results of the proper MPC method. The results show that the main source of the building is the temperature of the source. The load rate of the machine is high. In order to control the tricks, we can use the manual knowledge that we can use the MPC method to make a proper comparison and make a comparison. In order to control the manipulation, the manual knowledge, the MPC, the control, the control, the control. The results of the test, the results of the test, the control of the maneuver, the computer test, the storage tank, the storage slot, the storage tank, the The computer and MPC techniques are used to control the performance of the computer system. 9.7% of the test results are used to confirm the results.