Evaluation methodology of Model Predictive Controllers for building's energy systems
Méthodologie d'évaluation des contrôleurs prédictifs pour les systèmes énergétiques des bâtiments
Résumé
Climate change poses a serious threat to the Earth's ecosystems, fueled primarily by escalating greenhouse gas emissions. Among the main contributors, the building sector stands out due to its significant energy demand. Addressing this challenge requires innovative techniques in the control of energy systems in buildings. This paper deals with the formulation of a methodology designed to evaluate the performance of these controllers. The evaluation process involves the establishment of a comprehensive test protocol and a diverse set of scenarios to evaluate the controllers. Key performance indicators are used to quantify their effectiveness based on the test results. A practical case study is presented as an application to introduce this methodology, focusing on the integration of Model Predictive Controllers (MPCs) with the Dimosim thermal simulation platform. The digital twin of the Greener building in Grenoble is used as a model for emulation. The paper demonstrates the ability of the proposed methodology to test and rank MPCs in different test scenarios, providing valuable feedback on their performance capabilities. The paper highlights the importance of the developed approach in systematically evaluating and ranking MPCs for optimized building energy management.
Le changement climatique représente une menace sérieuse pour les écosystèmes terrestres, principalement alimentée par l'augmentation des émissions de gaz à effet de serre. Parmi les principaux contributeurs, le secteur du bâtiment se distingue par sa forte demande énergétique. Pour relever ce défi, il est nécessaire de mettre en œuvre des techniques innovantes dans le contrôle des systèmes énergétiques des bâtiments. Cet article traite de la formulation d'une méthodologie conçue pour évaluer les performances de ces contrôleurs. Le processus d'évaluation implique la mise en place d'un protocole de test complet et d'un ensemble diversifié de scénarios pour évaluer les contrôleurs. Des indicateurs de performance clés sont utilisés pour quantifier leur efficacité sur la base des résultats des tests. Une étude de cas pratique est présentée comme une application pour introduire cette méthodologie, en mettant l'accent sur l'intégration des contrôleurs prédictifs (MPC) avec la plateforme de simulation thermique Dimosim. Le jumeau numérique du bâtiment Greener à Grenoble est utilisé comme modèle d'émulation. L'article démontre la capacité de la méthodologie proposée à tester et à classer les MPC dans différents scénarios de test, fournissant ainsi des informations précieuses sur leurs performances. L'article souligne l'importance de l'approche développée pour évaluer et classer systématiquement les MPC en vue d'une gestion énergétique optimisée des bâtiments.
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