[論文レビュー] Building Cyber-Physical Energy Systems

Grigore Stâmâtescu, Iulia Stamatescu+3 more|arXiv (Cornell University)|May 23, 2016

Smart Grid Security and Resilience参考文献 10被引用数 9

ひとこと要約

本論文は、スマートビルにおける熱的快適性の最適化とエネルギー消費の低減を目的として、HVACシステムのモデル予測制御（MPC）に中心を置いたサイバーフィジカルエネルギーシステム（CPES）を提案する。リアルタイムのBACnet対応センサーや制御装置からのデータ統合をWebベースのミドルウェア（SMAP）を介して実現し、既存のビル管理システム（BMS）と互換性を保ちつつゾーンレベルの予測制御を可能にする。新設のキャンパス施設でのパイロット導入を予定し、エネルギー効率の向上と制御性能の検証を図る。

ABSTRACT

The built environment, as hallmark of modern society, has become one of the key drivers of energy demand. This makes for meaningful application of novel paradigms, such as cyber-physical systems, with large scale impact for both primary energy consumption reduction as well as (micro-) grid stability problems. In a bottom-up approach we analyze the drivers of CPS design, deployment and adoption in smart buildings. This ranges from low-level embedded and real time system challenges, instrumentation and control issues, up to ICT security layers protecting information in a world of ubiquitous connectivity. A modeling and predictive control framework is also discussed with outlook of deployment for HVAC optimization to a new facility for research from our campus.

研究の動機と目的

• 一次エネルギー消費を削減することを目的とした、スケーラブルで安全かつ相互運用性のあるサイバーフィジカルエネルギーシステム（CPES）をスマートビルに開発すること。
• リアルタイムデータと天候・占拠予測を活用したゾーンレベルのHVAC制御を実現すること。
• 既存のビル管理システム（BMS）と干渉を起こさずにCPESを統合すること。
• 新設キャンパス研究施設でのパイロット導入を通じて、エネルギー削減と居住者快適性の両面でシステムを検証すること。
• スマートキャンパスエコシステムを構築する基盤を確立すること。

提案手法

• リアルタイム予測制御を可能とするために、ビル抵抗コンデンサモデル（BRCM）ツールボックスを用いて線形化された状態空間熱モデルをモジュラーに設計する。
• 予測期間8時間、サンプリング間隔10分のMPCを採用し、天候および占拠予測を組み込む。
• SMAPというWebベースのミドルウェアを用いて、複数のデータソースからのBACnet対応センサーや制御装置のリアルタイムデータを統合する。
• 現地の4パイプファンコイル制御装置と通信するスーパーバイザー制御フレームワークを導入し、BMSの機能を模倣することで検証を可能にする。
• HVAC、電気負荷、スマートグリッド統合の各コンponentsに、3M手法（監視、モデル化、是正）を適用する。
• 物理的制約（例：CO2濃度、温度設定値）と外部条件（天候、占拠状況）をMPC最適化問題に統合する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実際の建物において、ゾーンレベルのHVACシステムにモデル予測制御を効果的に適用することで、エネルギー消費をどのように低減できるか？
• RQ2 リアルタイムの天候および占拠予測を統合することで、予測制御のHVAC性能にどのような影響が生じるか？
• RQ3 既存のBMSの運用を損なわず、CPESを同時に導入するにはどうすればよいか？
• RQ4 標準化されたミドルウェア（例：SMAP）は、異種のビル制御システム間の相互運用性をどのように実現するか？
• RQ5 CPESフレームワークは、複数の建物にスケーラブルかつ再利用可能に展開できるか、その範囲はどの程度か？

主な発見

• 提案されたCPESフレームワークは、BRCMから導出された検証済みで線形化された状態空間熱モデルを用いて、ゾーンレベルのHVAC予測制御を実現している。
• MPC戦略は、過去の実験的検証を通じて、天候や占拠に関する不確実性に対しても柔軟に対応できることを示している。
• SMAPミドルウェアは、BACnetデバイスやOPCサーバーを含む多様なデータソースからのリアルタイムデータを効果的に統合し、スケーラブルなデータ統合を実現している。
• システムは既存のBMSと併存可能であり、エネルギー消費のベースライン比較や制御戦略の検証が可能である。
• パイロット導入の初期結果から、中央集権的な最適化により、エネルギーコストの大幅な削減と快適性の向上が期待できる。
• 標準化された通信および制御プロトコルを介して、複数のスマートビルを統合するスマートキャンパスへのスケーラビリティを支援する。