[論文レビュー] Degradation-aware data-enabled predictive control of energy hubs

Varsha Behrunani, Marta Zagórowska+4 more|arXiv (Cornell University)|Jul 4, 2023

Building Energy and Comfort Optimization被引用数 1

ひとこと要約

本稿では、建物のエネルギーハブにおける劣化に配慮したデータ駆動型予測制御（DeePC）フレームワークを提案する。歴史的入出力データを用いて、明示的なシステムモデルに依存せずにバッテリーやヒートポンプの運転を最適化する。バッテリーの劣化ダイナミクスを制御最適化に組み込むことで、DeePCはバッテリーの老化を50%以上低減し、ルールベース制御（RBC）と比較して快適性制約の満たしを向上させつつ、同等の運用コストを維持する。

ABSTRACT

Mitigating the energy use in buildings, together with satisfaction of comfort requirements are the main objectives of efficient building control systems. Augmenting building energy systems with batteries can improve the energy use of a building, while posing the challenge of considering battery degradation during control operation. We demonstrate the performance of a data-enabled predictive control (DeePC) approach applied to a single multi-zone building and an energy hub comprising an electric heat pump and a battery. In a comparison with a standard rule-based controller, results demonstrate that the performance of DeePC is superior in terms of satisfaction of comfort constraints without increasing grid power consumption. Moreover, DeePC achieved two-fold decrease in battery degradation over one year, as compared to a rule-based controller.

研究の動機と目的

• 建物エネルギーシステムにおけるバッテリー劣化を考慮したデータ駆動型制御戦略の開発。
• 統合エネルギーハブを備えたマルチゾーン建物におけるエネルギー消費の低減と快適性の向上。
• 複雑な第一原理モデルに依存せずに、システムの寿命期間中のバッテリー劣化を最小限に抑える。
• 運用コスト、快適性、バッテリー耐久性の観点から、DeePCとルールベース制御（RBC）の性能を比較する。

提案手法

• DeePCは、持続的に励起される入出力トレースを用いてハンケル行列を構築し、予測制御におけるシステムモデルの代わりに使用する。
• 最適化問題は、基本的法則を介したデータベースのシステム表現により定式化され、軌道の妥当性が保証される。
• バッテリーの劣化はサイクル数と容量損失を用いてモデル化され、電圧および充電状態（SoC）の制約が制御予測期間に組み込まれる。
• 重みベクトルgに対する正則化項を導入することで、過剰適合を防ぎ、ロバストネスを向上させる。
• スラック変数ρを用いて快適性制約違反をペナルティ化し、ソフト制約を実現する。
• 本手法は、気象や占有人数などの外乱のリアルタイム予測を統合し、それらのモデル化をせずとも低レベル制御の性能を活用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 データ駆動型予測制御（DeePC）は、快適性を維持しながらバッテリー劣化を効果的に管理し、グリッド使用を最小限に抑えることができるか？
• RQ2 1年間の期間において、DeePCはルールベース制御（RBC）と比較して、バッテリーの老化と制約違反の程度にどのように差をつけるか？
• RQ3 詳細な第一原理モデルを必要とせずに、DeePCはどの程度バッテリー劣化を低減できるか？
• RQ4 DeePCは、RBCと比較してグリッド電力消費を削減しながら、快適性制約を維持または向上させることができるか？
• RQ5 DeePCにバッテリー電圧およびSoC制約を組み込むことで、システムの耐久性と性能にどのような影響を与えるか？

主な発見

• DeePCは1年間でバッテリーの老化を半分に低減し、RBCと比較して100サイクルに抑えたのに対し、RBCでは200サイクルであった。
• バッテリー容量損失はDeePCで0.3%に低下したのに対し、RBCでは0.8%であった。
• 快適性制約違反の頻度はDeePCで2.8%に低下したのに対し、RBCでは5.5%であった。
• 運用コストはDeePC（CHF 5909.8）とRBC（CHF 5961.7）でほぼ同等であり、DeePCは0.9%低いコストを達成した。
• 室温の予測誤差は平均0.5 °C未満であり、バッテリー電圧の誤差は0.5 V未満に保たれ、高い精度が示された。
• DeePCは電圧制約を正常に遵守したが、RBCは電流のみを制御していたため、振動的挙動を示し、劣化が加速した。