[論文レビュー] Distributed Real-Time HVAC Control for Cost-Efficient Commercial Buildings under Smart Grid Environment

Liang Yu, Di Xie+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 3, 2017

Smart Grid Energy Management参考文献 27被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、スマートグリッド環境下における商業ビルの長期的エネルギー消費および熱的不快感コストを最小化する分散型リアルタイムHVAC制御アルゴリズム、CDRAを提案する。Lyapunov最適化と室内温度用の仮想キューを用いることで、電力料金や室外温度といった不確実パラメータの予測を必要とせず、最小限の快適性の犠牲で顕著なエネルギー費用削減を達成する。

ABSTRACT

In this paper, we investigate the problem of minimizing the long-term total cost (i.e., the sum of energy cost and thermal discomfort cost) associated with a Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) system of a multizone commercial building under smart grid environment. To be specific, we first formulate a stochastic program to minimize the time average expected total cost with the consideration of uncertainties in electricity price, outdoor temperature, the most comfortable temperature level, and external thermal disturbance. Due to the existence of temporally and spatially coupled constraints as well as unknown information about the future system parameters, it is very challenging to solve the formulated problem. To this end, we propose a realtime HVAC control algorithm based on the framework of Lyapunov optimization techniques without the need to predict any system parameters and know their stochastic information. The key idea of the proposed algorithm is to construct and stabilize virtual queues associated with indoor temperatures of all zones. Moreover, we provide a distributed implementation of the proposed realtime algorithm with the aim of protecting user privacy and enhancing algorithmic scalability. Extensive simulation results based on real-world traces show that the proposed algorithm could reduce energy cost effectively with small sacrifice in thermal comfort.

研究の動機と目的

• 動的スマートグリッド料金下におけるマルチゾーン商業ビルにおいて、エネルギー消費および熱的不快感コストを合算した長期的合計コストを最小化すること。
• 電力料金、室外温度、居住者の快適性嗜好といった未定の将来のシステムパラメータを伴う、時間的かつ空間的に関連する制約の課題に対処すること。
• 将来のシステムパラメータの予測やHVACの電力需要に関する知識を必要としないリアルタイム制御アルゴリズムの開発。
• 各ゾーンが局所的な情報に基づいて独立して制御行動を計算する分散型実装により、ユーザーのプライバシー保護とアルゴリズムのスケーラビリティを確保すること。
• 確率的システム不確実性下での提案アルゴリズムの理論的性能保証および実行可能性解析を提供すること。

提案手法

• 電力料金、室外温度、居住者の快適性レベル、外部熱的擾乱の不確実性を組み込んだ時間平均期待合計コストを最小化する確率的最適化問題を定式化する。
• 各ゾーンの室内温度に関連する仮想キューを構築することで、HVAC電力需要の知識が不要な状態でシステムダイナミクスを安定化するLyapunov最適化手法を適用する。
• ドリフト＋ペナルティフレームワークを用いて、合計コストの最小化と仮想キューの安定化を同時に達成するコスト認識型分散リアルタイムアルゴリズム（CDRA）を設計する。
• 各ゾーンが局所的情報に基づいて独立して制御行動を計算する分散制御アーキテクチャを実装し、スケーラビリティとプライバシー保護を向上させる。
• Lyapunov最適化フレームワークにおけるペナルティ重みパラメータVの調整にバイナリサーチを用い、コスト最小化とキュー安定性のバランスを図る。
• 理論的分析により、アルゴリズムが最適解からの時間平均コスト差がO(1/V)以内に収まり、i.i.d.システムパラメータ下で有界なキュー安定性と実行可能性を保証することが示された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 電力料金や室外温度といった未定の将来パラメータの予測を一切行わずに、長期的合計コストを最小化するリアルタイムHVAC制御アルゴリズムを設計できるか？
• RQ2 Lyapunovに基づく最適化において、HVAC電力需要の直接的な知識を置き換えるために、室内温度用の仮想キューはどのように活用できるか？
• RQ3 確率的システム不確実性下における分散型・プライバシー保護型HVAC制御アルゴリズムの性能保証は何か？
• RQ4 マルチゾーン商業ビルにおいて、許容可能な熱的快適性水準を維持しつつ、エネルギー費用をどの程度まで削減できるか？
• RQ5 予測型または集中型アプローチと比較して、提案アルゴリズムは不確実性下でのコスト削減効果およびロバストネスにおいてどのような差異を示すか？

主な発見

• 実世界データを用いたシミュレーションにより、提案されたCDRAアルゴリズムはエネルギー費用を顕著に削減し、熱的不快感の増加はわずかであることが検証された。
• アルゴリズムは最適解からの時間平均コスト差がO(1/V)以内に収まり、ペナルティ重みVが大きくなるほど境界が厳しくなることが確認された。
• 理論的分析により、i.i.d.システムパラメータ下で有界なキュー安定性と実行可能性が保証され、長期的な性能保証が得られることを確認した。
• 分散型実装により、各ゾーンが局所測定に基づいて独立して動作するため、ユーザーのプライバシー保護とスケーラビリティの向上が成功した。
• シミュレーション結果から、CDRAは将来予測を必要とせず、電力料金、室外温度、居住者の快適性レベルの不確実性を効果的に処理できることを示した。
• すべてのゾーンおよび時間スロットにおいて、室内温度が許容範囲内（T_i^min ≤ T_i,t ≤ T_i^max）に保たれ、熱的快適性の適合性が確保された。