[論文レビュー] Experimental implementation of an emission-aware prosumer with online flexibility quantification and provision

Hanmin Cai, Philipp Heer|arXiv (Cornell University)|Oct 25, 2021

Building Energy and Comfort Optimization参考文献 37被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、電力輸入に伴う炭素排出を最小限に抑えるために、モデル予測制御（MPC）を用いた排出ガス感知型プロシューマー・システムを提案する。このシステムは、配電系運用者（DSO）との連携を可能にし、オンラインでの柔軟性の定量と供給を実現する。実際の建物での実験では、太陽光発電（PV）自家消費を最適化するルールベース制御と比較して、換算炭素排出量が12.5%削減された。また、再発現効果は認められず、快適性も維持された。

ABSTRACT

Active building energy management holds potential to reduce global energy-related emissions and support flexible operations of future low-carbon systems. This requires to integrate diverse objectives and engage multiple stakeholders. However, there remains a gap in comprehensive field insights into emission reduction, flexibility provision, and user impacts. This study examined how a real occupied building, with all its energy assets, could function as an emission-aware flexible prosumer. An existing building energy management system was enhanced by integrating a model predictive control strategy. The enhanced setup minimized the equivalent carbon emission due to electricity imports and provided flexibility to the energy system. The experimental results indicated an emission reduction of 12.5% compared to a rule-based controller that maximized PV self-consumption. In addition, a minimal flexibility provision experiment was demonstrated with a locally emulated distribution system operator. The results suggested that flexibility was provided without the risk of rebound effects. This is due to the flexibility envelope that was self-reported in advance. The study concluded by highlighting technical challenges in realizing emission reduction and flexibility in practice.

研究の動機と目的

• 排出ガス感知ビル運営、柔軟性供与、利用者の影響に関する包括的な実験的知見の不足を埋める。
• ユーザー快適性と運用制約を尊重するオンラインでの柔軟性定量と供与フレームワークの開発と検証。
• 排出削減、柔軟性サービス、利用者嗜好の統合の実際の可能性を、実際に使用されている建物で評価する。
• 自己報告による柔軟性エナメルを用いて、柔軟性供与時の再発現効果のリスクを評価する。
• リアルタイムで自動化されたビルエネルギーマネジメントシステムにおける、熱的快適性と利用者フィードバックの実証データを提供する。

提案手法

• 電力網からのインポートに伴う換算炭素排出量を最小化するため、既存のビルエネルギーマネジメントシステムにモデル予測制御（MPC）戦略を統合した。
• ヒストリカルデータから導出した簡略化された熱的モデルを統合し、空間暖房および給湯（DHW）負荷を表現することで、計算効率を確保した。
• リアルタイムの状態と利用者嗜好に基づいて動的に柔軟性エナメルを計算する最適化問題として、オンラインでの柔軟性定量を定式化した。
• 中央集権的なMPCを用いて、ヒートポンプ、熱蓄熱装置、電気自動車などのバックヤードリソースを統合し、柔軟な電力調整を実現した。
• ネットワーク混雑を緩和するために、模擬DSOを用いたクローズドループ実験を通じて、柔軟性供与を実証した。
• 再発現効果のリスクを低減するため、自己報告による柔軟性エナメルを用いて、運用限界と利用者嗜好を事前に定義した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 排出ガス感知MPC戦略は、実際の使用中建物において、熱的快適性を維持したまま炭素排出量を削減できるか？
• RQ2 オンラインでの柔軟性定量は、リアルタイムビルエネルギーマネジメントに自動化され、統合可能か？
• RQ3 自己報告による柔軟性エナメルを用いて、配電系運用者（DSO）に柔軟性を供与する際、再発現効果のリスクはどの程度か？
• RQ4 実運用下で自動化MPC制御が行われる中で、利用者は熱的快適性と嗜好をどのように認識しているか？
• RQ5 多様なバックヤードリソースをどれだけ効果的に統合し、電力網に対して測定可能かつ信頼性の高い柔軟性を供与できるか？

主な発見

• 排出ガス感知MPCは、太陽光発電（PV）自家消費を最適化するルールベース制御と比較して、換算炭素排出量を12.5%削減した。
• 実験中、熱的快適性が維持された。アンケートの37.5%が寝室で「すこし寒い」と回答したが、全DHWフィードバックは「非常に満足」と評価された。
• 柔軟性供与中に再発現効果は観察されず、自己報告による柔軟性エナメルのおかげで、運用限界と利用者嗜好が尊重された。
• オンラインでの柔軟性定量フレームワークは、複数のバックヤードリソースを効果的に統合し、DSOの通知に応じた自動的柔軟性供与を可能にした。
• ヒストリカルデータから導出した簡略化された熱的モデルは、実運用環境でも良好に機能した。これは、水熱式天井暖房の遅い熱的ダイナミクスによるものと推定される。
• アンケート調査における利用者疲労がフィードバック収集を制限したため、今後の展開では、リアルタイムフィードバックメカニズムの改善が求められる。