[논문 리뷰] Distributed Control of Multi-zone HVAC Systems Considering Indoor Air Quality

Yu Yang, Seshadhri Srinivasan외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 03. 17.

Building Energy and Comfort Optimization참고 문헌 32인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 다중 구역 HVAC 시스템을 위한 이중 수준 분산 제어 방법(TLDM)을 제안하며, 열적 쾌적함과 이산화탄소(CO2) 수준을 통해 표현되는 실내 공기 질(IAQ)을 동시에 최적화하면서 에너지 비용을 최소화한다. 계층적이고 분산된 계산 프레임워크를 통해 열적 쾌적함 제어를 IAQ 규제로부터 분리함으로써, TLDM는 보장된 IAQ 준수와 함께 거의 최적에 가까운 에너지 절감을 달성하며, 중앙집중식 및 기존 분산 방법보다 에너지 절감률 8–10%를 뛰어넘는 성능을 보였다.

ABSTRACT

This paper studies a scalable control method for multi-zone heating, ventilation and air-conditioning (HVAC) systems to optimize the energy cost for maintaining thermal comfort and indoor air quality (IAQ) (represented by CO2) simultaneously. This problem is computationally challenging due to the complex system dynamics, various spatial and temporal couplings as well as multiple control variables to be coordinated. To address the challenges, we propose a two-level distributed method (TLDM) with a upper level and lower level control integrated. The upper level computes zone mass flow rates for maintaining zone thermal comfort with minimal energy cost, and then the lower level strategically regulates zone mass flow rates and the ventilation rate to achieve IAQ while preserving the near energy saving performance of upper level. As both the upper and lower level computation are deployed in a distributed manner, the proposed method is scalable and computationally efficient. The near-optimal performance of the method in energy cost saving is demonstrated through comparison with the centralized method. In addition, the comparisons with the existing distributed method show that our method can provide IAQ with only little increase of energy cost while the latter fails. Moreover, we demonstrate our method outperforms the demand controlled ventilation strategies (DCVs) for IAQ management with about 8-10% energy cost reduction.

연구 동기 및 목표

• 열적 쾌적함과 실내 공기 질(IAQ), 특히 CO2 수준을 동시에 유지하는 에너지 효율적인 HVAC 제어의 증가하는 수요를 해결하기 위해.
• 다중 구역 HVAC 시스템에서 상호 연결된 동역학과 제어 변수로 인해 발생하는 계산 복잡성을 극복하기 위해.
• IAQ 준수를 보장하면서 에너지 효율성을 훼손하지 않는 확장 가능한 분산 제어 프레임워크를 개발하기 위해.
• 열적 쾌적함과 IAQ를 공동으로 최적화할 경우 기존 전략에 비해 상당한 에너지 절감이 가능하다는 것을 입증하기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 상위 수준 제어(ULC)와 하위 수준 제어(LLC)로 구성된 이중 수준 분산 아키텍처를 사용한다. ULC는 최소한의 에너지 비용으로 열적 쾌적함을 확보하기 위해 존의 질량 유량을 계산한다.
• LLC는 IAQ 제약 조건을 충족시키면서도 ULC의 에너지 효율성을 유지하기 위해 존의 질량 유량과 환기량을 조정한다.
• ULC와 LLC 모두 분산 최적화 기법을 사용하여 대규모 다중 구역 시스템에서의 확장성과 계산 효율성을 보장한다.
• ULC는 열적 쾌적함 제약 조건을 만족시키는 조건 하에 에너지 비용을 최소화하는 볼록 최적화 문제를 해결한다.
• LLC는 실시간 CO2 수준과 점유율을 기반으로 신선한 공기 환기를 동적으로 조절하여 IAQ 준수를 확보한다.
• 이 방법은 문제의 구조를 활용하여 열 제어와 IAQ 제어를 분리함으로써 효율적이고 분산된 계산을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분산 제어 프레임워크는 다중 구역 HVAC 시스템에서 IAQ 준수를 보장하면서 거의 최적의 에너지 절감을 달성할 수 있는가?
• RQ2 제안된 이중 수준 분산 방법은 중앙집중식 및 기존 분산 제어 전략에 비해 에너지 효율성과 IAQ 성능 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ3 HVAC 시스템에 CO2 제어를 통합할 경우 에너지 비용과 IAQ 준수 간의 상호 보완적 관계는 어떠한가?
• RQ4 TLDM의 계층적 구조는 중앙집중식 방법에 비해 확장성과 계산 효율성 측면에서 어떻게 향상되는가?
• RQ5 TLDM는 IAQ를 유지하면서 DCV 전략에 비해 얼마나 더 많은 에너지 절감을 달성하는가?

주요 결과

• TLDM는 중앙집중식 최적 해법에 비해 약 4%의 부분 최적성 갭을 보이며 거의 최적의 에너지 비용 절감을 달성했다.
• 50개 존 시뮬레이션에서 TLDM는 단지 점유율에 의존하는 요구 제어 환기(DCV) 전략 대비 총 에너지 비용을 8–10% 절감했다.
• 고점유율 기간 동안에도 TLDM는 모든 존에서 CO2 수준을 목표 범위인 0–800 ppm 이내로 안정적으로 유지했다.
• 분산 구현 덕분에 TLDM는 뛰어난 확장성과 계산 효율성을 보였으며, 중앙집중식 방법보다 계산 시간이 상당히 낮았다.
• DTBSS 방법이 IAQ 준수를 보장하지 못하는 데 반해, TLDM는 에너지 비용 증가가 극히 미미한 수준에서 IAQ 준수와 에너지 절감을 동시에 달성했다.
• TLDM의 환기량은 점유율 패턴에 따라 동적으로 조정되며, 고점유율 시간대에는 증가하고 비피크 시간대에는 감소함으로써 효율적인 IAQ 관리가 가능했다.