Tối ưu năng lượng tiêu thụ của hệ thống điều hòa không khí trong tòa nhà sử dụng chiến lược điều khiển dự báo mô hình
Tóm tắt: 103
| 
PDF: 196 
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Author
Từ khóa:
Tóm tắt
Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu ứng dụng chiến lược điều khiển dự báo mô hình để tối ưu hóa năng lượng sử dụng của hệ thống điều hòa không khí trong các tòa nhà. Mục tiêu điều khiển là vừa đảm bảo nhiệt độ tiện nghi trong phòng làm việc dưới tác động thay đổi liên tục của môi trường thời tiết bên ngoài tòa nhà, vừa tối thiểu hóa năng lượng tiêu thụ của hệ thống điều hòa không khí. Mô hình dự báo nhiệt độ và năng lượng tiêu thụ trong các tòa nhà được đề xuất áp dụng trong bài báo là mô hình nhiệt trở - nhiệt dung (RC). Điều khiển dự báo mô hình được so sánh với điều khiển PID truyền thống qua mô phỏng trên máy tính. Kết quả cho thấy chiến lược điều khiển dự báo giúp giảm năng lượng tiêu thụ trong khi vẫn đảm bảo yêu cầu về tiện nghi nhiệt của tòa nhà.
Tài liệu tham khảo
-
[1] Liu Yang, Haiyan Yan, Joseph C. Lam, “Thermal comfort and building energy consumption implications – A review”, Applied Energy, Vol. 115, 2014, pp. 164-173.
[2] Abdul Afram, Farrokh Janabi-Sharifi, “Theory and applications of HVAC control systems - A review of model predictive control (MPC)”, Building and Environment, Vol. 72, 2014, pp. 343-355.
[3] Gongsheng Huang, Shengwei Wang, Xinhua Xu, “A robust model predictive control strategy for improving the control performance of air-conditioning systems”, Energy Conversion and Management, Vol. 50, 2009, pp. 2650-2658.
[4] Samuel Prívara, Jan Siroky, Lukás Ferkl, Jiˇrí Cigler, “Model predictive control of a building heating system: The first experience”, Energy and Buildings, Vol. 43, 2011, pp. 564-572.
[5] Petru-Daniel Morosan, Romain Bourdais, Didier Dumur, Jean Buisson, “A distributed MPC strategy based on Benders’ decomposition applied to multi-source multi-zone temperature regulation”, Journal of Process Control, Vol. 21, 2011, pp. 729-737.
[6] Lu Yan, Meng Liu, “A simplified prediction model for energy use of air conditioner in residential buildings based on monitoring data from the cloud platform”, Sustainable Cities and Society, Vol. 60, 2020, pp. 1-18.
[7] N. M. Hòa, N. V. Khanh, “Phát triển mô hình truyền nhiệt dùng cho điều khiển dự báo năng lượng trong các tòa nhà”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, số 3 (112), 2017, pp. 38-43.
[8] C. Lombard, E. H. Mathews, “Efficient, Steady State Solution of a Time Variable RC Network, for Building Thermal Analysis”, Building and Environment, Vol. 27, 1992, pp. 279-287.
[9] International Organization for Standardization, “Energy performance of buildings - calculation of energy use for space heating and cooling”, 2nd E., Geneva: ISO; 2008 (ISO 13790:2008, E.
[10] Qiuyuan Zhu, Xinhua Xu, Jinbo Wang, Fu Xiao, “Development of dynamic simplified thermal models of active pipe-embedded building envelopes using genetic algorithm”, International Journal of Thermal Sciences, Vol. 76, 2014, pp. 258-272.
[11] Shengwei Wang, Xinhua Xu, “Simplified building model for transient thermal performance estimation using GA-based parameter identification”, International Journal of Thermal Sciences, Vol. 45, 2006, pp. 419-432.
##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##
