Occupancy-informed predictive control strategies for enhancing the energy flexibility of grid-interactive buildings
Notice bibliographique
Résumé
• Analyzing and identifying the energy flexibility potential of occupancy records. • Integrating the occupancy prediction model into a control-oriented thermal model. • Designing occupancy-informed strategies for controlling building energy flexibility. • Evaluating occupancy-informed MPC in different scenarios and weather conditions. Building energy flexibility plays a major role in the stability of the current and future electric grid, especially with the rapid electrification in the building and transportation sectors that significantly changed electrical demand patterns. Accordingly, researchers have explored different venues to activate and control building energy flexibility without jeopardizing the occupants’ comfort. However, most predictive control strategies to date have only used occupancy information as soft or hard constraints, which limited the full potential of such information in enhancing the energy flexibility of buildings when incorporated into the decision-making process. To this end, this paper proposes a framework to develop and evaluate occupancy-informed control strategies to enhance buildings’ energy flexibility through occupancy variation. The objectives of the paper are to 1) analyze real occupancy data to extract typical patterns and the main occupancy levels, 2) develop a prediction model to forecast day-ahead occupancy profiles, 3) develop an occupancy-informed thermal dynamics model for controlling the indoor environment of a building, and 4) develop and evaluate occupancy-informed control strategies considering different scenarios and weather conditions. The developed framework was applied to an institutional building in Quebec, Canada as a case study and the results showed load curtailment of up to 40% and more than 60% energy cost reduction. These results established the important role of integrating occupancy schedules into control strategies which pave the way for integrating these strategies into the local energy market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».