Model-Based Predictive Control Strategies and Renewable Energy Integration for Energy Flexibility Enhancement in School Buildings
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates methods to enhance the energy flexibility potential of school buildings through simulation and experimental studies. It contributes a general methodology for the development of data driven grey-box thermal models and the implementation of model-based predictive control (MPC). The methodology is applied to an archetype fully electric school building near Montréal, Québec, Canada. This approach is scalable and transferable to other institutional or mid-size commercial buildings. \nTo streamline the implementation of MPC, the proposed approach employs grey-box low-order resistance-capacitance (RC) thermal network models, a clustering of weather conditions to identify typical anticipated scenarios, and several near-optimal setpoint profiles corresponding to each cluster. Archetype control-oriented models for zones with convective systems and zones with radiant floor systems are developed and calibrated with measured data. The calibrated models are used to apply MPC to the school building using the established dynamic tariffs for morning and evening peaks. For the experimental study, the developed MPC framework is applied in six classrooms, and the results are compared with four classrooms with the reactive control system as reference cases. The energy flexibility is quantified based on a proposed building energy flexibility index (BEFI). Results indicated that the school building can provide 45% to 95% energy flexibility (load shifting relative to reference) during on peak hours while satisfying thermal comfort constraints. \nFinally, this thesis presents an MPC methodology for the integration of air-based photovoltaic/thermal (PV/T) systems to further enhance the energy flexibility in school buildings so that in addition to the production of solar electricity, they can be used to preheat fresh air for the classrooms during the heating season. A data-driven grey box model for the classrooms is calibrated with measured data, and a PV/T model as a renewable energy retrofit measure for energy efficiency and flexibility is developed. These models are integrated to apply MPC and reduce peak demand during morning and evening. Results show that using an MPC along with PV/T integration can significantly reduce peak demand during morning and evening high demand periods for the grid. The proposed methodology helps institutional buildings to facilitate their integration into future smart grids and smart cities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».