KaHo Sint-Lieven Departement Industrieel Ingenieur

Modelleren en Regelen van HVAC systemenBeschrijving van het projectvoorstelOnder impuls van het internationale Kyoto-protocol worden aan gebouwen steeds hogere eisengesteld op het vlak van energie-efficiëntie. Niet verwonderlijk als men weet dat hetgebouwgebruik in de huishoudelijke en de tertiaire sector 40% van het Europees energieverbruikvoor zijn rekening neemt. Het is algemeen bekend dat de kosten voor HVAC (Heating, Ventilationand Air-Conditioning) systemen van een gebouw aanzienlijk zijn.Ventilation: Bij ventilatie gaat het essentieel om het verwijderen van verontreinigingen uit deaanwezige lucht.Heating and Air-Conditioning : In dit proces gaat het om het verwarmen en behandelen vanlucht. Die luchtbehandeling houdt vooral koeling en verwarming in, maar ook bijvoorbeeld zuiverenvan de lucht, bevochtigen, …De meeste faciliteitmanagers begrijpen hoe afhankelijk hun organisatie is van hun HVACsysteem. Eigenaars en huurders van gebouwen realiseren zich ook dat hun HVAC apparatuurvan wezenlijk belang is om het comfort van hun gebruikers te verzekeren (gemiddeld vertoevenwe ongeveer 90% van ons leven in gebouwen). Om een gezond binnenmilieu te bekomen, moetmen woonvocht en afvalstoffen uit de woning afvoeren en verse lucht aanvoeren. Ventilerenhoudt meer in dan ramen en deuren openzetten.De klimatisatie van ruimten in gebouwen is een complex probleem wanneer een hoge graad vanconfort en energiebesparing vereist wordt. Daarom is hier een nauwkeurige regeling vantemperatuur, relatieve vochtigheid en ventilatie een absolute noodzaak. Een centraalbeheersysteem laat een intelligente regeling toe met het oog op de behoeften van elke gebruikeren geeft bovendien inzicht in de evolutie van het energieverbruik.De meest gebruikte regelaars in de context van HVAC zijn van het AAN/UIT- en PID type. Inbeide gevallen wordt er geen gebruik gemaakt van een model. Om de regeling te optimaliseren infunctie van energie-besparing en thermisch comfort, is een modelgebaseerde strategie nodig.4.1. Controle strategieën voor thermische problemenHVAC systemen zijn tijdsvariërende (weercondities en bezetting van het gebouw) niet-lineaireprocessen. Adaptieve regeltechnieken (Astrom and Wittenmark, 1994) zijn in staat deregelstrategie te veranderen in functie van nieuwe proces eigenschappen. Een regelstrategie diegeschikt is voor dit scenario is het predictieve modelgebaseerde schema (Camacho andBordons, 2003). Predictieve regelaars kunnen geïmplementeerd worden als adaptieve enrobuuste methodologies.Model Predictive Control of MPC is een methode in de regeltechniek die zich leent voor hetoplossen van HVAC regelproblemen. MPC is een techniek die de laatste jaren veel in populariteitis toegenomen, omwille van een aantal voordelen. Oorspronkelijk ontwikkeld door Shell omspecifiek de noden van petroleumraffinaderijen tegemoet te komen, is MPC nu te vinden in eengrote variëteit van industriële sectoren zoals chemie, voedselverwerking, watervoorzieningen, deautomobielsector, ruimtevaart, metallurgie, rundslachterijen, pulp en papier, enz. Een grondigesamenvatting van de geschiedenis van industriële MPC is te vinden in (Qin and Badgewell,1997).1

Voordelen MPC regelstrategie• In de meeste praktische toepassingen zullen er fysische beperkingen (vb. uiterstestanden van de regelkleppen, maximaal toelaatbare beweging van de kleppen, enz.),zijn op de stuursignalen die aan het systeem aangelegd worden.Vaak dienen voorschriften in acht genomen te worden (bv. energieprestatieregelgeving)en gelden er economische beperkingen (energieverbruik). Typisch opererenproductieprocessen dicht tegen deze beperkingen met het oog op het maximaliseren vanhet rendement, het reduceren van de kost, . . .Deze beperkingen moeten dus ook inrekening gebracht kunnen worden bij het regelaarontwerp. De enige techniek die aandeze voorwaarden voldoet, is Modelgebaseerde Predictieve Controle (MPC), dewelkedan ook meer en meer gebruikt wordt in de industrie.• Het voordeel dat MPC heeft ten opzichte van andere regelstrategieën, is dat men in elkestap een optimalisatieprobleem dient op te lossen, waardoor deze beperkingenrechtstreeks in de formulering van het optimalisatieprobleem opgenomen kunnenworden. Het resultaat is dat de MPC-regelaar de ingangssequentie zoekt, die dekostfunctie minimaliseert, maar die niet strijdig is met de beperkingen.• Een ander voordeel van MPC-technieken is dat een MPC-regelaar zogenaamd proactiefgedrag vertoont. Dit wil zeggen dat de regelaar al rekening kan houden met acties die hijpas in de toekomst moet uitvoeren. Zo kan een MPC-regelaar bijvoorbeeld er rekeningmee houden dat hij binnen tien seconden van werkingspunt moet veranderen en zijnstuursignalen hierop aanpassen teneinde de totale kost van de omschakeling teminimaliseren.Werking MPCModel predictive control (MPC) is een methode in de regeltechniek die, zoals de naam al zegt,gebruik maakt van een model om de effecten van de regelsignalen te voorspellen. Voor deklimatisatie van een gebouw zijn deze regelsignalen bijvoorbeeld de aanbevolen warmte/airco enventilatie (Figuur 1).Gegeven deze regelsignalen en de huidige toestand van de klimatisatie in de gebouwenvoorspelt het model het gedrag van de klimatisatie voor een bepaalde periode. De lengte vandeze periode, de voorspellingshorizon, is afhankelijk van de grootte van het gebouw. Met behulpvan één of meer prestatie-indicatoren, zoals het thermisch comfort of luchtkwaliteit, kan deprestatie van het voorspelde gedrag van de klimatisatie worden geëvalueerd. Omdat hetvoorspelde gedrag en de daar uit volgende prestatie-indicatoren afhankelijk zijn van deregelsignalen, zal via numerieke optimalisatie worden gezocht naar de regelsignalen die vooroptimale prestatie zorgen. Het optimale signaal wordt vervolgens op het werkelijke procestoegepast. Regelmatig worden de beschikbare gegevens van de thermisch comfort toestand(temperatuur, vochtigheid, luchtkwaliteit, enzovoort) teruggekoppeld naar de regelaar. Deregelaar maakt dan een nieuwe voorspellings- en optimalisatieslag, en de nieuwe regelsignalenworden weer toegepast op de actuatoren. Hierdoor worden onvoorspelbare verstoringen, ofonvoorspelbaar gedrag van de klimatisatie regelmatig meegenomen in de regeling. Hetregelmatig herhalen van de voorspellings- en optimalisatieslag gebeurt dus met eenverschuivende horizon, wat ook wel “receding” horizon control wordt genoemd. In ditregelschema zijn de doelfunctie, de randvoorwaarden en het voorspellingsmodel bijna volledigonafhankelijk van elkaar te kiezen. Door deze modulaire opbouw heeft deze regelaar een hogemate van flexibiliteit.2

toegediendewarmte/airco, ventilatieStoringenKlimatisatieThermisch comfortluchtkwaliteitActuator(s)SensorenAanbevolenwarmte/airco, ventilatieRegelsysteemGemeten temperatuur, vochtigheid,luchtkwaliteit,...RegelaarCombinatie PID-MPCModel(gebouw en HVAC)Figuur 1: De regelstrategie.Regeldoelen en randvoorwaardenEen belangrijk aspect van het HVAC regelprobleem is de formulering van het regeldoel. Meestalis het thermisch comfort en de luchtkwaliteit een belangrijk doel, maar daarnaast spelen anderefactoren zoals milieubelasting, energieverbruik, veiligheid en betrouwbaarheid van de klimatisatieeen steeds belangrijkere rol. Het voordeel van een MPC-regelaar is dat het makkelijk is om hetregeldoel te formuleren, inclusief prioriteiten en afwegingen. Omdat deze regelaar modulair isopgebouwd, kan het regeldoel dus door de gebouwbeheerder worden bepaald of aangepast.In veel HVAC regelproblemen is ook sprake van randvoorwaarden. Deze hebben te maken metbegrenzingen van het energieverbruik. Maar ook de opgelegde randvoorwaarden voor detoestand van het thermisch comfort en de luchtkwaliteit, of de randvoorwaarden voor de„prestatie‟ van het comfort, waaronder de maximaal toegestane luchtverontreiniging. Omdat hetregelprobleem in feite als een optimalisatieprobleem wordt geformuleerd is het relatief eenvoudigom dit soort randvoorwaarden mee te nemen in de wiskundige beschrijving van de MPCregelaar.3

4.2. Identificatie en ModellerenSysteemidentificatie omvat 3 basisstappen: (i) Ontwerpen van een experiment, (ii) constructievan een model (gebaseerd op fysische wetten of black-box) en (iii) schatten van demodelparameters op basis van metingen. Uit de basisstappen is het duidelijk dat identificatie eenmoeilijke taak is. Het is niet voldoende bepaalde kennis van het toepassingsgebied te bezitten(bv. Klimatisering, verlichting, energie,...), maar men moet vertrouwd zijn met meettechnieken,statistische theorie en nummerieke methoden. Al deze kennis is moeilijk te vinden in één persoonen het risico om grote fouten te maken gedurende een identificatie stap is realistisch. Desamenwerking tussen de vakgroepen (Bouwkunde en Elektriciteit & Automatisering) is hiercruciaal en noodzakelijk.ReferentiesAstrom, K.J. and Wittenmark, B. (1994). Adaptive Control. Prentice HallCamacho, E.F. and Bordons, C. (2003). Model Predictive Control. Springer-VerlagQin, and Badgewell, T. (1997). An overview of industrial model predictive control technology,4