ANN及びメタヒューリスティックを用いたモデル予測制御手法の開発

蓄熱槽を含むオフィス空調設備の冷房運転への適用(1)⚫ モデル予測制御 (Model predictive control: MPC)
モデル予測制御 (Model predictive control: MPC)とは制御手法の1つであり, フィードフォワード制御 (Feedforward control)の概念に近い。フィードバック制御が過去の情報から制御量を決定するに対し, モデル予測制御では未来の状況をモデルによって予測し未来のある期間を通じて目的が最適になるよう制御量を決定する。

⚫

DisturbanceTarget +–Controller

Control
Input+Control Subject

Control
Outputフィードバック制御
MPC Controller

研究目的

本研究の目的は, MPCを既存のルールベース制御(Rule based control: RBC)と比較しMPC の適用効果を確認することである。建物の挙動を予測する予測モデルは, 最適化の反復計算の計算負荷を減らしつつデータ基盤でモデル化が可能であるANN (Artificial neural network)を活用した。

Optimization▪ Cost function▪ Constraints

Target +–Control
Input

Disturbance+Control Subject

Control
OutputPrediction
Model

モデル予測制御
図１．フィードバック制御とモデル予測制御の比較⚫ シミュレーション条件

••
•
•
•

建物のモデリング条件
ツール：OpenStudio, EnergyPlus
熱貫流率：外壁 0.95 W/m2k, 屋根
0.49 W/m2K, スラブ 0.71 W/m2K,
窓 2.97 W/m2K
在室時間：平日 9:00 – 18:00
空調時間：在室時間帯
冷房設定温度：26 °C

設備システムの構成• 空冷式チラー, 1台• 温度成層型蓄熱槽, 1台• ファンコイルユニット, 2台• 熱交換器, 3台• 変流量ポンプ, 5台→ 制御の操作変数はポンプの流量

18.1 m

東京にある8 階のオフィス建築物を想定した。コア空間を除く業務空間のみ空調を行い, 8 個階の空調空間を1つの熱的空間としモデリングした。
ThermalZone
9.2 m33 m

図２．シミュレーション対象建物⚫ ANN予測モデル
4つのANNを用意し, それぞれのANNの予測対象は①室内温度,➁蓄熱槽内最上層と最下層温度,③チーラの入口出口温度,④チラーの電力消費量である。
Development of Model Predictive Control Method using ANN and Metaheuristics
Application to Cooling Operation of Building Energy Systems with Thermal Energy Storage

図３．対象建物の設備システム

1/2

大岡研究室・菊本研究室
Ooka Lab. and Kikumoto Lab.

ANN及びメタヒューリスティックを用いたモデル予測制御手法の開発

蓄熱槽を含むオフィス空調設備の冷房運転への適用(2)
最適化手法：Epsilon constrained differential evolution random jumping(εDE-RJ)
𝑡𝐻 =24𝐽𝑠 = ෍(1)𝑡𝑡
𝐶𝑐ℎ𝑖𝑙𝑙𝑒𝑟+ 𝐶𝑃𝑢𝑚𝑝∙ 𝑃𝑡𝑡=1

𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 𝐽𝑠 (𝑚ሶ 𝑝1 , 𝑚ሶ 𝑝2 , 𝑚ሶ 𝑝3 , 𝑚ሶ 𝑝4 , 𝑚ሶ 𝑝5 )(2)

𝑇𝑧𝑜𝑛𝑒 ≤ 26 °𝐶 𝑎𝑡 09: 00 ~ 18: 00
𝑚ሶ 𝑝1 , 𝑚ሶ 𝑝2 ≤ 10.86 (𝑘𝑔/𝑠) , 𝑚ሶ 𝑝3 , 𝑚ሶ 𝑝4 , 𝑚ሶ 𝑝5 ≤ 8.22 𝑘𝑔/𝑠
𝑡𝐶𝑃𝑢𝑚𝑝(𝑘𝑊ℎ) = 0.2555 ∙ 𝑚ሶ 𝑡 𝑝𝑢𝑚𝑝

(3)
(4)
(5)

Subject to

ケーススタディー条件

60
4530
1560
Occupant
heat load (kW)Electricity price(Yen/kWh)

ケーススタディーを行い従来制御のRBCとMPCを比較した。RBCは在室時間以外の時間帯において10.86 kg/sの一定流量運転でTESを満蓄にし, 在室時間では8.22 kg/sの一定流量で放熱し, TESの蓄熱量が不足する時にはチラーで追い掛け運転を行う制御と定義した。

40

Baseline
Variation(Disturbance)

Temperature
Temperature
( C)
( C)

⚫

𝐽𝑠 ：目的関数𝑡𝐻 ：予測区間(=24 hours)
𝑡𝐶 ：制御区間(=1 hour)𝑡𝐶𝑐ℎ𝑖𝑙𝑙𝑒𝑟：t時刻のチラーの電力消費量 (kWh)𝑡𝐶𝑝𝑢𝑚𝑝：t時刻のポンプの電力消費量 (kWh)𝑃𝑡 ：t時刻の電気料金 (yen/kWh)𝑚ሶ 𝑡 𝑝 ：t時刻の各ポンプの流量 (kg/s)
𝑇𝑧𝑜𝑛𝑒 ：室内温度 (°C)

203535323229
2926262323 00

Development of Model Predictive Control Method using ANN and Metaheuristics
Application to Cooling Operation of Building Energy Systems with Thermal Energy Storage

Energy cost
(million yen)
Costcost
EnergycostEnergyyen)(thousandyen)(thousandyen)(thousandEnergy cost
(million yen)0

1st day

RBC_Base
RBC_Base_Var
12 RBC_Base
24 36 48 60 RBC_Base_Var
72 84 96
Time(hour)
12 RBC_Var
24 3648 60RBC_Base
72 84
96
MPC_Var
RBC_Base
RBC_Base_Va
Time(hour)
図6．室内温度の結果
RBC_Var
MPC_Var
RBC_Var RBC_Base_Var
RBC_Base RBC_Base_Var
RBC_Var MPC_Var
100
100
RBC_Var MPC_Var
4.1% MPC_Var Savings(%)
90
90
4.4%
7.0%
80
80
20.5%
7070

Energy cost
(million yen)30
RBC_Base30
0612182406121824 RBC_Var
25Time (hour)Time (hour) 100
100 25
図4．時刻別の電気料金と在室者の変動条件
209090
検討ケース
制御手法
在室者変動
MPC適用
備考
20
RBC_Base
RBC××80801515
在室者変動なしのRBC_Baseケース
7070
RBC_Base_Var
RBC〇×10のポンプの流量運用計画を代入
060 1060
RBC_Var
RBC〇×
MPC_Var
MPC
〇
〇5050
0

図5．ポンプの流量制御の結果
Tout
RBC_Base
Tout
RBC_Base
RBC_Base_Var
RBC_Var
RBC_Base_Var
RBC_Var
MPC_Var
MPC_Var60

Energy cost(million yen)

最適化問題

Mass flow rate (kg/s)

⚫

1515
Pump1
Pump4
1010550150151510Pump2012243648607284
960 12 24 36 Pump548 60 72 84 96
10105505
1500150 12 24 36 48 60 72 84 96
10 0 12 24 36
Pump348 60 72 84 960 12 24Time
36 48(hour)
60 72 84 96
10505
RBC_Var MPC_Var
00 12 24 36 48 60 72 84 96
0 12 2436 (hour)
48 60 72 84 96
Time6050 day
50day
1st
2nd
3rd day
4th day
1st day 1st図7．運用コストの結果
2nd
1st 3rddayday 3rd
2nd4thdayday 4th
3rdday day 2ndday

1st day
2ndday2/2

2nd
3rd day

3rd
4th day
4th dayday
大岡研究室・菊本研究室
Ooka Lab. and Kikumoto Lab.