本研究では、湿度を考慮したモデル予測制御(MPC)を用いて、住宅用エアコンの省エネ化と需要レスポンスの実現を検討した。
まず、建物の熱的特性と空調機の性能を表す物理モデルを構築した。その際、湿度の影響を考慮するため、機械学習を用いて室内湿球温度を予測するモデルを開発した。
次に、2つのMPC制御手法を検討した。1つは省エネ化を目的とし、もう1つは需要レスポンスを目的とした。
省エネ化を目的としたMPCでは、湿度を考慮した制御手法と考慮しない手法で同程度の省エネ効果が得られた。一方、需要レスポンスを目的としたMPCでは、湿度を考慮した手法の方が需要抑制性能が大幅に向上した。
実証実験の結果、年間で22-32%の電気料金削減効果が得られ、需要レスポンス時の電力抑制率も88%に達した。一方で、実装上の課題として、湿度センサの設置コストや湿度予測モデルの構築が挙げられる。
toiselle kielelle
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Tärkeimmät oivallukset
by Elias N. Per... klo arxiv.org 09-17-2024
https://arxiv.org/pdf/2407.01707.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä