Modelli predittivi aiutano la gestione efficiente dell’energia
La gestione efficiente dell’energia dei sistemi degli edifici giocherà un ruolo rilevante per ridurre al minimo il consumo energetico e i costi in futuro, visto che una grande parte dell’energia è oggi consumata negli edifici. L’uso del controllo predittivo basato su modello (MPC) assieme a predizioni su meteo e occupazione è un approccio efficace per ottenere significativi risparmi energetici. Anche il controllo delle reti elettriche rappresenta una grave preoccupazione a causa del crescente numero di fonti di energia rinnovabile, che può causare una ulteriore variabilità nel flusso dell’elettricità. Questa sfida può essere attenuata utilizzando un accumulo ulteriore ottenuto sfruttando l’energia termica immagazzinata all’interno dell’edificio stesso. Il progetto SMPCBCSG (Stochastic model predictive control, energy efficient building control, smart grid), finanziato dall’UE, ha quindi studiato i modelli predittivi al computer che possono essere applicati agli edifici e alle reti elettriche. I ricercatori hanno sviluppato, applicato e testato una nuova strategia di controllo efficiente dal punto di vista energetico per edifici su un banco di prova all’Università della California, Berkeley, negli Stati Uniti. Essi hanno inoltre formulato problemi trattabili relativi al flusso di potenza dinamico che prevedono una formulazione stocastica che includeva gli edifici quale accumulo ulteriore nella formulazione. Le sfide presentate dalla gestione efficiente dell’energia negli edifici e nelle reti elettriche sono state affrontate usando nuove formulazioni stocastiche di MPC basate su martingale della teoria della probabilità. L’iniziale formulazione limite era basata sul cosiddetto approccio fondato su scenari, che è stato quindi adattato online all’irrigidimento del limite basato sulla empirica probabilità della violazione del limite. La strategia di controllo stocastico sviluppata per gli edifici può essere anche usata per fornire la regolazione della frequenza per la rete elettrica. Essa includeva vincoli alla possibilità a causa dell’incertezza del meteo in aggiunta a vincoli robusti per garantire una fornitura di riserva per tutte le possibili deviazioni della frequenza. Il nuovo metodo stocastico MPC è stato testato per essere applicato alle reti elettriche. I risultati hanno mostrato che la probabilità di violazione converge al livello desiderato, e pertanto si possono ottenere dei risparmi sui costi. Inoltre, sono state confrontate differenti correzioni al vincolo della possibilità analitica in una formulazione del flusso di potenza ottimale vincolata dalla sicurezza. SMPCBCSG ha esaminato soluzioni di controllo avanzate e nuove per gestire incertezza, sistemi su larga scala, sistemi distribuiti e previsioni del comportamento futuro del sistema. I recenti progressi nella programmazione convessa casuale sono stati uniti al MPC per sviluppare una nuova formulazione stocastica MPC che potrebbe essere applicata ai sistemi su larga scala coinvolti nel controllo degli edifici e delle reti elettriche.
Parole chiave
Gestione efficiente energia, sistemi edificio, controllo predittivo basato su modello, flusso potenza, modello stocastico, SMPCBCSG, rete intelligente, martingala teoria probabilità
