[Back]

M. Killian:
"Cooperative fuzzy model predictive control of a multi-zone office building";
Supervisor, Reviewer: M. Kozek, V.M. Veliov; Institut für Mechanik und Mechatronik, 2016; oral examination: 2016-02-22.

The present PhD Thesis provides an overview on the results of a research project at
the Vienna University of Technology since 2012. The publications originated in the
course of a cooperation project between the Institute of Mechanics and Mechatronics
(Division of Control and Process Automation), the FH Joanneum Kapfenberg (University
of applied science) as research partner, and evon-automation GmbH, Gleisdorf as
industrial partner. The project has been funded by the Austrian Research Promotion
Agency (FFG No. 832103).
A contemporary issue of potentials for saving energy in buildings is discussed in this
work. The research was focused on the development of new methodologies for smart and
energy-efficient building automation systems. In this context a new nonlinear model
predictive control strategy has been developed for a specific building. Moreover, the
commissioning in a this real building succeeded with excellent results.
In this PhD Thesis a nonlinear model predictive control (MPC) concept for complex
office buildings is presented. Conflicting optimization goals naturally arise in buildings,
where the maximization of user comfort versus the minimization of energy consumption
poses the main challenge. MPC technologies are able to reduce the energy demand
while increasing the user comfort, by taking weather predictions and/or occupancy information
into account. Dynamic thermal behavior of buildings is typically nonlinear,
thus, for controlling a suitable model is necessary. In this work the overall nonlinear
building model is a data-driven black-box model, which can be directly used for
controller design. The proposed modeling approach is applicable for other complex
buildings. For the demonstration building the complex nonlinear optimization problem
has been split into a set of less complex subproblems (different building zones). For
each zone an independent nonlinear MPC (fuzzy MPC - FMPC) is designed. Because
of an integrated thermal activated building system couplings between different zones
occur, thus, the optimization goal is to find a cooperation between the zones. The
overall problem formulation leads to a cooperation of the FMPCs, to a cooperative
fuzzy MPC (CFMPC), where an underlying cooperative iteration-loop guarantees convergence.
Closed-loop stability and convergence of the cooperative iteration-loop has
been proven for the CFMPC concept. Additionally, this concept is suitable for complex
multi-zone office buildings, as it can optimally deal with input and output constraints
as well as with disturbances.

Die vorliegende Dissertation gibt einen Überblick über die Ergebnisse eines Projektes
an der Technischen Universität Wien seit 2012. Die enthaltenen Veröffentlichungen sind
im Laufe eines Kooperationsprojektes zwischen dem Institut für Mechanik und Mechatronik
(Abteilung für Regelungstechnik und Prozessautomatisierung), der FH Joanneum
Kapfenberg als Forschungspartner und der evon-automation GmbH, Gleisdorf als
Industriepartner entstanden. Das Projekt wurde von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft
(FFG Nr. 832103) gefördert.
Energieeinsparung in Bürogebäuden ist ein aktuelles Thema, welches in dieser Arbeit
behandelt wird. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung neuer Methoden für intelligente
und energieeffiziente Gebäuderegelungen, welche mit neuen modellprädiktiven
Regelungsstrategien umgesetzt wurden. Darüber hinaus konnte die erste Inbetriebnahme
in einem realen Gebäude mit sehr guten Ergebnissen abgeschlossen werden.
In dieser Dissertation wird ein nichtlineares modellprädiktives Regelungskonzept für
komplexe Bürogebäude präsentiert. Die Auflösung widersprüchlicher Optimierungsziele,
wie die Maximierung des Benutzerkomforts und die Minimierung des Energieverbrauchs,
stellt in der Gebäudeautomatisierung die größte Herausforderung dar. Modellprädiktive
Regelung (MPC) ist in der Lage diese kontroversen Ziele zu lösen, indem sie
Wettervorhersagen und/oder Belegungsinformationen berücksichtigt. Da die Dynamik
in Gebäuden nichtlinear ist, ist für die Regelung ein geeignetes Modell notwendig. In
dieser Arbeit wird das nichtlineare Gebäudemodell durch ein datenbasiertes Black-Box
Modell dargestellt, welches direkt für die MPC Auslegung verwendet werden kann. Das
komplexe nichtlineare Optimierungsproblem wurde in mehrere weniger komplexe Teilprobleme
(Gebäudezonen) aufgeteilt. Jede Zone wird unabhängig von den anderen mit
einem individuellen nichtlinearen MPC (Fuzzy MPC - FMPC) geregelt. Wegen einer
Betonteilaktivierung im Gebäude existieren Kopplungen zwischen den Zonen, somit ist
das globale Ziel, eine kooperative Lösung zwischen den Zonen zu finden. Dieses Problem
führt zu einer Kooperation der FMPCs, somit zu einem kooperativen Fuzzy MPC
(CFMPC), wobei eine unterliegende Iterationsschleife Konvergenz garantiert. Für den
CFMPC wurde Stabilität des geschlossenen Regelkreises und Konvergenz der kooperativen
Iterationsschleife nachgewiesen. Darüber hinaus ist dieses Konzept allgemein
für komplexe Bürogebäude geeignet, da es in der Lage ist optimal mit Beschränkungen
sowie mit Störungen umzugehen.

http://publik.tuwien.ac.at/files/PubDat_248358.pdf

Project Head Martin Kozek:
Robuste Prädiktive Regelstrategien zur Optimierung des Energieeinsatzes in Gebäuden