Simulation einer prädiktiven Raumtemperaturregelung unter Verwendung einer idealen Wettervorhersage

Abstract

Durch die Anwendung von prädiktiven Regelalgorithmen (Model Predictive Control MPC) für die Raumheizung versprechen sich Errichter und Betreiber eine nennenswerte Energieeinsparung. Mittels einer Simulation soll für einen ausgewählten Fall das Energieeinsparpotential eines prädiktiven Regelalgorithmus zur Raumtemperaturregelung unter Verwendung einer idealen Wettervorhersage im Vergleich zu gängigen Algorithmen wie z. B. PI‐Regler oder Zweipunktregler abgeschätzt werden. Als Regelstrecke mit der Regelgröße Raumtemperatur dient ein Raum mit Fußbodenheizung, der in TRNSYS modelliert wurde. Mittels geeigneter Identifikationsmethoden wurde ein lineares Zustandsraummodell der Regelstrecke entworfen, welches vom prädiktiven Regelalgorithmus, der in MATLAB programmiert wurde, verwendet wird. Durch Einbindung eines Referenzwetterdatensatzes aus der TRNSYS‐Bibliothek, welcher dem Regelalgorithmus zur Verfügung gestellt wird, sind alle relevanten Wetterdaten bereits im Voraus bekannt (ideale Wettervorhersage). Für die in diesem Beitrag betrachtete Konfiguration ergab sich ein Energieeinsparpotential von ca. 10 % pro Jahr bei der Verwendung eines MPCReglers, verglichen mit einem PI‐Regler. Simulation of a model predictive room temperature control by use of an ideal weather forecast. Due to the use of MPC (Model Predictive Control) for room heating applications users and constructors expect nameable energy savings. By usage of a simulation for a special case the energy saving potential of predictive control algorithm for room temperature control in connection with an ideal weather forecast, in comparison to established algorithms (PI‐control, two level controller) is estimated. The controlled system with the control variable room temperature is a room with floor heating which was modelled in TRNSYS. A linear state space model of the controlled system was derived with suitable identification methods. This model was used by the predictive control algorithm, which was programmed in MATLAB. The weather data was taken from the TRNSYS library and has been made available also for the control algorithm, so that an ideal weather forecast was established. For the example considered in this paper, the amount of energy saving was 10 % per year with the MPC‐controller compared to a PI‐controller.