Controlo preditivo distribuído em edifícios para conforto térmico e alocação de cargas

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

A Gestão da Procura ou Demand-Side Management (DSM) de energia nos edifícios tem por base um aumento na eficiência na utilização de energia através da alteração da forma e da amplitude do diagrama de carga do consumidor. O DSM envolve uma combinação de estratégias como o armazenamento de energia, controlo de temperaturas, alocação de cargas e o alisamento de picos de consumo. Nesta dissertação estudam-se metodologias de controlo preditivo distribuído do tipo Modelo de Controlo Preditivo (MPC) que possam ser aplicadas ao controlo de um sistema de climatização em edifícios e que permitam outras cargas (como por exemplo carregamento de um carro eléctrico) se conectem à rede na hora mais favorável para o consumidor. O algoritmo proposto é uma metodologia de controlo preditivo distribuído especificamente para edifícios com diferentes características e com diferentes necessidades térmicas e de cargas. Os edifícios partilham um recurso energético renovável limitado e, simultaneamente, procuram satisfazer as suas exigências de conforto térmico e obter o perfil de consumo mais adequado às suas necessidades. A abordagem foi testada e validada com vários cenários. Os resultados obtidos demonstram que a utilização do controlo preditivo distribuído num contexto de DSM são uma estratégia válida que possibilita obter conforto térmico e alocação de cargas permitindo uma redução de consumo e de custos.

Abstract: The Demand Side Management (DSM) in buildings aims to increase the energy usage efficiency by reducing the peak loads and changing the consumer load profile. DSM promotes the energy savings through a combination of different strategies like thermal control, peak clipping, load shifting and energy storage. In this thesis, a distributed predictive control methodology is studied, MPC (Model Predictive Control) is applied to an air conditioning control system in buildings to provide thermal comfort allowing also that other appliances (eg charging an electric car) may be connected to the network in the most favorable time by load shifting. The proposed algorithm is a customized distributed predictive control methodology for buildings with different characteristics and different thermal needs and loads. Buildings also share a limited green energy resource and must fulfill their indoor comfort constraints along with the best load profile. The validity of the approach was tested with several scenarios. Results show that the distributed model predictive control strategy provides indoor comfort and load shifting in DSM context providing a valid methodology to achieve less consumption and price reduction.