Differential Predictive Control of Residential Building HVACs for Maximizing Renewable Local Consumption and Supporting Fast Voltage Control

📄 arXiv: 2410.14907v1 📥 PDF

作者: Patrick Salter, Celina Wilkerson, Qiuhua Huang, Paulo Cesar Tabares-Velasco, Dongbo Zhao, Dmitry Ishchenko

分类: eess.SY

发布日期: 2024-10-18

💡 一句话要点

提出住宅暖通空调差分预测控制，最大化本地可再生能源消耗并支持快速电压控制

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 差分预测控制 住宅暖通空调 可再生能源 电压控制 协同仿真 分布式能源 需求响应

📋 核心要点

  1. 现有分布式能源管理方法主要关注商业建筑，缺乏对住宅建筑中可再生能源本地消纳和电网电压快速控制的有效策略。
  2. 论文提出一种分布式差分预测控制方案，针对住宅暖通空调系统，旨在最大化本地可再生能源的利用率，并快速响应电网电压波动。
  3. 通过控制器-建筑-电网协同仿真，验证了该方法能有效降低电网能源消耗、电压违规和电压调节器切换次数，实现建筑和电网的双赢。

📝 摘要（中文）

分布式能源（如屋顶太阳能光伏）在高渗透率配电系统中引起电压波动，其速度远超传统电压控制设备的响应速度，导致运营成本增加和设备寿命缩短。住宅建筑消耗了美国约35%的电力，并且与屋顶太阳能光伏共址。因此，住宅建筑为缓解这些局部波动提供了机会，从而使电网和建筑业主受益。以往关于DER感知的本地化建筑能源管理工作主要集中在商业建筑，并且分析主要集中在建筑或电网的影响上。为了填补这些空白，本文提出了一种分布式住宅暖通空调系统的差分预测控制方案，用于最大化本地可再生能源消耗。此外，还开发了一个详细的控制器-建筑-电网协同仿真平台，用于分析所提出的控制方案对建筑和配电系统的潜在影响。研究表明，该方法可以通过减少12%的电网能源消耗、20%的电压违规和快速波动以及14%的电压调节器抽头切换次数，为建筑业主和配电系统带来好处。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决配电系统中由于高渗透率分布式能源（特别是屋顶太阳能光伏）引起的快速电压波动问题。现有电压控制设备响应速度慢，无法有效应对，而以往的建筑能源管理研究主要集中在商业建筑，缺乏针对住宅建筑的优化策略，无法充分利用住宅建筑的灵活性来平抑电压波动。

核心思路：论文的核心思路是利用住宅暖通空调（HVAC）系统的热惯性作为一种灵活的能源需求响应资源，通过预测控制算法，主动调整HVAC系统的运行，以最大化本地可再生能源的消耗，并同时支持电网的快速电压控制。差分预测控制关注的是控制变量的变化量，而非绝对值，这有助于提高控制的鲁棒性和响应速度。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：1) 住宅建筑的HVAC系统模型；2) 分布式差分预测控制器；3) 配电系统模型。控制器接收来自电网的电压信息和本地可再生能源的发电预测，以及建筑内部的温度等状态信息。然后，控制器通过预测HVAC系统的未来运行状态和对电网的影响，优化HVAC系统的控制策略，并将控制信号发送给HVAC系统。最后，通过协同仿真平台，评估控制策略对建筑能耗、用户舒适度和电网电压稳定性的影响。

关键创新：论文的关键创新在于将差分预测控制应用于住宅HVAC系统，并将其与配电系统进行协同仿真。差分预测控制能够更快速地响应电网的电压波动，而协同仿真平台则能够全面评估控制策略对建筑和电网的综合影响。此外，针对住宅建筑的特性进行优化，更贴合实际应用场景。

关键设计：差分预测控制器的目标函数包括最大化本地可再生能源消耗、最小化电网能源消耗和维持室内舒适度。控制变量是HVAC系统的制冷/制热功率。预测模型基于HVAC系统的物理模型和历史数据构建。协同仿真平台集成了建筑能源模型、HVAC系统模型和配电系统模型，能够模拟不同控制策略下的系统行为。具体参数设置和损失函数细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的差分预测控制方法能够有效降低电网能源消耗12%，减少电压违规和快速波动20%，并减少电压调节器抽头切换次数14%。这些结果表明，该方法能够显著提高可再生能源的利用率，并提高电网的稳定性，同时降低运营成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能家居、智能电网和虚拟电厂等领域。通过优化住宅HVAC系统的运行，可以提高可再生能源的利用率，降低电网的能源消耗，并提高电网的稳定性。此外，该技术还可以推广到其他类型的建筑和电器设备，实现更广泛的能源需求响应和智能能源管理。

📄 摘要（原文）

High penetration of distributed energy resources in distribution systems, such as rooftop solar PVs, has caused voltage fluctuations which are much faster than typical voltage control devices can react to, leading to increased operation cost and reduced equipment life. Residential buildings consume about 35% of the electricity in U.S. and are co-located with rooftop solar PV. Thus, they present an opportunity to mitigate these fluctuations locally, while benefiting both the grid and building owners. Previous works on DER-aware localized building energy management mostly focus on commercial buildings and analyzing impacts either on buildings or the grid. To fill the gaps, this paper proposes a distributed, differential predictive control scheme for residential HVAC systems for maximizing renewable local consumption. In addition, a detailed controller-building-grid co-simulation platform is developed and utilized for analyzing the potential impacts of the proposed control scheme on both the buildings and distribution system. Our studies show that the proposed method can provide benefits to both the buildings' owners and the distribution system by reducing energy draw from the grid by 12%, voltage violations and fast fluctuations by 20%, and the number of tap changes in voltage regulators by 14%.