A lightweight numerical model for predictive control of borehole thermal energy storages

📄 arXiv: 2507.20974v1 📥 PDF

作者: Johannes van Randenborgh, Steffen Daniel, Moritz Schulze Darup

分类: eess.SY

发布日期: 2025-07-28

💡 一句话要点

提出一种轻量级数值模型，用于预测控制钻孔热能存储系统。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 钻孔热能存储 模型预测控制 数值模型 建筑节能 最优控制

📋 核心要点

  1. 现有BTES的MPC建模需要在模型精度和计算复杂度之间权衡，难以兼顾。
  2. 该论文提出一种轻量级数值模型，旨在生成易于求解的线性二次最优控制问题。
  3. 该模型在保证精度的前提下，降低了计算复杂度，有利于BTES的预测控制。

📝 摘要（中文）

钻孔热能存储（BTES）可以减少建筑物化石燃料供暖、通风和空调系统的运行。BTES通过钻孔换热器在地下储存热能。模型预测控制（MPC）可以通过实现建筑物和BTES之间的动态交互来最大化BTES的利用率。然而，为MPC建模BTES具有挑战性，必须在模型精度和易于求解的最优控制问题（OCP）之间找到平衡。本文提出了一种精确的数值模型，该模型产生了一个易于求解的线性二次OCP。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决钻孔热能存储（BTES）模型预测控制（MPC）中模型复杂度和求解难度之间的矛盾。现有的BTES模型要么过于简化导致精度不足，要么过于复杂导致求解最优控制问题（OCP）的计算成本过高，难以实时应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个轻量级的数值模型，该模型既能保证足够的精度，又能产生一个易于求解的线性二次OCP。通过简化模型结构和采用合适的数值方法，降低计算复杂度，从而实现BTES的有效预测控制。

技术框架：该模型基于数值方法，对钻孔换热器中的热传递过程进行建模。具体流程可能包括：1. 建立钻孔换热器的几何模型；2. 采用有限差分或有限元方法离散化热传导方程；3. 构建状态空间模型，将模型转化为线性二次形式；4. 利用线性二次调节器（LQR）等方法求解最优控制问题。

关键创新：该论文的关键创新在于找到了一种在模型精度和计算复杂度之间取得平衡的建模方法。通过对BTES系统进行合理的简化，并采用高效的数值算法，使得模型能够快速求解，从而满足MPC的实时性要求。

关键设计：具体的技术细节未知，但可能包括：1. 采用降阶模型或简化几何结构以减少计算量；2. 选择合适的数值离散方案，如显式或隐式差分格式；3. 设计合适的线性二次目标函数，以实现对BTES的有效控制；4. 优化模型参数，以提高模型的预测精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于论文摘要中没有提供具体的实验结果，因此无法总结实验亮点。但可以推测，该论文的实验部分可能包括：将所提出的轻量级数值模型与现有模型进行对比，评估其在预测精度和计算效率方面的性能；在实际BTES系统中进行测试，验证模型的有效性和可行性；分析不同控制策略对BTES性能的影响，并优化控制参数。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于建筑节能领域，通过优化BTES的运行，减少对传统化石燃料的依赖，降低建筑物的碳排放。此外，该模型还可用于智能电网的能量管理，实现可再生能源的有效存储和利用，提高能源系统的整体效率和可靠性。未来，该技术有望推广到更大规模的区域供能系统，为实现可持续发展做出贡献。

📄 摘要（原文）

Borehole thermal energy storage (BTES) can reduce the operation of fossil fuel-based heating, ventilation, and air conditioning systems for buildings. With BTES, thermal energy is stored via a borehole heat exchanger in the ground. Model predictive control (MPC) may maximize the use of BTES by achieving a dynamic interaction between the building and BTES. However, modeling BTES for MPC is challenging, and a trade-off between model accuracy and an easy-to-solve optimal control problem (OCP) must be found. This manuscript presents an accurate numerical model yielding an easy-to-solve linear-quadratic OCP.