Evaluación de restricciones de confort en controlador predictivo para la eficiencia energética

• Marchante, G. ^[2] ; Acosta, A. ^[2] ; González, A.I. ^[2] ; Zamarreño, J.M. ^[1] ; Álvarez, V. ^[3]
  1. [1] Universidad de Valladolid

     Universidad de Valladolid

     Valladolid, España

     
  2. [2] Universidad Tecnológica de La Habana José Antonio Echeverría
  3. [3] Hotel Meliá Habana

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• Localización: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), ISSN-e 1697-7920, Vol. 18, Nº. 2, 2021, págs. 150-163
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Comfort constraints evaluation in predictive controller for energy efficiency
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• Resumen
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    En este trabajo se reflejan los resultados obtenidos, vía simulación, del estudio de las restricciones de confort de un controlador predictivo basado en modelo (MPC) no lineal, para la gestión energética del sistema centralizado de climatización de una instalación hotelera. Con el objetivo de lograr eficiencia económica, el controlador empleado utiliza un modelo de predicción del comportamiento del consumo energético de las habitaciones a partir de los registros históricos del hotel. Para satisfacer el confort térmico requerido por los ocupantes, se considera un modelo de zona de confort más completo, que el modelo utilizado por (Acosta et al., 2016), en una de las restricciones del problema de optimización. Esto permitió un mayor ahorro energético, siendo esta la principal contribución de esta investigación. Las simulaciones de los escenarios presentados fueron realizadas con MATLAB®.

  • English

    This work reflects the results obtained, through simulation, from the study of the comfort constraints of a Model Predictive Controller (MPC), for the energy management of the centralized air conditioning system of a hotel installation. In order to achieve economic efficiency, the proposed controller is based on a prediction model of the behaviour of the energy consumption of the rooms from the hotel historical records. To satisfy the thermal comfort required by the occupants, a more complete comfort zone model is considered than the one used by (Acosta et al., 2016), in one of the constraints of the optimization problem. This allowed greater energy savings, this being the main contribution of this research. The simulations of the presented scenarios were performed with MATLAB®.