MODEL PREDICTIVE CONTROL OF BUILDING ENERGY MANAGEMENT SYSTEMS IN A SMART GRID ENVIRONMENT

Buildings are a major source of energy consumption. In the United States, buildings are responsible for more than 70% of all power consumption. Over 40% of this building power consumption is from the Heating, Ventilation, and Air Conditioning (HVAC) systems. Modern technologies such as building Energy Storage Systems (ESS), renewable energy sources, and advanced control algorithms allow for so-called Smart Buildings to increase energy efficiency. Smart Buildings further benefit from existing in a Smart Grid environment, where information such as pricing and anticipated power load is sent over two way communitcation between the grid operator and the power consumer. The traditional control systems for these HVAC systems are often simple and do not exploit the principles of optimal control. This study applies Model Predictive Control (MPC) and ESS to the problem of controlling a Smart Building in a Smart Grid environment. Simulations are performed for various optimal control objective functions. These objectives include price minimization, energy minimization, and an introduced Building to Grid (B2G) index optimization. The B2G optimization aims to both decrease the price of power for the consumer while avoiding large spikes in power consumption to maintain a steady load profile which benefits the grid operator. The results show that MPC has potential for large performance increases in Building Energy Management, while meeting the constraints for B2G integration

The role of communication systems in smart grids: Architectures, technical solutions and research challenges

The purpose of this survey is to present a critical overview of smart grid concepts, with a special focus on the role that communication, networking and middleware technologies will have in the transformation of existing electric power systems into smart grids. First of all we elaborate on the key technological, economical and societal drivers for the development of smart grids. By adopting a data-centric perspective we present a conceptual model of communication systems for smart grids, and we identify functional components, technologies, network topologies and communication services that are needed to support smart grid communications. Then, we introduce the fundamental research challenges in this field including communication reliability and timeliness, QoS support, data management services, and autonomic behaviors. Finally, we discuss the main solutions proposed in the literature for each of them, and we identify possible future research directions

Konzept zur datengetriebenen Analyse und Modellierung des preisbeeinflussten Verbrauchsverhaltens

Der verstärkte Ausbau von Erneuerbare-Energien-Anlagen in Deutschland führt dazu, dass der Anteil der erneuerbaren Energien am gesamten Bruttostromverbrauch im Jahr 2016 bei ca. 32% lag. Die Erzeugungscharakteristik von Photovoltaik- und Windkraftanlagen macht jedoch nachfrage- und erzeugungsseitige Anpassungen im deutschen Elektrizitätsmarkt notwendig. Im Energiesystem der Zukunft (Smart Grid) wird die Bereitstellung von lastseitigen Flexibilitäten eine bedeutende Rolle einnehmen. Die Veränderung der Verbraucherlast durch Preisanreize steht dabei ausdrücklich nicht in Konkurrenz zum verstärkten Ausbau von Energiespeichern, Energieübertragungs- und -verteilnetzen. Die Verbraucherbeeinflussung mithilfe von Steuer- (Demand Side Management, DSM) und Preissignalen (Demand Response, DR) setzt allerdings voraus, dass die Auswirkungen von Preissignalen für Energieverbraucher auf deren Verbrauchsverhalten untersucht, mathematisch modelliert und validiert werden. Die vorliegende Doktorarbeit beschäftigt sich aus diesem Grund mit der datengetriebenen Analyse und Modellierung des Verbrauchsverhaltens als Reaktion auf variable Stromtarife. Dazu wurde ein Gesamtkonzept entwickelt, das aus verschiedenen Vorverarbeitungs-, Analyse- und Modellierungsmethoden besteht. Das Konzept behandelt die gesamte Prozesskette von der Erfassung der Smart-Meter-Rohdaten bis hin zur Analyse und Modellierung des preisbeeinflussten Verbrauchsverhaltens. Das Zeitreihen-Clustering als wichtiger Bestandteil des neuen Konzeptes erlaubt, Aussagen über saisonale, wochentagsbedingte, tarifbedingte Unterschiede für eine Demand-Response-Maßnahme treffen zu können. Des Weiteren erlaubt das neue Konzept, dass haushaltsindividuelle Unterschiede in der Verbrauchsreaktion (Responder-, Semi-Responder, Non-Responder-Haushalte) identifiziert werden können. Zudem wurde eine neue Demand-Response-Modellklasse (Virtuelle-Speicher-Modelle) entwickelt, deren Modelle aus einem System von Differenzengleichungen bestehen und das Verbrauchsverhalten von Haushaltsstromkunden als Reaktion auf verschiedene Preissignale beschreiben