Repetitive Control to Improve Users’ Thermal Comfort and Energy Efficiency in Buildings

The development of control systems to reach and maintain optimal thermal comfort inside buildings is a research topic which has received great attention in the last several years because people’s productivity is linked to their comfort. The main weakness of these control systems is that they do not take into account that people affect their own thermal comfort, since humans are heat sources that increase the temperature inside buildings. For this reason, people can be considered as disturbances to thermal comfort control systems. Usually, people follow a timetable along the week, so they enter and leave buildings at the same time every day. Taking this behavior into account can be very useful in improving people’s thermal comfort. In this paper, a repetitive control (RC) approach that makes use of this information to anticipate the effects of people on indoor temperature is presented. Besides that, the control system includes a proportional–integral (PI) controller in charge of counteracting the non-periodic disturbances. Simulation results obtained with this control system through a room simulator are presented in order to show its efficiency.Ministerio de Ciencia e Innovación español DPI2014-56364-C2-1-R y DPI2015-69286-C3-2-RFondos UE-FEDER DPI2014-56364-C2-1-R y DPI2015-69286-C3-2-

Modelado de producción, consumo y almacenamiento de recursos heterogéneos de un distrito agroindustrial con energías renovables

Un distrito agroindustrial se puede entender como una entidad socio-territorial caracterizada por la presencia de comunidades de personas y empresas que comparten intereses, y constituida por explotaciones agrícolas, industrias de transformación y de suministro de insumos, e instalaciones de apoyo, localizadas un mismo espacio geográfico. El problema que se aborda en este trabajo se centra en el funcionamiento sinérgico de estos distritos, donde se encuentran sistemas con diferentes objetivos contrapuestos y necesidades de recursos heterogéneos, tanto energéticos (electricidad y calor/frío) como de materiales (agua y CO2). En especial, cuando se trata de fuentes renovables, de naturaleza intermitente, es necesario gestionar de forma eficiente el uso de todos los recursos, así como coordinar el flujo entre ellos. En la figura adjunta se presenta un clúster representativo, ubicado en la provincia de Almería, en el que coexisten los suministradores de materias primas (dos explotaciones agrarias con diferente grado de avance tecnológico), una industria de postrecolección, instalaciones auxiliares, edificios de trabajo, redes de abastecimiento pertenecientes a núcleos rurales/urbanos y sistemas de transporte entre ellos. El conjunto hace uso de fuentes convencionales (mediante proveedores autorizados) o renovables como energía solar, biomasa, etc., pudiendo estos almacenarse en depósitos (agua y CO2), baterías (electricidad) o tanques térmicos, aumentando su flexibilidad y adaptabilidad. Se trata de entornos caracterizados por un alto nivel de heterogeneidad en las demandas (electricidad, agua, calor, frío, CO2, etc.) e interrelaciones entre los sistemas, sobre el que se establece como premisa, que el resultado de la gestión integral, coordinada y óptima de los recursos produzca un impacto ambiental lo más reducido posible. Para ello, será necesario implementar un entorno de simulación del consumo y producción de los mismos con el fin de analizar casos concretos, validar nuevos enfoques de gestión y desarrollar aplicaciones de ayuda para la toma de decisiones. En este trabajo se presentará la metodología de modelado, basada en el paradigma empleado en «energy hubs», para sistemas que producen, convierten y almacenan diferentes tipos de energía y recursos, sirviendo a su vez como interfaz entre productores, consumidores y la infraestructura de transporte. Además, se mostrarán los modelos de proceso de cada uno de los elementos del distrito (submodelos de conversión entrada/salida y de almacenamiento), y los de predicción, utilizados para determinar la demanda y disponibilidad de recursos. El resultado será una librería de componentes, de cada uno de los elementos del distrito agroindustrial, que permitirá simular el comportamiento de cualquier otro distrito, al igual que añadir nuevos elementos. Como ejemplo de utilización se mostrará un problema de optimización consistente en determinar la cantidad de recursos de entrada y el almacenamiento que se requiere en cada instante de tiempo para minimizar el coste de operación

Development of solar radiation prediction models using machine learning techniques

[Resumen] La creciente demanda de paneles solares en los últimos años ha hecho que cada vez más empresas se dediquen por completo a la instalación de paneles fotovoltaicos o captadores solares con el fin de aprovechar al máximo la energía solar. Ya sea para un huerto solar o para conseguir edificios más eficientes energéticamente, el disponer de predicciones de radiación solar y, por tanto, de la producción de electricidad o de calor, facilita la toma de decisiones y permite realizar una gestión óptima de la producción y demanda de energía. Sin embargo, la predicción de la radiación solar es un desafío importante debido, entre otros factores, a su alta variabilidad espacial y temporal y a la influencia de las condiciones atmosféricas. Este trabajo presenta una comparación de modelos de predicción de radiación solar desarrollados mediante técnicas de aprendizaje automático utilizando datos históricos de la Plataforma Solar de Almería. Los resultados obtenidos resultan prometedores ya que, en la mayoría de los casos, se han obtenido errores inferiores al 12 %.[Abstract] In recent years, the growing demand for solar panels has led an increasing number of companies to focus on installing both photovoltaic panels and solar collectors in order to take advantage of solar energy. Whether it is a solar farm or an energy-efficient building, the availability of predictions of solar radiation, and therefore of electricity and heat production, facilitates decision making and allows the development of optimal management strategies for energy production and demand. However, the prediction of solar radiation is a major challenge due to, among other factors, its high spatial and temporal variability and the influence of atmospheric conditions. This paper presents a comparison of solar radiation prediction models developed using machine learning techniques and historical data from the Solar Platform of Almería. The results obtained are promising since, in most cases, an error less than 12% has been obtained.Ministerio de Ciencia e Innovación; TED2021-131655B-I0

Development of a data acquisition software application for an open and scalable monitoring system in the cloud using OPC UA

[Resumen] Este trabajo presenta el desarrollo de una aplicación software que hace uso del protocolo OPC UA para recoger los datos del sistema SCADA (del inglés Supervisory Control And Data Acquisition) de un edificio bioclimático. Ese sistema recoge los datos de más de 700 sensores que monitorizan tanto las variables de los diferentes subsistemas que componen el edificio, entre ellos una máquina de frío solar o una microrred, como diversas variables climáticas necesarias para el correcto funcionamiento de los algoritmos de control del confort de los usuarios y de gestión energética del edificio. La principal funcionalidad de la aplicación es guardar en la nube los históricos dichas variables y permitir la interconexión y comunicación entre el sistema SCADA y los algoritmos de control desarrollados.[Abstract] This work presents the development of a software application that uses the OPC UA protocol to collect data from a SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) system of a bioclimatic building. This system collects data from more than 700 sensors that monitor the variables of the different subsystems of the building, including a solar cooling machine or a microgrid, as well as various climatic variables. All of them are necessary for the correct operation of the developed control algorithms for users’comfort and energy management in the building. Therefore, the main functionality of the application is to store historical data of these variables in the cloud and to allow the interconnection and communication between the SCADA system and the control algorithms developed.Junta de Andalucía; 5447-20Universidad de Almería; UAL2020-TEP-A200

An Economic Model-Based Predictive Control to Manage the Users’ Thermal Comfort in a Building

The goal of maintaining users’ thermal comfort conditions in indoor environments may require complex regulation procedures and a proper energy management. This problem is being widely analyzed, since it has a direct effect on users’ productivity. This paper presents an economic model-based predictive control (MPC) whose main strength is the use of the day-ahead price (DAP) in order to predict the energy consumption associated with the heating, ventilation and air conditioning (HVAC). In this way, the control system is able to maintain a high thermal comfort level by optimizing the use of the HVAC system and to reduce, at the same time, the energy consumption associated with it, as much as possible. Later, the performance of the proposed control system is tested through simulations with a non-linear model of a bioclimatic building room. Several simulation scenarios are considered as a test-bed. From the obtained results, it is possible to conclude that the control system has a good behavior in several situations, i.e., it can reach the users’ thermal comfort for the analyzed situations, whereas the HVAC use is adjusted through the DAP; therefore, the energy savings associated with the HVAC is increased

An Economic Model-Based Predictive Control to Manage the Users’ Thermal Comfort in a Building

The goal of maintaining users’ thermal comfort conditions in indoor environments may require complex regulation procedures and a proper energy management. This problem is being widely analyzed, since it has a direct effect on users’ productivity. This paper presents an economic model-based predictive control (MPC) whose main strength is the use of the day-ahead price (DAP) in order to predict the energy consumption associated with the heating, ventilation and air conditioning (HVAC). In this way, the control system is able to maintain a high thermal comfort level by optimizing the use of the HVAC system and to reduce, at the same time, the energy consumption associated with it, as much as possible. Later, the performance of the proposed control system is tested through simulations with a non-linear model of a bioclimatic building room. Several simulation scenarios are considered as a test-bed. From the obtained results, it is possible to conclude that the control system has a good behavior in several situations, i.e., it can reach the users’ thermal comfort for the analyzed situations, whereas the HVAC use is adjusted through the DAP; therefore, the energy savings associated with the HVAC is increased