Optimality condition decomposition approach to distributed model predictive control

International audienceThis paper presents a new methodology for distributed model predictive control of large-scale systems. The methodology involves two distinct stages, i.e., the decomposition of large-scale systems into subsystems and the design of subsystem controllers. Two procedures are used: in the first stage, the structure of the Karush-Kuhn-Tucker matrix resulting from the necessary optimality conditions is exploited to yield a decomposition of the large-scale system into several subsystems. In the second stage, a particular technique, the so-called optimality condition decomposition makes it possible to synthesize distributed coordinated subcontrollers thus achieving an optimal distributed control of the large-scale system. The convergence of the proposed approach is stated

Model predictive control for microgrid functionalities: review and future challenges

ABSTRACT: Renewable generation and energy storage systems are technologies which evoke the future energy paradigm. While these technologies have reached their technological maturity, the way they are integrated and operated in the future smart grids still presents several challenges. Microgrids appear as a key technology to pave the path towards the integration and optimized operation in smart grids. However, the optimization of microgrids considered as a set of subsystems introduces a high degree of complexity in the associated control problem. Model Predictive Control (MPC) is a control methodology which has been satisfactorily applied to solve complex control problems in the industry and also currently it is widely researched and adopted in the research community. This paper reviews the application of MPC to microgrids from the point of view of their main functionalities, describing the design methodology and the main current advances. Finally, challenges and future perspectives of MPC and its applications in microgrids are described and summarized.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Contribution à l’optimisation de la performance énergétique des bâtiments de grande dimension : une approche intégrée diagnostic / commande économique et coopérative à horizon glissant

Since the last two decades, there has been a growing awareness about the climate change and global warming that has instigated several Directorate initiatives from various administrations. These initiatives mainly deal with controlling greenhouse gas emissions, use of non-conventional energy resources and optimization of energy consumption in the existing systems. The European Union has proposed numerous projects under FP7 framework to achieve the energy savings up to 20% by the year 2020. Especially, stated by the Energy Efficiency Directive, buildings are majorly responsible for 40% of energy resources in Europe and 36% of CO2 emission. Hence a class of projects in the FP7 framework promotes the use of smart technology in the buildings and the streamline existing rules. Energy IN TIME is one of the projects focused on developing a Smart Energy Simulation Based Control method which will reduce the energy consumption in the operational stage of existing non-residential buildings. Essentially, this thesis proposes several novel solutions to fulfill the project objectives assigned to the University of Lorraine. The developed solutions under this project should be validated on the demonstration sites from various European locations. We design a general benchmark building framework to emulate the behavior of demonstration sites. This benchmark building framework serves as a test bench for the validation of proposed solutions given in this thesis work. Based on the design of benchmark building layout, we present an economic control formulation using model predictive control minimizing the energy consumption. This optimal control has maintenance-aware control properties. Furthermore, as in buildings, fault occurrences may result in deteriorating the energy efficiency as well as the thermal comfort for the occupants inside the buildings. To address this issue, we design a fault diagnosis and fault adaptive control techniques based on the model predictive control and demonstrate the simulation results on the benchmark building. Moreover, the application of these proposed solutions may face great challenges in case of large-scale buildings. Therefore, in the final part of this thesis, we concentrate on the economic control of large-scale buildings by formulating a novel approach of distributed model predictive control. This distributed control formulation holds numerous advantages such as fault propagation mitigation, flexibility in the building maintenance and simplified plug-and-play control strategies, etc... Finally, a particular attention is paid to the estimation problem under limited measurements in large-scale buildings. The suggested advanced estimation techniques are based on the moving horizon methodologies and are demonstrated on the benchmark building systemsAu cours des deux dernières décennies, la prise de conscience du changement climatique et des conséquences du réchauffement climatique a incité diverses institutions à prendre de nouvelles directives. Ces directives portent principalement sur le contrôle des émissions des gaz à effet de serre, sur l'utilisation des ressources énergétiques non conventionnelles et l'optimisation de la consommation d'énergie dans les systèmes existants. L'Union européenne a proposé de nombreux projets dans le cadre du 7e PCRD pour réaliser jusqu'à 20% d’économies d'énergie d’ici 2020. En particulier, selon la directive sur l'efficacité énergétique, les bâtiments sont majoritairement responsables de 40% des dépenses énergétiques en Europe et de 36% des émissions de CO2 ; c’est la raison pour laquelle un ensemble d’initiatives européennes dans le cadre du 7ième PCRD favorise l'utilisation de technologie intelligente dans les bâtiments et rationalise les règles existantes. Energy IN TIME est l'un des projets axés sur l'élaboration d'une méthode de contrôle basée sur la simulation intelligente de l'énergie qui permettra de réduire la consommation des bâtiments non résidentiels. Ce mémoire de thèse propose plusieurs solutions novatrices pour réaliser les objectifs du projet mandaté à l'Université de Lorraine. Les solutions développées dans le cadre de ce projet devraient être validées sur différents sites européens de démonstration. Une première partie présente l'analyse détaillée de ces sites de démonstration et leurs contraintes respectives. Un cadre général correspondant à la construction type de ces sites a été élaboré pour simuler leur comportement. Ce cadre de construction de référence sert de banc d'essai pour la validation des solutions proposées dans ce travail de thèse. Sur la base de la conception de la structure de construction de référence, nous présentons une formulation de contrôle économique utilisant un modèle de contrôle prédictif minimisant la consommation d'énergie. Ce contrôle optimal possède des propriétés de contrôle conscientes de la maintenance. En outre, comme les bâtiments sont des systèmes complexes, les occurrences de pannes peuvent entraîner une détérioration de l'efficacité énergétique ainsi que du confort thermique pour les occupants à l'intérieur des bâtiments. Pour résoudre ce problème, nous avons élaboré une stratégie de diagnostic des dysfonctionnements et une stratégie de contrôle adaptatif des défauts basé sur le modèle économique ; les résultats en simulation ont été obtenus sur le bâtiment de référence. En outre, l'application des solutions proposées peut permettre de relever des défis ambitieux en particulier dans le cas de bâtiments à grande échelle. Dans la partie finale de cette thèse, nous nous concentrons sur le contrôle économique des bâtiments à grande échelle en formulant une approche novatrice du contrôle prédictif de mode réparti. Cette formule de contrôle distribué présente de nombreux avantages tels que l'atténuation de la propagation des défauts, la flexibilité dans la maintenance du bâtiment et les stratégies simplifiées de contrôle du plug-and-play. Enfin, une attention particulière est accordée au problème d'estimation des mesures dont le nombre est limité sur des bâtiments à grande échelle. Les techniques d'estimation avancées proposées sont basées sur les méthodologies de l'horizon mobile. Leur efficacité est démontrée sur les systèmes de construction de référenc

Contribution to Energy Optimization for Large-scale Buildings : An Integrated approach of diagnosis and economic control with moving horizon

Au cours des deux dernières décennies, la prise de conscience du changement climatique et des conséquences du réchauffement climatique a incité diverses institutions à prendre de nouvelles directives. Ces directives portent principalement sur le contrôle des émissions des gaz à effet de serre, sur l'utilisation des ressources énergétiques non conventionnelles et l'optimisation de la consommation d'énergie dans les systèmes existants. L'Union européenne a proposé de nombreux projets dans le cadre du 7e PCRD pour réaliser jusqu'à 20% d’économies d'énergie d’ici 2020. En particulier, selon la directive sur l'efficacité énergétique, les bâtiments sont majoritairement responsables de 40% des dépenses énergétiques en Europe et de 36% des émissions de CO2 ; c’est la raison pour laquelle un ensemble d’initiatives européennes dans le cadre du 7ième PCRD favorise l'utilisation de technologie intelligente dans les bâtiments et rationalise les règles existantes. Energy IN TIME est l'un des projets axés sur l'élaboration d'une méthode de contrôle basée sur la simulation intelligente de l'énergie qui permettra de réduire la consommation des bâtiments non résidentiels. Ce mémoire de thèse propose plusieurs solutions novatrices pour réaliser les objectifs du projet mandaté à l'Université de Lorraine. Les solutions développées dans le cadre de ce projet devraient être validées sur différents sites européens de démonstration. Une première partie présente l'analyse détaillée de ces sites de démonstration et leurs contraintes respectives. Un cadre général correspondant à la construction type de ces sites a été élaboré pour simuler leur comportement. Ce cadre de construction de référence sert de banc d'essai pour la validation des solutions proposées dans ce travail de thèse. Sur la base de la conception de la structure de construction de référence, nous présentons une formulation de contrôle économique utilisant un modèle de contrôle prédictif minimisant la consommation d'énergie. Ce contrôle optimal possède des propriétés de contrôle conscientes de la maintenance. En outre, comme les bâtiments sont des systèmes complexes, les occurrences de pannes peuvent entraîner une détérioration de l'efficacité énergétique ainsi que du confort thermique pour les occupants à l'intérieur des bâtiments. Pour résoudre ce problème, nous avons élaboré une stratégie de diagnostic des dysfonctionnements et une stratégie de contrôle adaptatif des défauts basé sur le modèle économique ; les résultats en simulation ont été obtenus sur le bâtiment de référence. En outre, l'application des solutions proposées peut permettre de relever des défis ambitieux en particulier dans le cas de bâtiments à grande échelle. Dans la partie finale de cette thèse, nous nous concentrons sur le contrôle économique des bâtiments à grande échelle en formulant une approche novatrice du contrôle prédictif de mode réparti. Cette formule de contrôle distribué présente de nombreux avantages tels que l'atténuation de la propagation des défauts, la flexibilité dans la maintenance du bâtiment et les stratégies simplifiées de contrôle du plug-and-play. Enfin, une attention particulière est accordée au problème d'estimation des mesures dont le nombre est limité sur des bâtiments à grande échelle. Les techniques d'estimation avancées proposées sont basées sur les méthodologies de l'horizon mobile. Leur efficacité est démontrée sur les systèmes de construction de référenceSince the last two decades, there has been a growing awareness about the climate change and global warming that has instigated several Directorate initiatives from various administrations. These initiatives mainly deal with controlling greenhouse gas emissions, use of non-conventional energy resources and optimization of energy consumption in the existing systems. The European Union has proposed numerous projects under FP7 framework to achieve the energy savings up to 20% by the year 2020. Especially, stated by the Energy Efficiency Directive, buildings are majorly responsible for 40% of energy resources in Europe and 36% of CO2 emission. Hence a class of projects in the FP7 framework promotes the use of smart technology in the buildings and the streamline existing rules. Energy IN TIME is one of the projects focused on developing a Smart Energy Simulation Based Control method which will reduce the energy consumption in the operational stage of existing non-residential buildings. Essentially, this thesis proposes several novel solutions to fulfill the project objectives assigned to the University of Lorraine. The developed solutions under this project should be validated on the demonstration sites from various European locations. We design a general benchmark building framework to emulate the behavior of demonstration sites. This benchmark building framework serves as a test bench for the validation of proposed solutions given in this thesis work. Based on the design of benchmark building layout, we present an economic control formulation using model predictive control minimizing the energy consumption. This optimal control has maintenance-aware control properties. Furthermore, as in buildings, fault occurrences may result in deteriorating the energy efficiency as well as the thermal comfort for the occupants inside the buildings. To address this issue, we design a fault diagnosis and fault adaptive control techniques based on the model predictive control and demonstrate the simulation results on the benchmark building. Moreover, the application of these proposed solutions may face great challenges in case of large-scale buildings. Therefore, in the final part of this thesis, we concentrate on the economic control of large-scale buildings by formulating a novel approach of distributed model predictive control. This distributed control formulation holds numerous advantages such as fault propagation mitigation, flexibility in the building maintenance and simplified plug-and-play control strategies, etc... Finally, a particular attention is paid to the estimation problem under limited measurements in large-scale buildings. The suggested advanced estimation techniques are based on the moving horizon methodologies and are demonstrated on the benchmark building system

A receding horizon control of Markov jump linear systems with imperfect state information and probabilistic state constraints

International audienceA receding horizon control of discrete-time Markov jump linear systems with additive Gaussian measurement and process noise, and stochastic constraints is addressed. Given the availability of the underlying jump parameter, recursive equations for optimal state estimation that resemble Kalman filter equations are provided. The receding horizon control law is considered in state-feedback form. Under some detectability conditions, the overall system is pre-stabilized off-line with state-feedback gains by ensuring mean square boundedness of system states. Using a Gaussian assumption, the stochastic constraints are reposed and approximated the original problem as a tractable deterministic receding horizon control problem in terms of conditional means and covariances of the state variable, and solved it on-line with control offset terms. The overall approach is applied on a vertical take-off and landing vehicle dynamical system example

A receding horizon control of Markov jump linear systems with imperfect state information and probabilistic state constraints

International audienceA receding horizon control of discrete-time Markov jump linear systems with additive Gaussian measurement and process noise, and stochastic constraints is addressed. Given the availability of the underlying jump parameter, recursive equations for optimal state estimation that resemble Kalman filter equations are provided. The receding horizon control law is considered in state-feedback form. Under some detectability conditions, the overall system is pre-stabilized off-line with state-feedback gains by ensuring mean square boundedness of system states. Using a Gaussian assumption, the stochastic constraints are reposed and approximated the original problem as a tractable deterministic receding horizon control problem in terms of conditional means and covariances of the state variable, and solved it on-line with control offset terms. The overall approach is applied on a vertical take-off and landing vehicle dynamical system example

Distributed model predictive control applied to a VAV based HVAC system based on sensitivity analysis

This paper proposes a distributed model predictive control strategy for a HVAC system that relies on its decomposition into subsystems based on the sensitivity analysis. An economic model predictive controller is implemented for every subsystem to optimize the operational cost of the building without compromising the thermal comfort of the occupants. Also, this work demonstrates the coordination strategy between the subsystem controllers using the sensitivity analysis approach. A discussion about the coordination strategy with the convergence property is provided. Finally, the proposed approach is illustrated using the benchmark building that considers the weather of Nancy, France.Peer ReviewedPostprint (published version

Distributed model predictive control applied to a VAV based HVAC system based on sensitivity analysis

This paper proposes a distributed model predictive control strategy for a HVAC system that relies on its decomposition into subsystems based on the sensitivity analysis. An economic model predictive controller is implemented for every subsystem to optimize the operational cost of the building without compromising the thermal comfort of the occupants. Also, this work demonstrates the coordination strategy between the subsystem controllers using the sensitivity analysis approach. A discussion about the coordination strategy with the convergence property is provided. Finally, the proposed approach is illustrated using the benchmark building that considers the weather of Nancy, France.Peer Reviewe