Advanced energy management strategies for HVAC systems in smart buildings

The efficacy of the energy management systems at dealing with energy consumption in buildings has been a topic with a growing interest in recent years due to the ever-increasing global energy demand and the large percentage of energy being currently used by buildings. The scale of this sector has attracted research effort with the objective of uncovering potential improvement avenues and materializing them with the help of recent technological advances that could be exploited to lower the energetic footprint of buildings. Specifically, in the area of heating, ventilating and air conditioning installations, the availability of large amounts of historical data in building management software suites makes possible the study of how resource-efficient these systems really are when entrusted with ensuring occupant comfort. Actually, recent reports have shown that there is a gap between the ideal operating performance and the performance achieved in practice. Accordingly, this thesis considers the research of novel energy management strategies for heating, ventilating and air conditioning installations in buildings, aimed at narrowing the performance gap by employing data-driven methods to increase their context awareness, allowing management systems to steer the operation towards higher efficiency. This includes the advancement of modeling methodologies capable of extracting actionable knowledge from historical building behavior databases, through load forecasting and equipment operational performance estimation supporting the identification of a building’s context and energetic needs, and the development of a generalizable multi-objective optimization strategy aimed at meeting these needs while minimizing the consumption of energy. The experimental results obtained from the implementation of the developed methodologies show a significant potential for increasing energy efficiency of heating, ventilating and air conditioning systems while being sufficiently generic to support their usage in different installations having diverse equipment. In conclusion, a complete analysis and actuation framework was developed, implemented and validated by means of an experimental database acquired from a pilot plant during the research period of this thesis. The obtained results demonstrate the efficacy of the proposed standalone contributions, and as a whole represent a suitable solution for helping to increase the performance of heating, ventilating and air conditioning installations without affecting the comfort of their occupants.L’eficàcia dels sistemes de gestió d’energia per afrontar el consum d’energia en edificis és un tema que ha rebut un interès en augment durant els darrers anys a causa de la creixent demanda global d’energia i del gran percentatge d’energia que n’utilitzen actualment els edificis. L’escala d’aquest sector ha atret l'atenció de nombrosa investigació amb l’objectiu de descobrir possibles vies de millora i materialitzar-les amb l’ajuda de recents avenços tecnològics que es podrien aprofitar per disminuir les necessitats energètiques dels edificis. Concretament, en l’àrea d’instal·lacions de calefacció, ventilació i climatització, la disponibilitat de grans bases de dades històriques als sistemes de gestió d’edificis fa possible l’estudi de com d'eficients són realment aquests sistemes quan s’encarreguen d'assegurar el confort dels seus ocupants. En realitat, informes recents indiquen que hi ha una diferència entre el rendiment operatiu ideal i el rendiment generalment assolit a la pràctica. En conseqüència, aquesta tesi considera la investigació de noves estratègies de gestió de l’energia per a instal·lacions de calefacció, ventilació i climatització en edificis, destinades a reduir la diferència de rendiment mitjançant l’ús de mètodes basats en dades per tal d'augmentar el seu coneixement contextual, permetent als sistemes de gestió dirigir l’operació cap a zones de treball amb un rendiment superior. Això inclou tant l’avanç de metodologies de modelat capaces d’extreure coneixement de bases de dades de comportaments històrics d’edificis a través de la previsió de càrregues de consum i l’estimació del rendiment operatiu dels equips que recolzin la identificació del context operatiu i de les necessitats energètiques d’un edifici, tant com del desenvolupament d’una estratègia d’optimització multi-objectiu generalitzable per tal de minimitzar el consum d’energia mentre es satisfan aquestes necessitats energètiques. Els resultats experimentals obtinguts a partir de la implementació de les metodologies desenvolupades mostren un potencial important per augmentar l'eficiència energètica dels sistemes de climatització, mentre que són prou genèrics com per permetre el seu ús en diferents instal·lacions i suportant equips diversos. En conclusió, durant aquesta tesi es va desenvolupar, implementar i validar un marc d’anàlisi i actuació complet mitjançant una base de dades experimental adquirida en una planta pilot durant el període d’investigació de la tesi. Els resultats obtinguts demostren l’eficàcia de les contribucions de manera individual i, en conjunt, representen una solució idònia per ajudar a augmentar el rendiment de les instal·lacions de climatització sense afectar el confort dels seus ocupantsPostprint (published version

Advanced energy management strategies for HVAC systems in smart buildings

The efficacy of the energy management systems at dealing with energy consumption in buildings has been a topic with a growing interest in recent years due to the ever-increasing global energy demand and the large percentage of energy being currently used by buildings. The scale of this sector has attracted research effort with the objective of uncovering potential improvement avenues and materializing them with the help of recent technological advances that could be exploited to lower the energetic footprint of buildings. Specifically, in the area of heating, ventilating and air conditioning installations, the availability of large amounts of historical data in building management software suites makes possible the study of how resource-efficient these systems really are when entrusted with ensuring occupant comfort. Actually, recent reports have shown that there is a gap between the ideal operating performance and the performance achieved in practice. Accordingly, this thesis considers the research of novel energy management strategies for heating, ventilating and air conditioning installations in buildings, aimed at narrowing the performance gap by employing data-driven methods to increase their context awareness, allowing management systems to steer the operation towards higher efficiency. This includes the advancement of modeling methodologies capable of extracting actionable knowledge from historical building behavior databases, through load forecasting and equipment operational performance estimation supporting the identification of a building’s context and energetic needs, and the development of a generalizable multi-objective optimization strategy aimed at meeting these needs while minimizing the consumption of energy. The experimental results obtained from the implementation of the developed methodologies show a significant potential for increasing energy efficiency of heating, ventilating and air conditioning systems while being sufficiently generic to support their usage in different installations having diverse equipment. In conclusion, a complete analysis and actuation framework was developed, implemented and validated by means of an experimental database acquired from a pilot plant during the research period of this thesis. The obtained results demonstrate the efficacy of the proposed standalone contributions, and as a whole represent a suitable solution for helping to increase the performance of heating, ventilating and air conditioning installations without affecting the comfort of their occupants.L’eficàcia dels sistemes de gestió d’energia per afrontar el consum d’energia en edificis és un tema que ha rebut un interès en augment durant els darrers anys a causa de la creixent demanda global d’energia i del gran percentatge d’energia que n’utilitzen actualment els edificis. L’escala d’aquest sector ha atret l'atenció de nombrosa investigació amb l’objectiu de descobrir possibles vies de millora i materialitzar-les amb l’ajuda de recents avenços tecnològics que es podrien aprofitar per disminuir les necessitats energètiques dels edificis. Concretament, en l’àrea d’instal·lacions de calefacció, ventilació i climatització, la disponibilitat de grans bases de dades històriques als sistemes de gestió d’edificis fa possible l’estudi de com d'eficients són realment aquests sistemes quan s’encarreguen d'assegurar el confort dels seus ocupants. En realitat, informes recents indiquen que hi ha una diferència entre el rendiment operatiu ideal i el rendiment generalment assolit a la pràctica. En conseqüència, aquesta tesi considera la investigació de noves estratègies de gestió de l’energia per a instal·lacions de calefacció, ventilació i climatització en edificis, destinades a reduir la diferència de rendiment mitjançant l’ús de mètodes basats en dades per tal d'augmentar el seu coneixement contextual, permetent als sistemes de gestió dirigir l’operació cap a zones de treball amb un rendiment superior. Això inclou tant l’avanç de metodologies de modelat capaces d’extreure coneixement de bases de dades de comportaments històrics d’edificis a través de la previsió de càrregues de consum i l’estimació del rendiment operatiu dels equips que recolzin la identificació del context operatiu i de les necessitats energètiques d’un edifici, tant com del desenvolupament d’una estratègia d’optimització multi-objectiu generalitzable per tal de minimitzar el consum d’energia mentre es satisfan aquestes necessitats energètiques. Els resultats experimentals obtinguts a partir de la implementació de les metodologies desenvolupades mostren un potencial important per augmentar l'eficiència energètica dels sistemes de climatització, mentre que són prou genèrics com per permetre el seu ús en diferents instal·lacions i suportant equips diversos. En conclusió, durant aquesta tesi es va desenvolupar, implementar i validar un marc d’anàlisi i actuació complet mitjançant una base de dades experimental adquirida en una planta pilot durant el període d’investigació de la tesi. Els resultats obtinguts demostren l’eficàcia de les contribucions de manera individual i, en conjunt, representen una solució idònia per ajudar a augmentar el rendiment de les instal·lacions de climatització sense afectar el confort dels seus ocupant

Estimation of fuel consumption in a hybrid electric refuse collector vehicle using a real drive cycle

Postprint (published version

Industrial process monitoring by means of recurrent neural networks and Self Organizing Maps

Industrial manufacturing plants often suffer from reliability problems during their day-to-day operations which have the potential for causing a great impact on the effectiveness and performance of the overall process and the sub-processes involved. Time-series forecasting of critical industrial signals presents itself as a way to reduce this impact by extracting knowledge regarding the internal dynamics of the process and advice any process deviations before it affects the productive process. In this paper, a novel industrial condition monitoring approach based on the combination of Self Organizing Maps for operating point codification and Recurrent Neural Networks for critical signal modeling is proposed. The combination of both methods presents a strong synergy, the information of the operating condition given by the interpretation of the maps helps the model to improve generalization, one of the drawbacks of recurrent networks, while assuring high accuracy and precision rates. Finally, the complete methodology, in terms of performance and effectiveness is validated experimentally with real data from a copper rod industrial plant.Postprint (published version

Activity-aware HVAC power demand forecasting

The forecasting of the thermal power demand is essential to support the development of advanced strategies for the management of local resources on the consumer side, such as heating ventilation and air conditioning (HVAC) equipment in buildings. In this paper, a novel hybrid methodology is presented for the short-term load forecasting of HVAC thermal power demand in smart buildings based on a data-driven approach. The methodology implements an estimation of the building's activity in order to improve the dynamics responsiveness and context awareness of the demand prediction system, thus improving its accuracy by taking into account the usage pattern of the building. A dedicated activity prediction model supported by a recurrent neural network is built considering this specific indicator, which is then integrated with a power demand model built with an adaptive neuro-fuzzy inference system. Since the power demand is not directly available, an estimation method is proposed, which permits the indirect monitoring of the aggregated power consumption of the terminal units. The presented methodology is validated experimentally in terms of accuracy and performance using real data from a research building, showing that the accuracy of the power prediction can be improved when using a specialized modeling structure to estimate the building's activity.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Advanced energy management strategies for HVAC systems in smart buildings

The efficacy of the energy management systems at dealing with energy consumption in buildings has been a topic with a growing interest in recent years due to the ever-increasing global energy demand and the large percentage of energy being currently used by buildings. The scale of this sector has attracted research effort with the objective of uncovering potential improvement avenues and materializing them with the help of recent technological advances that could be exploited to lower the energetic footprint of buildings. Specifically, in the area of heating, ventilating and air conditioning installations, the availability of large amounts of historical data in building management software suites makes possible the study of how resource-efficient these systems really are when entrusted with ensuring occupant comfort. Actually, recent reports have shown that there is a gap between the ideal operating performance and the performance achieved in practice. Accordingly, this thesis considers the research of novel energy management strategies for heating, ventilating and air conditioning installations in buildings, aimed at narrowing the performance gap by employing data-driven methods to increase their context awareness, allowing management systems to steer the operation towards higher efficiency. This includes the advancement of modeling methodologies capable of extracting actionable knowledge from historical building behavior databases, through load forecasting and equipment operational performance estimation supporting the identification of a building’s context and energetic needs, and the development of a generalizable multi-objective optimization strategy aimed at meeting these needs while minimizing the consumption of energy. The experimental results obtained from the implementation of the developed methodologies show a significant potential for increasing energy efficiency of heating, ventilating and air conditioning systems while being sufficiently generic to support their usage in different installations having diverse equipment. In conclusion, a complete analysis and actuation framework was developed, implemented and validated by means of an experimental database acquired from a pilot plant during the research period of this thesis. The obtained results demonstrate the efficacy of the proposed standalone contributions, and as a whole represent a suitable solution for helping to increase the performance of heating, ventilating and air conditioning installations without affecting the comfort of their occupants.L’eficàcia dels sistemes de gestió d’energia per afrontar el consum d’energia en edificis és un tema que ha rebut un interès en augment durant els darrers anys a causa de la creixent demanda global d’energia i del gran percentatge d’energia que n’utilitzen actualment els edificis. L’escala d’aquest sector ha atret l'atenció de nombrosa investigació amb l’objectiu de descobrir possibles vies de millora i materialitzar-les amb l’ajuda de recents avenços tecnològics que es podrien aprofitar per disminuir les necessitats energètiques dels edificis. Concretament, en l’àrea d’instal·lacions de calefacció, ventilació i climatització, la disponibilitat de grans bases de dades històriques als sistemes de gestió d’edificis fa possible l’estudi de com d'eficients són realment aquests sistemes quan s’encarreguen d'assegurar el confort dels seus ocupants. En realitat, informes recents indiquen que hi ha una diferència entre el rendiment operatiu ideal i el rendiment generalment assolit a la pràctica. En conseqüència, aquesta tesi considera la investigació de noves estratègies de gestió de l’energia per a instal·lacions de calefacció, ventilació i climatització en edificis, destinades a reduir la diferència de rendiment mitjançant l’ús de mètodes basats en dades per tal d'augmentar el seu coneixement contextual, permetent als sistemes de gestió dirigir l’operació cap a zones de treball amb un rendiment superior. Això inclou tant l’avanç de metodologies de modelat capaces d’extreure coneixement de bases de dades de comportaments històrics d’edificis a través de la previsió de càrregues de consum i l’estimació del rendiment operatiu dels equips que recolzin la identificació del context operatiu i de les necessitats energètiques d’un edifici, tant com del desenvolupament d’una estratègia d’optimització multi-objectiu generalitzable per tal de minimitzar el consum d’energia mentre es satisfan aquestes necessitats energètiques. Els resultats experimentals obtinguts a partir de la implementació de les metodologies desenvolupades mostren un potencial important per augmentar l'eficiència energètica dels sistemes de climatització, mentre que són prou genèrics com per permetre el seu ús en diferents instal·lacions i suportant equips diversos. En conclusió, durant aquesta tesi es va desenvolupar, implementar i validar un marc d’anàlisi i actuació complet mitjançant una base de dades experimental adquirida en una planta pilot durant el període d’investigació de la tesi. Els resultats obtinguts demostren l’eficàcia de les contribucions de manera individual i, en conjunt, representen una solució idònia per ajudar a augmentar el rendiment de les instal·lacions de climatització sense afectar el confort dels seus ocupant

Theoretical and experimental examination of ultrasound microforging

Translated from Russian (Fiz. Khim. Obrab. Mater. 1995 (4) p. 156-160)SIGLEAvailable from British Library Document Supply Centre-DSC:9023.190(VR-Trans--8750)T / BLDSC - British Library Document Supply CentreGBUnited Kingdo

The development of a novel method for arresting tunnel explosions

SIGLEAvailable from British Library Document Supply Centre-DSC:DX201505 / BLDSC - British Library Document Supply CentreGBUnited Kingdo

Predictive chiller operation: a data-driven loading and scheduling approach

© Elsevier. This manuscript version is made available under the CC-BY-NC-ND 4.0 license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/The proper sequencing and optimal loading of chillers is one of the major avenues for energy efficiency improvement in existing heating, ventilating and air conditioning installations. The main enabler for the success of such applications is the access to accurate chiller performance maps that allow to operate the equipment in optimal conditions. However, current solutions are excessively reliant on maps obtained through suboptimal means, such as manufacturer datasheets, extensive instrumentation campaigns or burdensome modelling and simulation methodologies. Furthermore, recent studies show that strategies based on model-predictive control may lead to increased savings by anticipating the future cooling demand and scheduling the operation of the chillers, selecting the optimal operation configuration and extending the remaining life by reducing switching. In this regard, this study presents a novel data-driven and multi-criteria chiller orchestration strategy that combines a chiller performance characterization stage for obtaining performance maps based on a neural network-based learning methodology and a state-of-the-art hybrid load forecasting scheme for calculating the future load profiles. The effectiveness of the proposed methodology is tested with experimental data from a multi-chiller installation in a tertiary sector building, where nearly a 20% average performance increase is achieved compared to the standard real-time controller of the HVAC installation.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Optimal control of energy hub systems by use of SQP algorithm and energy prediction

This paper presents an energy optimization methodology applied on industrial plants with multiple energy carriers. The methodology combines an adaptive neuro-fuzzy inference system to calculate the short-term load forecasting of a plant, and the sequential quadratic programming algorithm to optimize its energy flow. Furthermore, the mathematical models of the plant's equipment are considered into the optimization process, in order to calculate the dynamic system response and the equipment's inertias. The final algorithm optimizes the operation of the plant in order to satisfy the energy demand, minimizing several optimization criteria. The methodology has been tested and evaluated in an automotive factory plant using real production and consumption data