Predictive Control of Buildings for Demand Response and Ancillary Services Provision

207 Pages·2017·6.68 MB·English

by  Qureshi, Faran Ahmed

Predictive Control of Buildings for Demand Response
and Ancillary Services Provision
THÈSE NO 7897 (2017)
PRÉSENTÉE LE 17 NOVEMBRE 2017
À LA FACULTÉ DES SCIENCES ET TECHNIQUES DE L'INGÉNIEUR
LABORATOIRE D'AUTOMATIQUE 3
PROGRAMME DOCTORAL EN GÉNIE ÉLECTRIQUE
ÉCOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE
POUR L'OBTENTION DU GRADE DE DOCTEUR ÈS SCIENCES
PAR
Faran Ahmed QURESHI
acceptée sur proposition du jury:
Dr A. Karimi, président du jury
Prof. C. N. Jones, directeur de thèse
Prof. J. B. Jørgensen, rapporteur
Prof. L. Glielmo, rapporteur
Prof. D. Bonvin, rapporteur
Suisse
2017

To my parents, sister, and family

Acknowledgements
This thesis would not have been possible without the support of a number of people. I
wish to express my gratitude to all those who directly or indirectly contributed towards the
completion of this thesis.
I’ll like to thank my supervisor, Colin Jones for his invaluable advice and guidance over
the years. I especially appreciate Colin’s positive and friendly attitude, which has always
been a source of motivation for me. I have learned a lot, not only from Colin’s creative
way of thinking about research problems, but also from his elegant way of presenting and
communicating results.
I feel lucky to have the opportunity to collaborate with an amazing bunch of people. I’ll
like to especially thank my PhD buddy, Tomasz for the work that we’ve achieved together
and the long scientific discussions we’ve had over the years. It has been a real pleasure
to collaborate and work with him on various projects. I’ll particularly like to thank Luca,
Tomasz, and Altug for the joint work we did to develop the LADR experimental platform.
I’ll like to thank Ioannis for his guidance and the fruitful discussions we’ve had over the
years.
I’ll like to thank my lab mates, Milan, Jean-Hubert, Andrea, Ye, Francisco, Tomasz, Altug,
Georgios, Luca, Sanket, Harsh, Ivan, Petr, Martand, Ehsan, Kristoph, Tafarel, Predrag,
Diogo, Zlatko, Rene, Ioannis, Truong, Ali, Philippe, Sean, Sriniketh, Mahdieh, Timm,
Michele, Pulkit, and all others who’ve been a part of LA and have contributed in making it
an exceptional place. I’ve enjoyed a lot, spending time with my lab mates, and traveling
with some of them.
I’ll like to thank all the professors, Colin, Roland, Dominique, Ali, and Giancarlo for
maintaining a friendly, open, and collaborative working environment in the lab. I’ll like to
thank the secretaries, Ruth, Francine, Eva, and Margot for helping with the administrative
matters. I’ll like to thank Christophe for patiently helping me on numerous occasions.
My deepest gratitude goes to my family, especially my parents and sister who have been a
constant source of motivation and support for me. I would not have achieved any of this
without them.
Lausanne, 2017 F. Q.
i

Abstract
This thesis develops optimization based techniques for the control of building heating,
ventilation, and air-conditioning (HVAC) systems for the provision of demand response and
ancillary services to the electric grid.
The first part of the thesis focuses on the development of the open source MATLAB
toolbox OpenBuild, developed for modeling of buildings for control applications. The
toolbox constructs a first-principles based model of the building thermodynamics using
EnergyPlus model data. It also generates the disturbance data affecting the models and
allows one to simulate various usage scenarios and building types. It enables co-simulation
between MATLAB and EnergyPlus, facilitating model validation and controller testing.
OpenBuild streamlines the design and deployment of predictive controllers for control
applications.
The second part of the thesis introduces the concept of buildings acting as virtual storages
in the electric grid and providing ancillary services. The control problem (for the bidding
phase) to characterize the flexibility of a building, while also participating in the intraday
energy market, is formulated as a multi-stage uncertain optimization problem. An approxi-
mate solution method based on a novel intraday control policy and two-stage stochastic
programming is developed to solve the bidding problem. A closed loop control algorithm
based on a stochastic MPC controller is developed for the online operation phase. The
proposed control method is used to carry out an extensive simulation study using real
data to investigate the financial benefits of office buildings providing secondary frequency
control services to the grid in Switzerland. The technical feasibility of buildings providing a
secondary frequency control service to the grid is also demonstrated in experiments using
the experimental platform (LADR) developed in the Automatic Control Laboratory of EPFL.
The experimental results validate the effectiveness of the proposed control method.
The third part of the thesis develops a hierarchical method for the control of building HVAC
systems for providing ancillary services to the grid. Three control layers are proposed:
The local building controllers at the lowest level track the temperature set points received
from the thermal flexibility controller that maximizes the flexibility of a building’s thermal
consumption. At the highest level, the electrical flexibility controller controls the HVAC
system while maximizing the flexibility provided to the grid. The two flexibility control layers
are based on robust optimization methods. A control-oriented model of a typical air-based
HVAC system with a thermal storage tank is developed and the efficacy of the proposed
control scheme is demonstrated in simulations.
iii
Abstract
Key words: demand response, ancillary services, building control, building thermodynamic
modeling, HVAC modeling and control, secondary frequency control, smart grids, stochastic
optimization, robust optimization, MPC.
iv
Résumé
Cette thèse développe des méthodes basées sur l’optimisation pour la commande du
chauffage, de l’air conditionné des bâtiments (HVAC) pour la provision de services de
réponse et services auxiliaires pour le réseau électrique.
La première partie de la thèse se concentre sur le développement de la toolbox open
source Openbuild, développée pour la modélisation des bâtiments pour des applications de
commandes. La toolbox construit un modèle du bâtiment basé sur la thermodynamique
en utilisant les données d’un modèle EnergyPlus. Elle génère également les données de
perturbations affectant le modèle et permet de simuler le bâtiments dans divers scénarios.
Elle permet la co-simulation entre Matlab et EnergyPlus, facilitant la validation des modèles
créés et le test de contrôleurs. Openbuild améliore la conception et le déploiement de
contrôleurs prédictifspour les applications de commande.
La deuxième partie de la thèse introduit le concept de bâtiments agissant comme des unités
de stockage virtuelles sur le réseau électrique et offrant des services auxiliaires. Le problème
(pour la phase d’offre) de formuler le problème de flexibilité, tout en participant au marché
d’énergie intra-jour, est formulé comme un problème d’optimisation incertain multi-périodes.
Une méthode de solution approchée basée sur une nouvelle loi de commande intra-jour et
l’optimisationstochastiquedeux-périodesaétédéveloppéepourrésoudreleproblèmed’offre.
Un algorithme de commande en boucle fermée basé sur un algorithme MPC stochastique
a été développé pour la phase opérationnelle en temps réel. La méthode proposée est
utilisée pour une études extensive en simulation utilisant des données réelles pour explorer
le potentiel financier de bâtiments participant à la provision de services auxiliaires en Suisse.
La faisabilité technique de la provision de contrôle de fréquence secondaire au réseau
est également démontré dans des expériences avec la plateforme LADR développée au
laboratoire d’automatique de l’EPFL. Les résultats expérimentaux valident l’efficacité de la
méthode de commande proposée.
La troisième partie de la thèse développe une méthode hiérarchique pour la commande
des systèmes de chauffage et air conditionné des bâtiments pour la provision de services
auxiliaires au réseau. Trois niveaux de commandes sont proposés : le contrôleur local du
batiment au niveau le plus bas poursuit la consigne de température reçue du contrôleur de
flexibilité thermique qui maximise la flexibilité dans la consommation thermique du batiment.
Au plus haut niveau, le contrôleur de flexibilité électrique contrôle le systeme HVAC tout
en maximisant la flexibilité offerte au réseau. Les deux contrôleurs de flexibilité sont basés
sur des méthodes d’optimisation robuste. Un modèle adapté à la commande d’un système
v
Résumé
HVAC aveccirculation d’air typique avec un stockage thermique est développé et l’efficacité
du schéma de commande proposé est démontrée en simulations.
Mots clés : Demande Réponse, services auxiliaires, commande des bâtiments, modélisation
de la thermodynamique des bâtiments, modélisation et commande des systèmes HVAC, op-
timisation stochastique, optimisation robuste, smart grids, contrôle de fréquence secondaire,
MPC.
vi