A Practical Approach to Model Predictive Control (MPC)for Solar Communities

Les réseaux de chaleur solaire (SDH pour Solar District Heating) font partie des solutions pour réduire la consommation d'énergie et les émissions de Gaz à Effet de Serre (GES) dues aux besoins de chauffage. Ce type d'installation permet de profiter des effets d'économie d'échelle et des avantages d'avoir un système centralisé qui facilite l'intégration de l'énergie solaire pour réduire la dépendance aux carburants fossiles. Un système SDH est un concept éprouvé qui peut être complémenté avec l'ajout de stockage à long terme de l'énergie thermique pour compenser le décalage dans le temps entre l'offre d'énergie solaire et la demande de la charge de chauffage. Ces systèmes sont surtout déployés en Europe; au Canada, la seule installation de SDH est la communauté solaire Drake Landing (DLSC pour Drake Landing Solar Community). Ce projet, qui comprend du stockage saisonnier (BTES pour Borehole Thermal Energy Storage), a été un grand succès, il a atteint 95% de fraction solaire à la cinquième année d'opération. Un système SDH ne peut être complet sans un système de commande qui coordonne le fonctionnement et l'interaction des composants de l'installation. Le contrôle est basé sur un ensemble de règles qui prennent en considération l'état interne du système et les conditions extérieures pour garantir le confort des occupants avec un minimum de consommation de combustibles fossiles. Ce projet de recherche se concentre principalement sur la conception et l'évaluation des nouveaux mécanismes de commande visant à l'augmentation de l'efficacité énergétique globale des systèmes SDH. L'étude de cas est le projet DLSC, et les stratégies de commande proposées sont basées sur l'application pratique des concepts de la Commande Prédictive basée sur des Modèles (MPC pour Model Predictive Control). Un modèle calibré de DLSC qui inclut les stratégies de commande a été développé dans TRNSYS, en s'appuyant sur le modèle utilisé pour les études de conception. Le modèle a été amélioré et de nouveaux composants ont été créés. Le processus de calibration a montré un très bon accord pour les indices annuels de performance énergétique (2% pour la consommation de gaz et pour la partie solaire de l'énergie thermique livrée au réseau de chaleur et, 5% pour la consommation d'électricité).

Abstract

Solar district heating (SDH) systems are part of the solution to reduce energy consumption and GHG emissions required for space heating. This kind of installation takes advantage of the convenience of a centralized system and of solar energy to reduce dependency on fossil-fuels. An SDH system is a proven concept that can be enhanced with the addition of long-term thermal energy storage to compensate the seasonal disparity between solar energy supply and heating load demand. These systems are especially deployed in Europe. In Canada, the only SDH installation is the Drake Landing Solar Community (DLSC). This project, which includes seasonal storage (Borehole Thermal Energy Storage-BTES), has been a remarkable success, reaching a solar fraction of 97% by the fifth year of operation. An SDH system cannot be complete without an appropriate supervisory control that coordinates the operation and interaction of system components. The control is based on a set of rules that must consider the system's internal status and external conditions to guarantee occupant comfort with minimal fossil-fuels consumption. This research project is mainly focused on conceiving and assessing new control mechanisms aiming towards an increase of SDH systems' overall energy efficiency. The case study is the DLSC plant, and the proposed control strategies are based on the practical application of Model Predictive Control (MPC) theory. A calibrated model of DLSC including the supervisory control strategies was developed in TRNSYS, building upon the model used for design studies. The model was improved and new components were created when needed. The calibration process delivered a very good agreement for the most important yearly energy performance indices (2 % for solar heat input to the district and for gas consumption, and 5 % for electricity use). Proposed control strategies were conceived for modifying four aspects of the current control: the parameters that define the interaction between the Short-Term Thermal Storage (STTS) and the BTES have been optimized so the STTS keeps a higher level of charge in winter-mode operation; a second control strategy forces the BTES discharge when anticipated weather conditions indicate a high heating load and/or reduced solar irradiation; the last two strategies target electricity consumption in the solar loop and the BTES loop by modulating the pumps speeds. Results show that energy efficiency when these control strategies are applied altogether can be improved by about 5% when using perfect forecasts as model's input.