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Enabling scalable Model Predictive Control design for building HVAC systems using semantic data modelling
Automation in Construction ( IF 9.6 ) Pub Date : 2025-01-02 , DOI: 10.1016/j.autcon.2024.105929
Lu Wan, Ferdinand Rossa, Torsten Welfonder, Ekaterina Petrova, Pieter Pauwels
Automation in Construction ( IF 9.6 ) Pub Date : 2025-01-02 , DOI: 10.1016/j.autcon.2024.105929
Lu Wan, Ferdinand Rossa, Torsten Welfonder, Ekaterina Petrova, Pieter Pauwels
Model Predictive Control (MPC) is a promising optimal control technique to reduce the energy consumption of Heating, Ventilation, and Air Conditioning systems in buildings. However, MPC currently involves significant manual efforts in data preparation, control model design, and software interface design. Better semantic representations of buildings, their systems, and telemetry data could help address these challenges. This paper proposes a standard semantic information model and tooling, tailored to BIM software, to streamline MPC design. The approach is tested in an office building, and the generated semantic graph is validated against a use case, where an MPC controller uses Resistance and Capacitance (RC) models that need to be parameterized. The results show that the automatically identified RC models achieve three-hour-ahead temperature predictions for two different rooms within 0.3 °C accuracy. This indicates that semantic data modelling can enable a scalable MPC configuration workflow and more efficient algorithm development and deployment in the future.
中文翻译:
启用可扩展的模型预测控制设计,以使用语义数据建模构建 HVAC 系统
模型预测控制 (MPC) 是一种很有前途的最佳控制技术,可降低建筑物中供暖、通风和空调系统的能耗。然而,MPC 目前在数据准备、控制模型设计和软件界面设计方面涉及大量的手动工作。建筑物、其系统和遥测数据的更好语义表示可以帮助解决这些挑战。本文提出了一种专为 BIM 软件量身定制的标准语义信息模型和工具,以简化 MPC 设计。该方法在办公楼中进行了测试,并针对一个用例验证了生成的语义图,其中 MPC 控制器使用需要参数化的电阻和电容 (RC) 模型。结果表明,自动识别的 RC 模型实现了对两个不同房间的提前 3 小时温度预测,精度在 0.3 °C 以内。这表明语义数据建模可以在未来实现可扩展的 MPC 配置工作流程和更高效的算法开发和部署。
更新日期:2025-01-02
中文翻译:
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启用可扩展的模型预测控制设计,以使用语义数据建模构建 HVAC 系统
模型预测控制 (MPC) 是一种很有前途的最佳控制技术,可降低建筑物中供暖、通风和空调系统的能耗。然而,MPC 目前在数据准备、控制模型设计和软件界面设计方面涉及大量的手动工作。建筑物、其系统和遥测数据的更好语义表示可以帮助解决这些挑战。本文提出了一种专为 BIM 软件量身定制的标准语义信息模型和工具,以简化 MPC 设计。该方法在办公楼中进行了测试,并针对一个用例验证了生成的语义图,其中 MPC 控制器使用需要参数化的电阻和电容 (RC) 模型。结果表明,自动识别的 RC 模型实现了对两个不同房间的提前 3 小时温度预测,精度在 0.3 °C 以内。这表明语义数据建模可以在未来实现可扩展的 MPC 配置工作流程和更高效的算法开发和部署。