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A modeling framework for integrating model predictive control into building design optimization
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.apenergy.2025.125686.png)
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摘要
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为响应可持续且节能建筑日益增长的需求，本研究提出了一种新颖的仿真框架，将模型预测控制（MPC）集成到建筑设计优化（BDO）中，以识别能够提升能源性能、灵活性和可持续性的建筑围护结构设计。该框架采用模块化方法，将EnergyPlus中的白箱建筑模型与在MATLAB中识别的控制导向灰箱模型相结合，通过协同仿真实现经济型MPC在暖通空调（HVAC）系统中的应用。采用遗传算法（GA）优化建筑围护结构参数（如保温和热质量），以最大化成本节约，并利用20年生命周期成本分析指导最优设计决策。将该框架应用于布鲁塞尔的一座办公楼，结果表明，结合MPC与BDO（MPC + GA）可达到显著的年度节能（23.7%）、成本降低（29.4%）、CO2排放减少（27.8%），以及每平方米17.9欧元的生命周期净节约，优于单独采用MPC或GA的情况。此外，MPC + GA配置所需的建筑热质量面积不到GA案例的一半，通过降低峰值电力需求，实现了更优的节能效果和更大的能源灵活性。该可扩展框架为建筑设计师和政策制定者提供了实用指导，旨在帮助他们在不同气候和建筑类型下创建更具韧性、经济高效且可持续的建筑。
Keyword:
Model predictive control
Building design optimization
Life-cycle cost analysis
Net savings
Energy flexibility
期刊
IF:
11
论文数:
2.6W
被引数:
17.8W
机构
引用论文
Economic model predictive control for demand flexibility of a residential building住宅建筑需求灵活性的经济模型预测控制.png)
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