使用预测控制供暖系统减少电费
大量研究表明，来自数据中心的余热非常适合作为热源。但我们对这些系统的控制系统如何为我们节省更多能源和金钱知之甚少。
挪威科技大学 (NTNU) 的研究员 Juan Hou、Haoran Li 和 Natasa Nord 想对此做点什么。他们在最近的一篇研究文章中介绍了他们的结果。
研究人员使用 NTNU 的 Gløshaugen 校区作为模型预测控制 (MPC) 方案的测试用例。
师大沉浸在数学计算的热潮中
首先，了解一下 Gløshaugen 的研究人员和学生所在的建筑物是如何供暖的。
在一年中的某些日子里，Gløshaugen 的超级计算机产生的余热足以为整个校园供暖。冷水被输送到超级机器以冷却它们，而热水被转移到校园其他地方需要的地方。
在冬季，区域供热网络也提供热量，但在最温暖的日子里，超级计算机可以满足校园的所有供暖需求。
来自区域供热网络的水载热量、来自计算机的余热以及其他使用热泵的供暖设备都需要由一个共同的系统来控制。研究人员认为这种控制系统可以变得更加有效。
引入“算命系统”以节省更多
“预测其实和占卜完全不同。算命先生擦球并凭空得到她的预测，而 MPC 是基于研究的，”NTNU 能源与过程工程系教授 Natasa Nord 说。
模型预测控制(MPC)方案是一种控制模型，其中填充了有关特定供暖系统的大量数据，包括从以前的当地天气报告到全年建筑物温度到提供余热的各种组件的所有内容。当所有的数据都输入系统后，它就变成了一个以数据为基础的精准算命球。
Nord 解释说，传统的控制系统基于适用于非常不同的建筑物的规则。它们基于适用于所有不同组件的模板，这与 MPC 技术形成鲜明对比，MPC 技术是量身定制的，了解当地内外的情况。研究人员以 2017-2018 年每个月的数据为起点，通过模拟测试 MPC。然后，他们将模拟结果与实际用电量和电费进行了比较。
当价格高时，小的储蓄百分比可以加起来
测试表明，使用 MPC 每月可以节省 1.8% 的能源成本。Nord 指出，这个数字是基于 2021 年的价格模型得出的。
“我们可以假设今天节电的效果会更大，尽管我不会推测有多少。如今，成本方案针对夜间和白天的能源使用使用不同的价格模型。无论如何，我们的测试表明，通过 MPC，我们可以为像 Gløshaugen 校区这样的热能消费者最大限度地节省资金。结果还表明，MPC 比传统控制系统更稳定、更稳健，这对系统安全性来说是一个积极因素，”Nord 说。
也可用于具有其他类型余热的系统
挪威没有多少地方使用超级计算机的余热来取暖。
“MPC 也可以用于其他余热源，例如食品行业的冷却，”Nord 说。
除了以热为主的工业，冷却还提供余热。特隆赫姆 Leangen 溜冰场的一个当前项目正试图利用其冷却设施的余热。许多食品行业也需要冷藏。
Nord 解释说，引入 MPC 的一个挑战在于让不同的系统相互通信。
“获取我们可以构建到编程中的良好数据可能具有挑战性。有些组件具有我们难以与之通信的协议。他们需要一些工作来调整编程。但我们一直在努力实施，这是 NTNU 的研究人员可以帮助其他参与者的事情，”她说。
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