Wdrożenie zaawansowanych strategii sterowania systemem, pozwalających na uzyskanie znacznego wzrostu wydajności systemu, może stanowić wygodne rozwiązanie obniżające koszty eksploatacji systemu przy zachowaniu pożądanego poziomu komfortu. Algorytm sterowania opracowany w ramach szwedzkiego krajowego projektu badawczego wykazuje roczne oszczędności energii na poziomie 10% dzięki przewidywaniu zysków energii słonecznej w instalacjach domów jednorodzinnych. Opracowany algorytm sterowania w zasadzie nie wymaga żadnych modyfikacji sprzętowych i może być zaimplementowany zarówno w nowych, jak i istniejących instalacjach.

Tradycyjne i podstawowe podejście do sterowania pompami ciepła w budynkach mieszkalnych, przyjęte w krajach Europy Środkowej i Północnej, opiera się na obliczeniu temperatury zasilania do systemu dystrybucji ogrzewania (lub chłodzenia), która z kolei jest oparta na temperaturze zewnętrznej. Funkcja wyrażająca temperaturę zasilania nazywana jest „krzywą grzania” i jest zwykle definiowana jako funkcja odcinkowa.

Krzywą grzewczą należy zdefiniować w fazie instalacji systemu. Zależy to od charakterystyki przegród zewnętrznych budynku, rodzaju dystrybucji ogrzewania (np. grzejniki lub ogrzewanie podłogowe) oraz projektowych warunków temperaturowych dla danej lokalizacji. Podejście to opiera się na założeniu, że dla danej temperatury zewnętrznej można zdefiniować temperaturę zasilania, aby zrównoważyć zapotrzebowanie na ogrzewanie budynku w celu zagwarantowania temperatury wewnętrznej odpowiadającej warunkom komfortu cieplnego. Biorąc pod uwagę przypadek Szwecji, zdecydowana większość instalacji pomp ciepła dla budynków mieszkalnych traktuje krzywą grzewczą jako jedyne wejście dla sterownika systemowego. Temperatura wewnętrzna jest w wielu przypadkach monitorowana, ale nie jest aktywnie wykorzystywana w implementacji logiki sterowania zaprezentowanej na Konferencji Pomp Ciepła MAE w 2017 roku.

W niniejszym artykule krótko podsumowano wyniki dotyczące opracowania algorytmu sterowania opartego na przewidywaniu zysku energii słonecznej.

Predykcyjne sterowanie pompą ciepła.

Tradycyjne podejście do sterowania pompą ciepła opiera się na krzywej ogrzewania budynku. Temperatura zasilania do systemu dystrybucji ogrzewania (lub chłodzenia) jest obliczana jako funkcja temperatury zewnętrznej.

Algorytm sterowania krzywą grzewczą jest stosunkowo łatwy do wdrożenia i konfiguracji i jest obecnie najpopularniejszym podejściem sterowania stosowanym w instalacjach domów jednorodzinnych. Mimo to zbyt często lekceważy się kilka dobrze znanych mankamentów tego podejścia.

Przede wszystkim temperatura wewnętrzna nie jest jednoznacznie powiązana z temperaturą zewnętrzną. Na przykład promieniowanie słoneczne i aktywność mieszkańców to zyski energii, które mogą znacząco wpłynąć na temperaturę wewnętrzną i komfort cieplny.

Projekt „Inteligentne strategie sterowania dla systemów pomp ciepła” [1] był projektem badawczym współfinansowanym przez Szwedzką Agencję Energii, ukierunkowanym na poprawę systemów ogrzewania domów jednorodzinnych pompami ciepła z tradycyjnym sterowaniem opartym na krzywej grzewczej budynku. W ramach projektu oceniono kilka możliwych korekt metody krzywej grzewczej budynku, które można potencjalnie wdrożyć zarówno w nowych, jak i istniejących sterownikach systemów pomp ciepła.

Przeprowadzono dokładną analizę, aby ocenić wpływ, jaki dodatkowe dane wejściowe w podejściu do sterowania krzywą grzania mogą mieć na oszczędność energii i komfort w pomieszczeniu. Dokładniej mówiąc, przewidywanie wewnętrznych zysków użytkownika, temperatury otoczenia, wiatru i promieniowania słonecznego należą do danych wejściowych uwzględnionych w badaniu dla różnych typów budynków jednorodzinnych. Badanie potencjalnej poprawy kontroli w oparciu o doskonałe przewidywanie

Modele symulacyjne instalacji pomp ciepła w domach jednorodzinnych zostały opracowane przy użyciu oprogramowania TRNSYS w celu przetestowania zaawansowanych strategii sterowania, które mogłyby prowadzić do minimalizacji zużycia energii przez pompę ciepła przy jednoczesnym zachowaniu ogólnego komfortu cieplnego. Wyniki uzyskane w symulacjach budynków pokazują, że można potencjalnie osiągnąć znaczną oszczędność energii poprzez systematyczne modyfikowanie krzywej grzewczej na co dzień w zależności od przewidywanych zysków energii z promieniowania słonecznego w wybranych okresach roku.

Kontrola typowego dziennego profilu promieniowania słonecznego może pomóc w wyjaśnieniu, w jaki sposób można przewidzieć dzienny przyrost energii promieniowania słonecznego. Jako przykład, Rysunek 1 przedstawia profil promieniowania słonecznego w Sztokholmie w Szwecji w ciągu jednego dnia. Profil promieniowania bezchmurnego nieba został obliczony na podstawie względnej pozycji Słońca.

Te obliczenia można łatwo wykonać w dowolnym momencie w danej lokalizacji i można je traktować jako takie same co roku. Na tym samym wykresie wykreślono również rzeczywiste zmierzone promieniowanie słoneczne, pokazując to, co nazywamy współczynnikiem promieniowania słonecznego.

Warto zauważyć, że pole pod krzywą „promieniowania czystego nieba” reprezentuje maksymalną energię dostarczaną przez promieniowanie słoneczne w wybranym dniu roku w danej lokalizacji. Z drugiej strony obszar pod krzywą „zmierzonego promieniowania” reprezentuje rzeczywistą energię dostarczoną przez promieniowanie słoneczne w tym samym dniu. Wśród przyczyn powodujących tłumienie promieniowania słonecznego, które pokazano na rysunku 1, zachmurzenie nieba jest jednym z najważniejszych czynników.

Prognoza pogody. W szczególności dla każdego dnia przewidywany zysk energetyczny spowodowany promieniowaniem słonecznym jest obliczany z uwzględnieniem teoretycznego profilu promieniowania słonecznego (łatwego do obliczenia i dostępnego dla dowolnej lokalizacji) oraz prognozowanego średniego pokrycia chmur. Ten model predykcyjny został dostrojony i przetestowany w modelach symulacyjnych opracowanych przez naszą grupę.

Należy zauważyć, że opisane w artykule sterowanie dotyczy również innych rodzajów systemów grzewczych (np. ciepłowniczych) i chłodniczych.

Na rysunku 2 przedstawiono wyniki uzyskane przez model dobowej prognozy promieniowania słonecznego w zakresie zużycia energii i oszczędności energii dla budynku jednorodzinnego o powierzchni 125 m2 z siedzibą w Sztokholmie.

Zazwyczaj w ciągu roku zdarzają się miesiące, w których średnia temperatura otoczenia jest dość zbliżona, podczas gdy promieniowanie słoneczne znacznie się różni. Na przykład w przypadku Sztokholmu można to wykazać biorąc pod uwagę listopad i kwiecień. Sterownik pompy ciepła bazujący jedynie na krzywej grzewczej będzie tak samo sterował systemem grzewczym zarówno w kwietniu jak i listopadzie, ponieważ temperatury otoczenia są stosunkowo podobne. Z drugiej strony wpływ promieniowania słonecznego (znacznie odmienny między listopadem a kwietniem) prowadziłby do możliwego przegrzania budynku, marnotrawstwa energii i większego niż potrzeba zużycia energii elektrycznej.

Z tych powodów opracowano model predykcyjny umożliwiający przewidywanie dziennego promieniowania słonecznego przy użyciu średniej wartości zachmurzenia dostarczonej przez

Na rysunku 2 zużycie energii przez system pompy ciepła w oparciu o tradycyjne podejście oparte na krzywej grzewczej jest oznaczone jako „sterowanie podstawowe”. Zużycie energii przez ten sam system kontrolowany z uwzględnieniem przewidywania dziennego przyrostu promieniowania słonecznego jest oznaczone jako „proponowana kontrola”. Ten sam rysunek przedstawia miesięczne oszczędności energii uzyskane przez model predykcyjny promieniowania słonecznego w porównaniu z tradycyjnym podejściem kontrolnym.

Miesięczny profil oszczędności energii wyraźnie nie jest jednolity, ponieważ, jak wspomniano powyżej, największy potencjał oszczędności energii występuje przy stosunkowo niskiej temperaturze otoczenia i stosunkowo wysokich zyskach promieniowania słonecznego. Warunki te zwykle odpowiadają okresowi od końca zimy do miesięcy wiosennych.

Wyniki uzyskano biorąc pod uwagę dane pogodowe dla Sztokholmu w latach 2014-2017 (źródła: http://slb.nu i https://openweathermap.org/). W Sztokholmie miesięczny szczyt oszczędności energii w tym okresie zawsze występuje w kwietniu i może wynosić do 25%. Wnioski W niniejszym opracowaniu, wychodząc od wspólnego podejścia do sterowania przyjętego w zdecydowanej większości szwedzkich
systemów pomp ciepła, uwzględniono krzywą grzewczą, dodatkowe zmienne wejściowe oparte na zachowaniu człowieka i informacje o pogodzie w celu zbadania potencjału oszczędności energii
zmodyfikowanego sterowania algorytmy. Wyniki przedstawione w tym artykule skupiają się na znaczących oszczędnościach energii, które można uzyskać, biorąc pod uwagę prognozę dziennych zysków promieniowania słonecznego. Poprzez symulacje systemu budowlanego wykonane za pomocą oprogramowania TRNSYS, badanie nowego kon Metoda trol została opracowana, aby umożliwić przewidywanie dziennego promieniowania słonecznego bez konieczności instalowania w systemie dodatkowych czujników. Przeprowadzono symulacje w celu porównania opracowanej metody sterowania z tradycyjną metodą sterowania.
Uzyskane wyniki pokazują, że roczna oszczędność energii, którą można osiągnąć, wynosi około 9%, a miesięczna oszczędność energii większa niż 25% jest możliwa. Największą oszczędność energii dla modelowanego systemu uzyskuje się zazwyczaj w okresie wiosennym. Warto zauważyć, że przedstawione tutaj strategie sterowania mogą być realizowane zarówno w nowych, jak i istniejących instalacjach
grzewczych. Nie jest wymagany bezpośredni pomiar promieniowania słonecznego i nie są potrzebne żadne większe modyfikacje systemu. Algorytm sterowania może w rzeczywistości zostać zaimplementowany poprzez aktualizację oprogramowania sterownika; nie są wymagane żadne dodatkowe czujniki ani inwazyjny sprzęt. Należy również zauważyć, że opisane w artykule sterowanie dotyczy również innych rodzajów systemów grzewczych (np. ciepłowniczych) i chłodniczych.