Optimization framework for improving energy flexibility in residential buildings

Abstract

Energy flexibility is balancing the supply and demand of a building according to climate conditions, user preferences, and grid constraints. Energy flexibility in households is a practical approach to achieving sustainability in the building sector. However, the diversity in flexibility potential of energy systems and climatic variability complicate the selection of envelope parameters and building energy systems (BESs). This study aimed to design a framework to improve the energy flexibility of the building. For this purpose, a single-family house and diversified BESs were simulated in a TRNSYS-Python co-simulation platform. Initially, the bi-objective optimization identified flexible building envelopes in twenty-four locations. Then, the multi-criteria assessment of BESs was conducted using life-cycle energy flexibility indicators. Lastly, the energy flexibility potential of the BES was evaluated by employing steady-state optimization and model predictive control (MPC). The findings of this work set a benchmark for flexible household envelopes. The systematic approach for selecting BES could guide the energy system design, providing insight into energy flexibility. Further, this investigation has established that the dataset of building thermal load, boundary conditions, and control disturbances can be used to develop an MPC-based dynamic control. That controller could be employed on different BESs to achieve energy flexibility.

Energieflexibilität ist der Ausgleich von Versorgung und Bedarf eines Gebäudes je nach Klima, Nutzerpräferenzen und Netzbeschränkungen. Energieflexibilität ist damit ein praktischer Ansatz für Nachhaltigkeit in Gebäuden. Die Vielfalt des Flexibilitätspotenzials von Energiesystemen und die klimatischen Unterschiede erschweren jedoch die Auswahl von Hüllparametern und Gebäudeenergiesystemen (BESs). Diese Studie zielte darauf ab, einen Rahmen zur Verbesserung der energetischen Flexibilität von Gebäuden zu entwickeln. Hierzu wurden ein Einfamilienhaus und verschiedene BES in einer TRNSYS-Python Co-Simulationsplattform simuliert. Zunächst wurden über eine bi-objektive Optimierung flexible Gebäudehüllen an vierundzwanzig Standorten ermittelt. Danach erfolgte eine multikriterielle Bewertung der BES anhand von Energieflexibilitätsindikatoren über den gesamten Lebenszyklus. Schließlich wurde das Energieflexibilitätspotenzial der BES durch den Einsatz statischer Optimierung und modellprädiktiver Regelung (MPC) bewertet. Die Ergebnisse dieser Arbeit setzen einen Maßstab für flexible Gebäudehüllen. Der systematische Ansatz zur Auswahl von BES könnte als Leitfaden für die Auslegung zukünftiger Systeme dienen. Darüber hinaus hat die Untersuchung ergeben, dass Daten zu thermischer Belastung des Gebäudes, Randbedingungen und Regelungsstörungen zur Entwicklung eines MPC verwendet werden können. Dieser Regler könnte bei verschiedenen BES eingesetzt werden, um Energieflexibilität zu erreichen.