HVAC (Heating, ventilation and air conditioning) systems are generally used for controlling the air condition inside of the large scale buildings. A PID controller has been most widely used for HVAC system control in real application, because of its convenience. However, the tuning process of PID controllers which is essential for satisfactory control performance is difficult and time consuming when the controlled objects have nonlinear behaviors. In order to substitute the conventional PID controller, recently advanced control algorithms have been proposed. Moreover, since the energy consumption saving becomes a global issue, an advance control algorithm for HVAC system which comprises a large portion of the energy consumption of a building is needed to reduce energy consumption of a building.
In this paper, advanced control algorithm, fuzzy logic control, for HVAC control system is introduced and its applicability is examined. To verify the applicability of the algorithm, HVAC system modeling and numerical simulation of control algorithm are carried out. The HVAC system modeling is composed with the air handling unit and the room model. Three controllers are designed in accordance with the HVAC system model. The performance of the three control algorithms is evaluated by comparing with each other and the pros and cons of each control algorithm are examined.
HVAC 시스템은 건물의 냉, 난방, 감, 가습, 통풍을 담당하며 건물 내부 공기를 쾌적하게 유지하도록 하는 통합적인 시스템이다. HVAC 시스템은 크게 공조기, 냉각기, 보일러, 제어 판넬로 이루어져있고 건물 내부 온도를 제어하는 방법에 따라 정풍량 공조기와 변풍량 공조기로 나뉜다. 최근 건물의 대형화와 효율적인 건물 에너지 관리분야의 관심도가 높아지면서 고급 제어 알고리즘을 적용한 HVAC 시스템 제어의 연구가 활발하게 진행되고 있따. 산업 현장에서 가장 널리 쓰이는 PID 제어기는 그 구조가 간단하여 적용이 용이하고 비교적 좋은 제어 성능을 얻을 수 있다는 장점이 있따. 하지만, 시간 지연이 길거나 시스템이 시간에 따라 변하는 경우에는 기존의 고정된 제어 이득으로 좋은 제어 성능을 얻기 힘들다는 단점이 있따. 본 연구에서는 이점을 보완하기 위한 세가지 제어 알고리즘을 선정하고 이를 실제 HVAC 시스템을 반영한 모델에 적용하여 각 알고리즘의 장, 단점과 적용 가능성을 살펴보았다.
HVAC 시스템의 구성 요소를 고려하여 공조기와 방의 모델링을 수행하였다. 공조기 내부의 냉각수가 흐르는 냉각 코일에서 일어나는 열 교환으로 차가운 공기가 만들어지고, 이 공기는 펜을 거쳐 방안으로 전달된다. 방 안은 내부로부터의 열 부하와 외부로부터의 열 부하로 인해 온도가 올라가고 방 안을 순환환 공기는 환풍기를 통해 공조기로 다시 돌아간다. 각 모델에 들어오는 공기와 나가는 공기의 온도 변화를 에너지 보존 법칙을 이용하여 간략하게 수식화하여 HVAC 시스템을 상태 방정식으로 나타내었다.
본 연구에서는 퍼지 논리제어, 퍼지 자기동조 PID 제어, 모델 예측 제어를 설계하고 수치해석을 통해 그 적용가능성을 검토하였다. 퍼지논리제어는 복잡한 비선형 시스템을 언어 변수와 제어 규칙을 이용하여 간단하게 제어할 수 있도록 하는 장점이 있다. 하지만 적용 과정에서 언어변수와 제어 규칙을 서술하는데 전문가의 경험적인 지식이 필요하고 제어기 설계가 복잡해지면 내부의 상호작용을 파악하는데 어려움이 생길 수 있다. 퍼지 자기동조 제어기는 퍼지 제어기의 불안정성과 PID 의 고정 제어이득에서 오는 성능 저하를 보완할 수 있다는 장점이 있따. 퍼지 동조 함수의 역할을 정의하는 방법에 따라 다양한 형태의 제어기를 설계할 수 있는데, 본 연구에서는 기존 PID 제어이득과 제어이득의 최대, 최솟값을 이용하여 새로운 제어이득을 계산하는 방법을 택하였다. 이는 초기 제어이득과 제어이득의 최대, 최솟값을 설정하는 과정이 필요하지만, 시스템의 안정성을 높이고 빠르게 새로운 제어 이득을 계산할 수 있도록 한다. 모델예측제어는 제어 대상의 모델을 기반으로 시스템의 응답을 예측하고 목적 함수를 최소로 하는 제어 입력을 계산하는 방법으로, 정확한 모델과 외란 예측이 가능한 경우에는 가장 정확하고 좋은 제어 성능을 보인다. 또한 목적함수와 제약 조건의 설정을 조정하여 제어 목표에 맞는 제어기 설계를 가능하게 한다. 하지만 매 시간 최적화 문제를 풀어 제어 입력을 계산하기 때문에 제어 입력 계산에 긴 시간과 과정이 소요된다.
본 연구에서는 세가지 제어 알고리즘을 보다 정확한 HVAC 시스템 모델에 적용하여 각 알고리즘의 적용가능성을 수치해석적으로 분석하였다. 각각의 제어알고리즘은 제어기 설계과정과 수치해석 결과를 반영하여 적용 환경과 목적을 고려하여 그 특징을 살펴보면 다음과 같다. 퍼지 논리제어기는 제어기 설계과정에서 전문가의 경험과 지식에 크게 영향을 받지만 robust 한 제어 결과를 얻을 수 있다. 퍼지 자기동조 PID 제어기의 경우 기존의 PID 제어기의 제어 이득을 새롭게 조정하기 때문에 안정적이고 시스템의 변화에 빠르게 적응할 수 있다. 모델예측제어는 제어기 설계과정에서 시스템 모델이 필요하고 제어 입력 계산에 비교적 많은 시간이 소요되지만 외란 정보를 반영하여 에너지 효율적인 제어기를 설계할 수 있도록 한다.
