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Control interval effects in MPC-based heat pump scheduling
a large-scale optimization study for industrial application
Nina Resch
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Roland Braune
DOI
10.25365/thesis.81739
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-17505.76524.731720-3
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit untersucht, wie die Länge des Steuerungsintervalls den Leistungsunterschied zwischen exakter ganzzahliger Programmierung (INT) und kombinatorischer Integralapproximation (CIA) bei der Steuerung von Wärmepumpen mit Model Predictive Control beeinflusst. Die Studie wurde in Zusammenarbeit mit der Procon Data GmbH durchgeführt. Sie behandelt eine Lücke in der bisherigen Forschung, da viele Studien nur einzelne Gebäude oder wenige Szenarien betrachten und deshalb schwer zu verallgemeinern sind. In einer vollständig faktoriellen Simulationsstudie mit 116.640 Szenarien pro Formulierung werden INT, CIA und die LP-Relaxierung verglichen. Dabei werden sechs Wetterregimes, sechs Preisszenarien, drei Gebäudetypen, drei Wärmepumpentypen, sechs Temperatursollwerte und vier Komfortbandbreiten sowie drei Steuerungsintervalle berücksichtigt. Die Ergebnisse zeigen, dass größere Steuerungsintervalle den Unterschied zwischen CIA und INT verringern. Das Betriebsregime ist jedoch der wichtigste Einflussfaktor, weil es den Unterschied stärker beeinflusst als das Steuerungsintervall. Die höheren Gesamtkosten von CIA entstehen hauptsächlich durch Komfortverletzungen und nicht durch Energie- oder Stromkosten. Die Kostenunterschiede liegen je nach Regime und Steuerungsintervall zwischen 2 % und 493 %. Der Unterschied bei den Stromkosten hängt stark vom Preisszenario ab. Die Kosten durch Komfortverletzungen sind dagegen fast unabhängig vom Preis. Außerdem ist CIA deutlich schneller als INT. Je nach Situation ist CIA 19- bis 1.616-mal schneller. Die maximale Rechenzeit beträgt 0,062 Sekunden über alle getesteten Szenarien.
Abstract
(Englisch)
This thesis investigates how control interval length shapes the performance trade-off between exact integer programming (INT) and combinatorial integral approximation (CIA) for heat pump Model Predictive Control. The study was conducted as part of an industrial partnership between Procon Data GmbH and, to the best of our knowledge, addresses a systematic gap in the literature: existing formulation comparisons are typically limited to single buildings or a small number of scenarios, making it difficult to draw generalizable conclusions. A full-factorial simulation study covering 116,640 scenarios per formulation compares INT, CIA, and LP relaxation across six weather regimes, six price scenarios, three building types, three heat pump types, six temperature setpoints, and four comfort band widths at three control interval lengths. It is observed that coarser control intervals consistently narrow the CIA–INT gap, but the operating regime is the stronger driver — it tells you more about the expected gap than the control interval does. CIA's higher total cost comes primarily from comfort violations rather than energy or electricity cost, with gaps ranging from 2% to 493% depending on regime and control interval. CIA's electricity cost disadvantage is strongly modulated by price scenario, while penalty cost is almost entirely price-insensitive. Notably, CIA is 19× to 1,616× faster than INT depending on operating conditions, with a maximum observed runtime of 0.062 seconds across all tested scenarios.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Modellprädiktive Regelung Wärmepumpensteuerung Ganzzahlige Programmierung Kombinatorische Integralapproximation Thermischer Komfort Varianzanalyse
Schlagwörter
(Englisch)
Model Predictive Control Heat pump scheduling Integer programming Combinatorial Integral Approximation Control interval Mixed-integer optimization Building energy optimization Full-factorial simulation Synthetic scenario generation Analysis of Variance ANOVA RC thermal model Thermal comfort LP relaxation Integrality gap Smart Grid Ready
Autor*innen
Nina Resch
Haupttitel (Englisch)
Control interval effects in MPC-based heat pump scheduling
Hauptuntertitel (Englisch)
a large-scale optimization study for industrial application
Publikationsjahr
2026
Umfangsangabe
viii, 101 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Roland Braune
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.99 Betriebswirtschaft. Sonstiges
AC Nummer
AC17973566
Utheses ID
81513
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |