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Hierarchische modellprädiktive Regelung für komplexe Gebäudeenergiesysteme In diesem Beitrag wird eine hierarchische Modelica‐basierte modellprädiktive Regelung (MPC) vorgestellt, um komplexe Gebäudeenergiesysteme mit unterschiedlichen Dynamiken zu regeln. Das hierarchische MPC‐Konzept adressiert die Herausforderung in Gebäudeenergiesystemen, in denen gleichzeitig sowohl langsame Dynamiken wie in thermisch aktivierten Bauteilsystemen (TABS) als auch schnelle Dynamiken wie in Lüftungsgeräten geregelt werden. Der Ansatz berücksichtigt mögliche Vorhersage‐Fehler von System‐Störgrößen (z. B. Wetter, Belegung) und stellt Antizipation, Reaktivität und Echtzeitfähigkeit sicher. Darüber hinaus ermöglicht die Modellierung die Berücksichtigung sowohl des thermischen als auch des visuellen Komforts durch Integration eines Norm‐basierten Modells für Jalousien. Es berechnet die Transmission von Gesamtenergie und Licht für direkte und diffuse solare Strahlung basierend auf der Steuerung des Neigungswinkels und der vertikalen Stellung der Lamellen. Die Vorteile gegenüber einer einzelnen MPC, regelbasiertem Ansatz (RBC) und PID‐Reglern werden in Simulationen an einem nichtlinearen Modelica Raum‐Modell demonstriert.

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With regard to climate change, it is imperative to reduce greenhouse gas emissions. One solution approach is to increase energy efficiency in buildings. Buildings contribute a high share of the total global energy usage. As the rate of new building constructions is low, measures applicable to existing buildings become paramount. Before applying new approaches on a large scale, it is necessary to evaluate them in a representative, realistic environment. Living labs such as the Living Lab Energy Campus (LLEC) at Forschungszentrum Jülich (FZJ) facilitate innovative monitoring and control approaches in a real-world setting. In this work, we investigate the required steps for bringing sensor and control networks, comprising more than 1800 devices, into 18 existing and new buildings. This enables both room-level monitoring and control, as well as the integration of building-wide automation. By introducing an ICT infrastructure, we pave the way towards holistic approaches on a district level. We describe the workflows used for selected instrumentation variants and show first insights from the operation of the resulting infrastructure. We show that the investigated instrumentation variants exhibit similar characteristics; however, they affect control behavior differently. We emphasize that instrumentation should be planned in the context of existing infrastructure. Moreover, we present and evaluate sample measurements obtained from different buildings.