Mô hình hoá năng lượng và vận hành tối ưu với công nghệ Internet of Thing cho toà nhà tiết kiệm năng lượng

CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC - SESSION TWELVE

MÔ HÌNH HỐ NĂNG LƯỢNG VÀ VẬN HÀNH TỐI ƯU
VỚI CƠNG NGHỆ INTERNET OF THING CHO TOÀ NHÀ
TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG
Đào Văn Dũng(1)
(1) Sinh viên khoa Điện – Đại học Công Nghiệp Hà Nội
Email:
Giảng viên hướng dẫn: TS. Đặng Hoàng Anh

TĨM TẮT
Với tình hình biến đổi khí hậu ngày càng

đánh giá một hệ thống vận hành tối ưu hay

xấu đi như hiện nay, việc bảo vệ môi trường

không cần phải dựa trên các cơ sở thực

ngày càng được xem trọng. Bên cạnh các

tiễn và các thông số cụ thể. Mà để có thể

phương pháp bảo vệ mơi trường như

thu được kết quả đó sẽ rất tốn kém và mất

khắc phục ô nhiễm môi trường, sử dụng

nhiều thời gian Vì vậy việc áp dụng các mô

các nguồn năng lượng tái tạo thì việc tiết

hình mơ phỏng năng lượng trở thành một

kiệm năng lượng, sử dụng tối ưu nguồn

biện pháp được lựa chọn nhằm đánh giá

năng lượng cũng là một trong những việc

độ hiệu quả các chiến lược vận hành trước

rất là được quan tâm. Tuy nhiên để có thể

khi đưa vào thực nghiệm.

Từ khóa: Giám sát năng lượng, Điều khiển tự động,Tối ưu hoá, Vận hành tối ưu năng lượng,
Cảm biến và điều khiển, Mơ hình hố năng lượng, Mơ phỏng năng lượng.

1. GIỚI THIỆU
Ngày ngay, với sự phát triển của xã hội,

kê về cơ cấu sử dụng năng lượng cho các

cuộc sống của con người ngày càng tiện

loại hình tồ nhà, tiêu thụ lớn nhất chính

nghi và hiện đại. Kéo theo sự phát triển

là hệ thống điều hồ khơng khí với khoảng

đó, nhu cầu sử dụng năng lượng ngày

40%, tiếp theo là chiếu sáng chiếm khoảng

càng được tăng cao, đặc biệt là nhu cầu về

30% tổng lượng tiêu thụ. Chính vì vậy việc

nguồn năng lượng điện. Chính việc này đã

thực hiện tốt về tiết kiệm năng lượng và

góp phần khơng nhỏ vào sự thay đổi khí

sử dụng hiệu quả các nguồn năng lượng

hậu và nóng lên tồn cầu, làm cạn kiệt các

sẽ giúp giảm tiêu thụ năng lượng, hạn chế

nguồn tài nguyên thiên nhiên. Theo thống

các tác động xấu đến môi trường cũng như

kê, tổng năng lượng tiêu thụ cho các cơng

giảm lượng phát thải nhà kính. Một trong

trình xây dựng chiếm từ 40%-70% năng

những giải pháp tiết kiệm năng lượng đó

lượng cung cấp cho đơ thị. Và theo thống

chính là sử dụng các phương pháp điều

244 | DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO


CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC - SESSION TWELVE

khiển thơng minh.

đó, các thiết bị chấp hành lệnh và giám sát

Một hệ thống vận hành thông minh và
tối ưu cần phải đảm bảo độ tiện nghi cho
người sử dụng trong khi vẫn phải đảm bảo
việc sử dụng tiết kiệm năng lượng. Tuy
nhiên với các chiến lược đưa ra, ta không
thể thử nghiệm từng cái với hệ thống thực

được xây dựng dựa trên lập trình nhúng
như là Arduino. Các phần mềm mã nguồn
mở như là Openhab, MQTT, InfluxDB,… có
vai trị như là bộ não giúp điều khiển giám
sát các thiết bị cũng như đóng vai trị thành
một hệ thu thập dữ liệu.

vì như vậy sẽ tốn rất nhiều chi phí và thời
gian. Vì vậy việc đưa các chiến lược trên
thơng qua một mơ hình mơ phỏng sẽ giúp
ta có kết quả gần sát với thực tế nhất. Dựa
trên các kết qua thu được sẽ áp dụng với
Hình 1: Sơ đồ nguyên lý hệ thống điều

các hệ thống thực.
Vì vậy nhóm nghiên cứu đưa ra các mục
tiêu cho đề tài bao gồm:
•

•

Xét về tổng quan, hệ thống sẽ bao gồm 3

Xây dựng hệ thống giám sát điều khiển

thành phần chính là các thiết bị giám sát

tự động hố tồ nhà

năng lượng và cảm biến, các thiết bị điều

Xây dựng mơ hình năng lượng và triển
khai mơ phỏng năng lượng

•

khiển tự động hố toà nhà

khiển và bộ điều khiển trung tâm. Các thiết
bị giám sát, cảm biến và điều khiển sẽ được
kết nối và vận hành thông qua bộ điều

Đưa ra chiến lược vận hành tối ưu hố

khiển trung tâm thơng qua các chuẩn giao

năng lượng cho tồ nhà

tiếp M2M (hình 1).
2.2 Mơ hình hố năng lượng và mơ phỏng

2. PHƯƠNG PHÁP

năng lượng

2.1 Hệ thống giám sát, điều khiển tự động

Đối với việc xây dựng mơ hình năng lượng,

hố tồ nhà

mơ hình xây dựng cần phải có đáp ứng đủ

Việc xây dựng hệ thống điều khiển tự động

các thông số để phục vụ cho việc tính tốn

hố tồ nhà nhằm mục đích giúp cho hệ

mô phỏng, không chỉ bao gồm các tham

thống sẽ vận hành đúng theo như những

số như kết cấu, vật liệu mà cịn cả các mơ

gì mà chiến lược vận hành đề ra. Hệ thống

hình hệ thống điều khiển tự động cũng cần

sẽ được xây dựng dựa trên các phần cứng

thiết phải đưa vào trong mơ hình. Sau đó

và phần mềm như mã nguồn mở. Trong

mơ hình cần được mơ hình tốn học hố

DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO | 245


CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC - SESSION TWELVE

để thực hiện việc tính tốn. Vì vậy các phần
mềm mơ phỏng (EnergyPlus,…) được sử
dụng trong việc xây dựng mơ hình và tính
tốn mơ phỏng.

Hình 3: Tối ưu hố chiến lược vận hành

Hình 2: Xây dựng mơ hình mơ phỏng
năng lượng
2.3 Tối ưu hố chiến lược vận hành tự động
Từ mơ hình năng lượng đã xây dựng được,

Hình 4: Một số cơ sở dữ liệu thu thập được

ta có thể đưa vào các chiến lược vận hành
đã đề ra để có thể thực hiện tính tốn mơ

Dự kiến tiếp theo tác giả sẽ bắt tay vào

phỏng. Sau đó dựa trên các tiêu chí đã

xây dựng lên các mơ hình năng lượng và

đặt ra ban đầu ( tiện nghi, tiết kiệm năng

có thể đưa vào các chiến lược vận hành để

lượng,…) và kết quả nhận được sau khi

thực hiện tiến hành mô phỏng, tính tốn.

thực hiện tính tốn mơ phỏng cho khoảng

Kết quả cuối cùng được hướng đến sẽ là

thời gian dài( 1 tháng, 1 năm,…) ta tiếp tục

một hệ thống vận hành thông minh theo

tối ưu lại và thực hiện việc mơ phỏng, từ đó

các chiến lược tối ưu hố. Các kết quả thu

có thể đánh giá được chiến lược nào tối ưu

được sẽ tiếp tục được đưa ra vào các công

nhất để đưa vào áp dụng thực nghiệm với

bố khoa học sau.

hệ thống tự động hoá đã xây dựng được.
Mục đích cuối cùng là hướng đến đưa ra
được chiến lược vận hành tối ưu cho hệ
thống.
246 | DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO


CÁC ĐỀ XUẤT NGHIÊN CỨU KHOA HỌC - SESSION TWELVE

3. KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Hệ thống điều khiển tự động không phải

[1] Pierluigi Siano, Demand response and smart grids—A
survey, Renewable and Sustainable Energy Reviews,
Volume 30, February 2014, Pages 461-478
[2] Angeliki Kylili, Paris A. Fokaides “European
smart cities: The role of zero energy buildings”,
Sustainable Cities and Society, Volume 15, July
2015, Pages 86-95.
[3] Daniel Tenfen; Benoit Delinchant; Frédéric Wurtz; Erlon
C. Finardi; Jaqueline Rolim; Rubipiara C. Fernandes,
“Load Demand, Batteries, and Electric Vehicles
Modelling to the Energy Management of Microgrids”,
Workshop ELECON, Magdeburg, October 2014.
[4] Hoang-Anh Dang, Benoit Delinchant, and Frederic
Wurtz. Toward building energy management:
Electric analog modeling for thermal behaviour
simulation. Nov 14-16, 2016, IEEE ICSET 2016
Conference, Hanoi, Vietnam.
[5] Hoang-Anh Dang, Benoit Delinchant, and Frederic
Wurtz. Modélisation en vue de la simulation
énergétique des bâtiments : Application au
prototypage virtuel et à la gestion optimale de PREDIS
MHI. PhD Thesis 2013, University of Grenoble Alpes.
[6] Edward M. Smith, David R. Sewell, Patrick T. Golden,
System and method for energy management, US
Patent 6,785,592, 2004.
[7] Van-Binh Dinh, Benoit Delinchant, and
Frederic Wurtz. Méthodes et outils pour le
dimensionnement des bâtiments et des systèmes

énergétiques en phase d’esquisse intégrant la
gestion optimale. PhD Thesis 2016, University of
Grenoble Alpes.
[8] IEC, Internet of things: Wireless sensor networks,
White paper, 2014.
[9] Techmaster Team, 2018, [IoT] Những điều cần biết về
giao thức MQTT, />iot-giao-thuc-mqtt-va-ung-dung-trong-iot

là ý tưởng mới lạ với mọi người. Tuy nhiên
việc đưa vào các chiến lược vận hành tối
ưu hố thì lại chưa được quan tâm rộng rãi.
Vì vậy việc đưa vào các giải pháp tổng thể
là điều cần thiết và để phát huy được hiệu
quả một cách tối đa khả năng của hệ thống.
Đây sẽ là một trong các giải pháp giúp cho
toà nhà đạt được mức Zero Net Energy khi
kết hợp với các hệ thống sử dụng nguồn
năng lượng tái tạo.

NHÓM SINH VIÊN THỰC HIỆN
Đào Văn Dũng Sinh năm 1999, sinh viên
K12, khoa Điện, chuyên nghành Tự Động
Hoá, Trường Đại học Công Nghiệp hà Nội.
Hướng nghiên cứu hiện tại là lập trình
nhúng và IOT.
GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
TS. Đặng Hồng Anh Tốt nghiệp Tiến sỹ
ngành Kỹ Thuật Điện (2013) tại Trường Đại
học Grenoble, CH Pháp. Lĩnh vực nghiên
cứu chính hiện nay xoay quanh các vấn

đề về Hiệu quả năng lượng trong toà nhà
thơng minh, tích hợp năng lượng tái tạo
hướng tới Zero Energy Building. Các nghiên
cứu chủ yếu gần đây tạp trung làm chủ hệ
thống IOT cho tồ nhà và Mơ phỏng năng
lượng. Các nghiên cứu tiếp theo trong
tương lai gần định hướng vào các vấn đề
tối ưu năng lượng, tiện nghi chi phí cho hệ
thống thực và các ứng dụng AI liên quan.

DIỄN ĐÀN SINH VIÊN 2020 - NĂNG LƯỢNG TÁI TẠO | 247