Implementasi Model Predictive Control (MPC) pada sistem HVAC Skala Kecil untuk Optimasi Kinerja Termal dan Efisiensi Energi

Authors

  • Fadilah Fadilah Universitas Muhammadiyah Palembang
  • Zulkiffli Saleh Universitas Muhammadiyah Palembang
  • Hafiidh Muzaki Universitas Muhammadiyah Palembang
  • Asri Indah Lestari Universitas Muhammadiyah Palembang
  • Yosi Apriani Universitas Muhammadiyah Tangerang

DOI:

https://doi.org/10.32502/jse.v10i2.1691

Keywords:

Model Predictive Control, HVAC, Efisiensi Energi, Sistem Kendali

Abstract

Sistem Heating, Ventilation, dan Air Conditioning (HVAC) merupakan salah satu penyumbang konsumsi energi terbesar pada bangunan, sehingga diperlukan strategi kendali yang tidak hanya mampu menjaga kenyamanan termal tetapi juga meningkatkan efisiensi energi. Metode kendali konvensional PID memiliki keterbatasan dalam menangani kendala system dan perubahan kondisi lingkungan. Oleh karena itu, penelitian ini mengkaji implementasi Model Predictive Control (MPC) pada subsistem Air Conditioner (AC) pada HVAC skala kecil untuk mengoptimalkan kinerja termal dan konsumsi energi. Sistem HVAC dimodelkan sebagai sistem termal satu zona menggunakan pendekatan lumped parameter dan direpresentasikan dalam bentuk model state-space diskrit. MPC dirancang dengan fungsi objektif yang meminimalkan kesalahan pelacakan suhu terhadap setpoint dan perubahan daya pendinginan dengan memeprtimbangkan kendala operasional system. Pengujian dilakukan melalui simulasi menggunakan MATLAB dengan skenario pelacakan setpoint suhu dan gangguan lingkungan. Kinerja MPC dibandingkan dengan kendali PID konvensional berdasarkan respon suhu dan konsumsi energi. Hasil simulasi menunjukkan bahwa MPC mampu menghasilkan respons suhu yang stabil dengan konsumsi energi yang lebih rendah dibandingkan kendali PID. Secara kuantitatif, MPC membutuhkan energi sekitas 56,6 Wh, lebih rendah dibanding PID sebesar 58,5 Wh. Meskipun demikian, MPC memiliki waktu tunak yang sedikit lebih lama, yaitu sekitar 8 menit, dibandingkan dengan 6 menit pada kendali PID. Selain itu, MPC menghasilkan aksi kendali yang lebih halus, yang terlihat dari perubahan daya pendinginan yang lebih terkendali. Hasil ini menunjukkan bahwa MPC efektif sebagai alternatif kendali untuk meningkatkan kenyamanan termal dan efisiensi energi pada system HVAC skala kecil.

References

A. Afram and F. Janabi-Sharifi. (2014). Theory and applications of HVAC control systems – A review. heory and applications of HVAC control systems – A review, 343-355.

A. Afram, F. J.-S. (2017). Artificial neural network (ANN) based model predictive control (MPC) and optimization of HVAC systems. Energy and Buildings, 96-113.

A. Parisio, E. R. (2014). A model predictive control approach to microgrid operation optimization. IEEE Transaction on Control Systems Technology, 1813-1827.

Afram, A. J.-s. (2021). Artificial Neural network based model predictive control for HVAC systems. energy and Buildings.

Agency, I. E. (2019). Energy Efficiency in Buildings: Policies and Best Practices,. Paris: IEA Publications.

ASHRAE. (2017). ASHRAE Handbook: Fundamental. Atlanta: USA: ASHRAE.

Clarke, J. A. (2001). enegry simulation Building Design, 2nd ed. Oxford: UK: Butterworth-Heinemann.

Dragona, J. a. (2020). All you need to kow abaout model predictive control for buildings,. annual reviews in control.

E. F. Camacho and C. Bordons. (2013). Model Predictive Control, 2nd ed. London: Springer.

F. Oldewurtel, A. P. (2012). Energy efficient building climate control using stochastic model predictive control. Automatica, 2729-2737.

Hägglund, K. J. (1995). PID Controllers: Theory, Design, and Tuning, 2nd ed. USA:ISA: Research Triangle Park, NC.

J. B. Rawlings and D. Q. Mayne. (2009). Model Predictive Control: Theory and Design. Madison, WI: USA: Nob Hill Publising.

J. Drgoňa, D. A. (2020). All you need to know about model predictive control for buildings. Annual Reviews in Control, 190-232.

Juan, H., Haoran, L., Natasa, N., & Gongsheng, H. (2022). Model predictive control under weather forecast uncertainty for HVAC systems in University buildings. Energy & Buildings.

K. Ogata. (1995). Discrete-Time Control Systems, 2nd ed. Upper Saddle River, NJ: USA: Prentice Hall.

Killian, M. &. (2021). Implementasi model predictive control for energy-efficient buildings. Buildings and enviroment.

Kolokotsa, D. (2016). the role of smart grids in the building sector. Energy and Buildings, 703-708.

L, P.-L., J, O., & C, P. (2008). A review on bulidings energy consumtion information. energy and buildings, 394-398.

Li, H. S. (2022). MPC-based energy management for smart buldings. Energy.

M. J. Atkins, M. A. (2012). Transient Energy simulation of buildings. Applied Energy, 49-56.

M. Killian and M. Kozek. (2016). Ten questions concerning model predictive control for energy efficient buildings. Building and Environment, 403-412.

Md, A., Rajam, K., Anil, S. y., Ranjeet, K. A., & V.P., S. (2023). Recent developments trends in HVAC (heating, ventilation, and air-conditionging) systems: A comprehensive review. Materialstoday: Proceedings.

S. Wang and Z. Ma. (2008). Supervisory and optimal control of building HVAC systems: A review. HVAC&R Research, 3-32.

Saman, T., Panis, H., & Ali, R. (2022). Model Predictive control pf Heating ventilation, and Air conditioning (HVAC) systems: A State-of-the-art review. Journal of Building Engineering.

Shiyu , Y., Man, P. W., & Chen, W. (2024). Model Preductive control with adapative machine-learning-based model for building energy efficiency and comfort optimization. IET Electrical Systems in Transportastion.

Skogestad, S. (2003). Simple analytic rules for model reduction and PID controller tuning. Journal of Process Control, 291-309.

Wang, R. Y. (2014). Development of multi-objective MPC for building energy management. Energy and Buildings, 415-426.

Y. Ma, A. K. (2012). Predictive control for energy efficient buildings with thermal storage. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 712-722.

Yaohua, T., Junchao, X., & Shen, Y. (2024). Energy Management Strategu Based on Model Predictive COntrol-Differential Evolution for hybrid energy storage system in Electrice Vehicles. IET electrical Systems in Transportation, 1-13.

Zhang, Y. L. (2022). Energy efficient control strategy for HVAC systems using predictive methods. Applied Energy.

Downloads

Published

2026-03-16

How to Cite

Fadilah, F., Zulkiffli Saleh, Hafiidh Muzaki, Asri Indah Lestari, & Yosi Apriani. (2026). Implementasi Model Predictive Control (MPC) pada sistem HVAC Skala Kecil untuk Optimasi Kinerja Termal dan Efisiensi Energi. Jurnal Surya Energy, 10(2), 99–106. https://doi.org/10.32502/jse.v10i2.1691

Issue

Section

Articles