Модельно-упреждающее управление тепловым режимом здания

Вильдан Вильданович Абдуллин

Аннотация


Рассматривается использование метода модельно-упреждающего управления тепловым режимом многоэтажного здания. Описана структура системы модельно-упреждающего управления, включающая в себя реализуемый в стандартных автоматизированных тепловых пунктах контур базового управления по основному возмущающему воздействию – температуре наружного воздуха – и корректирующий контур, в котором реализовано модельно-упреждающее управление с использованием модели обратной динамики. Предлагаемая модель осуществляет оценку в реальном времени влияния неизмеряемых возмущающих факторов на температуру воздуха в помещениях здания. В рассматриваемой модели осуществлено разделение протекающих в системе процессов на имеющие быструю и медленную динамику. Измерение температуры воздуха в помещениях здания осуществляется с использованием датчиков, объединенных в распределенную сеть полевого уровня. Оценка обобщенного температурного возмущения осуществлена с применением прогнозирующих свойств экспоненциального сглаживания. Статья также содержит результаты внедрения системы на учебно-лабораторном корпусе университета. Полученные результаты демонстрируют снижение потребления тепловой энергии системой отопления, вместе с тем, повышение уровня комфорта в здании.

Ключевые слова


тепловой режим здания; модельно-упреждающее управление; модель обратной динамики; отопление зданий; АИТП

Полный текст:

PDF

Литература


Федеральная служба государственной статистики – Центральная База Статистических Данных. URL: http://cbsd.gks.ru/ (дата обращения: 19.06.2015). [Federal’naya sluzhba gosudarstvennoi statistiki – Tsentral’naya Baza Statisticheskikh Dannykh (Federal State Statistics Service – Central Statistics Database). Available at: http:// cbsd.gks.ru/ (accessed 19 June 2015).]

Salmerón J.M., Álvarez S., Molina J.L., Ruiz A., Sánchez F.J. Tightening the Energy Consumptions of Buildings Depending on their Typology and on Climate Severity Indexes. Energy and Buildings, 2013, vol. 58, pp. 372–377. DOI: 10.1016/j.enbuild.2012.09.039

Salsbury T., Mhaskar P., Qin S.J. Predictive Control Methods to Improve Energy Efficiency and Reduce Demand in Buildings. Computers and Chemical Engineering, 2013, vol. 51, pp. 77–85. DOI: 10.1016/j.compchemeng.2012.08.003

Shaikh P.H., Nor N.M., Nallagownden P., Elamvazuthi I., Ibrahim T. A Review on Optimized Control Systems for Building Energy and Comfort Management of Smart Sustainable Buildings. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2014, vol. 34, pp. 409–429. DOI: 10.1016/j.rser.2014.03.027

Oldewurtel F., Parisio A., Jones C., Morari M., Gyalistras D., Gwerder M., et al. Energy Efficient Building Climate Control Using Stochastic Model Predictive Control and Weather Predictions. Proceedings of American Control Conference 2010, ACC 2010, 30 June–2 July, 2010, Baltimore, MD, USA, pp. 5100–5105. DOI: 10.1109/ACC.2010.5530680

Abdullin V.V., Shnayder D.A., Basalaev A.A. Building Heating Feed-Forward Control Based on Indoor Air Temperature Inverse Dynamics Model. Lecture Notes in Engineering and Computer Science: Proceedings of The World Congress on Engineering and Computer Science 2014, WCECS 2014, 22–24 October, 2014, San Francisco, CA, USA, pp. 886–892.

Abdullin V.V., Shnayder D.A., Kazarinov L.S. Method of Building Thermal Performance Identification Based on Exponential Filtration. Lecture Notes in Engineering and Computer Science: Proceedings of The World Congress on Engineering 2013, WCE 2013, 3–5 July, 2013, London, U.K., pp. 2226–2230.

Abdullin V.V., Shnayder D.A., Kazarinov L.S. Identification of Multistorey Building’s Thermal Performance Based on Exponential Filtering. Transactions on Engineering Technologies. – Springer Netherlands, 2014. pp. 501–512. DOI: 10.1007/978-94-017-8832-8_36

Соколов Е.Я. Теплофикация и тепловые сети. М.: МЭИ, 2001. [Sokolov E.Ya. Teplofikatsiya i teplovye seti (Central Heating and Heating Networks). Moscow, MEI, 2001. (in Russ.)]

Горелик С.И., Казаринов Л.С. Прогнозирование случайных колебательных процессов на основе метода экспоненциального сглаживания // Автоматика и Телемеханика. 1994. № 10. С. 27–34. [Gorelik S.I., Kazarinov L.S. (Prediction of Random Oscillatory Processes on the Basis of the Exponential Smoothing Method). Automation and Remote Control, 1994, 55:10, pp. 1413–1419. (in Russ.)]

Шнайдер Д.А. Адаптивный регулятор отопления здания на основе искусственных нейронных сетей // Автоматизация и управление в технических системах: сб. науч. тр. Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2000. С. 131–134. [Shnayder D.A., Shishkin M.V. (Adaptive Controller for Building Heating Systems Applying Artificial Neural Network). Automatics and Control in Technical Systems, Edited Book. Chelyabinsk, South Ural State University press, 2000, pp. 131–134. (in Russ.)]

Shnayder D.A., Abdullin V.V. A WSN-based System for Heat Allocating in Multiflat Buildings. 2013 36th International Conference on Telecommunications and Signal Processing Proceedings, TSP 2013, 2–4 July, 2013, Rome, Italy, Article number 6613915, pp. 181–185. DOI: 10.1109/TSP.2013.6613915




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr150305

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.