Алгоритм управления подсистемой отопления, вентиляции и кондиционирования в составе интеллектуального управления зданием

Размещено на http://www.allbest.ru/

Алгоритм управления подсистемой отопления, вентиляции и кондиционирования в составе интеллектуального управления зданием

Нгуен Суан Мань

Система «Отопление, вентиляция и кондиционирование воздуха» (ОВК) обеспечивает относительно постоянную и комфортную температуру, а также свежий и отфильтрованный воздух с удобным диапазоном влажности в зданиях. Система ОВК потребляет более 40% от общей электрической мощности для зданий [1 - 3]. Это одна из самых важных подсистем в системе интеллектуального управления зданием (СИУЗ). Таким образом, эффективное управление системой ОВК важно в строительстве системы энергоменеджмента. В этой работе предлагается оптимальная стратегия управления для типичной системы ОВК в строительстве энергетический менеджмент.

Работа системы ОВК оказывает воздействие на два вида комфорта: тепловой комфорт и комфорт качества воздуха в помещении [4,5]. Температура воздуха в помещении, как правило, служит индексом для указания теплового комфорта. Комфорт качества воздуха в помещении еще характеризуется показателем концентрации диоксид углерода (CO2) внутри помещений здания. Диоксид углерод поступает от жителей и других источников загрязнения в здании. Для эффективного контроля качества воздуха в помещении размещается контролируемая система вентиляции, чтобы уменьшить потребление энергии и улучшить качество воздуха в помещении. Контролируемая система регулирует количество наружного воздуха, поступающего в здание с учетом количества жителей, а также требований по вентиляции [6].

Поэтому задача контроля температуры и качества воздуха является наиболее важной при управлении подсистемой ОВК и связана также с проблемой уменьшения энергопотребления в СИУЗ. Основные функции системы ОВК [7, 8]:

- автоматический контроль температурного режима и уровня влажности (настройка для каждого помещения);

- регулирование систем вентиляции и кондиционировании;

- Дистанционное управление и интеграция в систему отопления, вентиляции и кондиционирования или общую систему «умного дома».

Нормы производственного микроклимата установлены в СанПиН 2.2.4.548-96 «Гигиенические требования к микроклимату производственных помещений» и ССБТ ГОСТ 12.1.005-88 «Общие санитарно-гигиенические требования к воздуху рабочей зоны». Они едины для всех производств и всех климатических зон с некоторыми незначительными отступлениями.

В этих нормах отдельно нормируется каждый компонент микроклимата в рабочей зоне производственного помещения: температура, относительная влажность, скорость движения воздуха в зависимости от способности организма человека к акклиматизации в разное время года, характера одежды, интенсивности производимой работы и характера тепловыделений в рабочем помещении. Для примера выбраны данные микроклимата в помещениях жилых зданий со следующими показателями в холодный период года:

- Температура воздуха: оптимальная 20 - 22 °С; допустимая 18 - 24°С.

- Относительная влажность воздуха: оптимальная 45 - 30%; допустимая 60%.

- Скорость движения воздуха: оптимальная 0,15 м/с; допустимая 0,2 м/с.

- Концентрация CO2 в среде: оптимальная ? 400 ppm; допустимая ? 600 ppm.

Основные источники данных подсистемы ОВК следующие [9 - 11]:

- датчики и датчиковые устройства (датчики занятости, датчики температуры, датчики влажности, датчики качества воздуха, датчики воздушного потока).

- Законодательные и нормативные документы регуляторов: стандартные данные о климата (данные по многолетним наблюдениям).

- требования от владельцев здания.

Для получения информации о параметрах состояния системы ОВК, используются множество датчиков, в том числе датчики температуры, датчики влажности, датчики давления воздушного потока, датчики занятости субъекта, датчики качества воздуха влажность, качества воздуха. Все полученные данные сохранятся в базе данных (БД). Эта БД позволит сформировать конкретные решения по управлению микроклиматом. Кроме того, каждое решение является уникальным в хранилище данных и обладает уникальным набором идентификаторов. Таким образом, общая структура системы управления температурой показана на рис. 1.

Рис. 1. Общая структура системы сбора и сохранения данных ОВК

Для решения описанной задачи спроектировано хранилище данных, состоящее из следующих полей: -tblRegion, tblsensor, tblindicator, tblhistorySensor, tbldecision, как показано в таблице 1.

Поле «tblRegion» содержит информации о различных помещениях и ключевых местах умного дома. Поле «tblsensor» содержит информацию о датчиках, расположенных в ином месте. Это означает, что в одном месте может находиться много датчиков. На основе полей «tblindicator» и «tblsensor» все индикаторы датчиков сохранятся в таблице «tblhistorySensor». Поле «tbldecision» содержит информации о решениях.

Таблица № 1 Структура таблицы хранилища данных

Структура поля tblRegion
№	Имя поля	Тип данных	Информация
1	ID_region	Счетчик	Первичный ключ
2	NameOfRegion	Короткий текст	Имя места
3	description	Длинный текст	Описание места
Структура поля «tblsensor»
1	ID_sensor	Счетчик	Первичный ключ
2	ID_region	Числовой	Ссылка на ID места
3	nameOfSensor	Короткий текст	Имя объекта
4	coordinatesOfSensor	Короткий текст	Координаты датчика в месте
Структура поля tblhistorySensor
1	ID_History	Счетчик	Первичный ключ
2	ID_sensor	Числовой	Ссылка на ID датчика
3	ID_indicator	Числовой	Ссылка на ID Индикатора
4	Time	Дата и время	Время индикатора
Структура поля tbldecision
1	ID_decisionHis	Счетчик	Первичный ключ
2	decision	Короткий текст	Решение
3	Infor_indicator	Короткий текст	Список Индикаторов

Задача управления индикаторами датчиков

Задача управления подсистемой ОВК может быть формирована следующим образом: основной постановкой задачи управления параметрами датчиков является необходимость провести классификацию множества решений, которое распадается на отдельные подмножества, с учетом полученных и исторических данных от датчиковой системы. Обычно, используются полученные данных из датчиков, которые могут считаться параметрами системы. Если рассматривается множество параметров, то функцияхарактеризует каждое решение с его характеристикой (температура, значение влажности, скорость и давление воздуха и т.д.).

Пусть множество решений системы: , где dn - n-ое решение, N - количество всех возможных решений. Датчиковая система характеризуется множеством параметров (в частности тип датчика, значение, его местоположение, т.д.), где Ki - количество измеряемых параметров i-го датчика, j - номер измеряемого параметра i-го датчика M - количество датчиков в подсистеме. Тогда выбираемое решение dn является функцией всех параметров:

,

где, множеством значения функции f является D. В качестве целевых функций могут быть использованы следующие: 1) максимальная близость параметров среды в помещении к их идеальным значениям через заданный регламентный промежуток времени; 2) минимизация затрат, прежде всего, электроэнергии в процессе эксплуатации здания.

В первом случае в качестве целевой предлагается следующая функция

где все показания sij и решения di привязаны к соответствующим моментам времени t, изменения показаний задаются соотношением

по всем i, j

где - функция, характеризующая средства ОВК, минимизация проводится по совокупности всех решений {di(t), }.

Система управления ОВК используется для получения информации по параметрам, характеризующим состояния каждого объекта умного дома и обеспечения вывода решений для каждой ситуации. В этой системе используются датчики температуры, датчики влажности, датчики давления воздушного потока, датчики занятости объекта, датчики качества воздуха.



Рис. 2. - Связи между функциями и работа алгоритма принятия решений

Общая работа системы состоит из следующих функций: подключение к датчикам, получение данных, предварительная обработка данных, хранилище данных, обеспечение вывода решений. Связи между полями и основная работа алгоритма принятия решений показаны на рис. 2.

Алгоритм принятия решений в подсистеме ОВК

Принятие решений является ключевым алгоритмом в системе ОВК решения; оно проводится на основе информации о температуре (Т), влажности (В), давлении воздушного потока (Д), занятости объекта (З) и качестве воздуха (К). Кроме этого, каждая ситуация описывается функцией:

,

Для получения решения система выбирает несколько стандартных (опорных) ситуаций; стандартная ситуация описывается как:

Указанные стандартные ситуации составляют содержание БД. Основная работа алгоритма принятия решений показана на рис 3:

Алгоритм принятия решений состоит из пяти этапов: управления температурой, управления влажностью, управления давлением воздушного потока, занятостью объекта, управления качеством воздуха.

В системе ОВК все функции выполняются, когда в помещении присутствует человек. Конкретный алгоритм принятия решений показан в рисунке 3.

Метод управления системы ОВК использует следующие правила расчета: отопление индикатор датчик программа

В методе управления температурой диапазон регулирования температуры (ДРТ) во многом зависит от режима сохранения энергии (РСЭ). Диапазоны регулирования температуры определяются как:

,

где, Tmin - минимальная температура ДРТ, Tmax - максимальная температура ДРТ.

Для каждого РСЭ используется различный диапазон. В системе используются два основных режима: сохранения энергии и обычный режим. Кроме того, метод выбора ДРТ описывается правилами:

,

Где, ДРТо -оптимальный диапазон- ДРТо= (220С, 240С); ДРТД - допустимый диапазон - ДРТД= (180с, 240с). Алгоритм управления показан на рис. 3.

Итак, каждое помещение здания в области управления подсистемой ОВК характеризуется набором данных от датчиков, его хранилище представляется в виде продукционных правил ситуаций. В таблице 2 приведены некоторые продукционные правила.

Таблице № 2 Продукционные правила ситуаций подсистемой ОВК

Присутствие/отсутствие	Температура (0C)	Влажность (%)	Качество воздуха	Скорость движения воздуха, м/с	Расход ресурсов	Решение
Нет	-	-	-	-	-	P1
Да	Отказ	Отказ	Отказ	Отказ	-	P2
	Неравномер	-	-	-	-	P3
	? 50С	? 30	CO2 ? 1000	? 0,15	Низ.	P4
					Сред.	P5
					Выс.	P6
				0,15 - 0,2	Низ.	P7
					Сред.	P8
					Выс.	P9
			1000 ? CO2 ? 400	? 0,2	Низ.	P19
					Сред.	P20
					Выс.	P21

Решения, соответствующие конкретной ситуации, следующие:

P1: Отключить все устройства в подсистеме.

P2: Проверить место отказа и вывести сообщение эксперту.

Р3: Проверить место неравномерной температуры, вывести сообщение эксперту о состоянии отопления.

Р4 - Р6: Увеличить температуры отопления, увеличить скорости вентилятора, включить увлажнители.

Р7 - Р9: Увеличить температуры отопления, включить увлажнители.

Р9 - Р12: Увеличить температуры отопления, включить увлажнители, уменьшить скорость вентилятора.

Р13 - Р18: Увеличить температуры отопления, увеличить скорость вентилятора, включить увлажнители.

Р448 - Р450: Включить кондиционер, включить увлажнитель

Р451 - Р453: Включить кондиционер, включить увлажнитель, уменьшить скорость вентилятора

Разработана программа на языке Microsoft Visual Studio (Visual C#) по формированию решений. Ее основной интерфейс приведен на рисунке 4.

Рис. 4. - Интерфейс программы принятия решений подсистемой ОВК

Данные в поле 1 поступают от жильцов или от оператора здания. Пользователь может выбрать режим автоматического или интерактивного управления. В режиме автоматического управления данные от оператора выбираются автоматически в соответствии со стандартом ССБТ ГОСТ 12.1.005-88, как показано выше. В интерактивном режиме оператор может поставлять предполагаемые данные.

В поле 2 помещаются данные, полученные от датчиковой системы ОВК; в том числе данные температуры, влажности, скорости потока воздуха и концентрации в разных помещениях здания. Когда выбирается необходимое помещение (в интерактивном режиме) для контроля или в помещении возникает нетиповая ситуация, все данные о климатическом состоянии выводятся в специальные окна, показанные на рисунке 4 слева.

В поле 3 показаны диаграммы отклонений полученных данных от датчиковых систем с данными, предложенными оператором или в соответствии со стандартом ССБТ ГОСТ 12.1.005-88. На основе сравнения приводится разница в этих данных.

В поле 4 приводятся конкретные решения, соответствующие рассматриваемой ситуации.

Заключение

В работе проведен алгоритм управления оборудованием в системе отопления, вентиляции и кондиционирования в составе интеллектуальном управления зданием с учетом показателей климатического комфорта и энергосбережения. Выведены решения, соответствующие конкретной ситуации.

Литература

1. K. F. Fong, V. I. Hanby, and T. T. Chow, - HVAC system optimization for energy management by evolutionary programming // Energy Build., vol. 38, no. 3, pp. 220-231, 2006.

2. E. Mathews, C. Botha, D. Arndt, and A. Malan, - HVAC control strategies to enhance comfort and minimise energy usage // Energy Build., vol. 33, no. 8, pp. 853-863, 2001.

3. Wong Kwok Wai Johnny. Development of Selection Evaluation and System Intelligence Analytic Models for the Intelligent Building Control Systems, Hong Kong Polytechnic University, 2007. - 414p.

4. Scherer HF, Pasamontes M, Guzmбn JL, Бlvarez JD, Camponogara E, Normey-Rico JE (2014) Efficient building energy management using distributed model predictive control. J Process Control 24. - pp. 740-749.

5. Хужаев П.С., Сулейманов А.А. Теплоотдача от вертикальной нагретой трубы к жидкости при свободной конвекции// Инженерный вестник Дона, 2015

6. Нгуен Суан Мань, Попов Г.А., Сироткина Е. И. Подсистема сбора и подготовки исходных данных в составе систем интеллектуального управления зданием // Вестник АГТУ, No.3, 2015. С 20-27.

7. Dalia K. Data analysis in the intelligent building environment / Dalia K., Tomas P., Adam K., Sirgilijus S. // International Journal of Computer Science and Applications. Vol. 11 No. 1, 2014. pp. 1 - 17.

8. Gerasimos G. Rigatos. Modelling and Control for Intelligent Industrial Systems // Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011. - 409 p.

9. Kai-Yuan Cai. Intelligent building systems. - Beijing University of Aeronautics Beijing, CHINA, - 167 p.

10. Marнa del Mar Castilla, Josй Domingo Бlvarez, Francisco Rodrнguez, Manuel Berenguel. Comfort Control in Buildings // Springer-Verlag London, 2014. - 257 p.

Аннотация

Проведен алгоритм управления оборудованием в системе отопления, вентиляции и кондиционирования в составе интеллектуальном управления зданием с учетом показателей климатического комфорта и энергосбережения. Выведены решений, соответствующих конкретной ситуации.

Ключевые слова: датчики, система отопления, вентиляции и кондиционирования, интеллектуальное управление, принятие решения, алгоритм управления, сбора данных, регистрация данных, база данных.

Размещено на Allbest.ru