Анализ математических моделей тепломассообменных процессов зданий для формирования управляющих воздействий электромеханической системы Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

УДК 628.88

АНАЛИЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ТЕПЛОМАССООБМЕННЫХ ПРОЦЕССОВ ЗДАНИЙ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

В.М. Степанов, Т.Е. Сергеева

Рассмотрены вопросы автоматизации и управляющих воздействий комбинированной системы отопления и вентиляции.

Ключевые слова: нейронные сети, математическая модель, управляющие воздействия, автоматика, кондиционирование, вентиляция, электродвигатель, калорифер.

Система автоматического регулирования для комбинированной системы отопления и вентиляции состоит из трех основных частей, каждая из которых содержит определенные приборы и оборудование: сетевая часть узлов автоматического контроля и регулирования включает: подающий и обратный трубопровод, узлы учета теплопотребления (теплосчетчик с комплектом первичных измерительных приборов); фильтры на подающем и обратном трубопроводах; регулятор перепада давления прямого действия ;циркуляционная часть узлов автоматического регулирования включает: циркуляционные насосы; обратный клапан; электронная часть узлов автоматического регулирования включает: электронный регулятор (контроллер), обеспечивающий поддержание температурного графика в системе отопления здания; датчик температуры наружного воздуха, устанавливаемый, как правило, на теневом фасаде здания; погружные датчики температуры теплоносителя в подающем и обратном трубопроводах; регулирующий клапан с исполнительным механизмом.

Система вентиляции и отопления работает следующим образом. В теплый период года воздух удаляется из обслуживаемых помещений через воздухораспределители, через систему каналов и шахту под действием естественной тяги. По мере увеличения температуры наружного воздуха естественная тяга уменьшается, что приводит к снижению воздухообмена в помещениях. При неудовлетворительном естественном воздухообмене по сигналам датчиков содержания углекислого газа включается вентилятор. В этом режиме шибер открыт, шиберы закрыты.

В холодный период года система вентиляции и отопления может использоваться в качестве догревающей части комбинированной водо-воздушной системы периодического отопления. В этом случае система вентиляции и отопления должна функционировать в двух режимах: в режиме натопа и в рабочем режиме, с полным отключением в нерабочий период.

В режиме натопа система вентиляции и отопления работает как полностью рециркуляционная. Воздух забирается из коридоров через решетки, по рециркуляционным каналам попадает в калорифер, откуда через обратный клапан по магистральному воздуховоду приточного воздуха подается в разные промежуточные уровни здания. В этом режиме шибер открыт, шиберы, установленные в вентиляционном устройстве, закрыты.

Рис.1. Схема системы вентиляции и отопления многоэтажного общественного здания с коридорной планировкой

На рис. 1 1 - вентиляционная камера;вентилятор;магистральный воздуховод приточного воздуха;распределительный канал для подачи входного потока воздуха в разные промежуточные уровни зда-ния;воздухораспределители, установленные в обслуживаемых помещени-ях;рециркуляционные каналы рециркуляционные решетки;8, 9, 10 - шибе-ры;11- обратный клапан; 12 - калорифер; 13- блок управления; 14- регулирующие клапаны; 15, 16 - датчики температуры и содержания углекислого газа; 17 - вентиляционная шахта.

В рабочий период система вентиляции и отопления работает как приточная, с возможным использованием в качестве системы воздушного отопления в случае выхода из строя водяной системы. Наружный воздух забирается через шахту и, нагревшись в калорифере, поступает в обслуживаемые помещения через воздухораспределители. В этом режиме шибер открыт, шиберы закрыты. Вентилятор работает в циклическом режиме, включаясь с помощью блока управления по сигналам датчиков температу-

159

ры и содержания углекислого газа. Распределение приточного воздуха по разным этажам производится регулирующими клапанами с электроприводом.

Если по санитарно-гигиеническим требованиям допускается рециркуляция воздуха, система вентиляции и отопления может работать как приточно-рециркуляционная.

Таким образом, предлагаемая система вентиляции и отопления обеспечит улучшение распределения воздуха, снижение капитальных и эксплуатационных затрат, уменьшит объемы здания, занимаемые вентиляционным оборудованием, улучшит энергетическую и экологическую безопасность.

Решением в области интеллектуального управления [3] комбинированной системы отопления и вентиляции является использование нейронных сетей для прогнозирования потребления. Данный схемный метод заключается в разработке и внедрении систем автоматического управления на основе интеллектуальных систем с применением прогнозированных данных комбинированной системы отопления и вентиляции. Формируя прогноз потребления можно сформулировать оптимальную стратегию переключения в системе, которая приводит к минимизации функции затрат на потребление. Метод основан на принципе, в рамках которого комбинированная система отопления описывается в виде взаимодействующих элементов. Управление системой заключается в определении взаимодействий между компонентами системы, так как осуществляется контроль над процессом переключения для оптимизации производительности и экономической эффективности. Входными данными для формирования стратегии переключения в системе отопления и вентиляции являются фактические данные о потреблении, значение текущего времени и прогнозированные данные. Выходными - стратегия переключения в системе распределения. Стратегия управления, таким образом, определяется на основе прогнозируемых данных о параметрах микроклимата и о потреблении. Схемный метод управления системой включает следующие этапы: 1. предобработка данных; 2. прогнозирование потребления ресурсов комбинированной системы отопления и вентиляции; 3. формирование стратегии управления.

Схема процесса управления представлена на рис. 2.

Для прогнозирования потребления при управлении коммутациями в распределительной системе при использовании данного схемного метода задействуются сезонная авторегрессионнаянейросетевая модель скользящего среднего, при этом основным фактором, влияющим на точность прогнозирования, являются данные о потреблении электроэнергии конкретным потребителем в тот же момент времени 1, 2, 3 и 4 недели назад [3]. Преимущества такого подхода в том, что система может определить опти-

мальную стратегию переключений в зависимости от текущих режимов микроклимата, в результате чего существенно снижаются затраты на потребление, относительная простота реализации интеллектуальной контро-

Рис. 2. Схема процесса управления

Недостатками такого подхода можно назвать невысокую скорость реагирования на изменения в режимах работы системы, в частности на аварийные ситуации, необходимость предварительной настройки

прогностической модели под конкретную распределительную сеть и сохранения большого объема данных для последующей обработки.

Сложность интеллектуального контроля, тепловых потоков и зависимость эффективного использования электрической энергии от показателей микроклимата ранее не исследовалась.

Для управлениятепломассообменнымии энергосберегающими процессами в общественном здании предложена математическая модель [2], учитывающая все наиболее существенные лучистые и конвективные тепловые потоки в помещении и состоящая из трех дифференциальных уравнений теплового баланса. В режимепритока

сТтТ ——= ст 2вк [тШ(г) - ^ср(г) 1хср(г) \

сСТтСТ = 1хСР(г) -*СТ{2)\-а2Р2 \[ст(г) -1в{2) ]-

\ст(г) -¡ст(г)]

сВтВ =а2Р2 [ГСТ(г)-*в(г)\~авр3к\[в(г) -*ЗК(02)\-аВрВК *

Притокотсутствует ёг

е^шт

Ср 2) = ет 2ОК [г1К(2) -гСР(г) ]— (2) — *СТ(2)

естшст

^ 2) = «1Р1[гср (г) — tст (г)]—« Кр2 С (г) — tв(z)]—

— « Л \?ст (г) — tстR( г)]

(1)

е в шв В( 2) = « к¥гкст (г) — tв( г)]—« Крзк г) — t зк (0,г)]—« Крвк

\в(2) — ^К(б/2,г)]—«КРыК \в(2) — ^К(г) ]+ евОинф [tз(г) — tв(z) ]+ Отв ,

Рециркуляция

ёг

етшт

СР( 2)

= ет 2Ок [г1К (г)— гср( г)]—«1Р1 [гср( г)— tст (г).

естшст

Л

ст (г) „г К „

—г— = «1^1 1.гср(г) — с(г) «2 ь2 Уст(г) — tв(г).

— а2 ^2 Уст(г) — tстR(г).

евшв В}2) = «К^2 [ст(г)— tв(г)]— «кРзк [tв(г)— tзк(0,г)]—«кРвк *

К

tв(г)— tвк(б /2,г)]—«в Рык Ув(г)— tмк(г)]

+ е.

О П (t пр — tв( г)) + + Оинф гз(г) — tв(г) .

+

+ О КТВ,

где ет, шт - соответственно теплоемкость и масса теплоносителя системы отопления; гср - средняя температура теплоносителя в системе отопления; ъ - время; Ок - расход теплоносителя в квартальной тепловой сети (до узла ввода); Т1К - температура теплоносителя в подающем трубопроводе квартальной тепловой сети; «1 - коэффициент теплообмена на внутренней поверхности стенки эквивалентного отопительного прибора; - соответственно площадь внутренней и внешней поверхности этого отопительного прибора; ест, шст, tст - соответственно теплоемкость, масса и тем-

к Л

пература стенки эквивалентного отопительного прибора; «2 ,«2 - коэффициент конвективного и лучистого теплообмена на внешней поверхности этого отопительного прибора; tв - температура внутреннего воздуха помещений; tстR - среднерадиационная температура поверхностей, окружающих внешнюю поверхность системы отопления; ев - теплоемкость возду-

162

*

*

к

ха; тв- масса внутреннего воздуха отапливаемых помещений; ав - коэффициент конвективного теплообмена на внутренних поверхностях ограждающих конструкций; , Евк, ¥мк - площадь соответственно внешних, внутренних и малотеплоемких ограждающих конструкций; )ЗК(о г),)ВК(б/2г),*МК(г)- температура на внутренних поверхностях соответственно внешних, внутренних и малотеплоемких ограждающих кон-

к

струкций; QTB - конвективная часть внутренних тепловыделений в помещениях; )пр, )у - соответственно температуры приточного и удаляемого

воздуха; Оп, Оинф - соответственно расходы приточного и инфильтрацион-

ного воздуха.

Система уравнений, решенная численным методом Рунге-Кутта-Ромберга, позволяет получить однозначное решение поставленной задачи при использовании нескольких видов ограждающих конструкций. Температуры поверхностей теплоемких конструкций определялись в результате решения уравнений нестационарной теплопроводности методом конечных разностей. На основании полученного решения составлен алгоритм и программа.

Упрощенная математическая модель выглядит следующим образом.

Си,

ср

спРК 2+1

-(«+а2

Сг сттт+Ксттст

V

2стРк

кср+

«+оЛг~К

сттт + Кссптст

ч+

сттт + Кссптст

Св _ «^К +оО^Г6к+свОу(г)

(2)

Сг г

■к

ср

)в +

+

где °у(г) _ °п(г) + °инф

св™в сВтВ

мк

+

. К _

свтв а\ Л\

а\ Л\ + (а^ + а Л

(ал); ^ (г)

г) - расход уда-

ляемого воздуха.

Предложенная математическая модель может быть использована в системе регулирования режимов работы комбинированной системы отопления зданий, основанной на принципах нейронных сетей и позволяет обеспечивать требуемые параметры микроклимата помещения при минимальном расходе электрической энергии.

2

Список литературы

1. Алешин Евгений Анатольевич. Энергосберегающая автоматизированная система управления тепловыми режимами в закрытых тепловых сетях зданий в условиях неопределенности: автореф. дис. ... канд. техн. наук: 05.13.06 Юж.-Ур. гос. ун-т.Челябинск, 2003.

2. Вялкова Наталия Сергеевна. Совершенствование работы комбинированной системы водяного и воздушного отопления общественных зданий: Автореф. дис... канд.техн.наук: 05.23.03 ГОУ ВПО Тул. гос.ун-т., Тула, Пенз.гос. ун-т, Пенза, 2011.

3. Каратеев П.Ю.Повышение эффективности электропотребления и функционирования электротехнических устройств распределения электроэнергии в электропитающих системах: дис. ... к-та тех. наук. Тула, 2014.

4. ГОСТ Р 50571.1-2009 (МЭК 60364-1:2005). Национальный стандарт Российской Федерации. Электроустановки низковольтные. Ч. 1. Основные положения, оценка общих характеристик, термины и определения.

Степанов Владимир Михайлович, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, ener-gy@tsu.rula.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,

Сергеева Татьяна Евгеньевна, инженер, kafelene@rambler.ru. Россия, Тула, Тульский государственный университет

ANALYSIS OF MATHEMA TICAL MODELS OF HEAT AND MASS TRANSFER PROCESSES OF BUILDINGS FOR THE FORMA TION OF THE CONTROL ACTIONS OF THE ELECTROMECHANICAL SYSTEM

V.M. Stepanov, T.E. Sergeeva

This article examines the automation and control actions combined system of heating and ventilation

Key words:neural networks, mathematical model, control action, automatic, air conditioning, ventilation, motor, heater

Stepanov Vladimir Mikhailovich, doctor of technical science, professor, head the department, energyatsu. tula.ru, Russia, Tula, Tula State University,

Sergeeva Tatiana Evgenyevna, engineer, kafelenea rambler.ru, Russia, Tula, Tula State University