Методика оценки эффективности распределенных интеллектуальных систем управления энергопотреблением комплексов объектовв условиях произвольных ограничений ресурсов Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

Информационные системы и логистика в строительстве

VESTNIK

MGSU

УДК 65.011.56

А.А. Волков, П.Д. Челышков, А.В. Седов

ФГБОУВПО «МГСУ»

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕМ КОМПЛЕКСОВ ОБЪЕКТОВ В УСЛОВИЯХ ПРОИЗВОЛЬНЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ

РЕСУРСОВ1

Рассмотрен алгоритм методики оценки эффективности распределенных интеллектуальных систем управления энергопотреблением комплексов объектов в условиях произвольных ограничений ресурсов. Методика сводит к минимуму влияние необъективных факторов, таких как экспертные оценки.

Ключевые слова: автоматизация, интеллектуальные системы управления, оценка эффективности, ограничения ресурсов.

В настоящее время высокие темпы строительства и применения технологий автоматизации остро ставят вопрос оценки эффективности принятых и реализованных проектных решений [1, 2].

Описываемая в настоящей статье методика предназначена для анализа реализованных проектных решений в части инженерных систем, классификации процессов управления и оценки эффективности реализованных проектных решений.

На рисунке приведен алгоритм методики оценки эффективности распределенных интеллектуальных систем управления энергопотреблением комплексов объектов (зданий, кварталов, городов, произвольных территорий) в условиях произвольных ограничений ресурсов. При следовании алгоритму следует использовать справочную таблицу, имеющую структуру, приведенную ниже.

Структура справочной таблицы

№ Тип инженерных систем Инженерная система Процесс

На первом шаге выделяются типы инженерных систем исследуемого объекта. Выделение типов происходит согласно таблице. Всего методика рассматривает 40 инженерных систем.

На втором шаге выделяются две группы процессов — процессы изменения значений параметров здания Р и процессы управления изменением значений наблюдаемых параметров здания R [3].

На третьем шаге вычисляются емкости процессов обеих групп, выделенных на предыдущем шаге [3]. Энергетическая и материальная емкости про-

1 Исследование выполнено в рамках ГК №16.552.11.7064 от 13.07.2012.

© Волков А.А., Челышков П.Д., Седов А.В., 2013

209

ВЕСТНИК

МГСУ-

5/2013

цессов представляют собой значения потребляемой в рамках данного процесса энергии или воды. При этом тепловая и электрическая энергия представляются в т у.т., а вода — в тыс. кг.

Алгоритм методики оценки эффективности распределенных интеллектуальных систем управления энергопотреблением комплексов объектов (зданий, кварталов, городов, произвольных территорий) в условиях произвольных ограничений ресурсов

На четвертом шаге вычисляются энергетическая и материальная меры процессов, в соответствии с формулами (1) и (2).

210

ЙЗИ 1997-0935. Vestnik MGSU. 2013. № 5

Информационные системы и логистика в строительстве VESTNIK

_MGSU

Энергетическая мера процессов теплообмена вычисляется по формуле

cE = , (1)

n

Z Ei i=1

где Ei — энергетическая емкость данного процесса за принятый период вре-

n

мени, тонны условного топлива, т у.т.; Z Ei — суммарная энергетическая ем-

i=1

кость всех тепловых процессов в рассматриваемом здании, т у.т. Материальная мера процессов вычисляется по формуле

cM = _М(2)

n

Z Mi i=1

где M i — материальная емкость данного процесса за принятый период време-

n

ни, тыс. кг; Z M i — суммарная материальная емкость всех массообменных-

i=1

процессов в рассматриваемом здании за принятый период времени, тыс. кг. Далее вычисляется мера каждого процесса по формуле c = cE + cM. (З)

На пятом шаге вычисляются абстрактный коэффициент интеллекта объектов и комплексов объектов строительства [З] и абстрактный коэффициент автоматизации объектов и комплексов объектов строительства [З].

На шестом шаге производится расчет коэффициента эффективности распределенных интеллектуальных систем управления энергопотреблением комплексов объектов (зданий, кварталов, городов, произвольных территорий) в условиях произвольных ограничений ресурсов. Коэффициент эффективности определяется по формуле

k = 0,2 BAQ + 0,8BIQ. (4)

Таким образом, рассмотренная методика позволяет проводить оценку эффективности распределенных интеллектуальных систем управления [4, 5] энергопотреблением на основе численных показателей инженерных систем [З], сводя, тем самым, к минимуму влияние необъективных факторов, таких как экспертные оценки [З, б, 7].

Библиографический список

1. Ильичев В.А. Принципы преобразования города в биосферосовместимый и развивающий человека // Промышленное и гражданское строительство. 2010. № б. С. З—1З.

2. Ильичев В.А. Биосферная совместимость: Технологии внедрения инноваций. Города, развивающие человека. М. : Либроком, 2011. 240 с.

3. Волков A.A. Интеллект зданий: формула // Промышленное и гражданское строительство. 2012. № З. С. 54 —57.

4. Ashby W.R. An Introduction to Cybernetics, Second Impression, London, Chapman & Hall Ltd., 1957. 295 p.

5. Ashby W.R. Design for a Brain, Second Edition, Revised, New York, John Wiley & Sons Inc., London, Chapman & Hall Ltd., 19б0. 28б p.

ВЕСТНИК с(оп,-

5/2013

6. Системотехника / под ред. А.А. Гусакова. М. : Фонд «Новое тысячелетие», 2002. 768 с.

7. Wiener N. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine, Second Edition, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1965. 212 p.

Поступила в редакцию в мае 2013 г.

Об авторах: Волков Андрей Анатольевич — доктор технических наук, профессор, первый проректор, заведующий кафедрой информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве, ФГБОУ ВПО «Московский государственный строительный университет» (ФГБОУ ВПО «МГСУ»), 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, volkov@mgsu.ru;

Челышков Павел Дмитриевич — заведующий научной лабораторией Научно-образовательного центра информационных систем и интеллектуальной автоматики в строительстве, ФГБОУ ВПО «Московский государственный строительный университет» (ФГБОУ ВПО «МГСУ»), 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, chelyshkovpd@mgsu.ru;

Седов Артем Владимирович — заведующий научной лабораторией Научно-образовательного центра информационных систем и интеллектуальной автоматики в строительстве, ФГБОУ ВПО «Московский государственный строительный университет» (ФГБОУ ВПО «МГСУ»), 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, sedovav@mgsu.ru.

Для цитирования: ВолковА.А., ЧелышковП.В., СедовА.В. Методика оценки эффективности распределенных интеллектуальных систем управления энергопотреблением комплексов объектов в условиях произвольных ограничений ресурсов // Вестник МГСУ. 2013. № 6. С. 209—213

A.A. Volkov, P.D. Chelyshkov, A.V. Sedov

METHODOLOGY OF EFFICIENCY EVALUATION APPLICABLE TO DISTRIBUTED

INTELLIGENT POWER MANAGEMENT SYSTEMS WITHIN A NETWORK OF FACILITIES IN THE CONTEXT OF ARBITRARY LIMITATION OF RESOURCES

In this article, the authors present their original algorithm for the methodology of the efficiency assessment of distributed intelligent power management systems of construction facilities in the context of arbitrary limitation of resources.

The method is designated for the analysis of implemented design solutions, and it applies to the systems engineering, classification and management of processes, let alone the evaluation of the efficiency of implemented designs.

At first, the engineering systems are identified and described. Then, the processes are split into processes that accompany changes in the the parameters of a building and the management processes that accompany changes in the parameters of a building. For each process, the percentage of the total energy consumption is calculated.

The coefficient of intelligence and building automation is based on the percentage of the total energy consumption. Further, the coefficient of efficiency of the implemented management system is identified. Therefore, the method helps to assess the effectiveness of a distributed intelligent power management system, and it may also be employed to minimize the impact of biased factors, such as peer reviews.

Key words: automation, intelligent control systems, assessment, efficiency, resource limitation.

212

ISSN 1997-0935. Vestnik MGSU. 2013. № 5

Информационные системы и логистика в строительстве

VESTNIK

MGSU

References

1. Il'ichev V.A. Printsipy preobrazovaniya goroda v biosferosovmestimyy i razvivayush-chiy cheloveka [Principles of Transformation of a City into the One Compatible with the Biosphere and Capable of Developing the Man]. Promyshlennoe i grazhdanskoe stroitel'stvo [Industrial and Civil Construction]. 2010, no. 6, pp. 3—13.

2. Il'ichev V.A. Biosfernaya sovmestimost': Tekhnologii vnedreniya innovatsiy. Goroda, razvivayushchie cheloveka. [Compatibility with the Biosphere, Technology for Introduction of Innovations. Cities That Are Capable of Developing the Man]. Moscow, Librokom Publ., 2011, 240 p.

3. Volkov A.A. Intellekt zdaniy: formula [Intelligence of Buildings: the Formula]. Promyshlennoe i grazhdanskoe stroitel'stvo [Industrial and Civil Construction]. 2012, no. 3, pp. 54—57.

4. Ashby W.R. An Introduction to Cybernetics. London, Chapman & Hall Ltd., 1957, 295 p.

5. Ashby W.R. Design for a Brain. New York, John Wiley & Sons Inc., London, Chapman & Hall Ltd., 1960, 286 p.

6. Gusakov A.A., editor. Sistemotekhnika [Systems Engineering]. Moscow, Fond «No-voe tysyacheletie» publ., 2002, 768 p.

7. Wiener N. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1965, 212 p.

About the authors: Volkov Andrey Anatol'evich — Doctor of Technical Sciences, Professor, First Vice Rector, Chair, Department of Information Systems, Technology and Automation in Civil Engineering, Moscow State University of Civil Engineering (MGSU), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; volkov@mgsu.ru;

Chelyshkov Pavel Dmitrievich — Director of Research Laboratory, Scientific and Educational Center for Information Systems and Intelligent Automatics in Construction, Moscow State University of Civil Engineering (MGSU), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; chelyshkovpd@mgsu.ru;

Sedov Artem Vladimirovich — Director of Research Laboratory, Scientific and Educational Center for Information Systems and Intelligent Automatics in Construction, Moscow State University of Civil Engineering (MGSU), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; sedovav@mgsu.ru.

For citation: Volkov A.A., Chelyshkov P.V., Sedov A.V. Metodika otsenki effektivnos-ti raspredelennykh intellektual'nykh sistem upravleniya energopotrebleniem kompleksov ob"ektov v usloviyakh proizvol'nykh ogranicheniy resursov [Methodology of Efficiency Evaluation Applicable to Distributed Intelligent Power Management Systems within a Network of Facilities in the Context of Arbitrary Limitation of Resources]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2013, no. 5, pp. 209—213.