CC BY
103
УДК 65.011.56
А.А. Волков, П.Д. Челышков, А.В. Седов
ФГБОУ ВПО «МГСУ»
МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЕМ КОМПЛЕКСОВ ОБЪЕКТОВ В УСЛОВИЯХ ПРОИЗВОЛЬНЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ РЕСУРСОВ1
Рассмотрен алгоритм методики построения распределенных интеллектуальных систем управления энергопотреблением комплексов объектов в условиях произвольных ограничений ресурсов. Алгоритм позволяет формировать оптимальный набор средств автоматизации, исходя из объективных показателей инженерных систем конкретных объектов.
Ключевые слова: автоматизация, интеллектуальные системы управления, ограничения ресурсов.
Современный период развития средств автоматизации и управления инженерными системами зданий и сооружений характеризуется возможностью реализовывать управление инженерными системами зданий и сооружений на любом уровне и в любом объеме вплоть до детализации высокой степени. В свою очередь такое положение дел ставит вопрос об оправданности применения всех возможных способов управления процессами инженерных систем в каждом случае [1, 2].
В настоящей статье описана методика, позволяющая определять оптимальный набор средств автоматического управления для каждой инженерной системы.
Методика включает в себя последовательность операций по анализу принятых проектных решений в части инженерных систем, оценки энергоемкости каждой из них, оценки целесообразности проведения мероприятий по автоматизации либо по организации системы интеллектуального управления.
На рисунке приведен алгоритм методики построения распределенных интеллектуальных систем управления энергопотреблением комплексов объектов (зданий, кварталов, городов, произвольных территорий) в условиях произвольных ограничений ресурсов.
На первом шаге необходимо провести расчет удельного энергопотребления каждой инженерной систем [3], основываясь на следующих данных: перечень инженерных систем; состав технических средств инженерных систем.
На втором шаге, основываясь на существующих региональных стандартах, применимых к используемым инженерным системам, осуществляется расчет допустимых технологических потерь. Расчет осуществляется суммарно для всех инженерных систем здания.
На третьем шаге определяется перечень энергоемких инженерных систем. Энергоемкой признается система, энергозатраты которой в два и более раза превышают определенные ранее допустимые суммарные технологические потери, т.е. если энергопотребление инженерной системы соответствует условию
1 Исследование выполнено в рамках ГК №16.552.11.7064 от 13.07.2012.
Алгоритм методики построения распределенных интеллектуальных систем управления энергопотреблением комплексов объектов в условиях произвольных ограничений ресурсов
^сист ^ 2ЕДП- (1)
Для объективной оценки затрат всех инженерных систем, независимо от природы потребляемой ими энергии, необходимо предварительно осуществить преобразование натуральных величин измерения энергозатрат в тонны условного топлива [4, 5].
Перевод в тонны условного топлива (т у.т.) осуществляется следующим образом:
для тепловой энергии: 1 Гкал = 0,172 т у.т.; электроэнергии: 1000 кВт-ч = 0,325 т у.т.
На четвертом шаге необходимо для каждой инженерной системы вычислить долю управляемых энергозатрат.
К управляемым энергозатратам относятся те, которые происходят в рамках реализации процесса, подлежащего управлению с помощью комплекса технических средств автоматизации [3, 6].
На данном шаге необходимо детерминировать инженерные системы на процессы потребления энергии.
Так, для здания, содержащего следующий набор инженерных систем: система радиаторного отопления; система естественной вытяжной вентиляции; система кондиционирования воздуха;
система управления освещением по датчикам движения и присутствия детерминация этих систем будет иметь приведенный ниже вид.
Управляемые процессы энергопотребления в системе радиаторного отопления:
расход тепла через радиаторы на подогрев внутреннего воздуха помещений;
расход электроэнергии на циркуляционные насосы для циркуляции теплоносителя.
Управляемые процессы энергопотребленния в системе естественной вытяжной вентиляции отсутствуют.
Управляемые процессы энергопотребления в системе кондиционирования воздуха:
расход тепла на первый подогрев;
расход электроэнергии на обеспечение циркуляции воды в системе увлажнения воздуха;
расход тепла на второй подогрев;
расход электроэнергии на работу приточного вентилятора; расход электроэнергии на работу вытяжного вентилятора. Управляемые процессы системы управления освещением по датчикам движения и присутствия:
расход электроэнергии на освещение.
На пятом шаге реализуется технико-экономический расчет мероприятий по автоматизации управления энергозатратами. Он включает в себя выбор и обоснование технических средств автоматизации с предварительным расчетом сметной стоимости реализации проекта.
222
КБИ 1997-0935. Vestnik MGSU. 2013. № 5
На шестом шаге реализуется технико-экономический расчет мероприятий по организации интеллектуального управления энергозатратами. Он включает в себя выбор и обоснование технических средств интеллектуального управления с предварительным расчетом сметной стоимости реализации проекта.
На седьмом шаге выполняется экономический анализ целесообразности интеллектуального управления энергопотреблением каждой из рассматриваемых инженерных систем. Анализ происходит на основе полученной ранее информации и экономических показателей региона.
На восьмом шаге формируется перечень инженерных систем, подлежащих автоматизации.
На девятом шаге формируется перечень инженерных систем, подлежащих интеллектуальному управлению.
Десятым шагом является этап разработки проектно-сметной документации, не детерминируемый в рамках разработанной методики.
Таким образом, предложенный алгоритм позволяет формировать оптимальный набор средств автоматизации исходя из объективных показателей [7] инженерных систем конкретных объектов.
Библиографический список
1. Ильичев В.А. Принципы преобразования города в биосферосовместимый и развивающий человека II Промышленное и гражданское строительство. 2010. № 6. С. 3—13.
2. Ильичев В.А. Биосферная совместимость: Технологии внедрения инноваций. Города, развивающие человека. М. : Либроком, 2011. 240 с.
3. Волков А.А. Интеллект зданий: формула II Промышленное и гражданское строительство. 2012. № 3. 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., 1960. 286 p.
6. Wiener N. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine, Second Edition, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1965. 212 p.
7. Системотехника I под ред. A.A. Гусакова. М. : Фонд «Новое тысячелетие», 2002. 768 с.
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: Волков А.А., Челышков П.В., Седов А.В. Методика построения распределенных интеллектуальных систем управления энергопотреблением комплексов объектов в условиях произвольных ограничений ресурсов // Вестник МГСУ. 2013. № 6. С. 220—225.
A.A. Volkov, P.D. Chelyshkov, A.V. Sedov
METHODOLOGY FOR CONSTRUCTION OF DISTRIBUTED INTELLIGENT POWER MANAGEMENT SYSTEMS APPLICABLE TO A NETWORK OF BUILDING FACILITIES IN THE CONTEXT OF ARBITRARY LIMITATION OF RESOURCES
In this article, the algorithm underlying the methodology for construction of distributed intelligent power management systems applicable to construction facilities in the context of arbitrary limitation of resources is considered by the authors. The methodology consist of a sequence of operations, including the analysis of design solutions in terms of the systems engineering, identification of their energy consumption rate, assessment of the feasibility of actions aimed at the automation or organization of an intelligent management system.
The authors consider the algorithm of the calculation of specific energy consumption rate of each engineering system, as well as the calculation of acceptable process losses (based on the regional standards).
After that, the most power-intensive engineering systems are identified. First, conversion of true values of measurement of energy consumption in tons of oil equivalent must be performed to assure the unbiased evaluation of the power consumption rate of engineering systems, irrespectively of the energy nature. Thereafter, the power consumption rate of management systems is calculated, and their degree of automation is assessed from the viewpoint of its technical and financial efficiency. The final step consists in the preparation of design specifications and estimates.
Keywords: automation, intelligent control systems, limitation of resources.
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. Wiener N. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1965, 212 p.
7. Gusakov A.A., editor. Sistemotekhnika [Systems Engineering]. Moscow, Fond «Novoe tysyacheletie» publ., 2002, 768 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 Yaroslavs-koe 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 for Construction of Distributed Intelligent Power Management Systems Applicable to a Network of Building Facilities in the Context of Arbitrary Limitation of Resources]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2013, no. 5, pp. 220—225.
