CC BY
9Одна модель погодозависимого регулятора тепловой
энергии
Н.Г. Федоров
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
Аннотация: В настоящие время общество движется к рациональному потреблению природных ресурсов, что побуждает людей искать способы оптимизации расхода энергии в жилых зданиях. Существует два подхода к решению этой проблемы: модернизация старого жилого фонда или внедрение мониторинга и регулирование температуры внутри помещений. Поскольку первый вариант требует больших финансовых и временных затрат, в нынешних реалиях имеет смысл перейти к повсеместному погодному регулированию. В данной статье представлены результаты исследования, посвященному поиску возможностей минимизации расхода тепла в отопительных контурах. Предложен способ экономии тепловой энергии в жилых зданиях посредством введения в систему отопления погодозависимого регулятора. В работе проведён сравнительный анализ существующих систем автоматического регулирования тепловой энергии и были выявлены их достоинства и недостатки. Ключевая особенность рассмотренных решений состоит в отсутствии быстрого реагирования на смену температуры наружного воздуха и в крайней степени тепловой инертности объекта регулирования. Программно-аппаратных решений, лишенных этого недостатка, на рынке почти не представлено. Это часто приводит к избыточному нагреву жилых помещений, ведущему к неэффективному расходу тепла. В связи с этим актуальна разработка дискретной математической модели объекта регулирования подачи тепла, в которой учтено тепловое запаздывание и температура наружного воздуха. Предложенную модель можно использовать для создания погодозависимого регулятора для оптимального расхода тепловой энергии и экономии финансовых средств.
Ключевые слова: программно-аппаратный комплекс, учёт тепловой энергии, автоматизированная система управления, погодозависимый регулятор
Введение
В последнее десятилетие всё чаще начинают обращать внимание на эффективность расхода энергии ввиду ухудшающейся экологической обстановки и удорожания ресурсов. Для решения данных проблем многие страны объединяются в сообщества с целью передачи технологий, например такие, как ЮНИДО (Организация Объединенных Наций по промышленному развитию, https://unido.ru). Россия также выстраивает данную политику в рамках государственной программы энергосбережения и повышения энергетической эффективности, разработанной в соответствии с Перечнем поручений Президента Российской Федерации по итогам расширенного заседания президиума Государственного совета Российской Федерации 2 июля 2009 г., Пр-1802ГС от 15 июля 2009 г., распоряжениями Правительства Российской Федерации от 17 ноября 2008 г. № 1663-р и от 25 декабря 2008 г. № 1996-р, направленной на повышение энергоэффективности экономики Российской Федерации и, как следствие, роста конкурентоспособности, финансовой
устойчивости, энергетической и экологической безопасности Российской Федерации [1-5].
Потенциал для эффективного расхода ресурсов лежит в секторе оборудования тепловых пунктов, а именно в построении автоматизированного теплового пункта (АТП). Ведение контроля энергозатрат на таких пунктах может привести к сокращению расходов на
отопление до 15 % [6]. Одним из способов уменьшения энергозатрат является учёт прогноза температуры наружного воздуха, чтобы своевременно реагировать на её изменение и подстраивать режим работы регулятора.
Целью данной статьи является построение погодозависимого АТП, который сможет учитывать тепловую инертность объекта регулирования, будет интегрирован в идеологию «Промышленность 4.0» и пригоден для эксплуатации в типовых многоэтажных жилых зданиях.
1. Энергосбережение путём управления системой отопления
К дополнительным путям энергосбережения тепловых ресурсов относятся различные методы и алгоритмы управления тепловыми системами, которые, например, в период отсутствия владельцев дома или в нерабочее время в производственных цехах программно снижают температуру в помещении с целью экономии энергоресурсов [7]. Актуальной для существующих систем является задача определения оптимального интервала времени для повышения температуры в помещении до номинальной к моменту появления владельцев дома или к началу производственной деятельности. В данной статье предлагается алгоритм дискретного управления отоплением с точным выходом на режим номинальной температуры в требуемый момент времени. В
режиме энергосбережения осуществляется поддержание температуры в помещении на минимально допустимом уровне. Также в рамках исследования [8] рассматривается физический эксперимент по внедрению АТП, показавший свою практическую состоятельность. Авторы делают вывод о необходимости изменений в устройстве энергосистем, так как неэффективные системы, основанные на ископаемом топливе, негативно отражаются на развитии экономики [9]. Значительная доля данной энергии используется для обогрева зданий [10], особенно в холодном климате. В среднем спрос на электроэнергию в жилом секторе составляет 26 % от общего конечного спроса на энергию в странах ЕС-28, а доля потребления энергии для отопления помещений составляет 65 % от потребности в энергии в жилом секторе [11]. Диспетчерское управление позволило снизить мощность на 85 % в час пик с незначительным влиянием на общее энергопотребление и температуру в помещении.
2. Математическая модель
СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО
УПРАВЛЕНИЯ
В рамках данной проблематики необходимо решить задачу автоматического регулирования тепловой энергии в многоквартирном жилом доме с учётом температуры наружного воздуха [12]. Главная сложность состоит в том, что в большинстве случаев невозможно измерить температуру в отдельных квартирах и мониторить её. Тем самым нет обратной связи в данных системах. Поэтому требуется построить математическую модель системы
автоматического регулирования (САР) и тепловой модели объекта [13-17]. Далее, согласовав САР и модель объекта, можно будет найти коэффициенты регулирования.
Для САР потребуется математические модели объекта регулирования, регулирующего органа, регулятора и обобщенного датчика. В статье [18] была предложена следующая математическая модель объекта:
£Г (к +1) =(1 - 2а-Р)Тг (к) +
(1)
+ а(Т _х(к) + Т++1(к)) + РГ + + уг\ (к) + wl (к),
где Ti - температура в /-той комнате, / - номер комнаты, к - номер отсчёта, а - коэффициент взаимосвязи двух комнат, в - коэффициент теплопередачи наружной температуры в комнату, Т - температура наружного воздуха, Т - температура теплоносителя на входе в здание, У/(к) - коэффициент передачи тепла от температуры воды в систему отопления комнаты, у - коэффициент передачи тепла от системы отопления в комнате в температуру помещения, ^¿(к) - случайные и не учтённые воздействия на температуру в комнате. Чтобы
учесть инертность объекта регулирования, в формулу (1) нужно добавить слагаемое №,{к), равное:
т(к) =1Т (к-1)+Т (к - 2)+
/ 5 (2) +... + — Т (к - п) + ^(к), 5
где е - коэффициент инертности объекта, ^¿(к) -случайные и не учтённые воздействия на температуру в комнате. В итоге формула с учетом инертности объекта выглядит следующим образом:
£ Г (к +1) =(1 - 2а-Wi (к)
+ а(Г-1(к) + Г+1(к)) + ДГ' +
1 „„ ^ 1 О гх ' S2 1
+ yThvi (к)1 Г (к -1) + (3)
о о
*Г (к - 2) +... + (к - п) + ^(к).
5п
Управление системой будет происходить посредством управления подачи теплоносителя в трубах. Так же следует учесть, что переданная температура на объект регулирования будет происходить через теплоноситель, который так же имеют свой коэффициент передачи. Для простоты рассмотрим одну комнату, тогда динамика температуры в ней описывается дифференциальным уравнением:
о^Т = бпод (0 - бпотр (0 + ГОТ (г) (4)
где с - теплоемкость объекта, Дж/град, Qпод -подача тепловой энергии, Вт, бпотр - потребление тепловой энергии, Вт.
После дискретизации данного уравнения получим:
Г [к +1] = eyTT [к ] +
(erJ -1)
yc
QpeJ* ] , (5)
где брасх - расход тепла. В качестве регулятора был выбран дискретный пропорционально-интегрально-дифференцирующий (ПИД)
регулятор:
г» -1 „ г,, ^к-1 е[Щ] + е[Щ +1] и[к ] = Кре[к ] + К ^--т +
г=0
2
+ K,
е[к ] - е[к -1]
(6)
т
где Кр, К/, Ка - коэффициенты усиления пропорционального, интегрирующего и дифференцирующего звеньев соответственно, е[к] - ошибка регулирования, равная разности между заданной и фактической температурой, и [к] - управляющие воздействие или температура системы отопления, т - время запаздывания на один шаг дискретизации.
з. Моделирование системы
В качестве примера рассчитаем поведение динамической системы (1)-(6), используя реальные данные из датасетов [19-20]. Коэффициенты звеньев ПИД-регулятора равны: Кр=-2,01, К=7,46, К=41,39. При этом максимальная ошибка регулирования температуры составила 2,33 градуса {Рис. 1).
Рис. 1. Моделирование температуры здания
Видно, что предложенный регулятор позволяет поддерживать практически постоянной температуру внутри здания (20 °C) при довольно резких перепадах температуры наружного воздуха.
Заключение
Таким образом, уравнения составляют математическое описание типичной схемы автоматического регулирования, что позволит на базе этих уравнений построить полноценную систему без необходимости монтировать внутрь жилого здания датчики температуры.
Добавив в расчеты внешнюю температуру, можно уменьшить разницу между заданным значением и фактической температурой здания. В дальнейшем это поможет оптимизировать расход тепловой энергии на большем количестве зданий, что является важной задачей.
Благодарности
Автор благодарит ООО «ЦСО» (г. Томск) за предоставленные данные (директор С.В. Купреков, зам. директора П.А. Зорин).
ЛИТЕРАТУРА
[1] Клюева Н.В. Ресурсоэнергосберегающая конструктивная система жилых и общественных зданий с заданным уровнем конструктивной безопасности / Н.В. Клюева, В.И. Колчунов, А.С. Бухтиярова // Промышленное и гражданское строительство. - М.: Изд.-во ПГС, 2014. - № 2. -С.37-40.
[2] Клюева, Н.В. К оценке теплотехнической однородности конструкции l-образного несущего ригеля наружного стенового ограждения здания со
смешанной конструктивной системой / Н.В. Клюева, А.В. Малахов, С.И. Горностаев // Строительство и реконструкция. - 2014. - № 5(55).
- С. 23-28.
[3] Зорин П.А., Купреков С.В., Пуговкин А.В., Стукач О.В. Контроль энергоэффективности теплоснабжения зданий типовой застройки // Электронные средства и системы управления / Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники (Томск). - 2018. -N 1-2. - С. 302-305.
[4] Зорин П.А., Стукач О.В. Анализ влияния погодных условий на динамику тепловой энергии в жилом фонде города Томск / Инновационные, информационные и коммуникационные технологии: сб. тр. XVII Межд. научно-практ. конференции. - М.: Ассоциация выпускников и сотрудников ВВИА им. проф. Жуковского. - 2020.
- С. 365-368.
[5] Ильичев В.А. Предложения к проекту доктрины градоустройства и расселения (стратегического планирования) городов / В.А. Ильичев, А.М. Каримов, В.И. Колчунов, В.В. Алексашина, Н.В. Бакаева, С.А. Кобелева // Жилищное строительство. - 2012. - № 1. - С. 2-11.
[6] Тютюнов Д.Н. Исследование зависимости температуры теплоносителя от длины трубопроводов системы отопления / Д.Н. Тютюнов, Н.С. Кобелев, С.С. Федоров, Л.И. Студеникина, А.Ф. Пихлап, А.В. Бойцов, В.А. Минко, А.С. Семиненко // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2013.
- № 3 (48). - С. 167-171.
[7] Ziebik A. Energy Systems of Complex Buildings (Green Energy and Technology) / A. Ziebik, K. Hoinka. - Springer, 2014. - 346 p.
[8] Christensen M.H., Li R., Pinson P. Demand side management of heat in smart homes: Living-lab experiments // Energy. - 2020. - Т. 195. - С. 116993.
[9] Chu S, Cui Y, Liu N. The path towards sustainable energy. 2016. https://doi.org/ 10.1038/.
[10] International Energy Agency (IEA). International partnership for energy efficiency cooperation (IPEEC), building energy performance metrics supporting energy efficiency progress in major economies, tech. Rep.. URL, https://www. iea.org/reports/building-energy-performance-metrics.
[11] Capros P., Vita A., Tasios N., Papadopoulos D., Siskos P., Apostolaki E. EU energy, transport and GHG emissions: trends to 2050 e reference scenario. -2013.
[12] Стукач О.В., Зорин П.А. Дисперсионный анализ данных учета тепловой энергии в г. Томске / Компьютерные технологии и анализ данных (CTDA). Материалы III Международной научно-практической конференции. - Минск, 21-22 апреля 2022. - С. 140-143.
[13] Зорин П.А., Стукач О.В. Статистическое моделирование тепловых характеристик жилых домов на основе данных теплосчетчиков / Новые информационные технологии в исследовании сложных структур: материалы 13 Международной конференции. Томский государственный университет. Томск, 07-09 сентября 2020. - С. 11.
- https://elibrary.ru/item.asp?id=44189681.
[14] Зорин П.А., Стукач О.В. Дисперсионный анализ данных коммерческого учёта тепловой энергии в жилом фонде города Томска / Наука. Технологии.
Инновации // Сб. науч. тр. в 9 ч. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2019. - С. 72-75.
[15] Попов И.Ю., Стукач О.В., Зорин П.А. Применение метода полной вариации распознавания ошибок к исследованию данных коммерческого учета тепловой энергии // Автоматика и программная инженерия. - 2021. - N 4(38). - С. 55-61.
[16] Стукач О.В., Зорин П.А., Ершов И.А. Использование метода сходящегося перекрестного отображения в задачах исследования взаимной зависимости температурных рядов / VI Межд. науч.-техн. конф. "Проблемы машиноведения". Омск: Омский гос. техн. университет, 22-23 марта 2022. - С. 228-234..
[17] Попов И.Ю., Стукач О.В., Зорин П.А. Оценка качества данных коммерческого учёта тепловой энергии методом полной вариации распознавания ошибок // Динамика систем, механизмов и машин. - 2021. - Т. 9. - № 3. - С. 117-121. - DOI: 10.25206/2310-9793-9-3-117-121.
[18] Tomar M.S., Zamani M. Compositional Quantification of Invariance Feedback Entropy for Networks of Uncertain Control Systems // IEEE Control Systems Letters. - 2020. - № 19649646. - С. 827-832.
[19] Stukach O., Zorin P. Long-Term Data from the Heat Meters in Residential Buildings Depending on the Outside Temperature and Characteristics of Buildings / IEEE Dataport, April 13, 2021, doi: 10.21227/cw53-rr81. - http://ieee-dataport.org/4034.
[20] Стукач О.В., Зорин П.А., Чашкин Л.Б., Семенюк А.В. Решение проблем редукции данных в автоматизированных системах коммерческого учёта потребления тепловой энергии для создания робастной модели // Автоматика и программная инженерия. - 2021, - N 2(36). - С. 11-19.
Никита Геннадьевич
Федоров - аспирант по направлению «Электроника, радиотехника и системы связи», Московский
институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики».
E-mail: ngfedorov@hse.ru
Статья получена 20.03.2023
One Model of a Weather-Dependent Thermal Energy Regulator
N.G. Fedorov
National Research University Higher School of Economics, Moscow, Russia
Abstract: Nowadays modern communities move towards rational consumption of natural resources, which provoke people to seek for ways for energy consumption optimization. There are two approaches to solving this problem: modernization of the old housing stock or the monitoring of indoor temperature. Due to financial and time costs required by the first option, exploring the second one makes sense. This paper focuses on the ways of the heat consumption minimization and proposes a method for saving thermal energy in residential buildings by the weather-dependent regulator implementation into the heating system. A comparative analysis of the existing systems of automatic regulation of thermal energy was carried out and their advantages and disadvantages were identified. The key feature of all the studied solutions is the lack of rapid response to changes in outdoor air temperature and an extreme degree of thermal inertia of the regulator. There are very few hardware and software solutions devoid of this drawback on the market. The usage of widely known regulators leads to excessive heating of residential premises and results in inefficient consumption of thermal energy. In this regard, a discrete mathematical model of the heat supply was designed. The created model can be used to implement a weather-dependent regulator for optimal energy consumption.
Keywords: hardware and software complex, heat energy accounting, automated control system, weather-dependent regulator.
References
[1]
[2]
Klyueva N.V. Resource-energy-saving structural system of residential and public buildings with a given level of structural safety / N.V. Klyueva, V.I. Kolchunov, A.S. Bukhtiyarova // Industrial and civil construction, Noscow, PGS Publishing House, 2014, no. 2, pp.37-40.
Klyueva N.V. On the assessment of the thermal uniformity of the design of the l-shaped load-bearing crossbar of the external wall fence of a building with a mixed structural system / N.V. Klyueva, A.V. Malakhov, S.I. Gornostaev // Construction and reconstruction. - 2014. - No 5(55). - Pp. 23-28.
[3] Zorin P.A., Kuprekov S.V., Pugovkin A.V., Stukach O.V. Control of energy efficiency of heat supply of standard buildings // Electronic means and Control Systems / Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics, 2018, no. 1-2, p. 302-305.
[4] Zorin P.A., Stukach O.V. Analysis of the influence of weather conditions on the thermal energy dynamics in the residential houses stock of the city of Tomsk / Innovative, information and communication technologies: XVII Int. scientific and pract. conferences. Moscow: Association of Graduates and employees of the Zhukovsky academy, 2020, pp. 365368.
[5] Ilyichev V.A. Proposals for the draft doctrine of urban planning and settlement (strategic planning of city planning) / V.A. Ilyichev, A.M. Karimov, V.I. Kolchunov, V.V. Aleksashina, N.V. Bakaeva, S.A. Kobeleva // Housing construction, 2012, no. 1, pp. 211.
[6] Tyutyunov D.N. Investigation of the dependence of the coolant temperature on the length of the heating system pipelines / D.N. Tyutyunov, N.S. Kobelev, S.S. Fedorov, L.I. Studenikina, A.F. Pihlap, A.V. Boytsov, V.A. Minko, A.S. Seminenko // Proceedings of the
Southwestern State University, 2013, no. 3(48), pp. 167-171.
[7] Ziebik A. Energy Systems of Complex Buildings (Green Energy and Technology) / A. Ziebik, K. Hoinka. - Springer, 2014. - 346 p.
[8] Christensen M.H., Li R., Pinson P. Demand side management of heat in smart homes: Living-lab experiments // Energy, 2020, vol. 195, p. 116993.
[9] Chu S, Cui Y, Liu N. The path towards sustainable energy, 2016, https://doi.org/ 10.1038/.
[10] International Energy Agency (IEA). International partnership for energy efficiency cooperation (IPEEC), building energy performance metrics supporting energy efficiency progress in major economies, tech. Rep. https://www.iea.org/ reports/building-energy-performance-metrics, 2015PR 50.2.016-94 GSI. Requirements for performing calibration work // Russian News, 1995, no. 78.
[11] Capros P., Vita A., Tasios N., Papadopoulos D., Siskos P., Apostolaki E. EU energy, transport and GHG emissions: trends to 2050 e reference scenario 2013.
[12] Stukach O.V., Zorin P.A. Dispersion analysis of thermal energy accounting data in Tomsk / Computer technologies and data analysis (CTDA). III Int. Sci. and Pract. Conference, Minsk, April 21 -22, 2022, pp. 140-143.
[13] Zorin P.A., Stukach O.V. Statistical modeling of thermal characteristics of residential buildings based on heat meters data / New information technologies in the study of complex structures: Proceedings of the 13th International Conference. Tomsk State University, 07-09 September 2020, p. 11.
[14] Zorin P.A., Stukach O.V. Dispersion analysis of the data of commercial accounting of thermal energy in the housing stock of the city of Tomsk / Nauka. Technologies. Innovations. Novosibirsk, NSTU Publishing House, 2019, pp. 72-75.
[15] Popov I.Yu., Stukach O.V., Zorin P.A. Application of the method of full variation of error recognition to the study of commercial heat energy accounting data // Automation and software engineering, 2021, no. 4(38), pp. 55-61.
[16] Stukach O.V., Zorin P.A., Ershov I.A., "The use of the convergent cross-mapping method in the problems of studying the mutual dependence of temperature series", VI Int. Sci. and Techn. Conference "Problems of Machine Science". Omsk: Omsk State Technical University, March 22-23, 2022, pp. 228-234.
[17] Popov I.Yu., Stukach O.V., Zorin P.A. Assessment of the quality of commercial heat energy accounting data by the method of full variation of error recognition // Dynamics of systems, mechanisms and machines, 2021, vol. 9, no. 3, pp. 117-121. - DOI: 10.25206/2310-9793-9-3-117-121.
[18] M.S. Tomar, M. Zamani, Compositional Quantification of Invariance Feedback Entropy for Networks of Uncertain Control Systems // IEEE Control Systems Letters, 2020, no. 19649646, pp. 827 -832.
[19] O. Stukach, P. Zorin, "Long-Term Data from the Heat Meters in Residential Buildings Depending on the Outside Temperature and Characteristics of Buildings", IEEE Dataport, April 13, 2021, doi: 10.21227/cw53-rr81. - http://ieee-dataport.org/4034.
[20] Stukach O.V., Zorin P.A., Chashkin L.B., Semenyuk A.V. Solving the problems of data reduction in automated systems of commercial accounting of thermal energy consumption to create a robust model // Automation and software engineering, 2021, no. 2(36), pp. 11-19.
Nikita Fedorov is
postgraduate student in Electronics, Radio
Engineering and
Communication Systems at the A.N. Tikhonov Moscow Institute of Electronics and Mathematics of the National Research University Higher School of Economics. E-mail: ngfedorov@hse.ru
The paper has been received on 20/03/2023.
