CC BY
49
ПРИМЕНЕНИЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛц РЕГУЛИРОВАНИИ РЕЖИМА ПОТРЕБЛЕНИИ ТЕПЛОВОЙ ЭНЕРГИИ В ЗДАНИцХ
Н.Я. Мамедов
Азербайджанский архитектурно - строительный университет
В.А. Жила, Е.Б. Соловьева
МГСУ
В настоящее время увеличение энергоемкости современных здании, а также интенсификация их эксплуатационных режимов привели к тому, что традиционные методы управления режимом потребления тепловой энергии для этих здании, перестали быть эффективным средством.
В статье анализируются возможности применения экспертных систем для регулирования режима потребления тепловои энергии в современных многофункциональных зданиях. Предлагается примерная структура гибридной экспертной системы управления тепловой энергией для современных многофункциональных зданий.
At present, an increase in energy intensity of modern buildings as well as intensifying their operational modes resulted in the fact that traditional methods of management regime of heat energy consumption for those buildings have ceased to be an effective tool. The article analyzes the possibility of using expert systems for the regulation of heat consumption in modern multi-functional buildings. It is proposed to approximate the structure of hybrid expert system control of thermal energy for modern mixed-use buildings.
Усложнение структуры, увеличение протяженности и возрастание энергоемкости современных зданий, а также интенсификации их эксплуатационных режимов привели к тому, что традиционные методы управления, применяемые в этих зданиях, перестали быть эффективным средством рационального распределения тепловой энергии между потребителями. Это привело к резкому возрастанию непроизводительных затрат материальных и энергетических ресурсов, к снижению степени удовлетворения потребителей тепловой энергией.
Как объекты управления, современные жилые и общественные многофункциональные здания относятся к классу многомерных многосвязных нелинейных стохастических систем с распределенными параметрами, специфической особенностью которых является их многоуровневая структура, высокий уровень неопределенности структуры, параметров и состояний объекта управления (здания), наличие в векторе управления как непрерывных, так и дискретных компонент.
В настоящее время накоплен значительный опыт по моделированию и оптимизации режима распределения тепловой энергии в современных зданиях 3, 5. Однако разработанные методы оптимизации являются, как правило, детерминированными, не учитывают реальные условия функционирования этих зданий, связанные с неопределенностью, как объекта управления (здания), так и окружающей среды.
Получаемые с помощью этих методов оптимальные решения по распределению тепловой энергии между потребителями соответствуют только конкретным граничным условиям и находятся, как правило, на границе допустимой области. Практически это
приводило к тому, что даже незначительные вариации граничных условий могли не только существенно изменить оптимальное решение, но и вывести его из области технологически допустимых режимов, т.е. привести к аварийной ситуации. Естественно, что такие оптимальные решения являются неприемлемыми для практики.
Основная цель оперативного управления распределением тепловой энергии для современных жилых зданий заключается в обеспечении наиболее полного удовлетворения непрерывно изменяющихся требований потребителей. Как известно, существующие математические модели оптимального планирования и управления в реальных условиях зачастую бывают неработоспособными. В особенности это касается оперативно - календарного планирования, в процессе которого возникает проблема реализуемости моделей и необходимости их оперативной корректировки с учетом информации обратной связи о фактическом потреблении тепловой энергии. При этом приходится сталкиваться с неопределенностью целей, возникающих при стремлении выполнить одновременно недостижимые задания на обеспечение потребителей необходимым количеством тепловой энергии, с одной стороны, и обеспечения экстремального значения выбранного экономического критерия, с другой стороны. Кроме того, в результате воздействия возмущающих факторов, а также неполноты и неточности исходной информации оказываются нечетко определенными основные системные параметры (расход тепловой энергии, ограничения, коэффициенты). В этой связи специалисты планово - производственных служб на практике склонны использовать свои собственные правила решения, основанные на их опыте и интуиции. Такие эвристические правила, хотя и не гарантируют математической оптимальности, оказываются адекватными реальным условиям.
В этом направлении нами исследованы новые подходы к решению задач планирования и распределения тепловой энергии, базирующиеся на концепции нечетких множеств Л. Заде 2, 8. Предлагаемые подходы позволяют учитывать такие трудно формализуемые факторы, как опыт и интуиция.
Дальнейшее совершенствование системы планирования, ее эффективности и надежности связаны с переходом на новую информационную технологию, и созданием на ее основе качественно новых систем, базирующихся на знаниях.
Как уже было отмечено выше, современное здание с непрерывным характером эксплуатации является сложной системой, состоящей из десятков обслуживающих служб. Целью оперативно - диспетчерского управления зданием с непрерывной эксплуатацией является обеспечение безаварийного, ритмичного и бесперебойного функционирования всех коммунальных систем. Большинство конкретных решений по действиям этих систем принимает дежурный диспетчер. Он постоянно анализирует поступающую к нему информацию, чтобы выявить отклонения от нормального функционирования систем. Если такое отклонение произошло, то диспетчеру необходимо найти причину его возникновения. После выявления причины диспетчер вырабатывает последовательность действий по устранению возникшей неблагоприятной ситуации. Таким образом, диспетчер постоянно выполняет задачи слежения за ходом эксплуатации, анализа ситуации и планирования действий. Кроме того, ему приходится периодически заниматься рядом расчетных вычислительных задач.
Опыт эксплуатации автоматизированных систем оперативно - диспетчерского управления на ряде современных зданий показал, что используемые традиционные «жесткие» формальные математические модели недостаточно адекватны объекту управления. Поэтому возникает необходимость создать диспетчерскую управляющую экспертную
технологическую систему, соединяющую в себе такие достоинства современных ЭВМ, как высокое быстродействие, большой объем памяти и огромную выгаислительную мощь, а также аккумулирующую в себе опыт и знания эксперта - высококлассного специалиста в данной области 1, 6.
Функционально диспетчерская управляющая экспертная технологическая система предназначена для помощи диспетчеру в процессе его работы, обеспечивая его советами - рекомендациями по действиям в сложившейся ситуации, оперативной и достоверной информацией, а также возможностью выполнять задачи расчетного характера.
Условно процесс построения экспертной системы можно делить на пять этапов (рис. 1)
Рис. 1. Этапы постоения экспертной системы
Первый этап - это определение целей и задач, для которых конструируется система. Здесь, во-первых, устанавливается спектр задач и их характерные особенности. Четкое техническое задание на разрабатываемую систему поможет в дальнейшем правильно очертить область знаний эксперта, необходимых для определения фактического расхода тепловой энергии. Во - вторых, важно определить потенциальных пользователей системы, что также влияет на необходимый уровень работы экспертной системы и, следовательно, на уровень требуемых знаний.
Второй этап - выделение основных концепций предметной области, отражающей знания экспертов. Выделение таких концепций позволяет проанализировать - знаниями какого типа оперирует эксперт при определении необходимого расхода тепловой энергии. Это поможет инженеру по знаниям выбрать те формальные средства представления знаний и процедуры получения решений, которые наиболее подходят для моделирования процесса принятия решений экспертом в области эксплуатации коммунальных систем зданий.
Третий этап - выбор языка представления знаний и решателя, которые, на наш взгляд, в значительной степени обуславливают успех создания экспертной системы для точного определения расхода тепловой энергии.
Четвертый этап - это непосредственно построение базы знаний экспертной системы. Инженер по знаниям, являясь фактически переводчиком между экспертом и компьютером, заносит знания в области эксплуатации зданий, полученные от эксперта и записанные на языке представления знаний.
Пятый этап - состоит в проверке работы экспертной системы. Проверка осуществляется путем решения экспертной системой контрольных задач по управлению режима потребления тепловой энергии.
Эволюция взглядов на проблему управления сложными системами в контексте применения тех или иных формализмов для построения адекватных моделей управляемых объектов, пройдя через этап создания необходимости учета в них человеческого фактора, привела специалистов в области строительства и инженерии к формированию концепции построения «интеллектуальных» зданий.
Экспертные системы, как наиболее активно развивающиеся направления идеологии классического искусственного интеллекта, способны, имитируя «человеческий» способ рассуждения, решать задачи управления не хуже человека - эксперта. Причем подобные системы, разумно сочетая достоинства человека - машинных диалоговых систем с эвристическими моделями, приобретают ряд принципиально новых и чрезвычайно важных свойств. Это, прежде всего, возможность представлять знания экспертов на языке, близком к естественному языку человеческого общения, решать задачи на основе этих знаний и, пожалуй, самое главное - верифицировать цели управления, т.е. подтверждать правильность принятого решения 7.
Дело в том, что уровень сложности эксплуатации современных зданий, неопределенность параметров их функционирования, большая размерность задач их управления не позволяют создать такую универсальную базу знаний экспертной системы, которая была бы способна выдавать решения, адекватные нередко возникающим нештатным ситуациям, выходящим за рамки регламента.
Пути выхода из создавшейся ситуации, естественно, было искать в придании экспертной системе некоторого динамизма, в смысле возможности более гибкого и оперативного реагирования на изменяющиеся комфортные условия внутри помещений здания в режиме реального времени. И более того, периодически обновляемые модели базы знаний должны позволять на основе анализа тенденций изменения параметров наружного воздуха, прогнозировать возможные изменения параметров в помещениях и генерировать соответствующие решения.
В целях оперативной обработки данных в среде реального времени и решения на этой основе задачи управления тепловым режимом в современных зданиях, общая задача управления нами декомпозирована на ряд узконаправленных подзадач, таких как:
• распознавание всех эксплуатационных событий однозначно связанных с теми или иными непредвиденными проблемами, которые приводят к существенному изменению в режиме потребления тепловой энергии;
• арбитраж приоритетов этих событий;
• анализ события с целью распознавания и выявления соответствующей непредвиденной проблемы;
• арбитраж приоритетов основных задач;
• координация вышеуказанных процессов.
От своевременности и оперативности распознавания непредвиденных эксплуатационных проблем в здании во многом зависит эффективность управления режимом потребления тепловой энергии.
Традиционно для решения задачи оптимального управления используются накопленный опыт диспетчерских служб, предварительно подготовленный план эксплуатаци-
онных мероприятий и уклад жизни людей, проживающих в данном здании. Однако практическая реализация оперативного и оптимального управления режимом потребления тепловой энергии для современных зданий не позволяет получить желаемых результатов, ритмичность управления и стабильность обеспечения всех потребителей в необходимом количестве тепловой энергией, что сопровождается нарушением комфортности отдельных потребителей и оперативности работы системы теплоснабжения здания в целом.
В связи с этим разработана гибридная экспертная система, основанная на комплексной эксплуатации здания, которая будет реализована на основании опыта и знаний экспертов в данной области и методов оптимизации.
Данная гибридная экспертная система предназначена для решения задач управления и регулирования режима потребления тепловой энергии на основе совмещения знаний экспертов и условий оптимизации, обеспечивающих разработку практически приемлемых рецептур управления.
Экспертный блок Оптимизационный блок
I---------1 I 1
Рис. 2. Примерная схема гибридной эксперной системы управления тепловой энергией в
современных зданиях
Структура гибридной экспертной системы включает следующие блоки (рис. 2):
1. Экспертная система. Она состоит из баз знаний, баз данных, блока логического вывода и блока интерфейса с пользователем.
2. Блок оптимизационных расчетов.
Для организации режима управления тепловой энергией в гибридной экспертной системе участвует диспетчер. Он выполняет следующие действия:
• заполнение файла данных, содержащего текущие значения показателей по расходу тепловой энергии, передача файла в оптимизационный блок;
• активация процедур оптимизации;
• интерпретация результатов оптимизации.
База знаний содержит правила, которыми пользуются эксперты при составлении оптимальных прогнозных значений расхода тепловой энергии.
База данных системы содержит текущие данные по расходу тепловой энергии.
Блок логических сравнений реализует процедуру сравнения экспертных и архивных данных.
Блок интеграции со зданием включает в себя диалоговую систему и подсистему объяснений по расхождению экспертных и архивных данных по расходу тепловой энергии зданием.
Диалоговая подсистема позволяет осуществлять ввод и интерпретацию данных, которые могут вводиться из центрального банка данных.
Подсистема объяснений по расхождению экспертных и архивных данных формирует текст объяснения, рекомендуемых рецептур на основе трассировки логического вывода.
Блок оптимизированных расчетов позволяет решить задачу оптимизации, заключающуюся в определении таких соотношений между климатическими параметрами внутреннего воздуха, при которых расход тепловой энергии на обеспечение данных климатических условий был бы оптимальным.
Сеанс работы с гибридной экспертной системой начинается с ввода диалоговой подсистемой текущих данных по расходу тепловой энергии, которые передаются в базу данных. Блок логического вывода на основе текущих данных формирует допустимые значения расхода и допустимые нормы отклонения. Если выдаваемое системой значение резко отличается, то подсистема объяснений формирует причину отклонения. Оптимизационный блок на основе стандартного пакета оптимизации выполняет расчет в пределах допустимых норм.
База знаний содержит неформальные экспертные расчеты, в основе которых лежит построение «абстрактного» плана по расходу тепловой энергии.
Согласно этому плану процесс решения задачи разбивается на три уровня. Принцип, на основании которого производится выбор компонентов внутренних параметров на каждом уровне, состоит в том, что качественные и количественные параметры тепловой энергии соответствовали требуемым на данном уровне значениям. Такой подход позволяет выделить цели в решении задачи, которые могут быть реализованы укрупнено, в общем виде. Для реализации этих целей процедуру формирования прогнозного значения расхода тепловой энергии можно разбивать на следующие этапы:
• анализ параметров наружного воздуха, тепловой энергии и внутреннего воздуха;
• формирование и определение оптимизирующих параметров;
• формирование оптимального выходного значения расхода тепловой энергии.
Система постоянно сопоставляет выходные значения с содержимым базы знаний,
следить, чтобы не были нарушены нормы предельных допустимых значений. Во время решения задачи на любом этапе можно вернуться на начало и скорректировать оптимальное выходное значение, затем снова решить задачу.
Если полученное значение резко отличается от архивных данных, а также объяснение не удовлетворяет эксперта, то он вносит необходимые коррективы в исходные данные и процесс решения начинается сначала.
Литература
1. Абдикеев Н.М., Яковенко И.И. Диспетчерская управляющая экспертная технологическая система для управления непрерывным производством // Всесоюз. конф. по искусственному интеллекту: Тез. докл. Т.2. Переславль-Залесский, 1988, с. 261-266.
2. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных значений. Перевод с английского. М.: Мир, 1976, - 165 с.
3. Мамедов Н.Я. Вероятностно-статистические характеристики режима неравномерного потребления тепловой энергии для зданий // Вестник ТГСУ, Томск: 2009, №2, с. 152-159.
4. Мамедов Н.Я. Распределение тепловой энергии между потребителями на основе нечетких представлений // Естественные и технические науки. М.: 2009, № 1(40), с. 412-416.
5. Табунщиков Ю.А., Бродач М.М. Математическое моделирование и оптимизация тепловой эффективности зданий. - М.: АВОК - ПРЕСС, 2002.-194с.
6. Шостак В.И. Управление сложными объектами в реальном времени на основе динамических экспертных систем. - В сб. «Авиационно - космическая техника и технология», Вып. 10, Харьков, 1999, с. 204-210.
7. Aliyev F., Mehdaliyev A., Mammadov N., Aliyev F. Development of mathematical model of intellectual building in Baku cety. The second international conference «Problems of cybernetics and informatics». Dedicated to the 50th Anniversary of the ICI in Azerbaijan. Volume1., 2008, Baku, p. 275278.
8. Fuzzy sets, neural networks and Soft Computing, Yager R.R, Zadeh L.A. (Eds.) VAN Nostrand Reinhold, New York, 1994, p 440.
Ключевые слова: Жилые и общественные здания, тепловая энергия, методы управления, энергоемкость, материальные затраты, экспертная система,
Рецензент: главный инженер ОАО «МосгазНИИпроект» Б.А. Глодский
Тел. автора: 8-926-254-4571
