CC BY
73464
Практика
А.Н. Чебан DOI: 10.24411/9999-034A-2020-10124
A.N. Cheban
Система интеллектуального управления освещением в учебных зданиях Intelligent lighting control system in educational buildings
Ключевые слова: здания, инновация, умные технологии, искусственный интеллект, освещение. Keywords: buildings, innovation, smart technology, artificial intelligence, lighting.
Аннотация: Система интеллектуального управления освещением с минимальным потреблением энергии интегрируется в существующие или проектируемые учебные здания создавая безопасную и комфортную среду. Abstract: Intelligent lighting management system with minimal energy consumption integrates into existing or planned educational buildings creating a safe and comfortable environment.
Система интеллектуального управления освещением в учебных зданиях контролирует внутреннее и наружное освещение, обеспечивая комфортные условия для учебного процесса и безопасность передвижения. Интеллектуальное управление освещением позволяет эффективно использовать естественный и искусственный свет в здании.
Работа осветительных приборов и жалюзи в здании контролируется в едином центре диспетчеризации. Единый центр диспетчеризации позволяет отключить освещение во всем здании или в аудиториях, где учебный процесс закончился, а осветительные приборы не выключены.
В каждой аудитории устанавливается панель, с которой возможно включать/выключать и регулировать яркость света. Для регулирования естественного освещения в светопрозрачных конструкциях устанавливаются жалюзи, которые могут работать как с центрального пульта, так и с пульта в аудитории.
Для дополнительного контроля за освещением возможна установка датчиков движения. Особенно это актуально в общественных помещениях: коридорах, вестибюлях, санузлах.
При разработке проекта «Система интеллектуального освещения» в учебных зданиях необходимо учитывать следующее:
- количество аудиторий или классов в здании;
- количество студентов или учеников, находящихся в аудиториях или классах;
- количество преподавателей или читателей, находящихся в аудиториях или классах;
- время проведения учебных занятий;
- количество естественного освещения в аудиториях или классах;
- нормативные показатели освещенности аудиторий или классов.
Алгоритм работы системы интеллектуального управления освещенности заключается в следующем:
1. На фасадах здания устанавливаются датчики освещенности. Задача датчиков передавать информацию о погодных условиях и времени суток на пульт управления главного компьютера. Полученная информация позволит управлять наружным светом включение/выключение.
2. Датчики движения и присутствия людей, которые устанавливаются в коридорах, вестибюлях, санузлах,
лифтовых холлах, на лестничных клетках и аудиториях (или классах), позволяют создать:
- комфортные условия для учебного процесса,
- условия для безопасного передвижения по зданию.
3. Информация (сигнал) от датчиков поступает в промежуточный информационный блок, который устанавливается в электрощитовой на каждом этаже здания. Задача информационного блока собирать информацию от датчиков, осуществлять управление, измерять энергопотребление, выявлять неполадки в осветительном оборудовании и передавать данные на пульт управления главного компьютера.
4. Полученная информация анализируется главным компьютером, после чего корректируется работа системы управления освещением всего здания.
Система интеллектуального освещения позволяет более эффективно использовать искусственное и естественное освещение для проведения учебных процессов:
• управление естественным освещением с помощью автоматической работы жалюзи, ставней, навесов;
• автоматическая регулировка яркости искусственного освещения в зависимости от освещенности, времени суток и количества студентов в аудиториях;
• включение/выключение света при начале и окончании лекций и семинаров;
• установка времени работы наружного освещения, основываясь на датчиках освещенности, времени заката/рассвета или других условиях и требованиях;
• возможность точечного освещения в аудиториях и библиотеке значительно сокращает затраты на энергоснабжение.
Подводя итоги, можно сделать следующие выводы:
• использование системы интеллектуального управления освещенности в учебных зданиях позволяет:
- организовать дистанционное управление,
- сократить расходы на обслуживание за счет использования оповещения в случае аварии или поломки оборудования,
- увеличить срок службы,
- значительно сократить энергопотребление;
• система интеллектуального управления освещением создает комфортные условия для проведения учебных процессов в здании.
Список цитируемой литературы:
1. Табунщиков Ю.А. Интеллектуальные здания / Ю.А. Табунщиков. - Текст: электронный // АВОК: Вентиляция, отопление,
Практика
465
кондиционирование воздуха, теплоснабжение и строительная теплофизика. - 2001. - №3. - С. 6-9. - URL: https://www.abok. ru/for_spec/articles.php?nid=125 (дата обращения: 18.04.2020).
2. Чебан А.Н. Система интеллектуального управления освещения в учебных зданиях / А.Н. Чебан. - Текст: электронный // Architecture and Modern Information Technologies. - 2019. -2(47). - С. 281-292. - URL: https://marhi.ru/AMIT/2019/4kvart19/ PDF/18_cheban.pdf (дата обращения: 18.04.2020).
3. Чебан А.Н. Системы интеллектуального управления зданиями православных храмов / А.Н. Чебан. - Текст: электронный // Наука, образование и экспериментальное проектирование: Тезисы
докладов международной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, молодых ученых и студентов, 6-10 апреля 2020 г., Московский архитектурный институт. В 2 томах. Том 2. - Москва: МАРХИ, 2020. - С. 534-535.
4. Чебан А.Н. Здания высоких технологий / А.Н. Чебан. - Текст: электронный // Наука, образование и экспериментальное проектирование: Тезисы докладов международной научно-практической конференции профессорско-преподавательского состава, молодых ученых и студентов, 6-10 апреля 2020 г., Московский архитектурный институт. В 2 томах. Том 2. -Москва: МАРХИ, 2020. - С. 260-261.
М.М. Бродач, Н.В. Шилкин DOI: 10.24411/9999-034A-2020-10125
M.M. Brodach, N.V. Shilkin
Оптимальное управление системой отопления с использованием самообучения на основе нейросетей
Optimal control of the heating system using self-learning based on artificial neural networks
Ключевые слова: отопление, управление, автоматизация, самообучение, искусственная нейронная сеть. Keywords: heating, control, automation, self-learning, artificial neural network.
Аннотация: Современные системы управления основываются на применении умных технологий и искусственного интеллекта. Одна из таких технологий - искусственные нейронные сети. Применение искусственных нейронных сетей для управления системой отопления позволяет оптимизировать теплопотребление зданий за счет использования алгоритмов самообучения.
Abstract: Modern control systems are based on the smart technologies and artificial intelligence. Artificial neural networks are an example of smart technology. The use of artificial neural networks to control the heating system allows optimizing the heat consumption of buildings through the use of self-learning algorithms.
Для многих зданий общественного назначения, в том числе и для зданий образовательных учреждений, характерен режим периодического пребывания людей: в определенные периоды (в ночное время, в выходные и праздничные дни) здание не используется. В этом случае появляется возможность снижения потребления энергоресурсов за счет временного понижения температуры помещений ниже нормируемого значения - перевод их в так называемый дежурный режим. Перед использованием помещений температура в нем за счет работы системы отопления доводится до комфортных показателей (так называемый натоп помещения). Задача минимизации расхода энергии, затрачиваемой на натоп помещения, была решена Ю.А Табунщиковым и М.М. Бродач [4, 3].
Другой особенностью режима работы многих современных зданий общественного назначения является переменный характер внутренних теплопоступлений. Например, в зданиях образовательных учреждений имеет место неравномерная загрузка учебных аудиторий вследствие особенностей организации учебного процесса (расписания занятий, состава учебных групп и т.д.). Из-за разной заполненности учебных аудиторий появляются возможности к оптимизации энергопотребления за счет регулирования вентиляции «по потребности», например по концентрации углерода диоксида (углекислого газа) С02, или по влажности. Уменьшение вентиляционного воздухообмена в таком случае не приведет к ухудшению
качества микроклимата, но обеспечит снижение энергопотребления из-за сокращения расхода воздуха и, соответственно, затрат энергии на воздухоподготовку. Но одновременно снижение внутренних тепловыделений от людей при сокращении их количества потребует соответствующего увеличения отпуска тепловой энергии системой отопления, что повышает требования к качеству регулирования отопления.
Еще одной важной архитектурной особенностью современных общественных зданий очень часто является большая площадь остекления. В зданиях образовательных учреждений большая площадь остекления возникает из-за требований высокого уровня естественного освещения. Но большая площадь остекления в солнечные дни приводит к большим значениям наружных теплопоступлений с солнечной радиацией, что вызывает значительную нагрузку на систему кондиционирования воздуха.
Таким образом, оптимальный учет в тепловом балансе современного общественного здания внутренних и внешний теплопоступлений переменного характера позволяет оптимизировать нагрузку на систему кли-матизации, что дает возможности для снижения потребления энергоресурсов без какого-либо ухудшения, а, наоборот, с повышением качества микроклимата внутренних помещений.
Реализация указанных возможностей в полном объеме на современном уровне развития строительной инду-
