CC BY
11
УДК 004.896
Н.Г. Семенова, профессор, доктор педагогических наук, кандидат технических наук, доцент кафедры автоматизированного электропривода, электромеханики и электротехники, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет» e-mail: tomsk@house.osu.ru
Л.А. Семенова, магистрант кафедры программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет» e-mail: l_sem@mail.ru
К.Р. Валиуллин, аспирант кафедры систем автоматизации производства, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет» e-mail: valiullinkamil91@gmail.com
УПРАВЛЕНИЕ ВНУТРЕННИМ ОСВЕЩЕНИЕМ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА
Актуальность исследуемой проблемы обусловлена необходимостью разработки и внедрения энepгoэффeктивныx и энepгocбepeгaющиx технологий как одной из приоритетных стратегий инновационного развития Российской Федерации и отсутствием энергоэффективных систем управления освещением, на нужды которого расходуется до 30 % вырабатываемой электроэнергии.
Цель исследования заключается в разработке энергоэффективной системы управления внутренним освещением производственного помещения.
Методами исследования являются нечеткое моделирование и метод нечеткого вывода Мамдани, реализованный в среде программированя Delphi.
Основные результаты исследования: предложен новый способ энергоэффективного управления мощностью установок внутреннего освещения, отличающийся от существующих тем, что управляющее воздействие создается посредством формирования двух входных сигналов от измерительных датчиков: освещения и присутстивя людей, и регламентируемых норм освещенности производственных помещений; разработана новая математическая модель определения оптимального значения мощности электропотребления установками внутреннего освещения производственных помещений на основе метода нечеткого вывода Мамдани; разработан программно-аппаратный стенд для проведения экспериментальных исследований.
Ключевые слова: энергоэффективная система управления, внутреннее освещение, нечеткий вывод.
Введение. Одним из основных направлений развития элeктpoэнepгeтики является разработка и внедрение энeproэффeктивныx и энepгocбepeгaющиx технологий. В промышленно развитых городах на освещение расходуется до 30 % вырабатываемой электроэнергии, поэтому снижение электpoпoтpeблeния на нужды освещения, в контексте энepгocбepeгaющиx технологий, является приоритетной задачей.
Анализ научно-технической литературы показал, что в настоящее время разработка энергоэффективных систем освещения ведется, как правило, посредством замены малоэффективных светильников энергоэффективными светодиодными светильниками, которые отличаются экономичностью энepгoпoтpeблeния, достигающей 70 %, длительным сроком службы, высокой свотоотдачей, механической прочностью и вибpoуcтoйчивocтью. Светодиодные светильники экологически безопасны, так как не содержат ртути, ее производных и других ядовитых, вредных или опасных веществ. Они характеризуются мгновенным включением при подаче питающего напряжения и способностью осуществлять димми-рование (регулирование) светового потока [2, 3].
Применение энергоэффективных светодиодных светильников позволяет добиться существенной экономии потребления электроэнергии, однако не решает проблему в целом, так как система управления осветительными установками, как показал анализ научно-технической литературы, остается по-прежнему неэффективной. В связи с этим целью данного исследования является разработка энергоэффективной системы управления внутренним освещением производственного помещения. Энергоэффективной системой управления внутренним освещением производственного помещения будем считать такую систему, которая поддерживает нормативный уровень освещенности производственного помещения при наименьшем потреблении электроэнергии.
Постановка задачи. Проведенный анализ способов управления внутренним освещением показал, что в настоящее время в производственных помещениях применяются, как правило, два способа управления: ручное или автоматизированное по заданному входному критерию (по значению внешней освещенности либо по присутствию людей в помещении). Очевидно, что второй способ имеет
приоритетный характер. Необходимо отметить, что существующие автоматизированные системы управления, использующие информацию с измерительных датчиков освещенности или движения, работают по жестким алгоритмам, заложенным на этапе проектирования, поэтому они не могут учитывать неопределенность внешней среды: влияние различных случайных факторов, форс-мажорных обстоятельств [1, 8]. В результате этого, они не способны обеспечивать эффективный режим потребления электрической энергии, а соответственно, осуществлять энергоэффективное управление внутренним освещением.
На основании вышеизложенного возникает необходимость в разработке качественно новых систем управления, отвечающих техническим реалиям и требованиям сегодняшнего дня, соответствующих инновационному развитию электроэнергетики, связанному с применением технологий искусственного интеллекта. Использование интеллектуальных технологий в системах управления внутренним освещением позволяет одновременно измерять, анализировать, диагностировать и сни-
жать потребление электрической энергии установками внутреннего освещения, обеспечивая гибкость управления в условиях неопределенности входных данных [4, 7, 9].
Решение задачи. В связи с поставленной задачей данного исследования нами предложен новый способ управления внутренним освещением производственных помещений, в котором управляющее воздействие формируется на основе регламентированных норм освещенности и двух входных сигналов (измерений): естественной освещенности и присутствия людей. Управляющее воздействие программно реализовано с использованием метода нечеткого вывода Мамдани.
В процессе проведения исследования были разработаны функциональная схема системы управления внутренним освещением (рисунок 1); IDЕF диаграммы распределения информационных потоков (рисунок 2); математическая модель определения оптимального значения мощности электропотребления установками внутреннего освещения производственных помещений на основе метода нечеткого вывода Мамдани.
Рисунок 1. Функциональная схема системы управления внутренним освещением
Рисунок 2. IDЕF1 диаграмма распределения информационных потоков в системе управления внутренним освещением
Модель нечеткого вывода Мамдани содержит две входные лингвистические переменные и одну выходную. Входными лингвистическими переменными являются:
- освещенность (ЕЕ), содержащая шесть термов («нулевая», «очень низкая», «низкая», «средняя», «выше средней», «высокая»);
- присутствие людей (Ь), содержащая два терма
(«присутствуют», «отсутствуют»).
Выходная лингвистическая переменная - оптимальное значение мощности электропотребления установками внутреннего освещения (Р), содержащая пять термов («очень низкая»; «низкая»; «средняя»; «выше средней»; «высокая»).
Разработанный математический аппарат определения оптимального значения мощности электро-
потребления установками внутреннего освещения на основе нечеткого вывода Мамдани состоит из следующих операционных действий [6]:
1. Фаззификация - преобразование точных значений входных переменных в значения лингвистических переменных посредством функций принадлежности ¡л(х).
В качестве функций принадлежности выбраны: для входной переменной «Присутствие» - трапециевидная функция принадлежности; для входной переменной «Освещенность» и выходной переменной «Мощность» - треугольная функция принадлежности.
2. Разработка базы лингвистических правил ^={^1, К2,...1^п}, которые составляются на основе комбинаций входных и выходной переменных с учетом регламентируемых норм освещения производственных помещений. Примеры разработанных правил:
Я1 - Если «Присутствие» «отсутствуют» и «Освещенность» «нулевая», то «Мощность» «нулевая»;
Я3 - Если «Присутствие» «отсутствуют» и «Освещенность» «низкая», то «Мощность» «нулевая»;
Я12 - Если «Присутствие» «присутствуют» и «Освещенность» «высокая», то «Мощность» «нулевая» и др.
3. Агрегирование подусловий - определение истинности условий для каждого лингвистического правила системы нечеткого вывода.
Так как во всех правилах используется операция «И», то агрегирование проводится по методу логической конъюнкции, которое заключается в нахождении минимального значения истинности всех его подусловий [10]:
6г-=тт{М£),МЯ)} (1),
где I - общее количество лингвистических правил.
4. Активация подзаключений - нахождение степени истинности каждого из подзаключений в лингвистическом правиле.
Для каждого подзаключения в соответствии с функцией принадлежности выходной лингвистической переменной ц(Р) и результатом предыду-
Рисунок 3. Главная экранная форма программы
щего операционного действия находится степень истинности. Далее определяется минимальное значение функции принадлежности подзаключений:
И\р) = гтп{сьц{Р)} (2),
где ¡л(Р) - функция принадлежности выходной лингвистической переменной P;
сi - элемент множества С={с,}, который определяется, как произведение элементов множества истинности условий В={Ь,} и значений весовых коэффициентов Fi для каждого из лингвистических правил системы нечеткого вывода.
5. Аккумулирование заключений - нахождение функции принадлежности для каждой из выходных лингвистических переменных P={P,}, осуществляемое на основе max-объединения функций принадлежности:
/i"(P) = max{^(P)} (3),
где ц'(Р) - функция принадлежности, полученная в результате активации лингвистических правил.
6. Дефаззификация - нахождение численного значения для каждой из выходных лингвистических переменных множества Р. Результатом этого операционного действия являются количественные значения выходной переменной «Мощность» в процентах. Дефаззификация выполняется по методу правого (наибольшего) модального значения:
Р = тах{Рм} (4),
где PM - модальное значение нечеткого множества для выходной переменной P после аккумуляции.
Математическая модель определения оптимального значения мощности электропотребления установками внутреннего освещения была программно реализована в среде программированя Delphi. Программное средство было зарегистрировано в университетском фонде электронных ресурсов ОГУ [5], его экранные формы представлены на рисунках 3, 4.
Апробация системы управления внутренним освещением осуществлялась на разработанной авторами экспериментальной установке, состоящей
АСУ внутреннего освещений
Журнал Справка 0 программе
Порт
Необходимая освещенность по ГОСТ
Передача [Отправить
Освещенность с датчика люкс
Датчик присутствия
И
В помещении находятся
люди
□ В помещении никого нет
15:35:17 суббота 20 Май 2017
Соединение с контроллером Пуск | [ Стоп |
Мощность свотнльникое
39%
СанПиИ ■л i
Mazvare -
Производств^ МЭВССШ
Обработка гражта и мрамора
Деревообрабатывающие прецпрмягия и цехи Леемииъное произвоаство.
Деревообрабатывающее предприятия и цехи. Столярное произведете«.
Производство жвеглаомьи магий контейнерного и сбсоно-раэборного типов
_ Прм!водство дерем клее г«.® «.оистрцкдма(ДКК)
Предприятия по «¡слукиеанио аегемобипей
1 t
_ М: t: ■_
► К I-Li f/i'-- . «ее i> h ". " in" iом VI. i\ I.y. [Г-D a
_L't»-' i \~i i* г J--.'- : .(I *ия- 'in .: [ вапьцоБомнье. Птсипампыятиасечан адвьеа L't:u t с kt'-. осмотре и сигарная roraeeic -Ч.1Р
_ Сеяеш.ы металла, металлолома ci. rj .r i: .i r l it r ..i сы^л1Лма™£иаяов[щеЛнл пеата iimtt i.1-n nn .i ^ :n. (Г-O.tf]
Минимальная освещенность: 1 люкс
I I HCrnU Щд.. .1
Рисунок 4. Экранная форма «СанПиН»
из датчиков освещенности BH1750FVI, датчиков присутствия Р003 360 Infrared Motion Sensor, микроконтроллера Arduino Uno, в качестве установок внутреннего освещения использовалась светодиодная лента LED-SMD-5050/60.
Анализ полученных экспериментальных результатов на программно-аппаратном стенде показал корректность работы разработанного программного средства, реализованного в системе управления внутренним освещением.
Выводы:
1. Разработан новый способ энергоэффективного управления мощностью установок внутреннего освещения производственных помещений, отличающийся от существующих тем, что управляющее
воздействие создается посредством формирования двух входных сигналов от измерительных датчиков: освещения и присутствия людей, с учетом регламентируемых норм освещенности производственных помещений.
2. Разработана новая математическая модель определения оптимального значения мощности электропотребления установками внутреннего освещения производственных помещений на основе метода нечеткого вывода Мамдани.
3. Результаты пилотных экспериментов на разработанной авторами экспериментальной установке показали корректность работы программного средства, реализованного в энергоэффективной системе управления внутренним освещением.
Литература
1. Бабанова, Ю.Б. Потенциал энергосбережения при использовании системы управления внутренним освещением / Ю.Б. Бабанова, В.А. Лунчев // Светотехника. - 2011. - № 5. - С. 35-40.
2. Варфоломеев, Л.П. О действительной энергоэффективности применения светодиодов в осветительных установках / Л.П. Варфоломеев // Светотехника. - 2012. - № 6. - С. 22-25.
3. Константинов, В.И. Выбор оптимального режима работы светодиодных излучателей / В.И. Константинов, Е.В. Вставская, Т.А. Барбасова, В.О. Волков // Вестник ЮУрГУ - 2010. - № 2. - С. 46-51.
4. Осипов, Г.С. Методы искусственного интеллекта / Г.С. Осипов. - Москва: ФИЗМАТЛИТ, 2011. -296 с.
5. Свидетельство о регистрации электронного ресурса № 1408 от 31.06.2017 г. Программа управления внутренним освещением на основе нечеткого вывода Мамдани / Н.Г. Семенова, И.С. Андреенко. -Оренбург: ОГУ УФЭР, 2017.
6. Семенов, А.М. Разработка прототипа информационно-аналитической системы «бально-рейтинговая оценка студентов» с элементами искусственного интеллекта / А.М. Семенов // Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры: материалы Всерос. науч.-метод. конф. 29-31 января 2014г., Оренбург / Оренбург. гос. ун-т. - Оренбург: ООО ИПК «Университет», 2014. - С. 457-461.
7. Семенова, Н.Г. Интеллектуальная система энергоэффективного управления уличным освещением на основе нейросетевых технологий / Н.Г. Семенова, К.Р. Валиуллин // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2015. - № 4. - С. 185-191.
8. Ульянова, Т.В. Пути снижения энергопотребления систем освещения общественных зданий / Т.В. Ульянова, А.С. Гудим, С.Г. Марущенко // Электрические комплексы и системы управления. - 2015. -№ 1. - С. 53-59.
9. Diaconescu, E. The use of NARX neural networks to predict chaotic time series / E. Diaconescu // WSEAS Transactions on Computer Research. - 2008. - Vol. 3. - pp. 182-191.
10. Smolensky, P. From Neural Computation to Optimality-theoretic Grammar / Paul Smolensky, Geraldine Legendre. - Cambridge, Mass.; London: MIT press. - cop. 2006. - Vol. 2: Linguistic and philosophical implications. - 611 p.
