Хуснутдинов Р.Е.
ПРИМЕНЕНИЕ ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ЗДАНИЯМИ *
Аннотация:
в этой статье рассматриваются примеры использования фильтра Калмана в системах управления зданиями и их роль в повышении эффективности и точности работы инженерных систем. Фильтры Калмана используются для оценки и управления динамическими возмущениями в среде здания, такими как колебания температуры, влажности, уровня заполненности и условий освещённости. Эти возмущения влияют на общее энергопотребление и динамику эксплуатации зданий. Применение методов фильтрации Калмана позволяет улучшить прогнозирование и управление системами зданий, что приводит к оптимизации производительности и энергопотребления. В исследовании представлены различные методики интеграции фильтров Калмана в управление зданиями, подчеркивается их эффективность при мониторинге и настройке параметров системы в реальном времени. С помощью теоретического анализа и практических примеров в статье демонстрируется влияние управления на основе фильтров Калмана на поддержание эффективной эксплуатации зданий в условиях ограниченных ресурсов.
Ключевые слова:
фильтр Калмана, системы управления зданием, эффективность эксплуатации зданий, оценка динамических возмущений, оптимизация энергопотребления, зелёное строительство
В современном мире, в условиях стремительного роста городов, оптимизация энергопотребления приобрела первостепенное значение не только для снижения затрат, но и для экологической устойчивости [6]. Использование передовых технологий позволяет существенно уменьшить потребление электричества, тепла и воды, которые необходимы для поддержания работы зданий. Например, на территории Европы 40% от всех расходов энергии приходиться на здания. При этом около 80% всей энергии, используемой для обслуживания зданий, уходит на их отопление и охлаждение, в то время как электроэнергия составляет примерно 15% от общего энергопотребления [2]. Системы управления зданиями (Building Management Systems) играют важную роль в поддержании эксплуатационной эффективности и устойчивости современной инфраструктуры. Интеграция передовых вычислительных методов стала преобразующим подходом в оптимизации эксплуатации зданий. В данной статье рассматривается применение фильтров Калмана в системах управления зданиями, подчеркивается их значение для оценки динамических возмущений и управления системой для повышения энергопотребления и точности работы.Фильтр Калмана — рекурсивный алгоритм, который может использоваться в BMS для оценки состояния динамической системы путем минимизации средней квадратичной ошибки. Он эффективно справляется с неопределенностями, присущими окружающей среде здания, такими как колебания температуры, заполненность помещения людьми, изменение условий освещённости. Благодаря ассимиляции данных в реальном времени и оценке возмущений процесса фильтры Калмана облегчают прогнозирование и управление параметрами работы здания, что приводит к повышению оперативности и энергоэффективности системы [7].Применение фильтров Калмана в системах управления зданиями многогранно: начиная от контроля температуры и заканчивая оптимизацией энергопотребления. Точно прогнозируя внутренние и внешние возмущения, эти фильтры позволяют заблаговременно корректировать работу здания, обеспечивая оптимальное энергопотребление и комфорт для людей [5]. Кроме того, адаптивность фильтров Калмана к изменяющейся динамике здания делает их эффективным инструментом для предиктивного обслуживания систем отопления, вентиляции, кондиционирования, управления освещением и других неотъемлемых компонентов систем управления зданиями [3]. Различные исследования продемонстрировали эффективность фильтров Калмана в повышении эксплуатационной эффективности зданий, в том числе на реальных примерах [4].Рассмотрим упрощенную модель, в которой фильтр Калмана используется для оптимизации энергопотребления системы ОВиК (отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха) в здании на основе регулирования температуры. Цель модели - поддерживать температуру в помещении в комфортном диапазоне и при этом минимизировать потребление энергии.Описание модели:Предположим, что наружная температура меняется в течение дня, следуя синусоиде с амплитудой 10°C вокруг среднего значения 15°C. Желаемая температура в помещении постоянна и составляет 22°C. Начальная температура в помещении равна 22°C.Используемые характеристики:Tout(t): наружная температура воздуха в моменте времени t, Tout(t) = 15 + 10 ( 2 24 )Tin(t) — температура воздуха внутри здания в моменте времени t,E(t) — потребление энергии системы ОВиК в моменте времени tФильтрация Калмана:Начальная оценка состояния 0= 0=22°СПредположим, что ковариация ошибок исходного процесса 0=1Прогноз: предсказание следующего состояния 0+1| на основе оценки текущего состояния и динамики модели.Обновление ковариации ошибки +1| Получение измерений +1 (фактическая температура в помещении).Вычислите коэффициент усиления Калмана +1Обновление оценки состояния +1 с измерением +1Обновление ковариации ошибки +1Пример расчета:При t=0, Tout(0)=15°С, 0=22°СПредполагая, что система ОВиК имеет определенную эффективность, допустим, что потребление энергии E(t) увеличивается на 0,5 кВт-ч на каждый градус Tin(t), отрегулированный для поддержания желаемой температуры.Если температура наружного воздуха опускается до 5°C при t=6 часов, фильтр Калмана прогнозирует изменение температуры в помещении и регулирует работу системы ОВиК для поддержания 22°C в помещении, оптимизируя потребление энергии.Этот упрощенный пример иллюстрирует, как фильтр Калмана может использоваться в системе управления зданием для поддержания оптимальной температуры в помещении и энергопотребления. Числа и модель установки являются гипотетическими и служат для демонстрации основной концепции применения фильтра Калмана в оптимизации энергопотребления здания.Описываемый метод потенциально встраивается в концепцию зданий с почти нулевым энергопотреблением (Near-Zero-Energy Buildings): подход, объединяющий передовые материалы, возобновляемые источники энергии и интеллектуальные системы управления для минимизации энергопотребления. Этот баланс не статичен, а динамически управляется, адаптируясь к меняющимся условиям, таким как погодные условия, заполненность помещений и цены на электроэнергию в сети. Интеграция передовых систем управления зданием с предиктивной аналитикой и адаптивными стратегиями управления имеет решающее значение для реализации всего потенциала зданий с почти нулевым энергопотреблением [1].Интеграция фильтров Калмана с такими развивающимися технологиями, как Интернет вещей (IoT) и искусственный интеллект (AI), предвещает новую эру точности и устойчивости в управлении зданиями. Постоянно анализируя данные и реагируя на них, системы, оснащенные фильтрами Калмана, могут упреждающе устранять неэффективность, тем самым повышая жизненный цикл инфраструктуры. Точность и эффективность систем управления зданиями не только улучшает эксплуатационные характеристики зданий, но и способствует достижению более широких экологических и экономических целей. Его постоянное развитие и интеграция позволит обеспечить будущее, в котором здания будут не только интеллектуальными и саморегулирующимися, но и неотъемлемыми компонентами устойчивой городской экосистемы.
Номер журнала Вестник науки №4 (73) том 1
Ссылка для цитирования:
Хуснутдинов Р.Е. ПРИМЕНЕНИЕ ФИЛЬТРАЦИИ КАЛМАНА В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ЗДАНИЯМИ // Вестник науки №4 (73) том 1. С. 514 - 519. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/13740 (дата обращения: 19.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+