Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

SOZE® innowacyjny system wykorzystujący sztuczną inteligencję do sterowania i zarządzania ciepłem w budynkach

Chmielnicki Witold, Chmielnicki Eryk A.

Ciepłownictwo, Ogrzewnictwo, Wentylacja

|

2019

|

T. 50, nr 8

283--294

PL

Zapewnienie odpowiednich warunków w budynkach sektora komunalno-bytowego, wymaga dostarczenia odpowiedniej ilości ciepła. W niektórych gałęziach przemysłu ciepło jest także potrzebne do technologii. Jeśli nośnikiem ciepła jest woda, przekazywanie wówczas tego ciepła odbywa się za pośrednictwem wymienników. Do zapewnienia wymaganych parametrów cieplnych w danym procesie stosowana jest wówczas regulacja automatyczna. Ma ona zapewnić wymagane parametry cieplne danego procesu np. temperaturę wewnętrzną w ogrzewanych pomieszczeniach, temperaturę c.w.u. w miejscu jej poboru, temperaturę danego procesu technologicznego itp. oraz optymalne zużycie dostarczanego ciepła. Spełnienie tych wymagań nie jest zadaniem łatwym. Przyczyny tego problemu zostały pokrótce opisane w tym artykule. Stosowane obecnie urządzenia do automatycznej regulacji procesów ciepłowniczych nie zapewniają odpowiedniej jakości regulacji, a ponadto nie mają one funkcji do zarządzania ciepłem w danym procesie. Zostało to pokazane na załączonych wykresach oraz obliczone na podstawie danych uzyskanych z przeprowadzonych badań. W celu poprawy tej sytuacji rozpoczęto prace, których celem było znalezienie nowych rozwiązań. W wyniku wieloletnich badań, Autorzy artykułu opracowali system do regulacji, sterowania i zarządzania ciepłem, wykorzystujący sztuczną inteligencję. Użycie tego systemu w zastosowaniu przemysłowych było możliwe dopiero w ostatnich latach, kiedy stały się powszechnie dostępne komputery o dużych mocach obliczeniowych. Algorytmy sztucznej inteligencji opracowane w tym systemie, bazują na bardzo dużej liczby danych procesowych, wymagana też jest duża szybkość przetwarzania tych danych w czasie rzeczywistym, gdyż są to systemy czasu rzeczywistego. W wyniku prowadzonych badań opracowano rozwiązanie SOZE® (System Optymalnego Zarządzania Energią), które jest już powszechnie stosowane w ciepłownictwie. Jest to pierwsze rozwiązanie ze sztuczną inteligencją zastosowane w warunkach przemysłowych. Może być ono budowane w instalacjach nowych jak też modernizowanych. Ponieważ jest to nowoczesny system komputerowy, to możliwa jest komunikacja z dowolnego miejsca na kuli ziemskiej pod warunkiem istnienia dostępu do Internetu. Jest to jedno z najbardziej konkurencyjnych przedsięwzięć zwiększających efektywność energetyczną. Z punktu widzenia jakości regulacji jest to rozwiązanie doskonałe, można to ocenić na podstawie załączonych wykresów sporządzonych na podstawie wyników badań.

EN

In order to ensure proper conditions in buildings in the municipal sector, it is necessary to provide the right amount of heat. In some industries, heat is also needed for technological purposes. If the heat carrier is water as a heating medium, then the transfer of this heat takes place via heat exchangers. In order to provide the required thermal parameters in a given process, automatic control is used. It is to provide the required thermal parameters of a given process, e.g. indoor temperature in heated rooms, hot water temperature in the place of its collection, the temperature of a given technological process, etc. and the optimal consumption of the heat supplied. Meeting these requirements is not an easy task. The reasons for this problem are briefly described in this article. Currently used devices for automatic regulation of heating processes do not provide the appropriate quality of control, nor do they have functions for heat management in a given process. This was shown in the attached charts and calculated on the basis of data obtained from the conducted research. In order to improve this situation, work began to find new solutions. As a result of many years of research, the authors of the article have developed a system for controlling and managing heat using artificial intelligence. The use of this system for industrial applications was only possible in recent years, when computers with high computing power have become widely available. Artificial intelligence algorithms developed in this system are based on a very large amount of process data, also the high speed of processing these data in real time is required as these are real-time systems. As a result of the works being carried out, the SOZE® solution was created, which is already widely used in heating industry. This is the first solution with artificial intelligence used in industrial conditions. It can be built in new and modernized installations. Because it is a modern computer system, communication is possible from anywhere on the globe, if there is access to the Internet provided. It is one of the most competitive ventures that increase energy efficiency. From the point of view of the quality of control, it is a perfect solution, it can be assessed on the basis of the attached charts. This can be assessed on the basis of the attached graphs.

2

Regulator ze sztuczną inteligencją dla ciepłownictwa

Chmielnicki W., Chmielnicki E. A.

Ciepłownictwo, Ogrzewnictwo, Wentylacja

|

2018

|

T. 49, nr 8

294--304

PL

Roczne zużycie ciepła na potrzeby ciepłownicze w Polsce w sektorze komunalno-bytowym, szacowane jest na około 650PJ. W znacznej części przeznaczone ono jest na potrzeby centralnego ogrzewania i przygotowania ciepłej wody użytkowej. Istotny wpływ na zużycie ciepła ma rodzaj przyjętych rozwiązań układów regulacji i sterowania oraz systemów zarządzania energia. W przypadku budynków mieszkalnych koszty energii mają największy udział w całkowitych kosztach związanych z eksploatacją budynku. Podstawowym warunkiem umożliwiającym racjonalizację zużycia energii jest wyposażenie budynku w nowoczesne cyfrowe systemy do regulacji i sterowania instalacji ciepłowniczych. W stosowanych obecnie rozwiązaniach wykorzystuje się zwykle algorytmy PI lub PID. Jednak ze względu na nieliniowe właściwości ciepłowniczych obiektów regulacji, nie zapewniają one odpowiedniej jakości. Często przebiegi mają charakter niestabilny i dochodzi do znacznych odchyłek regulacji. Alternatywą do stosowanych obecnie rozwiązań jest wykorzystanie sieci neuronowych. Są one szczególnie zalecane do sterowania adaptacyjnego układów niestacjonarnych. Takie przypadki występują w obiektach cieplnych, gdyż mają one właściwości nieliniowe o bardzo dużym zakresie zmienności parametrów, przy czym dotyczy to zwłaszcza węzłów ciepłowniczych wyposażonych w przepływowe wymienniki ciepła. W pracy przedstawiono opracowany model sterowania węzłów ciepłowniczych za pomocą sieci neuronowych. Wyniki badań wyraźnie wskazują na celowość takich rozwiązań, gdyż jakość regulacji jest znacznie lepsza niż w przypadku stosowania układów tradycyjnych. Na Politechnice Warszawskiej pod kierunkiem prof. Witolda Chmielnickiego opracowano nowy regulator wykorzystujący sztuczne sieci neuronowe, co stanowi przełom w dziedzinie sterowania węzłami ciepłowniczymi. System ze sztuczną inteligencją do optymalnego zarządzania ciepłem został już zastosowany w wielu budynkach w Polsce.

EN

The annual usage of heat for the demand of heating systems in municipal sector has been estimated as about 650PJ. It is mostly addressed for the demand of central heating systems and hot water consumption. The mode of adopted solutions concerning regulation and control, as well as energy management system, essentially influence its consumption. In the case of residential buildings the costs of energy constitute the greatest share related to the total cost of building maintenance. Providing buildings with modern digital systems for control and regulation of heating installations is a basic condition enabling their rational usage. In currently employed solutions, algorithms PI or PID are usually applied. However, due to the non-linear properties of heating control systems, they do not secure proper quality. The sequences are often unstable and major control deviations occur. The application of neural networks is an alternative solution to those presently employed. They are especially recommended for adaptive control of non-stationary systems. Such cases occur in heating objects since they demonstrate non-linear properties with a great range of variability of parameters; this especially refers to heating centers equipped in flux-through heat exchangers. In this paper, a compile model of heating system control with a help of neural networks is presented. The results of the investigation clearly prove the usefulness of such solutions, cause the quality of control is much better than that one applied in traditional systems. At the Warsaw University of Technology under the supervision of prof. Witold Chmielnicki a new controller using artificial neural network has been developed which is a breakthrough in the field of district heating control. A system with artificial intelligence for optimal heat management has already been used in many buildings in Poland.

3

Analiza wpływu algorytmu regulacji temperatury wewnętrznej w budynku na zużycie ciepła

Chmielnicki W. J.

Rynek Energii

|

2011

|

Nr 6

66-73

PL

Rodzaj zastosowanych algorytmów regulacji temperatury wewnętrznej w ogrzewanych budynkach ma istotny wpływ na ilość zużywanej energii na cele grzewcze. Można ją w znacznym stopniu ograniczyć poprzez zastosowanie odpowiednich algorytmów regulacji. Podstawowym warunkiem umożliwiającym ich realizację jest wyposażenie budynku w odpowiednie systemy do regulacji, sterownia i zarządzania energią. Analiza tych zagadnień wymaga szerokiej wiedzy z wielu różnych dziedzin obejmujących między innymi fizykę budowli, wymianę ciepła, ciepłownictwo, ogrzewnictwo, regulację automatyczną, metody numeryczne, informatykę itp. Podstawą do przeprowadzania badań są dynamiczne modele numeryczne obejmujące wszystkie elementy systemu. W pracy wykorzystano własny model symulacyjny zweryfikowany doświadczalnie, składający się z 30 podprogramów (zawierających łącznie około 15000 linii kodów źródłowych) [2,4,5,6]. Ważną cechą tego modelu, odróżniającego go od innych, jest analityczny opis wszystkich jego elementów na podstawie przyjętego modelu fizykalnego. Dotyczy to zarówno budynku jak również instalacji cieplnych z układami regulacji. A więc uwzględnia on rzeczywiste oddziaływanie układów regulacji na przebieg procesów cieplnych. Przeprowadzono szerokie badania symulacyjne oraz doświadczalne w obiekcie rzeczywistym, których celem było opracowanie optymalnych algorytmów regulacji obejmujących węzeł ciepłowniczy i ogrzewany budynek. Przyjęto, że proponowane rozwiązania zapewnią właściwą jakość regulacji oraz wymagany komfort cieplny w budynku. Z przeprowadzonych badań wynika, że stosując odpowiednie algorytmy regulacji można w istotny sposób ograniczyć zużycie ciepła w budynku. Różnice mogą wynosić nawet kilkanaście procent w skali całego roku.

EN

Types of algorithms used in interior temperature control in heated buildings has a significant impact on the amount of energy used for purposes of heating systems. The amount of energy consumption can be greatly reduced by applying appropriate control algorithms. The basic condition that allows their implementation is to equip the building with proper control systems, control and energy management. Analysis of these issues requires a broad knowledge in many different areas including inter alia: building physics, heat transfer, heating, district heating, automatic control, numerical methods, computer science, etc. The basis for the research are dynamic numerical models across all elements of the system. In this paper the self-made experimentally verified simulation model which contains 30 subprograms (about 15000 source line of code) has been used [2,5,6,7]. An important feature of this model, distinguishing it from others, is an analytical description of all its elements based on the adopted physical model. This applies both to the building as well as the installation of the heating system equipped with control. So it takes into account the real impact of control systems for thermal processes. Conducted extensive simulation and experimental study of a real object which purpose was to develop optimal algorithms for heating nodes and heated building. It was assumed that the proposed solution will ensure proper quality control and the required thermal comfort in the building. The study shows that using appropriate control algorithms can significantly reduce heat consumption in the building. Differences may be even over a dozen percent for the entire year.

4

Energy management of district heating in buildings

Chmielnicki W. J.

Rynek Energii

|

2010

|

nr 5

110-117

EN

In this paper, problems related to energy saving for the use of heating the buildings supplied with district heating sources are analyzed. Requirements for control systems, indispensable for rational heat consumption for the purposes of central heating and hot water supply, are presented. Particular attention is drawn to the necessity of the energy management systems in buildings. Results of investigations concerning energy consumption carried out in real object are presented. Heat consumption in the building supplied with the active management system, and after its shut-down, is compared. The ob-tained savings reached more than a dozen percent, which makes a couple of dozens of PJ (Peta = 1015) of heat in the na-tional scale. This is a real volume, possible to attain.

PL

W pracy analizowano zagadnienia związane z oszczędnością energii na cele ciepłownicze w budynkach zasilanych ze scentralizowanych źródeł ciepła. Podano wymagania dla układów regulacji, które są nie-zbędne dla zapewnienia racjonalnego zużycia ciepła na cele centralnego ogrzewania i ciepłej wody użytkowej. Szczególną uwagę zwrócono na potrzebę stosowania systemów zarządzanie energią w budynkach. W artykule podano wyniki badań dotyczące zużycia energii, które przeprowadzonych w obiekcie rzeczywistym. Porównano zużycie ciepła w budynku z działającym systemem zarządzania oraz po jego wyłączeniu. Oszczędności jakie uzyskano wynosiły kilkanaście procent, co w skali całego kraju stanowi kilkadziesiąt PJ ciepła. Jest to wielkość realna, możliwa do osiągnięcia.

5

Algorytmy wykorzystujące sieci neuronowe do regulacji węzłów ciepłowniczych

Chmielnicki W. J.

Rynek Energii

|

2010

|

nr 6

62-70

PL

Regulacja i sterowanie procesów cieplnych w budynkach ma duży wpływ na zużycie ciepła na cele ciepłownicze. Stosowane dotychczas rozwiązania wykorzystują standardowe algorytmy regulacji o właściwościach proporcjonalno-całkujących lub proporcjonalno-całkująco-różniczkujących. Wadą tych rozwiązań jest konieczność stałego nadzoru wykwalifikowanych służb technicznych. Obiekty cieplne charakteryzują się zmiennością parametrów dynamicznych wraz ze zmianą temperatury czynników wymieniających ciepło. W celu zapewnienia odpowiedniej jakości regulacji, konieczna jest zmiana parametrów regulacyjnych układu. Osoby pełniące nadzór nad układami ciepłowniczymi nie są należycie przygotowane do takich działań. Na skutek tego w istniejących węzłach ciepłowniczych często dochodzi do niestabilnej pracy, oraz do znacznego pogorszenia jakości regulacji. Ma to bezpośredni wpływ na zużycie ciepła oraz na trwałość urządzeń regulacyjnych. W prezentowanej pracy zaproponowano nowe, nie stosowane dotychczas rozwiązania sterowania procesami dynamicznymi węzłów ciepłowniczych, wykorzystujące sztuczne sieci neuronowe. Opracowany został algorytm sieci neuronowej oraz przeprowadzono badania, z których wynika, że jakość regulacji jest znacznie lepsza niżeli w przypadku stosowania regulatorów tradycyjnych. Ma to również duży wpływ na oszczędność energii na cele ciepłownicze w budynkach.

EN

Regulation and control of thermal processes in buildings has a large influence on the heat consumption for heating purposes. Applied solution so far uses standard algorithms like proportional-derivative or pro-portional-integrating-derivative. The disadvantage of these solutions is the need for constant supervision of qualified technical services. Character of thermal processes is the variation of dynamic parameters with the change of temperature factors of heat exchanging. In order to ensure proper control quality it is necessary to change the parameters of the controller system. Persons exercising supervision over district heating systems are not adequately prepared for such actions. The result of that are often unstable heat distribution centers, and a substantial deterioration in the quality of control. This has a direct impact on the heat consumption and the durability of control devices. In this paper a new, not used yet dynamic process control solutions of heating systems, using artificial neural networks has been presented. The developed neural network algorithm, and conducted research shows that the quality of control is significantly better than for the case of conventional controllers. This has also a major impact on saving energy on heating purposes in buildings.

6

Wpływ sterowania ogrzewaniem w instalacji KNX na energooszczędność budynku

Radajewski R., Kamińska A.

Elektro Info

|

2008

|

nr 11

84-86

PL

Rosnące w ostatnim czasie ceny energii elektrycznej, gazu, oleju opałowego i węgla powodują wzrost kosztów eksploatacji mieszkań i budynków, stanowiący znaczne obciążenie budżetów domowych, a niejednokrotnie nawet przekraczający możliwości finansowe ich użytkowników. W Polsce problem ten jest szczególnie dotkliwy, ponieważ znaczna część budynków mieszkalnych jest nieocieplana, ponadto nawet nowo budowane budynki najczęściej spełniają jedynie minimalne wymagania w zakresie energooszczędności.

7

Teoria sterowania - podstawy

Bilski P.

Elektro Info

|

2008

|

nr 10

77-79