Повышение эффективности алгоритма оптимизации температурного режима помещений многоквартирных зданий

  • Alexander Petrovich Shuravin Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова http://orcid.org/0000-0001-7225-7751
  • Sergey Valentinovich Vologdin Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова http://orcid.org/0000-0002-3013-7759
  • Maxim Mikhailovich Gorokhov Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова http://orcid.org/0000-0002-2314-5275
  • Grigory Alexandrovich Blagodatsky Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова http://orcid.org/0000-0001-7942-1200

Аннотация

В статье обосновывается актуальность решения задач энергосбережения с применением методов математической оптимизации. Дается обзор российских и зарубежных работ по теме энергосбережения и оптимизации энергопотребления. Поясняется необходимость решения задач оптимизации теплогидравлических режимов зданий в рамках проекта "Умный город". В статье приводится математическая постановка задачи оптимизации температурного режима помещений с помощью регулируемых устройств, а также два метода решения поставленной задачи: метод покоординатного поиска и генетический алгоритм. Приводиться описание вышеназванных алгоритмов, включая используемый математический аппарат. Описана целевая функция как среднеквадратичное отклонение температуры отапливаемых помещений. Приводится методика расчета температуры воздуха в отапливаемом  помещении методом решения уравнения теплового баланса, включая методику расчета входящий тепловых потоков от радиатора и исходящих тепловых потоков через ограждающие конструкции. Даны расчетные формулы. Рассматривается идея улучшения данных методов за счет предварительных утеплительных мероприятий, которые заключатся в установке дополнительных секций радиаторов в «холодных» комнатах. Описан алгоритм автоматической выдачи рекомендаций по установке дополнительных секций радиаторов. Данный алгоритм заключается в чтении информации из базы данных и сравнении расчетного теплоприхода от радиаторов с их номинальной мощностью. В случае нехватки мощности выдается рекомендации об установке дополнительных секций радиаторов. Представлены результаты численного эксперимента для рассматриваемых методов оптимизации. Расчеты проводились для типового здания при средних расчетных условиях г. Ижевска для фактического состояния ограждающих конструкций и отопительных приборов помещений.  В заключении сделан вывод о том, вышеупомянутые предварительные мероприятия улучшают показатели оптимизации.

Сведения об авторах

Alexander Petrovich Shuravin, Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

аспирант

Sergey Valentinovich Vologdin, Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

профессор кафедры информационных систем, доктор технических наук, доцент

Maxim Mikhailovich Gorokhov, Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

заведующий кафедрой информационных систем, доктор физико-математических наук, профессор

Grigory Alexandrovich Blagodatsky, Ижевский государственный технический университет имени М. Т. Калашникова

доцент кафедры информационных систем, кандидат технических наук, доцент

Литература

[1] Manusov V., Matrenin P., Kirgizov A. Swarm optimization for reactive power control in electrical grids. Energy Safety and Energy Economy. 2017; 3:28-32. (In Russ., abstract in Eng.) DOI: 10.18635/2071-2219-2017-3-28-32
[2] Vologdin S., Jakimovich A. Metody i algoritmy povysheniya energoeffektivnosti mnogourovnevoj sistemy centralizovannogo teplosnabzheniya [Methods and algorithms for improving the energy efficiency of a multi-level district heating system]. Publishing ISTU named after M.T. Kalashnikov, Izhevsk, 2015. 264 pp. (In Russ.)
[3] Basalaev A., Shnayder A. A Simulation-based Method for Supply Temperature Optimization in District Heating System. Bulletin of the South Ural State University. Series Computer Technologies, Automatic Control, Radioelectronics. 2017; 17(1):15-22. (In Russ., abstract in Eng.) DOI: 10.14529/ctcr170102
[4] Shuravin A. Review of optimization problems of thermo-hydraulic modes of buildings. In: Proceedings of the All-Russian scientific-practical conference with international participation. Center for Scientific Knowledge "Logos", Stavropol, 2018, pp. 51-55. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=34858025 (accessed 16.06.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[5] Baybakov S., Filatov K. Optimization of heating networks for the cost of transporting the coolant (optimization of heat transportation). Energetik. 2012; 11:26-30. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=18104959 (accessed 16.06.2019). (In Russ.)
[6] Stennikov V., Chemerzov A. Application of a tree search algorithm and a annealing simulated method in optimization of heat network configuration and structure. Programmnye produkty i sistemy = Software & Systems. 2018; 2:387-395. (In Russ., abstract in Eng.) DOI: 10.15827/0236-235X.122.387-395
[7] Lutsenko A., Novitsky N. Investigation of the problem of optimizing the hydraulic modes of passive tree-like heat networks as a multi-step process. In: Proceedings of the International correspondence scientific-practical conference. Energy in modern world, Chita, 2017, pp. 101-107. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=32761400 (accessed 16.06.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[8] Sabdenov K., Baitasov T. Optimal (energy efficient) heat supply of the building in the central heating system. Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. Geo Assets Engineering. 2015; 326(8):53-60. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=25068679 (accessed 16.06.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[9] Zakharov A., Zakharova I., Romazanov A., Shirokikh A. The Thermal Regime Simulation and the Heat Management of a Smart Building. Tyumen State University Herald. Physical and Mathematical Modeling. Oil, Gas, Energy. 2018; 4(2):105-199. (In Russ., abstract in Eng.) DOI: 10.21684/2411-7978-2018-4-2-105-119
[10] Nikiforov A.G., Yakovlev A.V. Optimization of the topology of dead-end heating networks. Innovacii v sel'skom hozyajstve. 2014; 5(10):129-132. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=22603759 (accessed 16.06.2019). (In Russ.)
[11] Kuznetsov E.A., Girshin S.S., Goryunov V.P., Petrova E.V., Bigun A.Ya., Shepelev A.O. The introduction of thermal calculation of power lines in the optimization of electric networks. Young Russia: Advanced Technologies - in the Industry! 2017; 1:129-133. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=29073714 (accessed 16.06.2019). (In Russ.)
[12] Khalil T.M., Gorpinich A.V. Distribution Network Reconfiguration Using Selective Particle Swarm Optimization. Energosberezhenie. Energetika. Energoaudit = Energy saving. Power engineering. Energy audit. 2010; 11(81):28-33. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=22266985 (accessed 16.06.2019). (In Russ., abstract in Eng.)
[13] Glushko S.I., Obraztsov V.V., Kuzavko A.S. Application of the ant colony algorithm for solving optimization problems on a graph. Priority areas of research: from theory to practice. 2012; 2:70-74. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=20377914 (accessed 16.06.2019). (In Russ.)
[14] Kong C., Jovanovic R., Bayram I.S., Devetsikiotis M. A Hierarchical Optimization Model for a Network of Electric Vehicle Charging Stations. Energies. 2017; 10(5):675. (In Eng.) DOI: 10.3390/en10050675
[15] Wang D., Hu Q., Tang J., Jia H., Li Y., Gao S., Fan M. A Kriging Model Based Optimization of Active Distribution Networks Considering Loss Reduction and Voltage Profile Improvement. Energies. 2017; 10(12):2162. (In Eng.) DOI: 10.3390/en10122162
[16] Navarro-Espinosa A., Moreno R., Lagos T., Ordoñez F., Sacaan R., Espinoza S., Rudnick H. Improving distribution network resilience against earthquakes. In: IET International Conference on Resilience of Transmission and Distribution Networks (RTDN 2017), Birmingham, 2017, pp. 1-6. (In Eng.) DOI: 10.1049/cp.2017.0339
[17] Dolan M.J., Davidson E.M., Kockar I., Ault G.W., McArthur S.D.J. Distribution Power Flow Management Utilizing an Online Optimal Power Flow Technique. IEEE Transactions on Power Systems. 2012; 27(2):790-799. (In Eng.) DOI: 10.1109/TPWRS.2011.2177673
[18] Vologdin S.V., Yakimovich B.A. Application of a systematic approach to improving the efficiency of power supply modes of the Republic of Crimea. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019; 537:062036. (In Eng.) DOI: 10.1088/1757-899X/537/6/062036
[19] Siebert L.C., Sbicca A., Aoki A.R., Lambert-Torres G. A Behavioral Economics Approach to Residential Electricity Consumption. Energies. 2017; 10(6):768. (In Eng.) DOI: 10.3390/en10060768OrcID
[20] Amado M., Poggi F., Amado A.R., Breu S. A Cellular Approach to Net-Zero Energy Cities. Energies. 2017; 10(11):1826. (In Eng.) DOI: 10.3390/en10111826
[21] Hu Y., Li Y., Xu M., Zhou L., Cui M. A Chance-Constrained Economic Dispatch Model in Wind-Thermal-Energy Storage System. Energies. 2017; 10(3):326. (In Eng.) DOI: 10.3390/en10030326
[22] Zaharia M., Pǎtraşcu A., Tǎnǎsescu A., Gogonea M.R., Popescu C. A Cluster Design on the Influence of Energy Taxation in Shaping the New EU-28 Economic Paradigm. Energies. 2017; 10(2):257. (In Eng.) DOI: 10.3390/en10020257
[23] Gulagi A., Bogdanov D., Breyer C. A Cost Optimized Fully Sustainable Power System for Southeast Asia and the Pacific Rim. Energies. 2017; 10(5):583. (In Eng.) DOI: 10.3390/en10050583
[24] Drechsler M., Egerer J., Lange M., Masurowski F., Meyerhoff J., Oehlmann M. Efficient and equitable spatial allocation of renewable power plants at the country scale. Nature Energy. 2017; 2:17124. (In Eng.) DOI: 10.1038/nenergy.2017.124
[25] Staples M.D., Malina R., Barrett S.R.H. The limits of bioenergy for mitigating global life-cycle greenhouse gas emissions from fossil fuels. Nature Energy. 2017; 2:16202. (In Eng.) DOI: 10.1038/nenergy.2016.202
[26] Shuravin A.P., Vologdin S.V. Comparison of the characteristics of the genetic algorithm and the method of coordinates search for optimization of temperature modes indoor areas. In: CEUR Workshop Proceedings. Proceedings of the Data Science Session at the V International Conference on Information Technology and Nanotechnology (DS-ITNT 2019), Samara, Russia, May 21-24, 2019, pp. 260-270. Available at: http://ceur-ws.org/Vol-2416/paper34.pdf (accessed 16.06.2019). (In Eng.)
Опубликована
2019-09-30
Как цитировать
SHURAVIN, Alexander Petrovich et al. Повышение эффективности алгоритма оптимизации температурного режима помещений многоквартирных зданий. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», [S.l.], v. 15, n. 3, p. 626-634, sep. 2019. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/575>. Дата доступа: 17 oct. 2021 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.15.201903.626-634.
Раздел
Прикладные проблемы оптимизации