16+
Регистрация
РУС ENG
http://www.eprussia.ru/epr/383-384/1387725.htm
Газета "Энергетика и промышленность России" | № 03-04 (383-384) февраль 2020 года

Самообучающаяся система отопления экономит энергию

Мировая энергетика Татьяна РЕЙТЕР. По материалам techxplore.com 1331

В Швейцарской федеральной лаборатории материаловедения и технологии (Empa) протестировали систему управления отоплением, которая сама умеет оценивать «поведение» жилых зданий и выбирать оптимальный сценарий исходя из данных о температуре за предыдущий год и из текущего прогноза погоды.

Заводские цеха, аэровокзалы и высотные офисные здания часто оснащены автоматическими системами предварительного обогрева. Они работают по заранее определенным сценариям, специально рассчитанным для зданий, и помогают их владельцам сэкономить много тепловой энергии. Однако такое индивидуальное программирование слишком дорого для отдельных квартир и частных домов.

Минувшим летом группа исследователей Empa доказала, что «умное» управление нагревом и охлаждением не обязательно должно быть запрограммированным – система может легко научиться сокращать расходы самостоятельно и на основе данных за предыдущие месяцы. Специалисты по программированию больше не нужны, отмечается в результатах исследований. Таким образом, технология, позволяющая сэкономить средства, будет доступна и для семей, и для одиноких жильцов.

Эксперимент проводился в исследовательском корпусе Empa NEST (Дюбендорф). Подразделение UMAR (Urban Mining and Recycling) предоставило для этого блок студенческого кампуса: большую кухню-столовую с двумя комнатами для студентов площадью 18 кв. метров каждая с фасадами на восток – юго-восток. Поддержание комфортной температуры в этих помещениях обычно достигается за счет нагретой или предварительно охлажденной воды, протекающей через потолочную облицовку из нержавеющей стали. Энергия для отопления и охлаждения регулируется для каждой отдельной комнаты с помощью автоматического термостатического клапана.

Эксперимент стартовал в июне 2019 года. В одной комнате охлаждение обеспечивал термостатический клапан, а в другой – экспериментальная система управления, оснащенная искусственным интеллектом, которую разработчики Empa снабдили данными за последние десять месяцев и текущим прогнозом погоды от MeteoSwiss.

В итоге интеллектуальная система управления обогревом и охлаждением гораздо точнее соответствовала заданным параметрам комфорта (25оС днем, 23оС ночью), и при этом требовалось на 25 % меньше энергии. Экономия достигалась благодаря тому, что «умная» система заранее охлаждала комнату утром, когда солнце еще только поднималось, тогда как клапан реагировал на температуру уже прогретого от солнца помещения. С аналогичными результатами действовала система прогнозного управления отоплением в ноябре с его холодными ветрами и дождями.

«Чтобы протестировать систему в реальных условиях, мы запланировали более масштабные полевые испытания в здании с 60 квартирами, – рассказал руководитель проекта Феликс Бюннинг. – Мы оснастим четыре из них интеллектуальной системой управления охлаждением и отоплением. Я думаю, что новые контроллеры, основанные на машинном обучении, открывают огромные возможности. С помощью этого метода мы можем построить хорошее, энергосберегающее решение для модернизации существующих систем отопления, используя относительно простые средства и записанные данные».


Новые технологии, Отопление

Похожие Свежие Популярные