ВВЕДЕНИЕ 4
1 Анализ предметной области 6
1.1 Виды систем теплоснабжения и их недостатки 6
1.2 Анализ способов управления и автоматизации систем теплоснабжения
зданий 7
1.3 Анализ методов искусственного интеллекта 9
1.4 Применение многоагентных систем в энергетике 13
1.5 Описание объекта автоматизации 16
1.6 Постановка цели и задач выпускной квалификационной работы 18
1.7 Выводы к первой главе 19
2 Разработка структуры многоагентной системы 20
3 Разработка многоагентной системы 23
3.1 Архитектура многоагентной системы 23
3.1.1 Агент производства 23
3.1.2 Агент потребления 24
3.1.3 Агент распределения 25
3.1.4 Агент окружающей среды 26
3.2 Моделирование агентов 26
3.2.1 Тепловой насос 26
3.2.2 Солнечная панель 27
3.2.3 Электронагреватель 28
3.2.4 Тепловой комфорт 28
3.2.5 Горячее водоснабжение 29
3.2.6 Вентиляция 30
3.2.7 Циркуляционный насос контура солнечного коллектора 31
3.2.8 Резервуар 32
3.2.9 «Погода» и «электричество» 33
3.3 Описание агентов 34
3.4 Выводы к третьей главе 40
4 Регулирование и оптимизация в системе теплоснабжения 41
4.1. Разработка метода и алгоритма регулирования 41
4.2. Разработка алгоритма оптимизации 47
4.3. Вывод к четвёртой главе 54
5 Разработка аппаратной части системы управления 55
5.1 Подбор оборудования 56
5.1.1 Структура системы управления 56
5.1.2 Исполнительные устройства 57
5.1.3 Датчики 68
5.2 Разработка электрической схемы подключения оборудования 76
5.3 Вывод к пятой главе 77
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 78
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Энергетика - это основа современной цивилизации, отрасль жизнеобеспечения. Состояние энергетики в стране влияет на состояние всех отраслей производства государства, экономику, политику, уровень жизни населения и даже международное положение государства.
Надежная, безопасная и экономичная работа энергетических систем и энергооборудования требует решения сложных задач планирования, прогнозирования, мониторинга, анализа и управления. Возрастающее энергопотребление, задержки расширения существующих энергосетей в сочетании с физическим и моральным износом теплоэнергетического оборудования приводят к тому, что энергосистемы в настоящее время эксплуатируются на пределе своих возможностей. Ко всему этому следует добавить проблемы энергосбережения, так как запасы топлива на Земле не бесконечны. Всё это требует более тщательного отношения к выбору оптимального режима эксплуатации энергооборудования и эффективного управления энергосистемой, которое возможно только при более детальном, чем обычно мониторинге системы и более обоснованном выборе управленческих и оперативных решений.
Поведение энергетических систем и энергоустановок в рабочих условиях является сильно нелинейным, а их мониторинг и контроль включают множество переменных. Поэтому энергопотребление и динамические нагрузки не поддаются надежному анализу и моделированию традиционными методами, что вызывает необходимость внедрения новых прогрессивных способов управления энергосистемами и установками. Наиболее быстро развивающимся и весьма перспективным является направление, связанное с применением технологий искусственного интеллекта. Такие технологии получили достаточно широкое распространение в промышленно развитых странах и показали свою эффективность.
Система с использованием элементов искусственного интеллекта автоматизирует процедуры формирования образов, моделей и описаний изменяющейся внешней среды и создаёт условия для уточнения и окончательного принятия решения человеком, не предъявляя при этом к нему повышенных требований, а лишь усиливая его частные интеллектуальные функции до функций обобщающей системы с учётом изменения внешней среды.
В последние годы в области энергетики активно применяют информационные технологии. На смену простейшим примитивным программам стали приходить системы, основанные на методах искусственного интеллекта. Одним из методов являются многоагентные системы, активно набирающие популярность.
В ходе выполнения диссертационной работы были рассмотрены виды существующих систем теплоснабжения, а также способы управления и автоматизации, применяемые для них, определены их преимущества и недостатки. В результате объектом исследования была выбрана автономная система теплоснабжения здания.
Проведён анализ методов искусственного интеллекта, а также возможность их применения к рассматриваемому вопросу, после чего выбор был сделан в пользу многоагентных систем. Проведён анализ применения многоагентных систем в области энергетики, рассмотрены существующие системы, выявлены их недостатки.
Разработана многоагентная система управления, учитывающая особенности оборудования системы автономного теплоснабжения здания.
Предложен метод для управления автономной системой теплоснабжения здания, в соответствии с которым был разработан алгоритм управления системой, а также алгоритм оптимизации распределения тепловой энергии среди потребителей.
Основным применением данного подхода является управление тепловыми системами здания. В общем плане, решение в соответствии с методом применимо к любой системе, управляющей энергией. Метод может принимать во внимание любой тип производства энергии (например, твёдотопливные или газовые котлы). Кроме того, помимо управления тепловыми системами для здания, он может также включать в себя электрические элементы.
Предлагаемое решение также может быть физически распределено между различными аппаратами, что не ограничивает его полностью интегрированными устройствами или использованием централизованного контроллера. Кроме того, в него могут быть включены сложные модели прогнозирования потребления, прогнозирование поведения жителей или потребления горячего водоснабжения.
Наконец, метод, может быть применим и к другим областям. Благодаря моделированию источников энергии как агентов производства, зданий, как агентов потребления и гидравлических сетей, как агентов распределения, можно, к примеру, смоделировать и контролировать тепловую сеть в масштабе всего района или города. Благодаря моделированию источников энергии как агентов производства, зданий, как агентов потребления и электрической сети как агентов распределения, метод можно использоваться для моделирования и контроля интеллектуальных электрических сетей, именуемых как «Smartgrid».
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
