МЕТОДИКА ОЦІНКИ ТЕПЛОФІЗИЧНИХ ХАРАКТЕРИСТИК БУДІВЕЛЬ НА ОСНОВІ ОБЕРНЕНОЇ ЗАДАЧІ ТЕПЛОПРОВІДНОСТІ

Oleh Sinkevych, Ihor Olenych, Bohdan Sokolovsky

Анотація


Як правило, під час проектування систем клімат-контролю для будівель вимірювання (такі як температура, вологість, споживання енергії тощо) використовуються та аналізуються за допомогою статистичних методів. Згодом ці дані можна використовувати для моделювання та створення інтелектуальних систем. Незважаючи на ефективність цих систем, часто буває вигідно включати фізичні рівняння в розроблені моделі. Ці рівняння не тільки описують теплову поведінку всередині приміщень, але також можуть бути інформативно інтегровані з алгоритмами аналізу даних.

Наприклад, знання характеристик стін, таких як їхня теплоємність і провідність, дозволяє точно регулювати параметри опалення в окремих приміщеннях і використовувати ці дані для розробки інтелектуальних термостатів. Ці характеристики можна визначити шляхом вирішення відповідних рівнянь теплопровідності. Однак, оскільки рівняння теплопровідності містить невідомі параметри (або параметри зі значеннями, які важко визначити), такі як коефіцієнти теплопровідності та теплоємності, існує потреба сформулювати обернені задачі для оцінки цих невідомих характеристик.

У роботі викладено методику розрахунку ефективних теплофізичних параметрів будівлі шляхом аналізу коливань зовнішньої та внутрішньої температури в холодну пору року, а також даних про споживання енергії на опалення. Метод скінченних різниць використовується тут для вирішення прямої проблеми, яка передбачає визначення теплового режиму в будівлі з урахуванням відповідних теплофізичних властивостей матеріалів. У роботі також представлена чисельна схема розрахунку етапів методу та досліджено вплив теплофізичних параметрів на розрахункові значення температури.

За результатами прямої задачі сформульовано та розв’язано обернену задачу ідентифікації ефективних теплотехнічних параметрів будівлі. Щоб вирішити цю проблему, для отримання наближеного рішення використовуються методи грубого перебору, а для його подальшого вдосконалення використовується квазіньютонівський алгоритм BFGS.

Ключові слова: теплофізичне моделювання, прямі та обернені задачі теплопровідності, чисельна оптимізація.


Повний текст:

PDF (English)

Посилання


  1. Heating behaviour in English homes: an assessment of indirect calculation methods / T. Kane [та ін.] // Energy and buildings. – 2017. – Т. 148. – С. 89–105.
  2. Developing suitable thermal models for domestic buildings with Smart Home equipment / Vanda Dimitriou [та ін.] // Proceedings of the 2014 building simulation and optimization conference, London, 23 черв. 2014 р. – 2014.
  3. Himpe E. Characterisation of the thermal performance of a test house based on dynamic measurements / Eline Himpe, Arnold Janssens // Energy procedia. – 2015. – Т. 78. – С. 3294–3299.
  4. A data analysis technique to estimate the thermal characteristics of a house / Seyed Tabatabaei [та ін.] // Energies. – 2017. – Т. 10, № 9. – С. 1358.
  5. Сінькевич О. О. Оптимізація функціонування інтелектуальних об’єктів з використанням методів машинного навчання : дис. … д-ра філософії в галузі комп. наук : 122 / Сінькевич Олег Олександрович. – Львів, 2023. – 179 с.
  6. REFIT Smart Home dataset [Електронний ресурс] // figshare. – Режим доступу: https://repository.lboro.ac.uk/articles/dataset/REFIT_Smart_Home_dataset/207009.
  7. Finite difference methods in heat transfer, second edition. CRC Press, 2017. – Режим доступу: https://doi.org/10.1201/9781315121475.
  8. Battiti R. BFGS optimization for faster and automated supervised learning / Roberto Battiti, Francesco Masulli // International neural network conference. – Dordrecht, 1990. – С. 757–760. – Режим доступу: https://doi.org/10.1007/978-94-009-0643-3_68.
  9. Sinkevych O. Gas Disaggregation Approach Based on Cluster Analysis / O. Sinkevych, L. Monastyrskii, B. Sokolovskii, Ya. Boyko // Computer Technologies of Printing. – 2019. – Вип.- 41 (1). – C. 23-33.




DOI: http://dx.doi.org/10.30970/eli.23.2

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.