Кондиционирование Вентиляция Сантехника Отопление
Кондиционирование Вентиляция Сантехника Отопление
СОК СОК
Главное меню
Главная
Новости
СОК онлайн
Рубрики
О журнале
Медиаплан
Реклама
Реклама на сайте
Выставки
Семинары
Контакты
Поиск
Форум
Библиотека
Фотогалерея
Рубрики
Сантехника
Отопление
Кондиционирование
Вентиляция
Энергосбережение
Нормативная База
Объекты
Рекомендуем
Тепловые насосы, Телпый пол и Воздушные фильтры
Aqua-Term 2013
c-o-k.ru
Кондиционеры Daikin
Системы воздушного отопления
Top100+ :: Teplo.com
Кондиционеры, вентиляция, тепловые насосы.

Вопросы построения систем автоматического управления, как один из путей энергосбережения Версия для печати Отправить на e-mail
26.01.2006

о материалам компании
ООО «РАУТ-автоматик»

Актуальность энергосбережения возросла настолько, что сложно представить себе руководителя, не думающего о снижении процента энергозатрат в себестоимости производимой продукции или в накладных расходах. Поиск путей снижения потребления энергии затрагивает все стороны жизнедеятельности компании, начиная от менталитета и заканчивая выбором конкретной технологической схемы.
В данной статье мы хотим поговорить именно о технологии.

Расчет технологических систем, потребляющих тепловую энергию, вещь достаточно стандартная. Следующая ступень — это правильная организация самих технологических систем, в частности отопления,вентиляции, ГВС. Задача проектных организаций — правильно выбрать типы систем, способы их присоединения к тепло- и холодоносителям не только с точки зрения комфорта, но и с точки зрения минимизации затрат на тепловую энергию при дальнейшей эксплуатации.

Так для систем отопления это выбор между независимым и зависимым присоединением. При выборе зависимой схемы — правильная ее реализация (отсутствие механических элеваторных узлов, применение подмешивающих насосов, двух- или трехходовых клапанов). Мы хотим поделиться опытом организации систем автоматического управления, которые позволяют постоянно минимизировать затраты тепловой энергии.

Любой владелец автомобиля знает, что удельный расход топлива на 100 км в городе и за его чертой разный. Расход в городе больше по той причине, что водителю приходится часто менять передачи, другими словами, двигатель автомобиля в городе постоянно работает в переходном режиме (набирает или сбрасывает обороты).Так и при организации системы регулирования процесс постоянного поддержания регулируемой величины на заданном уровне (рис. 1) менее энергоемкий, чем удержание ее в заданном диапазоне (рис. 2).
Image
Image
Второй способ регулирования может быть осуществлен на базе более простой и, соответственно, более дешевой техники, обеспечивающей так называемое двух- (или бывает трех- с нейтральной зоной) позиционное регулирование.

Первый способ требует применения более дорогой техники, обеспечивающей различные законы регулирования и регулирующих, а не позиционных клапанов. Однако разовые затраты на более дорогую технику несовместимы с той экономией тепловой энергии, которую оно обеспечивает за счет отсутствия колебательности и малого перерегулирования.

Например, эксперименты на административном здании с потреблением системой отопления 0,4 Гкал/ч дали экономию, в сутки составляющую 11 % потребления или 0,4 х 24 х 0,11 = 1,056 Гкал/сутки.
В денежном эквиваленте за 1 месяц получим 1,056 х 30 х 69 = 2185,92 грн.
Разница же в стоимости оборудования на данный момент составляет 2500 грн.

Таким образом, применение регулирующих микроконтроллеров окупается за срок немногим более месяца.

Конечно, такой эффект будет наблюдаться при условии правильно подобранного технологического оборудования и оптимальной схемы присоединения.

Далее будем рассуждать следующим образом. Все тепловые потребители — инерционные объекты, т.е. все процессы теплообмена протекают в них относительно медленно. При автоматизации таких объектов основной проблемой является уменьшение колебательности и перерегулирования, что в нашем случае соответствует перерасходу тепловой энергии. Особенно сильно это проявляется в системах приточной вентиляции с поддержанием температуры в помещениях и в зависимых системах отопления.

После математического моделирования этих объектов мы нашли способ учесть инерцию данных объектов управления и обеспечить отсутствие колебательности и уменьшение перерегулирования при поддержании заданного значения параметров. На сегодняшний день все наши контроллеры реализуют данные функции.

Рассмотрим регулирование в системах отопления: зависимой (рис. 3) и независимой (рис. 4).
Image
Image
В обоих случаях стоит задача — обеспечить поддержание нужной температуры в помещении.

Первым вопросом для отсутствия перерегулирования является включение контура погодного регулирования. При этом контроллер, проанализировав температуру наружного воздуха, находит нужный тепловой режим здания. Таким образом, отсутствует перегрев здания при повышении температуры наружного воздуха и недогрев при ее снижении. В обоих случаях целесообразно апериодически (без перерегулирования) выходить на новый режим.

Второй вопрос — какую температуру регулировать? Естественно, если это одно помещение (пусть даже большое, например, склад), то целесообразно поддерживать температуру в помещении по характерной точке или по усредненному значению от нескольких датчиков. Если же это жилой дом или торгово-офисное здание, где теплопотери и тепловыделения абсолютно разные, тяжело найти характерную точку.

В этом случае необходим параметр, который характеризовал бы суммарное теплопотребление здания. Таким параметром может быть температура обратного теплоносителя. Его величина, как анализ крови, может рассказать о «здоровье пациента» очень многое. Она характеризует гидравлическое состояние системы отопления, тепловые режимы в здании, эффективность работы схемы и т.д. Таким образом, регулирование температуры обратного теплоносителя в соответствии с сетевым графиком теплосети, учитывая температуру наружного воздуха, является в большинстве случаев основным решением автоматизации систем отопления. Однако проведя эксперименты, мы убедились, что и тут не все гладко. Процесс теплообмена имеет значительную инерционность. В соответствии с этим, температура теплоносителя в данную минуту характеризует состояние объекта в прошлое мгновение. На больших объектах такая картина приводила к невозможности настроить ПИД-регулятор так, чтобы величина регулирования не колебалась. Фактически получалась следующая картина (рис. 5).
Image
Т. е. фактически это двухпозиционное регулирование с перемещением регулирующего клапана с полностью открытого состояния в полностью закрытое. Естественно, такое регулирование неприемлемо. Необходимо было переходить от одноконтурной схемы регулирования к более сложной, где бы учитывался опережающий сигнал по какому-либо параметру. После нескольких десятков экспериментов мы остановились на каскадной схеме управления.

Для зависимой системы данным сигналом оказалась температура точки смешения прямого и обратного теплоносителя, для независимой системы — температура подачи внутреннего контура (рис. 6). Таким образом, работает два регулятора: один измеряет температуру обратного теплоносителя, сравнивает ее с температурой, вычисленной по сетевому графику, и формирует задание по температуре смеси (внутренний контур) — второму регулятору. Тот в свою очередь поддерживает температуру смеси.
Image
В этом случае процесс регулирования получим следующий (рис. 7). Настроив ПИД-регулятор на апериодичный подход к заданному значению, получим следующую картину (рис. 8). Далее было реализовано программное обеспечение для контроллеров систем отопления и горячего водоснабжения АЭРОКЛИМ 3Н-WH, КЛИМАВЕН 3-WH, КАДЕТ 2Н- WH.
Image
Image
Два регулятора не означают применение двух контроллеров. Полученная каскадная схема управления реализуется на любом из вышеперечисленных контроллеров.

Таким образом, вопрос перерегулирования в системах отопления решается путем организации каскадных схем управления и апериодических настроек ПИД-закона.

Последней проблемой, возникающей при попытках уменьшить перерегулирование, является централизованное теплоснабжение. Взаимное влияние соседних зданий при регулировании приводит к изменению параметров объекта управления.

В этом случае настроенные коэффициенты ПИД-регулятора могут, как минимум, не обеспечить оптимальное регулирование, что приводит к ухудшению не только качества регулирования, но и как следствие значительно снижает решение вопросов энергосбережения.

Чтобы исключить возможность ухудшения качества регулирования, необходимо производить следующие
действия:

  • В зависимости от объекта управления необходимо с какой-то частотой снимать его переходные характеристики.
  • Рассчитывать оптимальные параметры настройки ПИД-регулятора.
  • Вводить новые расчетные параметры в контроллер.


И это необходимо делать на каждом объекте и постоянно.

Естественно, эта работа потребует большого количества квалифицированного обслуживающего персонала, что в денежном эквиваленте окажется больше, чем экономия, полученная при правильной организации систем автоматического регулирования. Данная проблема вначале казалась неразрешимой. Дело в том, что существуют так называемые алгоритмы адаптивного регулирования. Смысл их сводится к тому, что регулятор каким-либо образом отслеживает и диагностирует как внутреннее состояние объекта управления, так и внешние возмущения, поступающие на объект, и «приземляет», т.е. адаптирует процесс регулирования под изменяющееся состояние объекта.

Но при попытке в «лоб» реализовать такие вещи мы столкнулись с очень непростой задачей для микропроцессорных контроллеров. Проблема в том, что алгоритмы адаптации достаточно сложны и требуют мощных средств для реализации.

Решение было найдено специалистами ООО «РАУТ-автоматик» совместно с кафедрой автоматизации теплоэнергетического факультета НТТУ «КПИ».

Смысл найденных алгоритмов заключается в следующем. Контроллер постоянно занимается поддержанием нужных параметров по ПИД-закону регулирования, используя каскадные схемы управления в большинстве случаев. Параллельно в процессе движения регулирующих клапанов алгоритм
адаптации проверяет соответствие данного объекта управления исходным данным. Если параметры объекта не меняются,то все параметры ПИД-регулятора остаются неизменными. Если же параметры объекта поменялись, то адаптивный регулятор за 2-4 итерации находит новые оптимальные параметры ПИД-регулятора и заменяет старые параметры на новые. Таким образом, обеспечивается постоянство оптимальных настроек ПИД-регулятора под изменяющиеся параметры объекта регулирования.

Данный способ регулирования можно условно назвать самонастраивающимся адаптивным ПИД-регулятором. Следует отметить, что необходимо знать начальные параметры объекта управления, характерные для каждого из объектов управления (зависимая система отопления, независимая система отопления, система ГВС). Но эти данные обычно известны производителям соответствующей техники и заложены в контроллерах в качестве исходных параметров. Таким образом, работа специалиста, занимающегося наладкой систем, заключается в выборе периода, через которые контроллер должен идентифицировать объект управления. Данное техническое средство поддерживает необходимый параметр, в соответствии со своим алгоритмом по ПИД-закону, проводя через заданные промежутки времени адаптацию параметров настроек регулятора.

Результатом работы регулятора мы получаем оптимальные настройки регулятора, обеспечивающие в большинстве случаев апериодический переходный процесс (рис. 9 а) или колебательный процесс с 1-й амплитудой колебания (рис. 9 б).
Image
Image
Такая ситуация наблюдается для большинства теплопотребляющих объектов.

Проводя эксперименты, мы убедились, что все эти законы работают даже тогда, когда объекты расcчитаны теплотехнически не совсем правильно и инерционности отличаются от приведенных для данного ряда объектов. Таким образом, мы рассмотрели все вопросы, связанные с возможностью экономии тепловой энергии при правильной организации систем автоматического управления.

Обобщая вопросы построения систем автоматического управления как один из путей энергосбережения, можно сформулировать следующие требования:

  • необходимость правильной организации технологических схем теплоснабжения;
  • обязательное применение микропроцессорных контроллеровдля организации автоматического управления;
  • реализация на них каскадных схем управления с целью компенсации больших инерционностей объектов управления;
  • настройка апериодических переходных процессов при реализации ПИД-закона регулирования;
  • дополнение ПИД-закона регулирования самонастраивающимся адаптивным регулятором с целью постоянства оптимизации параметров настроек ПИД-регулятора.


Хотим отметить, что наше предприятие реализовало эти алгоритмы на всех климатических контроллерах.
Мы максимально приблизили управление с их помощью к ментальности и квалификации нашего обслуживающего персонала, что позволяет нам быть полностью уверенными в надежной эксплуатации данных технических средств.

Последнее обновление ( 21.09.2006 )
 
< Пред.   След. >

Будем благодарны, если воспользуетесь одной из этих кнопок: