МОДЕЛЬ СИСТЕМИ ТЕПЛОЗАБЕЗПЕЧЕННЯ БУДИНКУ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТЕПЛОНАСОСНОЇ УСТАНОВКИ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-1-156-2025-14Ключові слова:
теплонасосна установка, система теплозабезпечення, динамічний режим, Simulink, нейронна модель.Анотація
У статті представлено динамічну модель системи теплозабезпечення будинку на основі теплонасосної установки (ТНУ), розроблену в середовищі MATLAB Simulink із використанням блоків Simscape для моделювання теплових процесів. Актуальність дослідження підкреслюється необхідністю скорочення використання викопного палива, що підвищило попит на енергоефективні технології та системи, засновані на відновлюваних джерелах енергії. Оптимізація таких систем є критично важливим завданням у контексті глобальних зусиль щодо підвищення енергоефективності будівель. Модель враховує конструктивні особливості будинку, зокрема матеріали огороджу-вальних конструкцій, та їх теплотехнічні характеристики. Враховано динаміку зміни таких зовнішніх факторів як температура навколишнього середовища та сонячна активність. Погодинні погодно-кліматичні дані для міста Києва, які використані в моделі, дають можливість дослідити режими роботи системи теплозабезпечення із врахуванням зміни зовнішніх факторів, що впливають на тепловий режим будівлі. Особливу увагу в дослідженні приділено взаємодії моделі теплонасосної установки з моделями системи опалення та будинку. Модель теплонасосної установки реалізовано на базі нейронної мережі LSTM, що суттєво скоротило час моделювання режиму ро-боти теплонасосної установки. Модель дає можливість дослідження динамічних режимів роботи, а також проводи-ти порівняльний аналіз різних видів систем керування (ПІД-регулятор, модельно-прогнозуюче керування тощо). Дослідження демонструє, що використання таких ал-горитмів дозволяє оптимізувати роботу ТНУ, знижуючи енергоспоживання без втрати комфорту в приміщеннях. Крім того, проведено валідацію моделі шляхом порівняння результатів імітаційного моделювання з квазістаціонарними розрахунками відповідно до національних стандартів, що підтверджує її достатню точність. Результати дослідження можуть бути використані для подальшого розвитку систем керування теплозабезпеченням будівель із використанням теплових насосів та для до-слідження різних стратегій управління енергоспоживанням, зокрема в контексті підвищення енергоефективності.
Посилання
Singh, S., Sørensen, K. (2018). Dynamic model of a heat pump based house heating sys-tem. Proceedings of The 59th Conference on Simulation and Modelling (SIMS 59). https://doi.org/10.3384/ecp1815387
Thermal modelling of the building and its HVAC system using Matlab/Simulink. (2020). International Journal of Sustainable Energy.
Modelling and Simulation of Underfloor Heating System Supplied from a Heat Pump. (2021). Energy Reports.
Fuzzy Logic Control for House Heating System in Simulink. (2022). Journal of Control and Automation Systems.
Modelling of Heating Systems: Using Simulink for Dynamic Simulations. (2020). Building Services Engineering Research and Technology.
Simulink Modeling of a Residential Heat Pump System. (2021). Journal of Building Per-formance.
MATLAB/Simulink Model of Ground Source Heat Pump. (2020). Renewable Energy and Environmental Sustainability.
Heat Pump with Simultaneous Heating and Cooling Simulation in MATLAB. (2020). En-ergy and Buildings.
MathWorks. (2022). Simulink, Version R2022b. Natick, Massachusetts: The MathWorks Inc. Available at: https://www.mathworks.com/products/simulink.html. Accessed: 24.08.2024.
ASHRAE. (2020). International Weather for Energy Calculations (IWEC). American So-ciety of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers. Retrieved from https://www.ashrae.org.
Ministry of Regional Development of Ukraine. (2015). DSTU B A.2.2-12:2015. Climate data for heat and energy calculations of buildings. Kyiv: Ministry of Regional Development, Construction, and Housing of Ukraine.
Greff, K., Srivastava, R. K., Koutník, J., Steunebrink, B. R., Schmidhuber, J. (2017). LSTM: A search space odyssey. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Sys-tems, 28(10), 2222-2232. https://doi.org/10.1109/TNNLS.2016.2582924
Voloshchuk, V. A., Shyndyliuk, P. V., Nekrashevych, O. V., Bohza, M. S., Hikalov, P. V. (2023). Doslidzhennya dynamichnykh kharakterystyk teplonasosnoyi ustanovky typu «pov-itrya-voda» [Research of the dynamic characteristics of an air-to-water heat pump system]. Vcheni zapysky TNU imeni V. I. Vernadsʹkoho. Seriya: Tekhnichni nauky, 34(73), 36-44. https://doi.org/10.32782/2663-5941/2023.3.2/07
Voloshchuk, V. A., Shyndyliuk, P. V., Nekrashevych, O. V., Bohza, M. S., & Hikalov, P. V. (2023). Doslidzhennya dynamichnykh kharakterystyk teplonasosnoyi ustanovky typu «vo-da-voda» [Research of the dynamic characteristics of a water-to-water heat pump system]. Vcheni zapysky TNU imeni V. I. Vernadsʹkoho. Seriya: Tekhnichni nauky, 34(2), 36-44. https://doi.org/10.32782/2663-5941/2023.3.2/07
Bohza, M. S., & Voloshchuk, V. A. (2024). Zastosuvannya metodiv mashynnoho navchannya u zadachakh modelyuvannya dynamiky teplonasosnykh ustanovok [Application of machine learning methods in modeling the dynamics of heat pump systems]. Vcheni zapy-sky TNU imeni V. I. Vernadsʹkoho. Seriya: Tekhnichni nauky, 35(4), 52-58. https://doi.org/10.32782/2663-5941/2024.4/09
Astrom, K. J., & Murray, R. M. (2010). Feedback systems: An introduction for scientists and engineers (2nd ed.). Princeton University Press. https://doi.org/10.1515/9781400835355
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Системні технології

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.