Д-р инж. Стефка Кантурска, ВСУ „Черноризец Храбър” Изменението на климата и изчерпването на природните ресурси означават, че икономичното използване на енергията е един от основните проблеми на съвременното общество. Непрекъснато нарастващата консумация на енергия и покачващата се нейна цена в съвременните сгради водят до увеличаване на разходите за ползване и поддръжка на инсталациите. Монтажът и използването на по-сложни системи в големите постройки изискват многоброен квалифициран персонал. От съществено значение е и фактът, че хората прекарват все повече време в затворени помещения и затова е много важно сигурността и комфортът в различните сгради да са постоянно на високо ниво.

Консумирането на енергията в съвременните сгради представлява голяма част (до 40%) от общото потребление, а ако се вземе предвид и осветлението, се достига до 70% [2]. Прилагането на международния протокол KNX [4] дава възможност да се осигури най-високата степен на енергийна ефективност на системите за автоматично управление на сградите и процесите в тях. Въвежда се т.нар. умен контрол на системите в постройките. Използвайки технология KNX, консумацията на енергия се намалява наполовина, а оттам - и в глобален мащаб. Проучванията, проведени от асоциацията KNX, показват до 50% спад в оборудвана сграда.

Идеята „умна къща” (Smart  Home) първоначално възниква като технология за изграждане на системи за домашна автоматизация – дистанционно управление на електрическите уреди, за охрана, видеонаблюдение и контрол на достъпа. Развитието на компютърните технологии позволи да се автоматизират инженерните инсталации в сградите и да се създадат условия, за да се оптимизират консумацията на енергия, безопасността и комфортът на потребителя. Интелигентната постройка (Smart Building) трябва да бъде оборудвана със системи за автоматичен контрол на всички нейни елементи и инсталации. Предимствата, които осигуряват съвременните системи, са в две основни направления – енергийна ефективност и комфорт.

Основни цели на системите за сградна автоматизация

BMS – Building Management System, предвижда автоматизация на всички инженерни системи, които гарантират жизнеспособността на сградата и спокойния живот на обитателите. Централно място заема т.нар. система за управление на енергията. (Building Energy Management System-BEMS). Тя наблюдава и контролира  екологичните параметри на сградите и в същото време свежда до минимум потребление на енергията и разходите. Очаква се до края на десетилетието световните приходи от изграждане на системи за управление на енергията да нарастват всяка година с 14%, а до 2020 г. приходите от внедряването им да достигнат 6 млрд. долара [5].

BEMS се използва за създаване на централно компютърно управление в сградата с три основни функции - мониторинг, контрол и оптимизация. За реализиране на тези дейности е необходимо да се събира, обработва и анализира информацията на различни нива на автоматизираната система, както е показано на фиг. 1 [3].

Системите за отопление, вентилация, кондициониране на въздуха и охлаждане (HVAС - Heating, ventilation, air condition, cooling) представляват съществена част от сградната автоматизация. Тъй като климатичната уредба на една постройка е сложна и динамична, използването на ПИД контролери е трудна задача. Всеки един от тях се прилага с известни допускания, защото HVAС  системата е (МIMO) мултивход-мултиизход със силни взаимодействия между променливите. Последните проучвания са фокусирани върху разработването на модели с интелигентни техники за контрол, използващи правила и заключения от т.нар. размита логика (Fuzzy Logic).

Размитата логика е подход към решаване на проблемите за контрол и управление в автоматизираните системи, които са много сложни, взаимно обвързани и неясни. В тази връзка може да се ползва Fuzzy Controller (фиг. 2). Най-често моделът на размитата логика включва въвеждане на група входни величини или параметри на автоматизираната система под формата на лингвистични променливи. Въз основа на експертни изводи и строги правила се прилагат стратегии за контрол, които се изразяват с елементарни заключения. После размитият резултат се превръща в ясни отчетливи изходни стойности.

Значителна част от енергийното потребление на една сграда принадлежи на системите за кондициониране на въздуха (АС), или т.нар. климатици. На фиг. 3 е дадена принципна схема на система за кондициониране на въздуха [1], чието управление се постига с прилагане на Fuzzy контролер. Оптималните граници на зоната на комфорт са отчетени при температура от 25 °C и точката на оросяване 11 °C. Конвенционална AC система контролира влажността по свой собствен начин, без да даде на потребителите възможност за целенасочена промяна на параметъра влажност, за разлика от точното задаване на температурата чрез настройка на терморегулатора. Чрез леки изменения в метода на циркулация на въздуха около топлообменниците конвенционалният кондиционер AC може да функционира в нормален режим и в режим изсушител. Моделът на размитата логика (фиг. 4) включва въвеждане на група от входящи параметри с определени стойности, които се показват с помощта на елементарни изрази. Например предпочитаната от потребителите температура (Ut) може да бъде в граници от 18 до 30 ^оС. Формулираната функция на принадлежност за (Ut) е показана на фиг. 5.

Точката на оросяване TD е функция само на съдържанието на влага. Относителна влажност (RH) в случая не се отчита. Разликата между предпочитаната температура и действителната стайна температура се означава с Tdiff (фиг. 6).

След прилагане на размита логика към входните променливи се получават „чисти” резултати: скоростта на двигателя на компресора (Sc), скоростта на двигателя на вентилатора (Sf), режим на работа (МО) и посока на ъгъла на завъртане на реброто (Fn). Чрез редактора Rule Editor се формулират правила по закона IF - THEN (ако – тогава). Например: „Ако температурата Ut е ниска, а Tdiff - отрицателна, тогава скоростта на компресора е под нормалната, а реброто пропуска въздуха надалеч”. Разглеждат се варианти и се създават матрици с размер 3х4х2=24 за TD оптимално и за TD при повишена влажност. Всяка клетка има четири изхода: за скоростта на компресора, за скоростта на вентилатора, за режим на работа и за посоката на реброто.

На фиг. 7. са показани повърхнините ТD; Sc; Tdiff, които отговарят на температура Ut = 25 ^оС. Така с помощта на Fuzzy контролера могат да се решават сложни проблеми, без да се ползват математически изрази между физически променливи. Интуитивното познание за входни и изходни параметри и прилагането на лингвистични променливи със съответните функции на принадлежност е достатъчно, за да проектира система за оптимално управление на сградна инсталация. На фиг. 8. са показани възможностите за регулиране на ъгъла на завъртане на перката на климатика.

Възможностите на размитите регулатори отдавна се използват и за управление на системите за осветление. При този процес се прилагат няколко стратегии: проучване на времетраенето, през което е включено или изключено осветлението; настройка на мощността в зависимост от интензивността на осветеност и регулиране на консумацията на електроенергия, адаптивна компенсация, чрез която нивата на осветеност се понижават през нощта и др.

На фиг. 9 и фиг. 10 са показани резултати от приложението на „размит” контролер за управление на дневна светлина. Daylight контролерът е динамичен източник на осветеност и вариациите на дневна светлина могат да бъдат най-различни в зависимост от комбинацията на пряка слънчева светлина при обикновен или тавански прозорец. Съществуват многовариантни условия - облачност, запрашеност или непрекъснато променяща се слънчева радиация. Предложен е алгоритъм за контролиране на осветеността посредством използване на датчик за движение и фотодатчик. Ако осветеността е между 500 и 550 lx, устройството дава знак, че тогава всички лампи са напълно захранени. Следва да се използва и контролерът с размита логика за управление на осветлението. Входната лингвистична променлива на размития регулатор е нивото на осветеност,  измерено чрез фоточувствителен датчик (А). Изходната променлива е нивото на контролиран DC сигнал, изпратен до електронното устройство (μ1). Функциите на принадлежност са показани на фиг. 9 и фиг. 10.

Размитият регулатор, основан на правилата за тази система, се оценява, както следва:

1. Ако А е тъмно, тогава изходното ниво DC е много високо - 12 V.

2. Ако А е полутъмно, тогава изходното ниво DC е високо.

3. Ако А е средно, тогава изходното ниво DC е средно.

4. Ако А е полусветло, тогава изходното ниво DC е ниско.

5. Ако А е светло, тогава изходното ниво DC е много ниско - 1-2 V.

В резултат на симулацията повърхността на входно-изходните параметри е показана на фиг. 11.

С помощта на Fuzzy контролер могат да се управляват дори енергийните разходи в една BMS система [7].

Изводи

Съществуват много решения за непрекъснат мониторинг на всички параметри в сградата, имащи отношение към комфорта и безопасността на обитателите, от една страна, и на енергийните потоци, от друга.

У нас вече са реализирани редица проекти за сградна автоматизация на базата на протокола KNX, стандарта за европейската инсталационна магистрала EIB; стандартите DALI за осветлението, LON за HVAC и др. Използват се локални програмируеми контролери и модули в комплект с табла, периферни съоръжения и пусково-предпазна апаратура, които осигуряват програмно управление на осветлението, контрол и защита на технологичното оборудване от аварийни ситуации и възможност за централизиран диспечерски контрол. Уместно е усилията в тази насока да продължат.

Концепцията на размитата логика се прилага успешно не само за контрол на климатичните уредби и осветлението, но също и за асансьорни уредби, системи за охрана и други инсталации, като в нашите проекти тя не е намерила приложение.

Гъвкавата структура за автоматизация e подходяща за всякакъв тип сгради. Прилагането на международния протокол KNX [4] дава възможност да се осигури най-високата степен на енергийна ефективност на системите за автоматично управление на постройките и на процесите в тях.