Nasze serwisy używają informacji zapisanych w plikach cookies. Korzystając z serwisu wyrażasz zgodę na używanie plików cookies zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki, które możesz zmienić w dowolnej chwili. Więcej informacji odnośnie plików cookies.

Obowiązek informacyjny wynikający z Ustawy z dnia 16 listopada 2012 r. o zmianie ustawy – Prawo telekomunikacyjne oraz niektórych innych ustaw.

Wyłącz komunikat

 
 

Logowanie

Logowanie za pomocą Centralnej Usługi Uwierzytelniania PRz. Po zakończeniu pracy nie zapomnij zamknąć przeglądarki.

Budownictwo i Inżynieria Środowiska

Budownictwo i Inżynieria Środowiska
2017.1, DOI: 10.7862/rb.2017.1

WIELOKRYTERIALNA OPTYMALIZACJA ZUŻYCIA ENERGII NA CHŁODZENIE W BUDYNKACH WIELKOPOWIERZCHNIOWYCH

Dariusz GAWIN, Przemysław WOŹNIAK

DOI: 10.7862/rb.2017.1

Streszczenie

Poszukując optymalnego sposobu eksploatacji budynku, występują trudności w znalezieniu rozwiązania charakteryzującego się jak najmniejszym zużyciem energii, przy jednoczesnym zapewnieniu komfortu cieplnego ludziom w nim przebywającym, ponieważ kryteria te są sobie przeciwstawne. Sprowadza się to do rozwiązania problemu optymalizacji wielokryterialnej i wyznaczenia zbioru punktów optymalnych, stanowiących kombinację danych parametrów wejściowych do symulacji. Do takiej sytuacji dochodzi coraz częściej w okresie letnim, gdy temperatura operatywna w budynku na skutek działania wysokich wartości temperatur powietrza zewnętrznego i natężenia promieniowania słonecznego, przekracza dopuszczalne normy. Powszechnie stosowane instalacje chłodzenia w budynkach użyteczności publicznej powinny więc zostać poddane optymalizacji, zarówno na etapie projektowania, jak i eksploatacji, polegającej na doborze parametrów określających ich działanie. W niniejszym artykule pokazano zastosowanie algorytmów genetycznych do powyższego zagadnienia optymalizacji wielokryterialnej dla przypadku sklepu wielkopowierzchniowego, zakładając dostępność do prognozowanych danych pogodowych z wyprzedzeniem 24-godzinnym. Dodatkowo, harmonogramy pracy instalacji chłodzenia zostały dobrane w sposób uwzględniający zarządzanie stroną popytową w sposób minimalizujący pobieranie energii elektrycznej w okresie największego obciążenia sieci elektroenergetycznej. Z obliczeń otrzymano kombinacje parametrów wejściowych, pozwalających na zmniejszanie kosztów eksploatacyjnych przy zastosowaniu zmiennej taryfy energetycznej, jednocześnie zapewniając komfort termiczny przez cały okres pracy budynku i pobierając energię elektryczną w sposób bardziej równomierny w ciągu doby. Dowodzi to zasadności podjętych badań i możliwości zastosowania powyższej procedury w zarządzaniu rzeczywistych obiektów wielkopowierzchniowych przy użyciu skalibrowanych z nimi modeli komputerowych.

Pełny tekst (pdf)

Literatura

[1] Nguyen A-T, Reiter S., Rigo P.: A review on simulation-based optimization methods applied to building performance analysis, Applied Energy, vol. 113, 2014, pp. 1043-1058.

[2] Afram A., Janabi-Sharifi F.: Theory and applications of HVAC control systems – A review of model predictive control (MPC), Building and Environment, vol. 72, 2014, pp. 343-355.

[3] Avci M., Erkoc M., Rahmani A., Asfour S.: Model predictive HVAC load control in buildings using real-time electricity pricing, Energy and Buildings, vol. 60, 2013, pp. 199-209.

[4] Adika C. O., Wang L.: Smart charging and appliance scheduling approaches to demand side management, Electrical Power and Energy Systems, vol. 57, 2014, pp.232-240.

[5] http://www.pse.pl {dostęp 19.05.2016}.

[6] Deb K., Pratap A., Agarwal S., Meyarivan T.: A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm: NSGA-II., IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 6, no. 2, 2002.

[7] Zitzler E.: Evolutionary Algorithms for Multiobjective Optimization: Methods and Applications, Swiss Federal Institute of Technology Zurich, Zurich, 1999.

[8] ANSI/ASHRAE Standard 55-2013: Thermal environmental conditions for human occupancy, Atlanta: American Society of Heating, Ventilation and Air-conditioning Engineers Inc., 2013.

[9] http://www.mib.gov.pl {dostęp 19.05.2016}.

[10] http://www.energa.pl {dostęp 19.05.2016}.

Podsumowanie

TYTUŁ:
WIELOKRYTERIALNA OPTYMALIZACJA ZUŻYCIA ENERGII NA CHŁODZENIE W BUDYNKACH WIELKOPOWIERZCHNIOWYCH

AUTORZY:
Dariusz GAWIN (1)
Przemysław WOŹNIAK (2)

AFILIACJE AUTORÓW:
(1) Politechnika Łódzka
(2) Politechnika Łódzka

WYDAWNICTWO:
Budownictwo i Inżynieria Środowiska
2017.1

SŁOWA KLUCZOWE:
algorytmy genetyczne, Demand-Side Management, Model Predictive Control, Precooling

PEŁNY TEKST:
http://doi.prz.edu.pl/pl/pdf/biis/743

DOI:
10.7862/rb.2017.1

URL:
http://dx.doi.org/10.7862/rb.2017.1

PRAWA AUTORSKIE:
Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, al. Powstańców Warszawy 12, 35-959 Rzeszów

POLITECHNIKA RZESZOWSKA im. Ignacego Łukasiewicza; al. Powstańców Warszawy 12, 35-959 Rzeszów
tel.: +48 17 865 11 00, fax.: +48 17 854 12 60
Administrator serwisu: