Просмотр информации о документе
Название:
Автоматизоване оперативне управління централізованим теплопостачанням в умовах неповної інформації
Коллекция:
Авторефераты » Докторские
Кафедра:
Издатель:
Год публикации:
ISBN/ISSN:
Вид документа:
автореферат
Язык документа:
украинский
Добавлен в архив:
07.07.2013
Сводная информация по документу:
Автоматизоване оперативне управління централізованим теплопостачанням в умовах неповної інформації [Текст] / Вороновський Г.К. // Авторефераты : Докторские - , 2003.
Постоянная ссылка:
Короткая ссылка на файл:
Аннотация:

Дисертація присвячена розробці й обґрунтуванню нових методів управління відпуском тепла від великих джерел централізованого теплопостачання на основі інформації про надлишкове енергоспоживання в побуті. Запропоновано структуру і режими функціонування замкненої системи управління відпуском тепла, що забезпечує одержання інформації про відхилення середніх внутрішніх температур в житлах від комфортного рівня і зниження надлишкового енергоспоживання. Синтезовані цифрові регулятори з адаптивними компенсаторами запізнення у системах теплопостачання та нечіткий регулятор відпуску тепла з адаптивним корегуванням функцій приналежності. Розроблено методи прогнозування сумісного споживання енергоресурсів житловими масивами на основі нейромережевих інформаційних технологій і синтезована адаптивна прогнозуюча модель споживання електроенергії і тепла. Розроблено методику й алгоритми синтезу нового класу нейромережевих регуляторів із прогнозуючими адаптивними моделями для управління відпуском тепла по контрольованому рівню побутового електроспоживання в умовах невизначеності. Розроблено і практично реалізована автоматизована система моніторингу якості теплопостачання житлових масивів, що забезпечує поточний контроль і прогнозування надлишкового енергоспоживання, а також інтелектуальну підтримку прийняття рішень по відпуску тепла.

Диссертация посвящена разработке и обоснованию новых методов управления отпуском тепла от крупных источников централизованного теплоснабжения на основе информации об избыточном энергопотреблении в быту с целью повышения степени удовлетворения фактического спроса на тепло, достижения высоких показателей эффективности процессов теплоснабжения и экономии топливно-энергетических ресурсов. Разработаны методы прогнозирования потребления энергоресурсов на основе нейросетевых информационных технологий и синтезирована адаптивная прогностическая модель связного потребления электроэнергии и тепла. Разработана архитектура нейронной сети для ее реализации, алгоритмы и вычислительные процедуры параметрической адаптации модели на основе генетических алгоритмов. Разработаны принципы построения интеллектуальной автоматизированной системы поддержки принятия решений по отпуску тепла на основе краткосрочного прогнозирования энергопотребления жилыми массивами, методика и алгоритмы синтеза нового класса нейросетевых регуляторов с прогнозирующими адаптивными моделями для управления отпуском тепла по контролируемому уровню электропотребления в условиях неопределенности. Разработана и практически реализована автоматизированная система мониторинга качества теплоснабжения жилых массивов, обеспечивающая текущий контроль и прогнозирование избыточного энергопотребления, а также интеллектуальную поддержку принятия решений по отпуску тепла, обеспечивающую краткосрочное планирование суточных объемов производства электрической и тепловой энергии на ТЭЦ и оптимизацию загрузки энергетического оборудования. Результаты внедрения и опытной эксплуатации свидетельствуют о работоспособности и эффективности созданных автоматизированных систем.

Dissertation is devoted to the development and implementation of new methods of heat production control in automated heat supply systems that use data of redundant power consumed in domestic sector. A possibility of closed-loop control in heat supply system by means of indirect estimation of heat demand level is proved, and the method of heat output controller synthesis is proposed. Digital controllers with delay compensators for heat supply systems are also designed as well as fuzzy heat production controllers under uncertainty. A new method of coupled fuel-and-energy resources consumption based on artificial neural networks is proposed and adaptive predictive model of heat and power consumption is developed. Methods and synthesis algorithms for a new type of neurocontrollers with adaptive predictive models are developed for heat output control using measured level of power overconsumption in uncertain conditions. Automated system for residential area heat supply quality monitoring which ensures current estimation and forecasting of redundant power consumption and decision making support for heat output from large heat supply sources is designed and practically applied.


© 2017 — Разработано лабораторией информационно-поисковых систем НТУ "ХПИ"