СИНТЕЗ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОДСИСТЕМАМИ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ЗДАНИЙ
Pages 1191-1201
Предмет исследования: эксплуатация интеллектуальных зданий (ИЗ) требует учитывать ряд факторов: ресурсосбережение, снижение эксплуатационных расходов, повышение безопасности, обеспечение комфортных условий труда и отдыха. Автоматизация управления соответствующими инженерными системами освещения, микроклимата, безопасности, коммуникационными системами и сетями с помощью современных технологий, например Internet of Things (IoT, Интернет вещей), порождает проблемы, связанные с хранением и обработкой больших объемов данных, степень использования которых сегодня крайне низкая. В связи с тем, что жизненный цикл здания достаточно велик и превосходит жизненный цикл стандартов, учитывающих требования безопасности, комфорта, энергосбережения и т.п., необходимо учитывать аспекты управления в условиях рационального использования больших данных на этапе информационного моделирования. Цели: повышение эффективности управления подсистемами технического обеспечения ИЗ на основе веб-ориентированной информационной системы, обладающей гибкой многоуровневой архитектурой, с несколькими контурами управления и моделью адаптации. Материалы и методы: в связи с тем, что ИЗ относится к человеко-машинным системам, в качестве базового метода создания и исследования системы управления рассматривается кибернетический подход. Инструментальными методами исследования выступают теоретико-множественное моделирование, теория автоматов и архитектурные принципы организации информационных систем управления. Результаты: синтезирована гибкая архитектура информационной системы управления подсистемами технического обеспечения ИЗ, включающая: уровень клиента, уровень приложения и уровень данных, а также три слоя: слой представления, слой исполнительных устройств и слой аналитики. Для решения проблемы, связанной с увеличением объема обрабатываемой контроллером сообщений реального времени информации, предложено использовать датчики и исполнительные механизмы с настраиваемым порогом срабатывания, реализующие алгоритмы управления на основе модели дискретных автоматов, в частности логические схемы алгоритмов (ЛСА). В составе многоконтурной системы управления дополнительно введены: блок интеллектуального анализа данных, Система управления базами данных витрины данных и OLAP-куб (On-Line Analytical Processing), обеспечивающие обработку больших объемов информации о состоянии подсистемами технического обеспечения зданий и сооружений. Выводы: информационная система управления подсистемами технического обеспечения ИЗ, построенная на базе предложенной архитектуры, позволит повысить качество принимаемых решений и снизить эксплуатационные расходы здания за счет применения контура управления, использующего интеллектуальный анализ данных. Предложенное решение рекомендуется к использованию для управления техническими системами зданий и сооружений, имеющих средства автоматизации и IoT.
DOI: 10.22227/1997-0935.2017.10.1191-1201
- Jianchao Zhang, Boon-Chong Seet, Tek Tjing Lie. Building information modelling for smart built environments // Buildings. 2015. Vol. 5 (1). Pp. 100-115.
- Wonga J.K.W., Li H., Wang S.W. Intelligent building research: are view // Automation in Construction. 2005. Vol. 14 (1). Pp. 143-159.
- Комаров Н.М., Жаров В.Г. Управление инженерными системами интеллектуального здания с использованием технологий информационного и инфографического моделирования // Сервис plus. 2013. № 2. С. 74-81.
- Байгозин Д.В., Первухин Д.Н., Захарова Г.Б. Разработка принципов интеллектуального управления инженерным оборудованием в системе «умный дом» // Известия Томского политехнического университета. 2008. Т. 313. № 5. 168-172.
- Волков A.А., Батов Е.И. Промежуточное программное обеспечение в функциональной модели интеллектуального здания // Вестник МГСУ. 2015. № 10. C. 182-186.
- Николаев П.Л. Архитектура интегрированной в облачную среду системы управления умным домом // Программные продукты и системы. 2015. № 2 (110). С. 65-69.
- Петрова И.Ю., Зарипова В.М., Лежнина Ю.А. Проектирование информационно-измерительных и управляющих систем для интеллектуальных зданий. Направления дальнейшего развития // Вестник МГСУ. 2015. № 12. C. 147-157.
- Андрюшкевич С.К., Ковалев С.П. Интеллектуальный мониторинг распределенных технологических объектов с использованием информационных моделей состояния // Известия Томского политехнического университета. 2010. Т. 317. № 5. С. 35-39.
- Широков А.А., Кычкин А.В., Клюкин А.А. Автоматизация энергоучета жилищно-коммунального хозяйства // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. 2014. № 4 (12). С. 78-88.
- Kychkin A.V. Synthesizing a system for remote energy monitoring in manufacturing // Metallurgist. 2016. Vol. 59. Issue 9. Pp. 752-760.
- Кычкин А.В. Модель синтеза структуры автоматизированной системы сбора и обработки данных на базе беспроводных датчиков // Автоматизация и современные технологии. 2009. № 1. С. 15-20.
- Кычкин А.В. Программно-аппаратное обеспечение сетевого энергоучетного комплекса // Датчики и системы. 2016. № 7 (205). С. 24-32.
- Кычкин А.В. Протокол беспроводного сбора энергоданных для систем мониторинга реального времени // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». 2014. Т. 14. № 4. С. 126-132.
- White paper: Green Intelligent buildings. Mapping of companies and activities in the US within “smart” buildings // Innovation Centre Denmark “Silicon Valley”. 2014. 22 p. Режим доступа : http://svtechtalk.com/wp-content/uploads/2015/01/White-paper-Green-Intelligent-Building.pdf.
- Casey Talon, Noah Goldstein. Smart offices: how intelligent building solutions are changing the occupant expirience // Navigant Consulting. 2015. 13 p. Режим доступа : http://www.intel.com/content/dam/www/public/us/en/documents/white-papers/navigant-research-smart-office-paper.pdf.
- Kychkin А.V., Mikriukov G.P. Applied Data Analysis in Energy Monitoring System // Проблемы региональной энергетики. 2016. № 2 (31). С. 84-92.
- Салихов Т.П., Худаяров М.Б. Энергомониторинг как инструмент повышения энергоэффективности жилых и общественных зданий // Энергосбережение и водоподготовка. 2015. № 5 (97). С. 54-60.
- Hong T., Feng W., Lu A. et al. Building energy monitoring and analysis. Lawrence Berkeley National Laboratory. 2013.
- Seem J.E. Pattern recognition algorithm for determining days of the week with similar energy consumption profiles // Energy and Buildings. 2005. Vol. 37. No. 2. Pp. 127-139.
- Braga L.C., Braga A.R., Braga C.M.P. On the characterization and monitoring of building energy demand using statistical process controlmethodologies // Energy and Buildings. 2013. Vol. 65. Pp. 205-219.