Новая методология оценки потребления энергии на основе агент-ориентированного моделирования

18.12.2017

© Воронина Анна, группа э602, ЭФ МГУ

Авторы статьи предлагают агент-ориентированную модель, которая позволяет имитировать реальное поведение жильцов частного дома с целью повышения эффективности расчетов оптимального объема потребления энергии в жилых домах, что, в свою очередь, позволяет более точно определить энергосберегающий потенциал здания.

Для достижения указанной целы были построены две модели: 1) использования системы кондиционирования и 2) освещения для типичного дома, расположенного в Фукусиме (Япония). Эти два показателя использованы в связи с тем, что обычно они вносят наиболее значимый вклад в общий объем энергопотребления дома, как указывают авторы. Поведение жильцов в этих моделях ассоциировано с использованием различных приборов (с учетом их типичных опций, указанных в литературе). Суммарное значение потребления энергии по всем жильцам определено авторами как контрольное значение энергопотребления для оценки энергосберегающего потенциала здания.

Преимущество использования агентоориентированной модели заключается в том, что в ней возможно учесть реальные намерения и действия жильцов, а также проанализировать исследуемый эффект на разных уровнях (жилец, система, здание) благодаря структуре модели.

1. Агент-ориентированная модель использования жильцами системы кондиционирования

Ключевым параметром этой модели является индикатор присутствия жильца. Предполагается наличие трех состояний присутствия: «отсутствие» - 0, «присутствие в кондиционируемой  комнате» - 1 и «присутствие в некондиционируемой комнате» - 2. Модель определяет, присутствует ли жилец в кондиционируемой комнате. Далее, если температура в комнате не является комфортной для жильца (определяется согласно модели PMV, разработанной П.О. Фенджером в 1970 г.), и он собирается находиться там дольше 1 часа, кондиционер включается. Алгоритм оценки надобности включения кондиционера представлен на рис.1.

 Energy (1).png

2. Агент-ориентированная модель использования жильцами системы освещения

В этой модели также необходимо сначала определить статус присутствия жильца в комнате (например, гостиная, спальня, кухня). Если уровень освещенности соответствует требованиям проживающего, то освещение находится в состоянии «ВЫКЛ», и наоборот. Внутренняя освещенность помещения при этом формируется на основе метеорологических данных наружной освещенности методом Autodesk Ecotect Analysis. Схема работы этой модели представлена на рис.  2.

 Energy (2).png

Суммарный объем потребления энергии рассчитан авторами как сумма произведений продолжительности поведения агентов на мощность используемых приборов. Этот показатель используется как ориентировочное значение потребления энергии для здания подобного типа.

3. Основное исследование

В Фукусиме холодная зима, а лето влажное и жаркое. Минимальная и максимальная температуры – 1,4  ° C в январе и 25,2 ° C в августе, соответственно. Прочая собранная информация отображена в табл. 1.

4. Результаты исследования и их обсуждение

Модель кондиционирования

На рис. 3 показан дневной цикл работы кондиционера вместе с рассчитанным PMV и индикатором присутствия агента. Данная симуляция выполнена на основе типичного дня домохозяйки в зимний день.  Можно заметить, что с 00:00 до 05:30 утра хозяйка находилась в комнате с кондиционером («occupancy» = 2), PMV около -1, кондиционер был включен. Вечером хозяйка включила кондиционер около 21:00 до 21:30. С 7:00 до 7:15 и с 22:45 до 23:00 кондиционер оставался выключенным, потому что хозяйка не задерживалась в комнате надолго, либо находилась в комнате без кондиционера. Авторы отмечают, что в данном исследовании не оценивается поведение агентов в случае наличия двух и более кондиционеров в квартире и оставляют, так как для этого необходимо собрать дополнительную информацию. Таким образом, исследователи заключают, что состояние кондиционера зависит от выбранного диапазона комфортной температуры (PMV), графика и продолжительности присутствия агента дома.

 Energy (3).png

Energy (4).png

На рис. 4 показано сравнение смоделированной и фактической нагрузки суточной мощности. Очевидны расхождения между этими кривыми. Симулированная мощность кондиционера незначительно увеличивается примерно с 820 Вт в 23:45 до 1000 Вт в 5:30 утра, максимальная мощность кондиционера – в 21:30. Напротив, фактически кондиционер работает с высокой мощностью с 19:30 до 7:30 и достигает максимума в 5:45. Из-за неполных данных общее потребление энергии системой кондиционирования воздуха было грубо рассчитано путем умножения моделируемой суточной мощности на 2 (учет наличия двух кондиционеров). Моделируемый ежедневный расход энергии составляет 6,89 кВтч, а фактическое потребление энергии составляет 10,97 кВтч. Соответствующий энергосберегающий потенциал можно рассчитать как разность фактического и симулированного потребления, которая равна 4,08 кВтч.

 Energy (5).png

Освещение

На рис. 5 показан график использования системы освещения с учетом присутствия агента и внутренней освещенности помещения. Можно видеть, что с 5:45 до 7:00 состояние освещения было «включено», когда домохозяйка была в доме (“occupancy» = 1); и в течение вечера домохозяйка включила свет с 18:45 до 23:30 вечера.  Хотя жильцы были дома в период с 23:30 до 5:45 утра и от 7: 15 утра до 7:30 вечера, состояние освещения было «выключено», так как домохозяйка спала, или внутренняя освещенность удовлетворила требования агента. Подобно кондиционированию, детальное сравнение стандартного и фактического поведения не было проведено из-за отсутствия профиля других членов семьи.Рисунок 6. Сравнение между смоделированной и фактической мощностью освещения.

 Energy (6).png

На рисунке 6 показаны результаты моделирования в сравнении с фактическим профилем мощности освещения. Можно видеть, что с 5:30 до 7:15 утра и имитация, и фактическая мощность освещения наблюдаются, однако фактическая мощность освещения выше модельной. С 18:00 до 23:45 вечера существует значительная разница между имитированным и фактическим освещением. Пиковая симулированная мощность освещения отмечается с 7 до 8 вечера и с 23:00 до 23:30 вечера, тогда как пик фактического потребления энергии зафиксирован в 21:15. Следует отметить, что из-за ограниченной информации поведенческий профиль двух других жильцов считался таким же, как у домохозяйки. На основе данной предпосылки оценка потребления энергии освещения была рассчитана путем умножения мощности имитируемого освещения на 3. Мощность осветительных приборов в каждой комнате оценивалась путем умножения освещаемой площади на интенсивность освещения. Потребление энергии согласно модели составляет 2,28 кВтч, в то время как фактическое - 2,64 кВтч. Тогда энергосберегающий потенциал может быть рассчитан как 0,36 кВтч.

Energy (7).png

Выводы

Целью этого исследования является разработка новой методологии оценки энергопотребления жильцами здания, учитывающей их поведение. По сравнению с существующими методами предлагаемая методология может обеспечить более практичную и эффективную оценку энергосберегающего потенциала здания. Предполагается, что в дальнейших исследованиях по данной теме будет учтено больше социально-экономических факторов, влияющих на поведение агентов.

Более подробно: [Yujian Huang, Zhun (Jerry) Yu, Jun Li, Yaping Zhou, Jin Zhou , Guoqiang Zhang (2017) A Novel Energy Benchmarking Methodology Based on an Agent-Based Modeling Method / Procedia Engineering, 10th International Symposium on Heating, Ventilation and Air Conditioning, ISHVAC2017, 19-22 October 2017, Jinan, China].

 


Возврат к списку


Текст сообщения*
Защита от автоматических сообщений