Автоматизированная автономная гелиосистема с интеллектуальным модулем управления тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат наук Болдырев Владислав Вячеславович

• Болдырев Владислав Вячеславович
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Болдырев Владислав Вячеславович

Введение

1 Идентификация и анализ основных элементов автоматизированной автономной гелиосистемы и их взаимодействия

1.1 Исследование потенциала применимости солнечных технологий на территориях России с холодным климатом

1.2 Выбор подхода к реализации системы регулирования рабочей поверхности коллектора

1.3 Идентификация элементов гелиосистемы способной эффективно функционировать на территории ДФО

1.4 Разработка диаграммы классов UML-class абстрактной гелиосистемы

Выводы по главе

2 Разработка концепции интеллектуальной автоматизированной системы управления положением рабочей поверхности солнечного коллектора

2.1 Разработка концепции ИАСУ

2.2 Разработка имитационной модели прихода прямой солнечной радиации внутри атмосферы

2.3 Интеграция разработанной имитационной модели в автоматизированную систему управления положением рабочей поверхности солнечного коллектора

2.4 Разработка модуля расчета угла наклона рабочей поверхности солнечного коллектора по часовому углу склонения солнца

Выводы по главе

3 Разработка интеллектуального модуля управления в составе имитационной модели процесса получения совокупного солнечного излучения

3.1 Анализ эффективности алгоритмов нечеткого логического вывода Sugeno и Mamdani в задачах оптимизации автоматизированных систем слежения

3.2 Разработка алгоритма функционирования системы управления гелиосистемы интегрированной с ИАСУ

3.3 Разработка метода оптимизации положения рабочей поверхности солнечного коллектора

3.4 Разработка алгоритма прогнозирующего и оптимизирующего модуля

3.5 Реализация прогнозирующего и оптимизирующего модуля

3.6 Реализация интеллектуальной автоматизированной системы управления в составе разработанной имитационной модели

3.7 Разработка конфигурации рабочей поверхности коллектора интегрируемой с новой ИАСУ

3.8 Разработка держателя рабочей поверхности предложенной конфигурации коллектора

3.9 Технико-экономическое обоснование проекта внедрения в эксплуатацию ИАСУ

Выводы по главе

Заключение

Список литературы

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

ПРИЛОЖЕНИЕ Е

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж

ПРИЛОЖЕНИЕ З

ПРИЛОЖЕНИЕ И

ПРИЛОЖЕНИЕ К

ПРИЛОЖЕНИЕ Л

Список сокращений и условных обозначений

АСУ - автоматизированная система управления; ИАСУ - интеллектуальная автоматизированная система управления; КЬ - коэффициент поглощения стекла; an - поглощающая способность пластины; ^ - коэффициент отвода тепла от коллектора; иЬ - общий коэффициент потерь излучения, полученного коллектором;

^ - среднее излучение на наклонных поверхностях; ^ / I - отношение диффузного излучения к прямому излучению в пределах атмосферы;

5 - положение солнца по углу в середине дня (склонение); 0e - угол падения диффузного излучения на поверхность относительно положения приемной поверхности;

т^ - коэффициент пропускания прямого и диффузного излучения при низком уровне облачности;

^ - коэффициент пропускания отраженного излучения (луча) от отражающей поверхности при низком уровне облачности;

0 - угол падения луча на поверхность относительно её положения; Rb - отношение отраженного излучения (луча) на наклонной поверхности к излучению на горизонтальной (геометрический показатель); S - площадь рабочей поверхности коллектора ИзУ - измерительные устройства; ИУ- имитационная модель измерительных устройств; ИС - имитационная модель прямого излучения солнца; Q - уровень облачности в определенном часу; Qэ - объем тепловой энергии;

N- порядковый номер дня;

ИР/О - имитационная модель диффузного/отраженного излучения; ПМ - прогнозирующий модуль; ОМ - оптимизирующий модуль;

РУ - имитационная модель изменения угла наклона рабочей поверхности коллектора;

РП - рабочая поверхность;

УУб - устройство управления бойлерной системой; УУк - устройство управления системой регулирования положения рабочей поверхности коллектора;

КПД - коэффициент полезного действия; ТЭН - трубчатый электронагреватель; w1|w2 - номера направлений с наибольшим излучением; step - количество шагов исполнительного механизма, которые необходимо совершить до нового направления; Xc- номер часа n-номер датчика; Хр - излучение измеренное; Xcnc - моделируемое значение излучения солнца; Xcn^b - моделируемое значение рассеянного и отраженного излучения;

E - полученная энергия;

Gп- прямое излучение солнца;

Go- отраженное излучение;

Gд- диффузное излучение;

Gon (Io) - внеатмосферное излучение солнца;

Gsc - константа внеатмосферного прямого излучения Солнца (1367 Вт/м2);

тЬ - коэффициент пропускания атмосферы;

B - коэффициент, связанный с номером дня в астрономическом году;

02 - угол падения отраженного излучения на прнимающаю поверхность;

а0, а1, к - константы, связанные с высотой принимающей поверхности относительно уровня моря (для стандартной атмосферы);

А - высота над уровнем моря относительно принимающей поверхности;

ф - географическая широта для принимающей поверхности; ю - угловое смещение солнца по астрономическим часам; ёТите - разница между местным и временем по Гринвичу; V - географическая долгота для принимающей поверхности; Sп - площадь активно поглощающей поверхности; фа - азимутальный угол наклона поглощающей поверхности; фз - зенитный угол наклона поглощающей поверхности; Еп - затраты энергии на перемещение рабочей поверхности; Ф - угловой коэффициент между направлением излучения (от источника) и принимающей поверхностью; О - общее излучение; X - время;

Хи - время воздействия излучения;

Еп - смоделированное значение энергии на перемещение рабочей поверхности;

Еэ - электрическая энергия, затрачиваемая на изменение наклона рабочей поверхности солнечного коллектора;

Хвк - возмущающее воздействие на коллектор;

Хвб - возмущающее воздействие на бойлерную систему;

ик - закон управления устройством держателем рабочей поверхности;

иб - закон управления бойлерной системой;

Ииз - тепловое излучение;

КПДпреобразователей - коэффициент полезного действия

преобразователей излучения;

КПДпередачи - коэффициент полезного действия систем передачи энергии;

Прб - текущее потребление тепла; Пнорма - норма потребления тепла; Qn - полное количество теплоты;

Z - взаимное излучение источника и приёмной поверхности; AMax - длинна волны, на которой поток излучения энергии достигает своего максимума;

а - тепловое излучение;

А1+А2 - суммарная производительность системы преобразователей (коллекторов);

UML - Class - формат представления информационной модели объектно-ориентированного подхода;

SDL - формат представления алгоритма в виде блок схемы с расширенным набором блоков;

ДФО - Дальневосточный федеральный округ России

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизированная автономная гелиосистема с интеллектуальным модулем управления»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Мировые тренды стимулируют исследования, направленные на раскрытие технико-экономического потенциала солнечных технологий, что расширяет географию их применения [38]. Но большинство достижений в части эффективности элементов, непосредственно задействованных в получении излучения, могут быть полностью нивелированы низкоэффективной подсистемой управления положением поглощающих поверхностей. Вакуумные коллекторы пригодны для получения прямого, диффузного и отраженного излучения солнца, и для раскрытия потенциала их эффективности целесообразно применение систем экстремального регулирования. Так как в отличие от детерминированного процесса прихода прямой солнечной радиации (на основе которого построены большинство актуальных автоматизированных систем регулирования рабочих поверхностей солнечных коллекторов) диффузное и отраженное излучение может быть классифицировано как стохастическое внешнее воздействие. В исследованиях John A. Duffie, William A. Beckman доказано, что отсутствие системы оптимизации положения поглощающей поверхности, не только снижает показатели номинальной эффективности гелиосистемы, но и накладывает ограничения при реализации массива солнечных коллекторов, особенно в жилых районах с плотной застройкой.

Поэтому, необходима система экстремального регулирования, способная корректировать положение центра поглощающей поверхности, включающей вакуумные трубки с поглощающими пластинами (КПД трубок до 80%) относительно наибольшего совокупного излучения, что в том числе подтверждается исследованиями Nadia AL-Rousan [3], Fabio Moacir Hoffmann [66], Soteris A. Kalogirou [2] и российскими учеными из Уральского федерального университета в лице Щеклеина Сергея Евгеньевича [4].

Реализация такой подсистемы возможна на базе интеллектуальной автоматизированной системы управления (далее ИАСУ), позволяющей прогнозировать и оценивать воздействие на преобразователь всего доступного излучения (включая прямое, диффузное и отраженное излучение солнца) и синтезировать закон управления с учетом соотношения количества поглощаемой энергии к количеству затраченной энергии при выполнении регулирования.

Дополнительным стимулом при разработке ИАСУ является возможность улучшить на базе полученных результатов уже внедренные в эксплуатацию солнечные трекеры (следящие системы и системы программного регулирования), что позволит уменьшить срок окупаемости проектов по вводу в эксплуатацию таких систем и повысит их эффективность. Так как существующие промышленные образцы, преимущественно ориентированы на получение прямого солнечного излучения, что не в полной мере раскрывает потенциал эффективности солнечных коллекторов в утренние и вечерние часы.

Исходя из чего, приоритетной задачей по повышению эффективности современных гелиосистем, является разработка интеллектуальной автоматизированной системы управления, направленной на оптимизацию работы систем регулирования положения рабочей поверхности высокоэффективных солнечных коллекторов.

Научная проблема. Повышение эффективности использования потенциала современных вакуумных солнечных коллекторов на базе автоматизированных систем регулирования положения их рабочей поверхности.

Цель работы: Разработка интеллектуальной автоматизированной системы управления, как модуля автономной автоматизированной гелиосистемы, направленной на оптимизацию положения рабочей

поверхности солнечного коллектора для повышения эффективности получения теплового излучения (прямого, диффузного и отраженного).

В диссертационной работе решаются следующие задачи:

1. Идентификация и анализ основных элементов автоматизированной автономной гелиосистемы и их взаимодействия;

2. Разработка метода оптимизации процесса получения энергии солнечным коллектором на базе алгоритмов нечеткого логического вывода;

3. Разработка интеллектуального модуля управления положением рабочей поверхности солнечного коллектора на базе имитационной модели процесса получения совокупного солнечного излучения.

Объект исследования - интеллектуальные автоматизированные системы управления положением рабочей поверхностью солнечного коллектора в составе автономной гелиосистемы.

Предметом исследования являются средства управления техническими объектами и процессами современных гелиосистем, их методы, принципы и модели.

Методы исследования основаны на объектно-ориентированном подходе, имитационном моделировании, теории автоматического управления, применении теории нечетких множеств, а также методах синтеза сложных систем и их анализа. Использовались актуальные пакеты прикладного программного обеспечения Matlab: Workspace Simulink, Simscape Electrical, Simscape Fluids, Simscape Special Power Systems, Fuzzy Logic Toolbox.

Научная новизна работы:

1. Разработан метод оптимизации положения поверхности солнечного коллектора на базе интеллектуальных алгоритмов управления, позволяющих повысить эффективность процесса получения энергии;

2. Разработан интеллектуальный модуль управления положением рабочей поверхностью солнечного коллектора на базе имитационной модели в составе модулей имитаторов влияния внешней среды на процесс получения энергии;

3. Разработаны алгоритмы и программная реализация механизмов функционирования интеллектуальной системы управления автоматизированной гелиосистемой;

Практическая значимость. Предложенный метод и модели служит основой для разработки ИАСУ процессом преобразования электромагнитного излучения в тепло, средствами современных гелиосистем. Предложенные решения, были внедрены в качестве рекомендательной основы для подбора конфигурации системы отопления на основе солнечных технологий под параметры объекта определенных в техническом задании заказчика, учебно-научного инновационного центра энергосбережения (УНИЦЭ) при ФГБОУ ВО «КнАГУ»

По результатам работы получен 1 патент на изобретения № 2693968 и свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2020611784.

Работа выполнена при поддержке: Совета по грантам Президента Российской Федерации - в рамках гранта № СП-2141.2018.1.

Личный вклад соискателя состоит в следующих работах:

Провел исследования, направленные на идентификацию подсистем технологического процесса по преобразованию энергии в современных гелиосистемах. Сформулировал и описал концепцию ИАСУ положением рабочей поверхностью солнечного коллектора. Автор и патентообладатель изобретения, которое входит в подсистему объекта исследования. Разработал алгоритм, включающий процедуры прогнозирования и оптимизации на основе систем нечёткого логического вывода. Разработал имитационную модель, входящую в состав интеллектуальной системы управления, позволяющую реализовать процедуру прогнозирования.

Разработал имитационную модель предложенной ИАСУ для синтеза закона управления автоматизированной автономной системой ориентирования рабочих поверхностей солнечных коллекторов в направлении наибольшего совокупного излучения. Разработал алгоритмы реализации предложенной ИАСУ. Реализовал макет предложенной системы ориентирования интегрированной с предложенной ИАСУ. Провел технико-экономическое обоснование результатов внедрения в технологический процесс предложенных решений.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и конкурсах:

На научно-технические конференциях:

- Международной мультидисциплинарной конференции по промышленному инжинирингу и современным технологиям «Far East Con», г. Владивосток, 2019, 2020;

- International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies 2019;

-Международной научно-практической конференции

производственные технологии будущего: от создания к внедрению 2019;

- III Всероссийской национальной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых 2020;

На научных конкурсах:

- Краевом конкурсе молодых учёных и аспирантов в сфере научных исследований, ФГБОУ ВО «КнАГУ», г. Хабаровск (2019-2021).

- Конкурсе совета по грантам Президента Российской Федерации (разработка, была поддержана грантом 3 года с 2018-2020);

-В рамках программ Национальной Технологической Инициативы (2018-2019), г. Владивосток, г. Москва.

- Конкурсе инновационных разработок фонда Сколково (2016-2019), г. Владивосток, г. Хабаровск, г. Якутск, г. Москва.

- В рамках программ Фонда содействия инновациям (2016-2019), г. Хабаровск, г. Москва.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Метод оптимизации положения поверхности солнечного коллектора на базе интеллектуальных алгоритмов управления, позволяющих повысить эффективность получения энергии;

2. Интеллектуальный модуль управления на базе имитационной модели автоматизированной гелиосистемой в составе модулей имитаторов влияния внешней среды на процесс преобразования энергии;

3. Алгоритм и программная реализация механизмов функционирования интеллектуальной системы управления автоматизированной гелиосистемой;

Достоверность полученных результатов исследования подтверждается адекватностью полученных математических моделей; сопоставлением расчетных данных, полученных аналитическим путем, с аналогичными данными статистики.

Публикации. Основные результаты работы изложены в 15 печатных работах: в изданиях, входящих в перечень ВАК, - 2; в изданиях, индексируемых в базах Scopus и/или Web of Science, - 3; патент на изобретение - 1, свидетельства о регистрации программы для ЭВМ - 2; РИНЦ - 7.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из списка сокращений и условных обозначений, введения, трех глав, заключения, списка литературы, приложений.

ГЛАВА 1

ИДЕНТИФИКАЦИЯ И АНАЛИЗ ОСНОВНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ АВТОНОМНОЙ ГЕЛИОСИСТЕМЫ И ИХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

В первой главе произведена идентификация подсистем, задействованных в процессе отопления с использованием энергии возобновляемых источников энергии для формирования подхода к реализации ИАСУ. Предложены критерии для обоснования применимости автономных автоматизированных систем отопления в условиях территорий Дальнего Востока. По результатам анализа критериев, сформирован перечень параметров объектов, взаимодействующих в технологическом процессе преобразования энергии.

1.1 Исследование потенциала применимости солнечных технологий на территориях России с холодным климатом

На территории Дальневосточного федерального округа России (далее - ДФО) 240-250 дней в году длится отопительный сезон и при нормативе до 0.0654 Гкал/ м2 в сутки (120.7 руб. за сутки), проблема стоимости тепловой энергии особенно обостряется. Стоимость энергии (1846,87 руб./Гкал на 01.06.2021) от невозобновляемых ресурсов всегда стремится к увеличению, поэтому целесообразно исследовать возможность её получения от регенеративных источников. При этом возможность применимости должна исследоваться с учетом географических, климатических и экономических факторов, соответствующих территории. Эффективность различных систем энергообеспечения на базе возобновляемых источников энергии требует

разного подхода к оценке, но главным критерием при выборе системы является доступность источника.

Доступность источника должна быть непрерывной, либо с четко прогнозируемыми интервалами и определяться естественными характеристиками территории. В работе решается задача по поиску унифицированного решения, направленного на применение систем энергообеспечения с регенеративными источниками для всей территории ДФО. Поэтому источники, доступность которых ограничена естественными факторами, в исследовании учитываться не будут (геотермальное тепло, водные потоки, энергия волн, приливы и отливы воды, приливные электростанции). В связи с этим наиболее перспективными источниками являются потоки ветра и излучение солнца.

Исследования института им. Г.М. Кржижановского, на предмет среднегодовых показателей скорости ветра и инсоляции Солнца по регионам РФ, позволили оценить доступность источников и сделать вывод об их применимости для рассматриваемой территории ( на большей части территории скорость ветра до 3 м/с, уровень инсоляции от 4 кВт ч/м2 в день).

Применение ветрогенератора для выработки электроэнергии целесообразно только при условии, если средняя скорость ветра на местности превышает 4 м/с, а преобразование в тепловую энергию требует максимального КПД, которое достигается при 9-12 м/с непрерывного воздействия, т.е. сокращает потенциал применимости технологии на территории ДФО [14].

Применение солнечного коллектора для преобразования тепла эффективно на территории со средней солнечной инсоляцией от 3.5 кВтч/м2 в день. Практика применения солнечных технологий в России наиболее распространена в регионах с умеренным климатом, где для реализации экономически эффективного проекта автономной системы отопления достаточно промышленных образцов вакуумных солнечных коллекторов

[15,16] из низко-ценового сегмента. При этом по данным Global engagement

- Areas of work - IEA, количество солнечных часов на территориях с холодным климатом не уступает территориям с умеренным климатом, а показатель солнечной радиации выше. То есть в некоторых регионах с холодным климатом (в частности, в Хабаровском и Приморском краях Дальневосточного федерального округа) на 1 час солнца приходится большее количество энергии излучения, чем на территории с умеренным климатом (например, в Краснодарском крае). На рисунке 1, представлена

- карта солнечных ресурсов России.

Солнечная радиация bhtvdh атмосферы в кВт/мЛ2 за сутки

Солнечные ресурсы России, количество часов в г* ~

Холодный климат Умеренный климат

Рисунок 1 - Карта солнечных ресурсов России.

Рабочая поверхность коллектора, состоящая из вакуумных трубок типа «Heat pipe» [20] с пассивной циркуляцией теплоносителя, способна функционировать при -30 °С (в частности, с применением пропиленгликоля в качестве теплоносителя - CH2(OH)-CH(OH)-CH3)) и обладает КПД равным 75% при преобразовании излучения солнца в тепло [57]. Такие

вакуумные солнечные коллекторы способны эффективно функционировать на большей части территории ДФО, где отопительный сезон длится больше пяти месяцев в году. Но для раскрытия потенциала коллекторов необходимо учесть специфику их эксплуатации в условиях характерных для территории эксплуатации.

Вакуумные коллекторы пригодны для получения прямого, диффузного и отраженного излучения солнца. При отсутствии прямого излучения коллекторы способны преобразовывать тепловую энергию при воздействии диффузного и отраженного излучения. Учитывая что для населенных пунктов ДФО свойственна плотная застройка средне- и малоэтажными зданиями с разветвлённой инфраструктурой на плоской крыше (особенно на территориях промышленных предприятий). Свободная площадь крыш, может применяться для установки массивов вакуумных коллекторов. Такая инфраструктура способствует формированию некоторого числа отражающих поверхностей, то есть потенциальных источников отраженного излучения, отраженного диффузного излучения и других.

Ориентирование центра рабочей поверхности коллектора в направлении наибольшего совокупного излучения, позволит повысить его эффективность в условиях ограниченного прямого излучения.

На рисунке 2 представлена схема воздействий типов излучения на принимающую поверхность коллектора.

Рисунок 2 - Схема воздействий типов излучений [1]

В работе Solar Engineering of Thermal Processes [1], приведен расчет энергии, получаемой двумя коллекторами с идентичной конфигурацией, входящих в состав одного массива. Коллекторные массивы строятся секциями, причем секции имеют разные ориентации (т.е. с разными азимутальными и/или зенитными углами). Это обусловлено расположением местности и инфраструктурой, доступной для установки коллектора.

Например, коллекторный массив состоит из двух секций равной площади. Зенитный угол обеих секций составляет 55°. Азимутальный угол: коллектора S1 -45°, коллектора S2 45°. У коллекторов одинаковая стеклянная рабочая поверхность с коэффициентом поглощения стекла KL = 0.0125; поглощающей способностью пластины an = 0.93; коэффициентом отвода тепла от коллектора FR = 0.933 и общим коэффициентом потерь UL = 4.50 Вт/м2 °С. Для расчетного часа (15 мая с 14.00 до 15.00) Io = 3.72 МДж /м2, kT = 0.76, Id / I = 0.177, 5 = 18.8° и ю = 37.5° (Io - прямое излучение за пределами атмосферы, kT - среднее излучение на наклонных поверхностях, Id / I - отношение диффузного излучения к прямому излучению в пределах атмосферы, 5 - угол склонения солнца в средине дня, ю - часовой угол солнца).

Для обеих секций Id = 0.177 х 2.83 = 0.50 МДж/м2 и Ib = 2.33 МДж/м2. Угол для диффузного излучения, 0e = 57°. Лю и Джордан (1960 г.) установили эмпирическую взаимосвязь между коэффициентами пропускания прямого и рассеянного излучения для ясных дней Td, для текущего расчета Td = 0.85. Угловая зависимость солнечного поглощения, определяемая полиномом Петтита и Соуэлла, (1976 г.), для текущего

расчета d = 0.94. Коэффициент поглощения поверхности коллектора

(прямого и рассеянного излучения) получается по формуле:

1.01та = 1.01 х 0.85 х 0.93 х 0.94 = 0.751

Угол отраженного от земли излучения, 0e = 66°. Коэффициент пропускания лучевого и отраженного от земли излучения для ясных дней Tg

для текущего расчета Tg = 0.77 и g = 0.88. Коэффициент поглощения

поверхности коллектора (прямого и отраженного от земли излучения):

1.01та = 1.01 х 0.77 х 0.93 х 0.88 = 0.636 Для первой секции и прямого излучения применим уравнение, связывающее угол падения пучка излучения на поверхность 0 относительно

положения приемной поверхности: cos 0 = 0.277; 0 = 74°; ть = 0.65; (a)b =

0.79:

1.01т а = 1.01 х 0.65 х 0.93 х 0.79 = 0.482 Для горизонтальных поверхностей угол падения — это зенитный угол солнца, 0z, для текущего расчета cos 0z = 0.782. Отношение направления луча на наклонной поверхности к направлению луча на горизонтальной

поверхности (геометрический фактор) Rb = (0'277) = 0355, получим:

In= 2.33 х 0.355 + °-50(1 + cos 55)+ 2.83 х °'25(1 - cos 55) =

1,1 2 2

0.827 + 0.393 + 0.151 = 1.37 МДж/м2

и

Si = 0.827 х 0.482 + 0.393 х 0.751 + 0.151 х 0.636 = 0.790 МДж/м2 Для второй секции и прямого излучения: cos 0 = 0.942; 0 = 19.6°; ть =

0.91; (iV = 1:

Van/

1.01т а = 1.01 х 0.91 х 0.93 = 0.855 Rb 2 = (—) = 1.18

0,2 \0.782/

тогда

IT,2 = 2.33 х 1.18 + 0.393 + 0.151 = 3.30 МДж/м2

и

S2 = 2.33 х 1.18 х 0.855 + 0.393 х 0.751 + 0.151 х 0.636 = 2.75 МДж/м2

Вывод:

Энергия Б2 > 81, т.к. 2.75 МДж/м2 > 0.790 МДж/м2 Эти расчеты показывают, насколько велика разница в выработке энергии между двумя идентичными коллекторами, рабочие поверхности которых одинаково сориентированы по зенитному углу на прямое излучение солнца, но с разными азимутальными углами для ориентирования на диффузное и отраженное излучение. Коллектор Б2 преобразует на 248% больше энергии, т.к. его рабочая поверхность оптимально сориентирована на совокупное излучение (прямое, диффузное, отраженное от земли).

И если для расчета прихода диффузного излучения возможно применить усредненные значения коэффициентов, полученных эмпирическим путем, то для расчета прихода излучения отраженного луча необходимо умножить текущую интенсивность излучения на ее телесный угол (определяемый в каждом эксперименте) и косинус полярного угла. Полученный поток излучения, будет измеряться значениями того же порядка, что и отраженный луч и, следовательно, при ограниченном прямом излучении солнца отраженный луч может быть источником наибольшего инфракрасного излучения.

Для раскрытия потенциала высокоэффективных вакуумных солнечных коллекторов недостаточно ориентировать рабочую поверхность только в направлении прямого излучения солнца, требуется учитывать все доступное излучение, а так как диффузное излучение характеризуется усреднёнными значениями, а процесс формирования отраженного луча классифицируется, как стохастический, необходимо реализовать систему экстремального регулирования положения поглощающей поверхности коллектора для ориентирования в направлении наибольшего совокупного излучения (включая прямое, диффузное и отраженное солнечное излучение).

На рисунке 3 приведен график (на основе исследований Soteris A.Kalogirou[2], h-индекс 65 и фундаментального труда: A. Duffie, William A. Beckman «Solar Engineering of Thermal Processes» [1]), отображающий разницу между преобразованием энергии неподвижной рабочей поверхностью и двуосным трекером (следящей системой).

а)

Энергия полученная | коллектором с наклоном 40 j

б) 8 кВт*ч

Энергия полученная (6,88 Мкал) коллектором стреккером I

4 кВт*ч

(3,44 Мкал)

5:00 9:00 13:00 17:00 21:00 0°С 40

Рисунок 3 - Сравнение производительности коллекторов а) Приход прямого солнечного излучения по часам (штрихом обозначены

утренние и вечерние часы); б) Зависимость производительности 1 м2 коллектора от температуры; Для 15 июня на 50 град. с.ш. (инсоляция в полдень = 950 Вт/м2) Мощность

нагрева от 1 м2 промышленного образца коллектора (КПД = 75%) при нагреве жидкости с температурой 650С, когда температура окружающего

воздуха 250С

При этом в утренние и вечерние часы трекеры, с системами управления, не учитывающими особенности воздействия диффузного и отраженного излучения (следящие системы регулирования), не позволяют раскрыть потенциал эффективности [59] солнечных коллекторов с высоким КПД. В работе [66] предложена рабочая поверхность со следящей системой регулирования, обеспечивающая до 8 часов эффективной работы при затратах энергии на перемещение 0.018 Дж. В работе [64] предложен массив коллекторов с автоматическим (программным) регулированием, такие системы наиболее эффективны в часы активного прямого излучения, затраты дополнительной энергии на выполнение регулирования минимальны, т.к. учитываются при первоначальной настройке системы с

детерминированным алгоритмом - коллекторные массивы с программным регулированием эффективнее стационарных, но не позволяют раскрыть весь потенциал высокоэффективных солнечных коллекторов. В работе [3] предложена экстремальная система регулирования рабочей поверхности коллектора, учитывающая особенности локации, позволяющая ориентировать поверхность коллектора на прямое и диффузное излучение. Такие системы регулирования обеспечивают эффективное поглощение излучения коллекторов, в том числе - в утренние и вечерние часы (рассвет и закат) при схожих затратах энергии на регулировку положения, а также эффективнее работают в течение всего дня при функциональной возможности ориентироваться на совокупное максимальное излучение.

Таким образом, именно экстремальные системы регулирования способствуют раскрытию потенциала вакуумных коллекторов, т.к. совокупное излучение, в том числе, может включать отраженные лучи (излучение, направление и протяжённость, которого сложно прогнозировать). Экстремальная система регулирования должна прогнозировать воздействие доступного излучения, так как при ориентировании в направлении кратковременного излучения (отраженного луча) затраты энергии на регулировку будут не целесообразны.

Для эффективного управления современными солнечными коллекторами с системами регулирования рабочей поверхностью необходима интеллектуальная автоматизированная система управления (ИАСУ), обеспечивающая экстремальное регулирование рабочей поверхности в направлении наибольшего совокупного теплового излучения всех доступных источников, при минимальных затратах дополнительной энергии на работу исполнительных механизмов при корректировке её положения. Разработка решения в этой области позволит повысить эффективность современных гелиосистем за счет увеличения общего количества теплоты в системе как следствия взаимодействия

преобразователей с доступным совокупным излучением. Цель настоящей работы: разработать интеллектуальную автоматизированную систему управления, как модуль автономной автоматизированной гелиосистемы, направленную на оптимизацию работы солнечных коллекторов для повышения эффективности получения тепловой энергии от всего доступного излучения в условиях короткого дня, пониженных температур и инфраструктуры, подходящей для установки коллекторных массивов.

1.2 Выбор подхода к реализации системы регулирования рабочей поверхности коллектора

Современные системы регулирования рабочей поверхности коллектора интегрированы с (системами автоматического управления) САУ: следящими системами, программными регуляторами и системами экстремального регулирования. [13,64,65,66]. На рисунке 4 представлены промышленные образцы с разными системами регулирования.

Рисунок 4 - Промышленные образцы систем трекинга а) Следящие системы регулирования; б) Программное регулирование; в) Экстремальные системы регулирования

Подходы к реализации систем регулировки положения рабочей поверхности относительно направления излучения можно охарактеризовать по соотношению количества затрат энергии на выполнение регулировки к количеству энергии, получаемой от излучения. Следящие системы актуализируют положение центра рабочей поверхности относительно направления прямого излучения, регулировка

выполняется по часовому углу солнца и имеет хорошее соотношение между затратами дополнительной энергии к поглощаемой энергии излучения (наиболее распространённый подход к реализации систем трекинга). Недостаток следящих систем заключается в игнорировании излучения отличных от прямого, т.е. они не эффективны в часы, когда прямое излучение ограничено. Программные системы регулирования в наименьшей степени расходуют дополнительную энергию (относительно других подходов) т.к. расходы энергии, связанные с регулированием, учитывают на этапе проектирования таких систем. Такие системы подходят для реализации коллекторных массивов на большом открытом пространстве. Недостаток программного регулирования в том, что они не учитывают текущего воздействия излучения, а следовательно, не подходят для раскрытия потенциала вакуумных солнечных коллекторов способных преобразовывать энергию от любого доступного излучения, которое сложно учесть на этапе проектирования программной системы регулирования. Экстремальные системы регулирования проектируются с учетом особенностей локации, на которой планируется эксплуатировать коллектор, функционал качества такой системы управления может включать параметры, характеризующие конкретные условия эксплуатации (например, такие системы могут ориентироваться в направлении источника наибольшего совокупного излучения). При этом такие системы могут значительно повысить количество преобразуемой энергии, т.к. могут адаптироваться к изменениям внешней среды. К недостаткам таких систем относится относительно высокая сложность проектирования и риск превышения количества затрачиваемой на регулировку энергии релятивной получаемой энергии от излучения.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Болдырев Владислав Вячеславович, 2022 год

Источники

Результат теста систем выбора направлений. В тесте 1 наибольшее зафиксированное значение 35.74, ИзУ номер 4 направление номер 7. В тесте 2 наибольшее зафиксированное значение 26.82, ИзУ номер 3 направление номер 5

Массив правил реализуемых в ИАСУ

Группа правил для направления 1 Группа правил для направления2 Группа правил для направления Э

Датчик 1 Датчик 2 Датчик 3 Датчик 4 Датчик 5 Вывод Датчик 1 Датчик 2 Датчик 3 Датчик 4 Датчик В Вывод Датчик 1 Датчик 2 Датчик 3 Датчик 4 Датчик В ВЫЕОД

2 1 1 1 1 ,1(1) 1 2 2 1 1 1 .2(1) 1 1 1 1 1 1 ,Э[1) 1

1 я 2 1 я2 1 я 2 1 вг2 ,41] 1 з 1 я 2 1 я 2 1 я 2 1 1 ог2 1 ог2 1 ог2 1 аг2 2 ,Э[1) 1

4 1 я2я 3 1 я 2 я 3 1 Е5Г 2 вг 3 1 вг 2 вг 3 ,1(1) 1 4 4 1 вг 2 вг 3 1 вг2 вг 3 1 вг2вгЗ .2(1) 1 1 от 2 сг 3 1 от 2 от 3 1 ог 2 иг 3 1 ог 2 ог 3 3 ,9(1) 1

\a2aiai 1 1 1в2<г!т4 4 ,9(1) 1

Группа правил для направления 3 Группа правил для направления 4 2 2 2 2 1 ,9(1) 1

1 1 2 2 2 1 ,9(1) 1

Датчик 1 Датчик 2 Датчик 3 Датчик 4 Датчик 5 Еывод Датчик 1 Датчик 2 Датчик 3 Датчик 4 Датчик В Еыеод 2 1 2 2 1 ,9(1) 1

1 2 1 1 1 ,3(1) 1 1 2 2 1 1 .4(1) 1 2 2 1 2 1 ,9(1) 1

1 я 2 1 я2 1 я 2 1 вг2 ,3(1) 1 1 вг2 1 я 2 1 я 2 .4(1) 1 2 2 2 1 1 ,9(1) 1

1 «2« 3 4 1 вг 2 вг 3 1 вг2 вг 3 1 вг 2 вг 3 ,3(1) 1 1 вг 2 вг 3 4 4 1 вг2вгЗ 1 вг2вгЗ .4(1) 1 3 3 3 3 1 вг 2 ,9(1) 1

1 ог2 3 3 3 1 иг 2 ,9(1) 1

Группа правил для направления 5 Группа правил для направлениям 3 1 ог2 3 3 1 от 2 ,9(1) 1

1 1 3 3 1 ог2 3 1 иг 2 ,9(1) 1

Датчик 1 Датчик 2 Датчик 3 Датчик 4 Датчик В Вывод Датчик 1 Датчик 2 Датчик 3 Датчик 4 Датчик В Вывод 3 3 3 1 иг 2 1 вг 2 ,9(1) 1

1 1 2 1 1 ,5(1) 1 1 1 2 2 1 .6(1) 1 4 4 4 4 1 иг2огЗ ,9(1) 1

1 н2 1 я 2 1 я 2 1 вг2 ,5(1) 1 1 вг2 1 я 2 1 я 2 .6(1) 1 1 ог 2 ог 3 4 4 4 1 ог2огЗ ,9(1) 1

1 ВГ2ВГЗ 1 я2яЗ 4 1 вг 2 вг 3 1 вг 2 вг 3 ,5(1) 1 1 вг 2 вг 3 1 вг 2 вг 3 4 4 1 вг2 вг 3 е(1) 1 4 1 ог 2 ог 3 4 4 1 ог2огЗ ,9(1) 1 1

4 4 1 йг 2 ог 3 4 1 ог2огЗ ,9(1)

Группа правил для направления 7 Группа правил для направления 3 4 4 4 1 ог 2 ог 3 1 ог 2 ог 3 ,9(1) 1

1 1

Датчик 1 Датчик 2 Датчик 3 Датчик 4 Датчик В Вывод Датчик 1 Датчик 2 Датчик 3 Датчик 4 Датчик В Вывод

1 1 1 2 1 ,7(1) 1 2 1 1 2 1 .£(1) 1

1 я 2 1 я 2 1 я2 1 вг2 ,7(1) 1 з 1 я 2 1 я 2 1 я 2 .£(1) 1

1 я2я 3 1 я2я 3 1 иг 2 вг 3 4 1 вг 2 вг 3 ,7(1) 1 4 1 вг 2 вг 3 1 вг 2 вг 3 4 1 вг2вгЗ .£(1) 1

В конечном варианте база знаний составляет 34 правила, сгруппированных с помощью логической операции

ОЯ и интегрирована в нечеткую систему

Результаты тестирования ИАСУ по приоритету принятия решения о ориентировании

у -4 1-' _ _ ч " 1—1-/ гСовокупное ДЛУ«4м«е ИСЮЧма (В1й»"Л 1 " 1Л/4»« ИСПЫ.МВ1 2 л^чомп исючшю(Ви*и^)3 . Д)",' ■ и| искмнма (ВтАга А ХУгЧн* вСГОчтяа |№М*2) 5 «и изгг^ении Солнф гвим'г)

: / --- -Г * Ш Нпшфшмы прсф излучение ---- тьмлучыиядаг^г)

-С-

: 1 ■ 1 |

[ -1- ■ I

\ 1 ! - ч- - --

/

10 ДЕНЬ - ЯСНО

60 ДЕНЬ - ОБЛАЧНО ВО ВТОРОЙ ПОЛОВИНЕ ДНЯ

- - - ид^кига (ВимЧ) 3 шгамаисшхт 161.4*21 5 ~

__^-

1

Приоритет | Ш НйиЛучиии И р.»! Ль нЬГггчвпна 1Вт.»-~2)

пи паииилошету совокупному излучению/ ,--- --------V -

• ■ *- -

/-' 1

щ

___

¿0 ДЕНЬ - ОБЛАЧНО В ПЕРВОЙ ПОЛОВИНЕ ДНЯ

150 1 1 '00 Г. -1 эпумнм исючниа 13Г 1М*2, I №ям кюм (Вг,и-г) 1 ИЛ-*4-"»"-' источник 3

1 -ч- -^ Ц

|,5и Приор по наибо/ итет Ивг^опьшее ■ Мш^чими проф| ЧММ ИСЮЧММН (ВГЛ**2) ИИ юпучЕнияСагмца «лыилучоип (ВтДО)

£ 1 1 а 8 1 Г 5 100 (ьшеппу -

? 40

3 20 I 0

* 3 ДЕНЬ - ДОПОЛНИТЕЛЬН 0 ОЕ ИЗЛУЧЕНИЕ ЗАДАНО КОН -1- » -ТАНТОЙ

Приор

итет

по наибольшему

излучению

р ' О 5 10 15 го

3 ДЕНЬ - 2 ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ ИЗЛУЧЕНИЯ ЗАДАНЫ КОНСТАНТОЙ

УТВЕРЖДАЮ Ректор ФГБОУ ВО мсомольского-на-Амуре

венного университета» I—7 Э.А. Дмитриев

2021 г.

АКТ ВНЕДРЕНИЯ

Результатов научно-исследовательской работы Болдырева Владислава Вячеславовича

Настоящим актом подтверждается, что результаты диссертационной работы Болдырева Владислава Вячеславовича «Автоматизированная автономная гелиосистема с интеллектуальным модулем управления», представленной на соискание учёной степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (промышленность) внедрены в качестве рекомендательной основы для подбора конфигурации системы отопления на основе солнечных технологий под параметры объекта определенных в техническом задании заказчика, учебно-научного инновационного центра энергосбережения (УНИЦЭ) при ФГБОУ ВО «КнАГУ».

1. Вид внедренных результатов: рекомендации по подбору конфигурации автоматизированной гелиосистемы, включающей систему солнечного трекинга.

2. Форма внедрения: рекомендации.

3. Результаты НИР: параметры гелиосистемы с регулируемыми по положению рабочими поверхностями массива солнечных коллекторов, обеспечивающие наименьший срок окупаемости проекта модернизации отопительной системы, включающей регулируемые по положению вакуумные солнечные коллекторы.

Старший научный сотрудник Киба Дмитрий Анатольевич

УНИЦЭ