Energiahatékonyság igazolása lakóépület fűtési rendszer szabályozási módjának a függvényében, MATLAB SIMULINK környezetben modellezve
DOI:
https://doi.org/10.33038/jcegi.4850Kulcsszavak:
szimuláció, fűtésszabályozás, energia megtakarítás, optimalizálásAbsztrakt
A lakóépületek fűtési rendszerének hatékony szabályozása kiemelkedő jelentőséggel bír az energiahatékonyság a kényelem és a károsanyag kibocsátás szempontjából. A matematikai modellezés és szimuláció használata lehetővé teszi különböző fűtésszabályozási módok vizsgálatát és optimalizálását. A tanulmány során matematikai modelleket fejlesztettünk ki a lakóépületek fűtési rendszerének különböző szabályozási módjainak leírására. A leggyakrabban alkalmazott szabályozások az állandó alapjelű-, a változó alapjelű-, valamint az időjáráskövető és a PID szabályozások. Ezek közül az állandó alapjelű On/Off termosztátos szabályozást és a változó alapjelű (normál és csökkentett hőmérséklet időprogram szerint) hasonlítottuk össze.
A modellek alapján elemeztük ennek a két különböző szabályozási módnak hatékonyságát és energiamegtakarítási potenciálját. A szimulációkat meteorológiai mérési adatok alapján végeztük el. Az eredmények azt mutatták, hogy a változó alapjel szerinti szabályozás 8,4% energiamegtakarítást eredményezhet, minimális vagy teljesen elhanyagolható komfortcsökkenés mellett, biztosítva ezáltal az alacsonyabb károsanyag kibocsátást.
Megállapítható, hogy a matematikai modellezés és szimuláció segítségével lehetőség nyílik a lakóépületek fűtési rendszerének szabályozási módjainak részletes vizsgálatára, valamint összehasonlítására. Az eredmények alapján a tervezők és mérnökök hatékonyabb, környezettudatosabb és fenntarthatóbb fűtési megoldásokat fejleszthetnek ki lakóépületekhez.
Hivatkozások
AKAN, A.P. – AKAN, A.E. (2021): Modeling on CO2 emissions via optimum insulation thickenss of residential buildings. Clean Technologies and Environmental Policy, 24, 949–967. https://doi.org/10.1007/s10098-021-02233-6
ALI, M. (2020): The PID comparsion simulation with SOSMF control and efficient indoor thermal comfort control in HVAC System. Student Conference on Research and Development/IEEE. elérhető: https://www.researchgate.net/publication/338386124 letöltés: 2023.07.25.
BALALI, Y. – CHONG, A. – BUSCH, A. – O’KEEFE, S.G. (2023): Energy modelling and control of building heating and cooling systems with data-driven and hybrid models-A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 183. https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.113496
BORODINECS, A. – ZEMITIS, J. – PALCIKOVSKIS, A. – ARDAVS, A. – LAVENDELIS E. (2023): Review of modern demand control solutions and technologies for HVAC operation. E3S Web of Conferences, 396, 02020. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202339602020
FELIMBAN, A. – KNAACK, U. – KONSTANTINOU, T. (2023): Evaluating Savings Potentials Using Energy Retrofitting Measures for a Residential Building in Jeddah, KSA. Buildings, 13(7) 1645. https://doi.org/10.3390/buildings13071645
FUAD, A.A. – KHAN, S.U. – MYNUDDIN, M. (2023): Fuzzy Logic Control Method of HVAC Equipment for Optimization of Occupants’ Thermal Comfort in Apartment. Noble International Journal of Scientific Research, 7(1), 08–18. elérhető: www.napublisher.org letöltés: 2023.04.11.
GHABOUR, R. – JOSIMOVIC, L. – KORZENSZKY, P. (2021): Two Analytical Methods for Optimising Solar Process Heat System Used in a Pasteurising Plant. Applied Engineering Letters, 6(4), 166–174. https://doi.org/10.18485/aeletters.2021.6.4.4
GHABOUR, R. – KORZENSZKY, P. (2020): Mathematical modelling and experimentation of soy wax PCM solar tank using response surface method. Analecta Technica Szegedinensia, 14(2), 35–42. https://doi.org/10.14232/analecta.2020.2.35-42
GHABOUR, R. – KORZENSZKY, P. (2021): Effect of in series and in parallel flow heater configuration of solar heat system for industrial processes. Science, Technology and Innovation, 14(3-4), 18–26. https://doi.org/10.55225/sti.315
GHABOUR, R. – KORZENSZKY, P. (2022): Linear Model of DHW System Using Response Surface Method Approach. Technicki Vjesnik, 29(1), 66–72. https://doi.org/10.17559/TV-20201128095138
GHABOUR, R. – KORZENSZKY, P. (2023): Dynamic Modelling and Experimental Analysis of Tankless Solar Heat Process System for Preheating Water in the Food Industry. Acta Polytechnica Hungarica, 20(4), 65–83. https://doi.org/10.12700/APH.20.4.2023.4.4
HERMANUCZ, P. – BENÉCS, J. – BARÓTFI, I. (2022): Levegő hőforrású hőszivattyú leolvasztási ciklusának energetikai vizsgálata. Magyar Épületgépészet, 71(1–2), 7–12.
INTERNATIONAL ENERGY AGENCY (2018): A hat legnagyobb CO2 kibocsátó végfelhasználás Magyarországon 2017-ben elérhető: https://www.iea.org/ letöltés: 2023. 05.15.
KHAIRI, M. – JAAPAR, A. – YAHYA, Z. (2017): The application, benefits and challanges of retrofitting the existing buildings. Materials Science and Engineering 271, 012030. https://doi.org/10.1088/1757-899X/271/1/012030
MOON, H. – HYUN, C. – HONG, T. (2014): Prediction Model of CO2 Emission for Residential Buildings in South Korea. Journal of Management in Engineering, 30(3), 04014001 https://doi.org/10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000228
MAWSON, V.J. – HUGHES, B.R. (2021): Coupling simulation with artificial neural networks for the optimisation of HVAC controls in manufacturing environments. Optimization and Engineering, 22, 103–119. https://doi.org/10.1007/s11081-020-09567-y
PALLONETTO, F. – ROSA, M.D. – FINN, D.P. (2020): Environmental and economic benefits of building retrofit measures for the residential sector by utilising sensor data and advanced calibrated models. Advanced in Building Energy Research, 16(1), 89–117. https://doi.org/10.1080/17512549.2020.1801504
PÁGER, S. – FÖLDI, L. – GÉCZI, G. (2022): Creation and validation of simplified mathematical model for residential building energy analysis in matlab environment. Mechanical Engineering Letters, 22, 26–42. elérhető: https://uni-mate.hu/documents/315606/3131614/MEL_2022_vol22.pdf
RICHTER, P. – ABIDA, A. (2022): HVAC control in buildings using neural network. Journal of Building Engineering, 65, 105558. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2022.105558
Letöltések
Megjelent
Folyóirat szám
Rovat
License
Copyright (c) 2023 Journal of Central European Green Innovation
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
