Керована природна вентиляція скоротила споживання електроенергії на охолодження бібліотеки на 97 %

А. Клімов

Дослідники Університету Лісабона на прикладі університетської бібліотеки показали, що природна вентиляція й механічне охолодження можуть працювати спільно під керуванням одного алгоритму. Під час натурного експерименту за сприятливої погоди споживання електроенергії на охолодження вдалося скоротити до 97%. У спекотніші дні економія була меншою

Як працює система керування

Джоау Карлуш Сімойш і Гільєрме Каррілью да Граса з Instituto Dom Luiz (Факультет наук Університету Лісабона) розробили систему модельно-прогнозного керування (Model Predictive Control, MPC) для будівлі, що поєднує природну вентиляцію та механічне охолодження.

Дві моделі в основі системи:

• RC-модель (resistance-capacitance), яка описує теплову динаміку приміщення – його нагрівання й охолодження залежно від зовнішніх умов.
• Нейромережевий предиктор (ANN), раніше створений і навчений цією ж дослідницькою групою. Він прогнозує об’ємну витрату повітря за природної вентиляції залежно від погодних умов: вітру, різниці температур і положення отворів.

MPC поєднує обидва прогнози, розв’язує оптимізаційну задачу і заздалегідь визначає, коли відкривати отвори для природної вентиляції, коли застосовувати нічне провітрювання для охолодження теплової маси конструкцій, а також коли й наскільки інтенсивно використовувати механічне охолодження. За задумом авторів, автоматика мала зменшувати споживання електроенергії, підтримувати теплові умови в межах комфорту та показники якості внутрішнього повітря в заданих межах.

Така автоматика доповнює механічну систему охолодження, скорочуючи тривалість та/або інтенсивність її роботи. Механічне охолодження підключається, коли можливостей зовнішнього повітря для охолодження недостатньо.

Результати експерименту

Дослідники провели натурну перевірку системи в будівлі й порівняли результат із фактичним базовим режимом, за якого охолодження забезпечує лише механічна система без керованої природної вентиляції:

• у помірно теплі літні дні денне керування природною вентиляцією скоротило споживання електроенергії на охолодження на 68%;
• за додаткового нічного провітрювання для охолодження теплової маси виміряна економія сягала 97%;
• у спекотніші дні, коли можливості природної вентиляції обмежені, економія становила 21–26%.

Натурний етап охоплював лише окремі дні з конкретними погодними умовами й не охоплював усього сезону. Тому дослідники додатково перевірили чисельну модель на основі натурних вимірювань і розрахували сезонний ефект за весь період охолодження: приблизно 37% економії за денного керування та до 56% із нічним провітрюванням.

Показник 97% стосується лише окремого дня зі сприятливими погодними умовами, тоді як сезонний розрахунок дав 37–56%. Тому його не можна переносити на будь-яку будівлю чи весь сезон. Для сезонної оцінки коректніше використовувати діапазон 37–56%.

Від чого залежить ефект

Один із чинників – теплова маса. Дослідження проводили в бібліотеці університету – будівлі з достатньою внутрішньою тепловою масою, здатною охолоджуватися вночі, а вдень поглинати частину теплових надходжень. За меншої доступної теплової маси ефект нічного вентиляційного охолодження буде слабшим, тому показник 97% не є універсальним.

Ще одна умова – фізична можливість забезпечити достатній повітрообмін природною вентиляцією. Для цього потрібні відкривні отвори, відповідна конфігурація, наприклад можливість наскрізного провітрювання, а також безпечне надходження зовнішнього повітря без надмірного шуму й забруднення. У щільній міській забудові або поблизу транспортних магістралей забезпечити такий режим складніше.

Результат також залежить від клімату. Дослідження проведене в Лісабоні, де літо тепле й сухе, а ночі відносно прохолодні, що створює умови для нічного провітрювання. Ефективність підходу залежить від місцевих кліматичних умов, тому для кожного регіону її потрібно оцінювати окремо. Показники, отримані в Лісабоні, не слід автоматично переносити на інші кліматичні умови.

Обладнання та автоматика

Для роботи MPC такого типу потрібні кілька компонентів: датчики температури й погодних умов, керовані приводи відкривних елементів та обчислювальний блок, що виконує розрахунки RC-моделі й ANN і розв’язує оптимізаційну задачу MPC.

У новій будівлі таку систему можна передбачити на етапі проєктування автоматики. Для наявної будівлі потрібно оцінити, чи можна автоматизувати відкривні елементи без капітальної переробки фасаду.

Як інтегрувати систему в проєкт

Дослідники поєднують природну вентиляцію та механічне охолодження в одну систему змішаного режиму охолодження (mixed-mode cooling) із такою послідовністю роботи:

Моделі й прогнози → Оптимізація MPC → Керування відкривними елементами та механічним охолодженням → За сприятливих умов нічне вентиляційне охолодження теплової маси.

У системах автоматизації HVAC такий алгоритм дає змогу скорочувати тривалість та інтенсивність роботи механічного охолодження, коли зовнішнє повітря за відповідних умов може відводити частину теплових надходжень засобами вентиляційного охолодження.

Автори описують свій метод як «легко впроваджуваний» MPC і вважають його придатним для застосування за межами одного дослідницького об’єкта.

Для будівель із відповідною тепловою масою та можливістю природного провітрювання – навчальних закладів, бібліотек, офісів із керованими вікнами – цей підхід можна розглядати як доповнення до механічного охолодження. Для сезонної оцінки дослідження дає діапазон 37–56%; економію 97% зафіксували лише за сприятливої погоди в одній конкретній будівлі.