ISSN 2304-6600 (Online)
ISSN 1997-0935 (Print)



СИНТЕЗ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПОДСИСТЕМАМИ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ЗДАНИЙ

  • Викентьева Ольга Леонидовна - Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики, филиал в г. Пермь (НИУ ВШЭ - Пермь)
  • Дерябин Александр Иванович - Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики, филиал в г. Пермь (НИУ ВШЭ - Пермь)
  • Шестакова Лидия Валентиновна - Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики, филиал в г. Пермь (НИУ ВШЭ - Пермь)
  • Кычкин Алексей Владимирович - Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики, филиал в г. Пермь (НИУ ВШЭ - Пермь)
DOI: 10.22227/1997-0935.2017.10.1191-1201
Страницы: 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.
  • информационная модель здания;
  • информационная система;
  • архитектура информационной системы;
  • система управления;
  • интеллектуальное здание;
  • Интернет вещей;
  • интеллектуальный анализ данных;
  • большие данные;
Литература
  1. Jianchao Zhang, Boon-Chong Seet, Tek Tjing Lie. Building information modelling for smart built environments // Buildings. 2015. Vol. 5 (1). Pp. 100-115.
  2. Wonga J.K.W., Li H., Wang S.W. Intelligent building research: are view // Automation in Construction. 2005. Vol. 14 (1). Pp. 143-159.
  3. 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.
  4. 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.
  5. Волков A.А., Батов Е.И. Промежуточное программное обеспечение в функциональной модели интеллектуального здания // Вестник МГСУ. 2015. № 10. C. 182-186.
  6. Николаев П.Л. Архитектура интегрированной в облачную среду системы управления умным домом // Программные продукты и системы. 2015. № 2 (110). С. 65-69.
  7. 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.
  8. 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.
  9. 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.
  10. Kychkin A.V. Synthesizing a system for remote energy monitoring in manufacturing // Metallurgist. 2016. Vol. 59. Issue 9. Pp. 752-760.
  11. 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.
  12. Кычкин А.В. Программно-аппаратное обеспечение сетевого энергоучетного комплекса // Датчики и системы. 2016. № 7 (205). С. 24-32.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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.
  16. Kychkin А.V., Mikriukov G.P. Applied Data Analysis in Energy Monitoring System // Проблемы региональной энергетики. 2016. № 2 (31). С. 84-92.
  17. Салихов Т.П., Худаяров М.Б. Энергомониторинг как инструмент повышения энергоэффективности жилых и общественных зданий // Энергосбережение и водоподготовка. 2015. № 5 (97). С. 54-60.
  18. Hong T., Feng W., Lu A. et al. Building energy monitoring and analysis. Lawrence Berkeley National Laboratory. 2013.
  19. 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.
  20. 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.
СКАЧАТЬ (RUS)