Метод создания автоматической системы управления теплоснабжением с использованием имитационных моделей

А М Петров; И С Беляев; А Н Попов

doi:10.22213/2410-9304-2026-2-100-108

Авторы

А. М. Петров Заполярный государственный университет им. Н. М. Федоровского
И. С. Беляев Заполярный государственный университет им. Н. М. Федоровского
А. Н. Попов Тюменский государственный университет

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2026-2-100-108

Ключевые слова:

автоматическая система управления, имитационное моделирование, нечеткие нейронные сети, метрический граф, теплоснабжение, многофазные потоки, принцип многомерности, модель Фитц Хью - Нагумо, matlab, цифровой двойник, анализ данных, однофазные потоки

Аннотация

Создание интеллектуальных систем теплоснабжения является ключевым направлением развития городской инфраструктуры. Подходы, которые существуют при автоматизации подобных систем, зачастую не учитывают сложную взаимосвязь термодинамических и гидравлических процессов, протекающих в трубопроводах, а также не учитывают влияние человеческого фактора, обусловливающего зашумленность данных. Целью исследования является разработка метода построения автоматизированной системы управления (АСУ) теплоснабжением с интегрированной подсистемой имитационного моделирования для тестирования и настройки параметров с учетом структурных изменений и внешних воздействий. Методология базируется на представлении системы теплоснабжения в виде метрического графа. Для обработки трудноформализуемых зависимостей и зашумленных данных предложено использование нечетких нейронных сетей (ННС). Физика проходящих процессов (однофазность и многофазность потоков) описывается системой дифференциальных уравнений в частных производных. Взаимодействие между элементами системы моделируется на основе модифицированной модели Фитц Хью - Нагумо. По результатам работы предложен метод непрерывного описания АСУ теплоснабжения через функции состояния, что составляет научную новизну работы. Получена система дифференциальных уравнений, описывающая динамику векторов управления и их взаимосвязь в пространстве состояний. Разработана имитационная модель, реализована в среде MATLAB. Для учета уравнений и анализа динамики системы в модели реализовано применение численных схем SSPRK и GFORCE. Также применен аддитивный показатель для оценки информативности элементов, который рассчитывается на основе коэффициентов запаса и формулы Шеннона. Определены формы бесшовного применения результатов работы в текущих процессах автоматического управления широкого спектра производств через интеграцию модели в систему теплоснабжения и тестирования на разностных аппроксимациях.

Биографии авторов

А. М. Петров, Заполярный государственный университет им. Н. М. Федоровского

кандидат технических наук, доцент

И. С. Беляев, Заполярный государственный университет им. Н. М. Федоровского

кандидат экономических наук, доцент

А. Н. Попов, Тюменский государственный университет

доцент

Библиографические ссылки

Проблемы моделирования автоматизированных систем теплоснабжения норильского промышленного района / А. М. Петров, И. С. Беляев, А. Н. Попов, О. Н. Кузяков. Тюмень : Тюменский индустриальный университет, 2024. 182 с. ISBN 978-5-9961-3327-7.

Петров А. М., Попов А. Н. Лабораторные испытания измерительно-вычислительного комплекса для диагностики термодинамических процессов однофазных потоков // Инновации и инвестиции. 2022. № 7. С. 81-85.

Разработка программного обеспечения моделирования процессов тепломассопереноса при многофазном потоке / А. М. Петров, А. Н. Попов, Д. В. Мозгунов и др. // Электротехнологии и электрооборудование в АПК. 2024. Т. 71, № 1 (54). С. 40-48. DOI 10.22314/2658-4859-2024-71-1-40-48.

Майоров Г. С. Автоматизация построения вычислительной подсистемы цифрового двойника интегрированной энергосистемы // Известия Российской академии наук. Энергетика. 2024. № 2. С. 70-85. DOI 10.31857/S0002331024020052.

Тихомиров С. А., Тихомирова Е. Г. Оптимизация мультиагентной архитектуры для цифровых двойников систем теплоснабжения при обеспечении их живучести // Сантехника, Отопление, Кондиционирование (С.О.К.). 2025. № 12. С. 40-45.

Концепция модификации существующих автоматизированных систем управления технологическими процессами общепромышленного назначения при построении цифровых двойников технологических процессов и цифровых фабрик // Вестник Астраханского государственного технического университета. 2025. С. 48-56. Б. а.

Разработка средств повышения эффективности обработки и передачи данных в системах автоматического управления процессами теплоснабжения / А. М. Петров, С. Х. Шигалугов, А. Н. Попов, Д. А. Попов // Автоматизация и информатизация ТЭК. 2024. № 4(609). С. 37-43.

Игнатов Д. В. Автоматизированные системы управления технологическими процессами при эксплуатации сетей газораспределения // Инновации в строительстве-2023 : материалы конференции. 2023. С. 144-146.

Петров А. М., Володина К. А., Беляева Т. А. Роль психофизиологических особенностей человека в его профессиональном развитии // Образование и саморазвитие. 2019. Т. 14, № 4. С. 63-71. DOI 10.26907/esd14.4.06.

Лапшин И. П., Петров А. М. Система воздушного отопления животноводческого помещения на базе воздушной теплонасосной установки // Вестник Государственного аграрного университета Северного Зауралья. 2013. № 4 (23). С. 69-74.

Петров А. М. Применение тепловых насосов для обогрева животноводческих помещений // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2012. № 3 (19). С. 122-125.

Coordinated control system modeling of ultra-supercritical unit based on a new fuzzy neural network / D. Wu, H. Niu, Y. Shen et al. // Energy. 2021. Vol. 234. Article 121231. DOI 10.1016/j.energy.2021.121231.

Бородин Н. К., Кулагин В. А. Совершенствование технологического процесса на тепловых пунктах в системах теплоснабжения // Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. 2025. Т. 18, № 3. С. 300-324.

Economic Nonlinear Model Predictive Control of Prosumer District Heating Networks / F. Holtorf, T. Licklederer, L. S. P. S. Silva et al. // IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2025. Vol. 33, No. 5. P. 1879-1894. DOI 10.1109/TCST.2025.3556789.

Load Prediction of Regional Heat Exchange Station Based on Fuzzy Clustering Based on Fourier Distance and Convolutional Neural Network-Bidirectional Long Short-Term Memory Network / Y. You, Z. Wang, Z. Liu et al. // Energies. 2024. Vol. 17, No. 16. Article 4190. DOI 10.3390/en17164190.

Digital twin for CIP-washing station with SCADA system / V. S. Artemyev // News of the Kabardino-Balkarian Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2025. Vol. 27, No. 4. P. 11-23.